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]

活动概况 - 2025世界IP经济发展大会暨全球IP授权博览会于5月10日-12日在广州琶洲广交会展馆举行，吸引全球300多家参展商和近3万专业观众参与 [1] - 活动主题为"文化万象 创意无界——与全球IP经济脉动同频共振"，聚焦IP产业链核心议题，推动"IP+科技+文化+金融+制造"跨界融合 [1] 行业动态 - IP产业发展联盟正式成立，发起方包括国家版权交易中心联席会议、广东省版权保护联合会、新浪财经、阅文集团等多家机构 [3] - 联盟发布《IP产业发展广州倡议》，目标包括打造国际一流IP经济产业链、提升IP创新能力与国际竞争力、支持国内IP品牌出海 [3] - 广东省版权保护联合会会长提出将全球IP授权博览会打造成版权界的广交会，促进版权贸易和跨界融合 [1] 获奖IP - "2025十大年度IP"揭晓，涵盖文学艺术、影视动漫、音乐演艺等10个赛道，包括最美西游、《哪吒之魔童闹海》、DeepSeek App等知名IP [4]

仿佛所有人都在关注 AI，只是大多数人在感到惊奇与焦虑时，并不知道AI与自己的关联到底是什 么？ 有人说：再不上车，你就会被 AI淘汰。于是焦虑不安的情绪在扩散。 这不仅对于混沌来说是个好问题，对所有企业家都是个好问题。 有人说：离 AI真的影响人类生活和工作的日子还远呢。于是两派声音在争执。 无论哪一种声音，如果你是企业的 1号位，即便你不参与纷争，你也会好奇：近两年热度如此之 高的AI，到底能不能帮助到我的企业？ 先给你看一组数据： ChapGPT在2023年大放异彩时，OpenAI员工仅375人，如今扩张至1700人，其估值已达3000 亿美金， 仅次于 SpaceX的3500亿美元，成为全球估值最高的私营公司之一。 DeepSeek目前约有150名员工，其APP在全球范围内下载量已超过1.1亿次，周活跃用户规模最 高接近9700万。 马斯克的大裁员计划，用了 6个天才去执行，然而再天才的人也无法面对如此巨大的数据库吧？6 个天才加上AI，干了6000人的活。 我们能得出一个结论： AI是企业1号位的福利是真，但也是对靠堆人力完成目标的创业者的一场 噩梦。 所以，企业的 1号位要怎样适应AI时代？ 企业 ...

成本利润率披露 - 公司首次披露成本利润率关键信息 假定GPU租赁成本为2美元/小时 日总成本为87072美元 若所有tokens按DeepSeek-R1定价计算 理论日收入达562027美元 成本利润率为545% [1][3] - 实际收入低于理论值 因V3定价更低且存在夜间折扣 收费服务仅占部分负载 [4] 资源利用与定价策略 - 最近24小时节点占用峰值278个 平均22675个 定价策略为014美元/百万输入tokens（缓存命中） 055美元/百万输入tokens（缓存未命中） 219美元/百万输出tokens [3] - 采用弹性资源调度 白天全节点部署推理 夜间释放节点用于训练/研究 优化目标为提升吞吐量与降低延迟 [4][5] - 公司强调定价原则为"不贴钱也不赚暴利" 在成本基础上保持适度利润 此前员工透露API服务利润率超50% [5] 行业争议与回应 - 潞晨科技创始人尤洋曾称DeepSeek API业务月亏4亿元 主要因测试速度与实际场景差距 机器利用率波动及不稳定性 [2][5] - 公司通过公开资源利用数据间接回应质疑 证明弹性伸缩可避免资源空置 [5] - 业内人士认为在线推理领域需持续吸引用户并保持技术领先才能盈利 商务付费能力与应用场景同样关键 [6] 开源周技术成果 - 公司结束为期5天的开源周 累计开源5个代码库 包括FlashMLA（Hopper GPU优化解码内核） DeepEP（MoE模型训练推理通信库） DeepGEMM（支持密集与MoE布局的即时编译库） Optimized Parallelism Strategies（大规模训练效率优化）及Fire-Flyer文件系统（3FS）与Smallpond数据处理框架 [7][8][9][10][11] - 开源技术被评价为从"运营驱动"转向"价值驱动" 推动智能未来创新 [12] 用户规模与行业影响 - DeepSeek App累计下载量超11亿次 周活跃用户峰值近9700万 [12] - 开源生态发展被视为中国技术创新的关键力量 公司实践展示开源硬件对技术自由的促进作用 [12]

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]