涉及的行业与公司 * 行业为中国互联网行业，核心聚焦于人工智能（AI）的应用和商业化前景[2] * 涉及的公司包括中国主要的云服务提供商（CSPs）：阿里巴巴、腾讯、百度、金山云[3]以及字节跳动[4][5] 核心观点与论据 AI商业化加速与主要变现领域 * AI商业化预计将持续加速，云服务和广告被视为当前最清晰的两大变现领域[2] * AI聊天机器人正逐步整合交易功能，类似于海外趋势（例如ChatGPT整合Shopify），这有望推动面向消费者的广告和电商变现，而订阅制变现在中国可能进展较慢[4] 云服务：AI驱动需求与交叉销售 * AI的采用显著加速了中国云需求增长，特别是在DeepSeek发布之后，增量需求主要来自模型训练、部署及AI应用推广[3] * 尽管大语言模型（LLMs）本身因激烈竞争下的激进定价尚未产生有意义的直接收入，但中国云服务商可利用其专有模型交叉销售传统云服务（例如将AI模型打包进企业AI转型解决方案）[3] * 这有望驱动中国云服务商在2026年继续保持强劲的云收入增长，市场可能尚未完全定价此预期（Visible Alpha共识：2026财年同比增长+23% 对比 2025财年同比增长+24%）[3] 垂直领域的新兴机会 * 专家认为到2026年有几个新兴机会领域：AI营销（例如生成式引擎优化，帮助品牌在AI推荐系统中提升曝光）、面向企业场景的AI与硬件集成（例如工业、安防、能源设备）以及多模态应用（例如用于广告、游戏开发、内容生产）[2] 领先互联网公司的差异化战略 * **字节跳动**：凭借其AI生态系统、领先的模型能力和强大的组织投入，其云业务保持快速增长，聊天机器人则在用户基础和产品创新方面持续获得关注[5] * **腾讯**：自2025年以来AI战略重要性提升，其聊天机器人“元宝”获得更多流量支持（如集成到微信聊天中），并建立了更商业化的组织架构[5] * **阿里巴巴**：重点仍是加速云收入，专家认为其模型“Qwen”有潜力与阿里巴巴现有商业生态系统（如淘宝、天猫、饿了么）进行更深度整合[5] * **百度**：已建立全栈AI布局，其AI模型和产品能力正在追赶[5] 其他重要内容 行业风险提示 * 中国互联网行业的关键风险包括：1) 不断演变且日益激烈的竞争格局 2) 技术趋势以及互联网用户需求和偏好的快速变化 3) 不确定的变现前景 4) 流量获取、内容和品牌推广成本上升 5) IT系统维护 6) 国际市场扩张 7) 市场情绪的不利变化 8) 监管变化[7] * 行业常用的估值方法包括分类加总估值法[7]

公司AI应用战略重塑 - 公司计划对旗舰移动AI应用进行重大重新设计 使其在外观和功能上更接近OpenAI的ChatGPT [2] - 公司将更新现有的通义应用并采用新名称"Qwen" 未来几个月将增加更多智能体风格功能以帮助用户在淘宝等服务上购物 [3] - 长期目标是将Qwen发展为功能全面的AI智能体 并计划推出国际版本 超过100名工程师参与此次重新设计 [5] 市场竞争与商业化路径 - Qwen目前在用户吸引力方面落后于字节跳动的豆包和腾讯的元宝 [6] - 通过整合购物相关工具 公司正依靠其传统电商优势吸引用户 特别是在电商向AI点击模式演进的背景下 [6] - 改版后的应用目前保持免费 但建立大量用户基础后可能在未来对消费者服务收费 [7] 支付与基础设施创新 - 公司准备彻底改革其350亿美元电商生态系统中的跨境支付方式 押注代币化作为全球结算基础设施的下一次重大飞跃 [8] - 公司正在构建使用类似稳定币的代币化系统的新支付网络 以简化国际B2B交易 目标在年底前推出该平台 [9] 过往努力与业务表现 - 公司此前曾尝试将AI工具直接推向公众 今年早些时候对夸克搜索应用进行了改造 该应用将继续运营 [10] - 在最近一个季度 AI相关产品实现三位数增长 云业务表现超出预期 成为公司增长最快的部门 [10]

