科创人工智能ETF（589010）市场表现 - 截至9:52，科创人工智能ETF窄幅震荡下跌0.15% [1] - 持仓股呈现结构性行情，中科星图领涨超4%，优刻得、恒玄科技跟涨超3%，虹软科技涨超2% [1] - 资金面上，该ETF昨日逆势获资金净流入3251万元，近5日累计“吸金”超2亿元 [1] - 科创人工智能ETF华夏紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖全产业链优质企业，兼具高研发投入与政策红利支持 [2] DeepSeek模型技术进展 - DeepSeek推出新型数学推理模型DeepSeekMath-V2，采用可自我验证的训练框架 [1] - 该模型基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base构建，通过LLM验证器自动审查生成的数学证明，并利用高难度样本持续优化性能 [1] - 在IMO 2025和CMO 2024中均达到金牌水平，Putnam 2024获118/120分 [1] - 团队表示该成果验证了自验证推理路径的可行性，为构建可靠数学智能系统提供新方向，模型代码与权重已开源 [1] AI产业与DeepSeek应用影响 - 2025年初DeepSeek横空出世，标志着AI产业迎来关键转折 [2] - 通过创新的MoE架构和极致的工程优化，大幅削减了训练和推理成本，提升了AI商业化进程 [2] - 自DeepSeek-R1发布后，在无任何广告投放的情况下，DeepSeek APP在7天内实现了1亿用户增长，跃升为全球增速最快的AI应用 [2] - 各行各业掀起了DeepSeek大模型的适配和接入应用潮 [2]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告围绕AI软件的货币化、护城河与知识产权、用户案例和成本等核心辩论点展开，探讨AI软件货币化进展、定价策略、主要用户案例和软件供应商护城河等问题，指出AI软件当前营收贡献较低但被视为未来关键增长驱动力，同时介绍不同应用的货币化现状和能力，并认为金山办公、金蝶国际、用友网络等公司是AI货币化的早期受益者 [2][3] 根据相关目录分别进行总结 AI货币化进展 - 单款ToC AI应用月活超1000万，付费率3% - 13%；单款AI软件企业客户目标今年达约1000家；今年AI软件营收贡献低，个位数到十几，但软件供应商视AI为未来关键增长驱动力，AI基础模型API代币费用持续下降 [6] AI定价策略 - ToC AI工具年收费20 - 200美元/用户，AI创作工具因多模态内容成本高，价格高于AI生产力工具；ToB AI应用年收费80 - 1000美元/用户，或年许可费3000 - 20000美元；ToC供应商提供7 - 30天试用，ToB供应商为大客户提供预培训系列 [6][7] 主要AI用户案例 - AI应用分为AI创作、AI生产力、AI行业工具和AI企业服务四个细分领域；多基础模型使AI应用能深度推理生成内容，AI智能体简化流程 [10] 软件供应商护城河 - ToC方面，通用AI助手和聊天机器人免费，用户更愿为有差异化功能的工具付费；ToB方面，企业要求AI完成复杂任务、产生高投资回报率，需深入理解企业业务和行业知识，应用供应商正开发行业级AI模型和标准化解决方案 [10][15] 早期受益公司 - 金山办公（AI生产力）、金蝶国际/用友网络（AI企业服务）、虹软科技（AI摄影）、科大讯飞（AI教育/医疗）、广联达（AI BIM）是AI货币化的早期受益者 [3]

移动互联网用户趋势 - 2025年一季度中国移动互联网月独立设备数均值同比增长2.6%，环比增速分别为0.27%、-0.03%、0.08%，增量用户空间收窄，行业进入存量竞争阶段[1][5] - 用户粘性持续下滑，单机单日有效使用时间268.0分钟（同比-3.9%），使用次数63.4次（同比-5.1%），反映注意力争夺白热化[1][11] - 短视频以29.1%的使用时间占比居首，视频服务占比提升0.4个百分点至8.9%，通讯聊天和聚合资讯占比分别下降0.5和0.9个百分点[14] 行业动态与竞争格局 - 人工智能行业月活同比+46.5%，DeepSeek月独立设备数突破1亿台，豆包达7409.4万台，智能伴聊和图像处理等垂直场景加速渗透[44][49] - 电商行业流量峰值达12.16亿，淘宝/京东/微信小店推出"一礼多收"等社交化功能，京东APP流量同比+3.4%领跑综合电商[2][32][35] - 外卖市场三强争霸：京东外卖单日订单破千万，美团闪购覆盖3000+县区市，饿了么联合淘宝闪购首周订单破千万[2][26][29] 头部APP表现 - 小红书月活逼近3亿，1月因TikTok禁令吸引1.7亿海外用户，登顶多国应用商店并上线英文翻译功能[2][67] - B站周活设备峰值1.16亿台，二次元内容播放时长同比+24%，AI广告收入激增400%，游戏业务收入同比+76%[75] - 汽车之家APP月活6700万台，通过AIGC赋能内容生产，布局30+空间站和170+卫星店构建新能源服务闭环[40][43] 用户偏好分层 - Z世代偏好Boss直聘(TGI 214.3)、王者荣耀(214.1)、和平精英(198.6)，母婴群体偏爱美图秀秀(218.6)、小红书(175.4)、闲鱼(170.9)[86][87][88] - 白领用户青睐大众点评(157.4)、招商银行(155.2)、Boss直聘(153.3)，新蓝领用户首选华为运动健康(288.3)、Boss直聘(226.5)、哈啰出行(222.3)[89][90][91] - 亿级MAU APP增速前三：个人所得税(+18.0%)、WiFi万能钥匙(+7.2%)、闲鱼(+7.1%)；5000万级增速前三：华为运动健康(+16.0%)、豆包(+14.9%)、安居客(+14.7%)[84][85]