好的，这是对提供的中国互联网行业三季度财报电话会议纪要的详细分析。 行业与公司 * 纪要涉及的行业是中国互联网行业[1] * 重点分析的公司包括腾讯、阿里巴巴、拼多多、美团、京东和滴滴[1][7] 核心观点与论据 整体盈利预期与关键主题 * 预计中国互联网行业三季度总利润将连续第二个季度下降，同比降幅扩大至-31%（对比二季度的-9%）[2] * 腾讯是大型股中唯一预计实现利润同比增长的公司，其他公司利润同比变化范围为-18%至-252%[2] * 主要拖累因素来自快速商务（即时零售）业务的巨额亏损：预计阿里巴巴/美团/京东的亏损分别达到360亿/200亿/130亿元人民币（较二季度的110亿/10亿/130亿元人民币有所扩大）[2] * 关键共同主题包括：人工智能资本支出增加和云业务收入加速、多模态AI模型竞争加剧及面向消费者的AI投入、快速商务投资达到顶峰但亏损将持续至2026年、大型公司在AI、国际化和新流量驱动方面的投资对集团利润率产生短期影响[1] 人工智能主题的机遇与挑战 * 预计阿里巴巴和腾讯的云业务收入将加速增长，特别是阿里巴巴云三季度收入预计同比增长31%（上一季度为26%）[9][11] * 字节跳动9月份每日AI token消耗量超过30万亿（较2025年4-5月翻倍，谷歌为43万亿），阿里巴巴曾表示token消耗量每2-3个月翻一番[8][10] * 腾讯AI实验室推出的CALM模型声称可将训练/推理计算量减少44%/33%[10] * 但AI相关的折旧/推理成本以及快速商务亏损将抑制每股收益的上修[2] 快速商务竞争与亏损展望 * 快速商务投资强度可能见顶，但绝对亏损在短期内难以减半，预计亏损将持续至2026年，尽管会收窄[1][2][10] * 预计阿里巴巴每单亏损将从三季度的-5.2元改善至四季度的-3.5元[11] * 预计美团二季度后外卖业务将出现大幅亏损，但单位经济效益将在四季度和2026年上半年改善[10] * 预计长期市场竞争格局将更加分散，美团股价已反映了其长期市场份额从75%降至50%、每单长期利润从1.5元降至0.8元的预期[10] 各公司具体预期与关注点 * **腾讯**：预计三季度收入同比+13%，调整后息税前利润同比+20%至732亿人民币，游戏/广告收入增长+16%/+19%，云收入增长加速至+14%[11][19] 关键关注点在于AI资本支出展望、AI云业务机遇、AI应用利润率影响以及广告和游戏增长动力[50] * **阿里巴巴**：预计二财季收入同比+1%，调整后息税前利润同比-80%至82亿人民币，客户管理收入增长+10%，云收入增长加速至31%[11][20] 关键关注点在于阿里云收入加速势头和资本支出展望、快速商务单位经济效益改善进展以及股东回报与投资之间的平衡[51] * **拼多多**：预计三季度收入同比+16%，调整后息税前利润同比-18%至220亿人民币[11][21] 关键关注点在于Temu在美国市场复苏后的差异化与收入展望、国内主站GMV增长驱动以及多多买菜的扩张[52] * **美团**：预计三季度收入同比+0%，调整后息税前利润同比-252%至-188亿人民币[18][23] 关键关注点在于防御本地服务规模领先地位的举措、到店酒旅业务竞争格局以及国际业务（如巴西）的投资步伐和亏损趋势[59][64] * **京东**：预计三季度收入同比+11%，调整后息税前利润同比-93%至4亿人民币[18][24] 投资者关注点将集中在管理层早前提到的六项倡议之间的投资优先级[18] * **滴滴**：预计三季度收入同比+10%，调整后息税前利润同比-57%至8亿人民币，主要受巴西外卖业务投资增加影响[18][26] 其他重要内容 与国际同行的比较与启示 * 美国互联网同行三季度后股价表现分化，AI广告技术驱动的Meta与超大规模/全栈云服务的亚马逊和谷歌走势不同[9] * 与Meta相比，腾讯的优势在于其多元化的收入流（游戏、广告、金融科技拐点），即使在加大AI投资的情况下也有多种盈利杠杆[9] * 对于资本支出/AI云，报告预测阿里巴巴云FY26/27/28E收入增长为33%/29%/19%（看涨情况为41%/33%/30%），其FY26-28E资本支出预测为4600亿人民币，是市场上最高的预测之一[9] 财务预测调整 * 报告修订了对拼多多、美团和滴滴的预测和目标价[2][7] * **拼多多**：上调2025-27E收入预期9-24%（因Temu表现超预期），但下调调整后净利润预期0%至-8%（因Temu投资增加），12个月目标价上调至157美元[52][56] * **美团**：下调2025-27E调整后净利润预期3-26%（因竞争加剧），12个月目标价下调至139港元[64] * **滴滴**：下调2025-27E调整后净利润预期16-34%（因国内用户激励和巴西国际亏损）[17]

行业与公司 * 纪要主要涉及中国互联网行业，特别是人工智能（AI）和移动应用领域 [1] * 重点讨论的公司包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度、快手等中国主要互联网企业，以及它们在AI基础设施、模型和应用层面的进展 [2][7][8] 核心观点与论据 AI基础设施与计算效率突破 * 阿里巴巴云的新GPU池化系统Aegaeon在测试中节省了82%的GPU资源 [2][8] * DeepSeek的新OCR模型通过将长文本压缩为视觉标记，使标记消耗减少90% [2] * 中国科学院（CAS）的脑启发SpikingBrain AI模型以仅需2%的预训练数据和更低的功耗，实现了具有竞争力的性能，速度提升100倍 [2][8] AI推理需求与标记消耗激增 * 字节跳动报告的每日标记使用量在2025年9月超过30万亿，较2025年4-5月的16万亿翻倍，接近谷歌的43万亿日标记量 [2][8] * 阿里巴巴在APSARA会议上评论称，推理需求每2-3个月翻倍 [2][8] * 根据国家数据管理局，中国总日标记使用量自2024年初增长300倍，在2025年6月达到30万亿，其中企业级标记使用量占10万亿，公有云AI标记使用量在2025年上半年达到约3万亿 [8] 中国多模态模型全球进展 * 腾讯混元图像3.0在LMArena的文本到图像模型排名中位列第一，超越谷歌的Nano Banana [2][8] * 腾讯于10月22日发布混元世界1.1（WorldMirror）3D重建模型 [2] * 中国模型通过开源方法和/或具有竞争力的定价与速度进行差异化竞争，例如快手的Kling 2.5 Turbo价格显著低于谷歌Veo 3/OpenAI Sora 2，阿里巴巴的Qwen3 Max输出价格比GPT-5/Gemini 2.5 Pro低40% [2][9] * Airbnb CEO表示公司严重依赖阿里巴巴的Qwen模型为其客服代理提供支持 [9] 面向消费者的AI应用商业化 * 字节跳动加速豆包聊天机器人的货币化，允许在聊天中无缝集成抖音电商产品，用户可直接在豆包应用内完成交易 [2] * 阿里巴巴夸克推出“造点”一站式AI图像和视频创作平台，集成其旗舰视频生成模型Wan2.5 [2] * 图像编辑应用AI Mirror在海外市场的下载量环比增长800% [2] 国内外芯片供应动态 * 华为公布其昇腾芯片系列的三年计划，目标是一年发布周期，每代新品计算能力翻倍，下一代芯片Ascend 950PR预计在2026年第一季度上市 [10] * 英伟达CEO黄仁勋近期倡导放宽芯片出口管制并促进重新进入中国市场 [10] * 预计中国云服务提供商（CSP）的资本支出在2025年第三季度同比增长50% [10] 主要互联网应用参与度趋势 * 2025年9月前400名移动应用总使用时长同比增长6%，与8月的5%相比有所加速 [12] * 抖音主应用使用时长同比增长24%，极速版同比增长23% [12][14] * 电子商务使用时长保持健康增长，同比增长12%，其中京东（+46%）、淘宝（+14%）和拼多多（+4%）表现强劲 [13] * 游戏使用时长同比增长7%，腾讯《地下城与勇士》手游使用时长份额稳定在2%，《和平精英》使用时长同比下降13% [15] * 本地服务使用时长同比增长13%，美团使用时长增长7%，高德地图因其本地服务举措使用时长强劲增长27% [15] 其他重要内容 关键议题与估值 * 关于AI计算效率突破对超大规模厂商资本支出前景的影响存在争论，对阿里巴巴2026-2028财年的资本支出预测为4600亿元人民币，高于公司3800亿元人民币的目标 [7][10] * 阿里巴巴和字节跳动在AI进展上存在差异：阿里巴巴在外部AI云收入规模和面向企业客户方面领先，而字节跳动在面向消费者的AI聊天机器人和总日标记消耗方面最大 [7][11] * 腾讯和阿里巴巴估值被认为要求不高，基于2026年预期GAAP市盈率分别为21倍和23倍（对应2026年预期每股收益增长17%和30%），相对于谷歌（24倍）和亚马逊/微软（28-30倍）存在折价 [7][11] 投资建议与子行业偏好 * 继续推荐腾讯（关键的AI应用代表，AI赋能所有业务线）和阿里巴巴（独特的全栈AI能力，AI云+日常消费）作为中国互联网超大盘股的首选买入标的 [7] * 游戏、出行和云/数据中心是首选的三个子行业 [17] * 股票偏好按子行业划分：1）游戏：腾讯和网易；2）出行：滴滴和满帮集团；3）云与数据中心：阿里巴巴、万国数据和新世纪；4）电子商务：拼多多 [17]