服务状态更新 - DeepSeek服务状态页面更新显示APP和WEB对话功能已恢复正常[1] - 对话历史功能存在不稳定性，有概率出现获取失败的情况[1]

AI行业前景与市场动态 - OpenAI员工数量从375人扩张至1700人，估值达3000亿美元，仅次于SpaceX的3500亿美元[1] - DeepSeek拥有约150名员工，其APP全球下载量超过1.1亿次，周活跃用户最高接近9700万[1] - AI行业可能引领至少持续二十年的上升期，超越移动互联网的十年繁荣期[2] AI对企业运营的影响 - 马斯克的大裁员计划中，6名员工结合AI技术完成了6000人的工作量[1] - 大公司利用AI实现降本增效，小公司通过AI提升产品和服务性能[2] - 一人公司开始雇佣数字员工，以AI为辅助工具[2] 企业AI化转型策略 - 业务AI化是让业务插上AI翅膀，实现飞跃式发展[3] - 企业应带着业务问题应用AI技术，而非仅出于兴趣学习工具[3] - 创新成为迫切需求，AI技术能重燃企业创新火焰[3] 领先企业案例研究 - 移动互联网时代率先使用iPhone的张一鸣、王兴、雷军等人成为创业先驱[2] - 当前率先应用ChatGPT、DeepSeek的企业可能成为新一轮创业先驱[2] - 混沌公司已实现自身创新转型，投入资源培养AI人才并与领先AI公司合作[3]

核心观点 - DeepSeek的出现打破了AI大模型研发需要巨额资金和技术积累的固有认知，由一家中国金融领域的初创企业开发出性能卓越的开源大模型[1][4][5] - DeepSeek的成功在于通过算法优化提升算力的边际产出，以技术进步突破规模定律的约束，这背后体现了中国在数字基础设施和人才规模方面的优势[1][8][11] - AI发展同时受规模定律和规模效应影响，规模定律带来后发优势，规模效应带来先发优势，中美在AI领域各有比较优势[15][16][22] - DeepSeek选择开源模式有利于构建更大规模的创新生态，加速AI应用层的渗透，发挥中国在应用端的规模优势[24][26][28] - 金融与科技存在天然联系，金融领域的创新本就是数字科技创新的一部分，金融科技与科技金融需要协同发展[36][38][39] AI经济学：规模定律与规模效应 - 规模定律指在给定算法框架下，增加数据、参数、算力投入可提升AI性能但边际收益递减，规模效应指规模扩大带来单位成本下降和效率提升[8][9][10] - DeepSeek通过算法优化提升算力边际产出，以技术进步突破规模定律约束，在算法框架改善下AI性能可呈现规模报酬递增[11][12][14] - 算法创新依赖于规模经济构建的创新生态，包括企业内部规模经济和上下游协同的外部规模经济[14] - 中国在数字基础设施和人才规模方面的优势为算法创新提供了支撑，体现大国规模经济效应[1][14][15] AI经济学：后发优势与先发优势 - 规模定律隐含后发优势，落后者要素投入边际产出更高，有利于差距收敛；规模效应隐含先发优势，规模报酬递增强化领先者地位[15][16][22] - 中美AI发展指数显示两国在研发端和应用端均具规模优势，美国研发端略强，中国应用端略强[16] - 中美发展路径分化：美国侧重算力优势，中国侧重算法优化和人才规模，2022年中国培养的AI优秀人才占比已达47%[18][19][21] - 美国限制算力出口可能促使中国更聚焦算法优化，强化比较优势，算法技术进步是AI发展的核心驱动力[19][22] 开源促进外部规模经济 - DeepSeek开源模式降低应用层商业壁垒，有利于加速"人工智能+"进程，2025年1月其APP在157个国家和地区下载排名第一[24][26] - 开源系统更依赖外部规模经济，闭源系统更依赖内部规模经济，如Android用户数近iOS三倍但开发者收入更低[25][28] - AI应用层潜在市场规模是算力层和模型层总和的两倍，开源加速渗透可释放大国规模优势，促进经济增长[27][28] - 开源将规模经济收益更多分配给生态伙伴，实现创新社会正外部性，弱化技术进步的贫富分化效果[28] 创新发展模式 - 科技创新与产业创新需要融合发展，中国需摆脱重供给轻需求、重资产轻人才的路径依赖[31][32] - 大市场需求优势是产业创新根本驱动力，如《黑神话悟空》《哪吒之魔童闹海》等成功案例[32] - 大企业擅长渐进式创新，小企业更具颠覆式创新活力，CVC模式可实现两者优势互补[33][34] - 知识产权保护与个人破产制度对激励人才创新创业至关重要[34] 金融与科技关系 - 金融活动尤其是资本市场关键在解决信息不对称，金融领域创新本就是数字科技创新的一部分[36][39] - 量化基金等金融科技是科技工具在金融领域的重要应用场景，AI大模型要素也是其竞争力所在[38] - 资本市场通过外部规模经济支持创新生态，与多样化创新生态更契合，大国资本市场更具优势[37] - 需平衡金融科技监管与包容"动物精神"，重点防范不当行为而非限制超额收益本身[39]