评测概览 - xbench对DeepSearch评测集进行了更新升级，构建了全新的100道题目，发布DeepSearch-2510版本 [1][2][8] - 评测结果显示，ChatGPT-5 Pro优势显著，评测分数断档式领先，准确率达到75+；SuperGrok位列第二档，准确率为40+；其他公司的Agent产品多在30-40分档位，无明显差距 [1][3] - DeepSearch-2510题库已经开源，并采用长青评估机制，每月持续汇报最新模型的能力表现 [1] 产品性能与成本分析 - 在准确率方面，ChatGPT-5 Pro以75+的分数领先，SuperGrok Expert为40+，而包括Minimax Agent、StepFun Research等在内的多家产品准确率在35+，Genspark Super Agent为30+ [3] - 在成本方面，完成每个任务的平均花费从免费到约2美元不等，其中StepFun Research、Doubao (Deep Research)和Coze Space为免费，ChatGPT-5 Pro约为0.085美元，而Fellou成本最高，约为2美元 [3] - 在时间效率方面，每个任务的耗时从2-3分钟到8-15分钟不等，Coze Space响应最快（2-3分钟），而Minimax Agent、StepFun Research等耗时较长（8-15分钟）[3] - 用户体验甜区定义为每道搜索题目成本在0.25美元以下且响应时间在8分钟以内，目前ChatGPT-5 Pro、SuperGrok Expert、Doubao等产品位于该重叠区域 [6] 评测集更新细节 - 新题库全面增加难度，原因是旧版本中多家公司产品分数已达70+，ChatGPT-5 Pro更达80+，已无法有效检测模型能力提升，新版本主流厂商（除ChatGPT外）分数在40分左右，为迭代预留空间 [9] - 新题库增加10道多模态题目，要求Agents识别图片或视频内容进行推理 [9] - 新题库增加20多道需要动态交互获取信息的工具使用题目，以适配工具使用能力的进展，例如输入筛选条件、使用地图服务等 [9] 领先产品优势分析 - ChatGPT-5 Pro在评测分数上断档式领先，主要优势体现在幻觉率大幅降低和工具使用能力极强 [12][13] - 在降低幻觉方面，ChatGPT-5 Pro规划能力极强，能快速定位并召回核心信源，对冲突信源进行交叉验证，并列出问题不同理解下的相应回答 [13] - 在工具使用方面，其能够灵活同网页进行动态交互，如动态加载、输入筛选条件等，从而获取更丰富精确的信源 [12] - SuperGrok基于Grok-4，独列第二档，猜测主要原因是Grok-4本身模型推理能力的优势 [14] 行业动态与产品演进 - 对比2505题库的评测结果，大部分公司的产品在几个月内搜索能力有较大幅度提升 [16] - ChatGPT从2505题库5月的“未提供分数”提升至9月的80+，提升来自于模型更新，ChatGPT-5 Pro相比前代在幻觉上大幅降低 [17] - SuperGrok从50+提升至70+，提升来自于模型更新，Grok-4相比Grok-3在推理能力上大幅提升 [17] - Doubao从50+提升至60+，提升来自于深度研究功能上线 [17] - 国内开发的Agents多在30-40分档位，无明显差距，原因在于基模能力差距或无法同基座模型协同优化 [19] - 部分产品如Doubao和Gemini更追求响应效率，在推理资源上投入保守，导致评测分数不及竞品但时间优势明显 [19] - Gemini在中文信源上有明显短板，基本定位不到正确信源，是分数偏低的核心原因 [19]

字节跳动豆包大模型使用量激增 - 字节跳动旗舰豆包大模型在过去六个月内处理的token数量增长超过一倍，从3月的日均12.7万亿token跃升至9月的日均超过30万亿token [1] - 此次激增使豆包大模型的日均token处理量从2024年5月的水平实现了253倍的增长，并在6月底达到了与中国全国日均总量相当的水平 [2] - token是AI模型处理数据的基本单位，对于聊天机器人而言，10亿token约等于100万次对话 [3] 中国AI行业token消耗趋势 - 中国整体token消耗量估计每两到三个月翻一番，AI在各行业的采纳速度超过历史上任何其他技术 [4] - 阿里巴巴集团首席执行官曾表示，随着AI普及，中国的整体token消耗量正以每两到三个月翻倍的速度增长 [4] 全球AI处理规模对比 - 字节跳动的token处理规模已使其跻身全球顶级行列 [5] - 作为对比，微软首席执行官在4月表示Azure AI Foundry每月处理50万亿token，谷歌首席执行官上周称其产品每月处理1.3千万亿token，即日均约43.3万亿token [6] 中国云市场竞争格局 - 根据IDC研究，字节跳动的火山引擎在2025年上半年中国云市场token处理领域领先，占有49.2%的份额 [7] - 阿里巴巴云和百度云紧随其后，市场份额分别为27%和17% [7] - 在中国拥挤的AI云领域，token量仅是衡量标准之一，自4月以来发布的七份行业报告中，阿里巴巴云、火山引擎和百度云根据不同的研究方法在不同的指标上各占鳌头 [8]

人工智能与机器学习 - 字节跳动旗下AI聊天机器人“豆包”月活跃用户达到1.57亿，其成功表明用户体验和亲切感对于大众普及比底层模型的技术实力更为关键 [2] - Windows 11 Copilot将新增语音控制和屏幕上下文理解功能，通过Copilot Vision使其成为更深度集成、直观的助手 [4] - Google DeepMind更新其“People + AI Guidebook”，为UX专业人士、产品经理和AI团队提供构建以人为本的生成式AI体验的最佳实践 [5] - “世界模型”成为AI新前沿，这类能构建世界内部模拟以预测结果的系统对开发更高级的推理和规划能力至关重要 [6] - Google展示由Gemini 2.5 Flash、Imagen 3和Veo 3组成的AI trio，可从单张用户照片生成动画3D机器人化身 [7] 网络安全 - 网页开发平台Vercel聘请Talha Tariq为新的安全CTO，强调AI时代正在重新定义安全 [8] - OpenAI应已故民权活动家马丁·路德·金遗产管理机构的要求，暂停了使用其AI模型生成马丁·路德·金视频的功能 [9] - Google DeepMind的People + AI Guidebook更新通过关注可用性、信任和帮助性，隐含地解决了AI安全问题 [10] - 字节跳动拥有1.57亿月活跃用户的“豆包”聊天机器人因其用户友好设计成为安全威胁的主要目标 [11] - 持续关注Kubernetes开发动态对安全专业人员至关重要，因更新常包含安全修复和不安全功能的弃用 [12] 公司动态 - 全球薪酬与合规公司Deel年度经常性收入超过10亿美元，并已连续三年实现盈利 [13] - 电动飞机制造商Archer Aviation在竞标中击败竞争对手Joby Aviation获胜，为电动垂直起降飞行器市场带来发展势头 [14] - Google投资核聚变初创公司，既将其视为未来数据中心的潜在电力供应商，也视为其云计算服务的潜在客户 [15] - Meta宣布将关闭其桌面版Messenger应用程序，将用户引导至主网站或移动端使用消息功能 [16][20] - 美国铸币局将发行印有苹果联合创始人史蒂夫·乔布斯形象的1美元创新系列硬币，以表彰其对技术的贡献 [17][21] 消费者技术 - Apple TV和Peacock宣布推出折扣订阅捆绑包，以每月15美元的合并价格提供两项流媒体服务 [18] - Casio发布“回到未来”主题计算器手表，重新推出这款经典电影中的标志性配件 [19] - WIRED发布针对书虫和科技达人的节日礼品指南，帮助消费者在拥挤的市场中挑选礼物 [22] 创新与初创企业 - “世界模型”概念作为AI下一个主要创新领域获得关注，这类系统能构建对世界运作方式的内在理解 [23] - Gemini CLI为开发者推出新的交互式shell模式，允许在CLI环境中直接运行交互式命令 [24] - Google DeepMind的People + AI Guidebook为初创公司和产品团队负责任地创新生成式AI提供关键资源 [25] - Archer Aviation在竞标中的胜利为整个电动垂直起降飞行器行业提供了重要的创新里程碑 [26] - Google与核聚变初创公司关系的演变，将其既视为未来供应商也视为潜在云客户，代表了一种创新的企业发展策略 [27]

文章核心观点 - 用户获取信息的方式正从主动搜索网页转向直接获取AI答案，这催生了营销新范式——生成引擎优化（GEO）[1] - GEO的核心价值在于重构品牌触达用户的逻辑，其本质是从流量争夺转向知识卡位，实现无点击曝光[1][3] - GEO并非传统营销手段的升级版，而是基于AI搜索逻辑的营销范式代际变革，其核心是将营销拉回价值输出的本质[3][7] 生成引擎优化（GEO）的定义与本质 - GEO是针对AI搜索引擎算法逻辑的优化，目标是使品牌内容进入AI生成答案的引用池，实现无点击曝光[2] - 其核心目标是让品牌内容成为AI生成答案时的优先引用源，通过答案来源或数据标注影响用户决策，即使用户不点击链接[2] - GEO的优化核心是满足AI对高质量知识的筛选标准，包括知识权威性、结构易读性和立场可信度，而非讨好搜索引擎的关键词规则[2] GEO与传统营销模式的核心差异 - 用户触达路径差异：GEO通过AI答案直接引用实现无点击见品牌，而SEO、竞价排名等需用户点击链接进入网站[3] - 优化核心逻辑差异：GEO适配AI算法对知识质量的需求，强调结构清晰、知识密度高（每千字3-5个可验证观点）和权威可信；SEO则优化链接与关键词，竞价排名依赖出价竞争[3] - 内容要求差异：GEO需要具备行业权威性和逻辑严谨的深度专业内容，拒绝碎片化信息；SEO可适度降低内容深度优先满足算法，竞价排名对知识深度要求低[3] - 流量稳定性差异：GEO优质内容一旦进入AI引用池可被持续引用，受算法波动影响小；SEO流量依赖算法更新稳定性，竞价排名流量实时波动[3][4] GEO的挑战与适用边界 - 高门槛挑战：GEO需要的权威专业内容生产难度大，需投入大量资源（如邀请行业专家、数据研究），中小品牌可能难以承担[6] - 效果量化挑战：GEO的无点击曝光难以用传统工具统计点击量或转化率，需依赖AI平台提供的引用数据，但目前数据接口仍不开放[6] - 适用场景有限：GEO更适用于高决策成本行业（如医疗、教育、高端家电），通过知识信任建立长期价值；低决策成本行业（如快消品）可能更适合竞价排名的即时转化[6]

全球最受欢迎AI产品榜单 - 榜单涵盖全球最受欢迎的50款网页AI产品和50款移动AI应用 基于独立月度访问量和月活跃用户数排名 [2][4][5] 网页AI产品类别分布 - 对话与聊天类：ChatGPT(排名第1) Gemini(排名第2) Claude(排名第7) Grok(排名第4) 提供多模态对话服务 [3] - 创作与生成类：SUNO(排名第15)专注于音乐生成 Midjourney(排名第28)专注于图像生成 ElevenLabs(排名第21)提供语音合成服务 [3][4] - 工具与效率类：QuillBot(排名第16)提供写作辅助 RemoveBG(排名第11)提供图片背景去除 Cursor(排名第26)提供编程辅助 [3][4] - 开发与开源类：Hugging Face(排名第22)作为开源模型社区 Replit(排名第41)提供在线编程服务 Google AI Studio(排名第10)提供开发测试平台 [3][4] 移动AI应用类别分布 - 图像与视频处理类：Remini(排名第6)提供画质修复 FaceApp(排名第11)提供人脸编辑 Photoroom(排名第21)提供图片编辑 [5][6] - 生产力工具类：Microsoft Edge(排名第5)集成AI功能 SwiftKey(排名第37)提供智能输入 Photomath(排名第26)提供数学解题 [5][6] - 搜索与对话类：Baidu AI Search(排名第7)提供智能搜索 Deepseek(排名第8)提供对话服务 Perplexity(排名第10)提供问答搜索 [5][6] - 垂直领域应用类：PictureThis(排名第28)专注植物识别 QANDA(排名第48)提供学习辅助 PlantNet(排名第50)提供植物识别 [5][6] 主要参与企业 - 科技巨头布局：谷歌推出Gemini和NotebookLM(排名第13) 微软通过Copilot(排名第18)和Bing(排名第15)进入市场 Meta推出Meta AI(排名第46) [3][5] - 中国企业表现：字节跳动推出Doubao(网页排名第12/移动排名第4) 阿里巴巴推出Qwen3(排名第20) 百度推出Baidu AI Search(移动排名第7) [3][5] - 创业公司创新：Anthropic开发Claude(网页排名第7) Character.ai(网页排名第5/移动排名第19)专注角色互动 Perplexity(网页排名第6/移动排名第10)专注搜索 [3][5] 技术应用方向 - 多模态成为趋势：Gemini支持多模态对话 DeepAI(排名第36)提供多模态工具平台 Adobe Express(排名第36)集成AI设计功能 [3][5][6] - 垂直领域深化：Cutout.pro(排名第34)专注图片视频编辑 TurboScribe(排名第29)专注语音转文字 Gamma(排名第25)专注演示文稿生成 [3][4] - 开源生态发展：Hugging Face(排名第22)和CivitAI(排名第31)构建开源模型社区 Replit(排名第41)推动在线编程普及 [3][4]

行业与公司 * 行业聚焦于中国互联网与人工智能（AI）服务领域[1] * 公司分析覆盖了阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、快手、美团、金山办公、北森等中国主要科技企业[124][115][130][136][140][143][146][150] 核心观点与论据 全球AI模型竞争格局 * 推理模型主导全球最先进的SOTA模型[11] * 中国贡献了全球前10大SOTA模型中的一半 成为美国的主要竞争对手[11] * 中国AI模型战略偏向“开源” 而世界其他地区更偏向“专有”[11] * 在模型性价比象限中 阿里巴巴的Qwen3和深度求索的DeepSeek R1位于“高分数、低成本”的吸引力象限[20] * 中国在多模态模型领域展现出强大竞争力 在文本生成图像、文本生成视频等多个排行榜上名列前茅[26][27][28][29][137][138] 中国AI的竞争优势与基础设施 * AI数据中心（AIDC）的电力需求预计将从2023年占全国总需求的1% 增长至2027年的5%[32] * 中国云AI总潜在市场（TAM）预计将在2027年达到480亿美元[58] * 政策大力支持AI发展[37][38] * 中国GPU自给率预计将从2023年的24%大幅提升至2027年的82%[56][58] * 2024年中国AI云市场份额为 百度云24.6% 阿里云24.6% 腾讯云19.2% 华为云19%[64][65] AI应用与用户增长 * 2C AI原生应用日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）增长迅速 例如腾讯的Yuanbao、阿里的Quark、深度求索的Doubao等[77][78] * 超级应用（如微信、支付宝、百度、淘宝等）已广泛集成多种AI功能 涵盖搜索、视觉识别、内容生成、电商助手等[80][81] * 微信拥有11亿月活跃用户（MAU） 日均会话44.6次 用户日均使用时长99.4分钟 其生态系统覆盖多样化生活场景 是AI智能体的先驱[84] * 2B AI应用已在多个行业落地早期用例 包括广告与内容、金融、医疗、能源、零售、办公等[90] * 摩根士丹利CIO调查显示 41%的中国企业计划在未来12个月内部署首个GenAI项目[98] 企业分析与投资回报 * 私有AI玩家的估值与年度经常性收入（ARR）比率差异巨大 中位数约为23倍[111][112][113] * 腾讯被认为拥有最高的2C变现潜力和高投资回报率（ROI）的AI[115] * 阿里巴巴被誉为中国最佳AI赋能者[124] * 百度的核心广告业务正面临AI搜索转型带来的压力[130] * 字节跳动和快手是领先的多模态AI玩家[136][140] * AI业务的盈利时间框架和盈利能力因领域而异 云和广告技术（Ad Tech）较早实现货币化且毛利率较高 而基础模型则较晚且毛利率较低[104] 其他重要内容 * 美国出口管制影响了高端AI GPU对华的供应 但中国本土AI GPU（如华为昇腾、寒武纪等）正在快速发展[51][52][53][54] * 中国各半导体细分领域的自给率均在稳步提升[56] * 摩根士丹利持有或与报告覆盖的多数公司存在投资银行业务等关系[165][166][167][168][169]