谷歌开始推出 Gemini系列 智能手表。 ...

2025 年已经过半， 文本生成大模型是否已经进入下半场了？ OpenAI 完全不重视 API 市场？ Grok3 根本没人用？ 「大模型战」未来的走向如何？ 近期，推特博主「karminski-牙医」发布了一篇关于 2025 年上半年大模型 API 市场数据分析帖子，基于 OpenRouter 数据，「karminski-牙医」分析了上半 年大模型的总 Token 使用量排名及趋势、不同大模型的市场份额占比、细分领域模型的应用偏好、以及 API 接口使用趋势，得出了一些非常有趣的观察 结论。以下为具体分析内容。 来源： https://x.com/karminski3/status/1942612077241311386 超 9000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 进群后，你有机会得到： 01 一季度 AI 总 Token 使用量增长近 4 倍， 存在 活跃长尾需求 首先，我们来看看最热门模型的趋势。最新数据显示，Gemini-2.0-Flash 排在首位，其次是 Claude-Sonnet-4，然后是 Gemini-2.5-F ...

模型篇 - 基础模型训练成本五年内增长近两个数量级 从2020年GPT-3的450万美元增至2025年Llama 4的3亿美元[3][6] - 模型生命周期急剧缩短 闭源前沿模型的领先地位可能在6-12个月内被颠覆 如GPT-4在一年后被成本低10倍的开源模型DeepSeek-VL超越[6] - 开源模型性能快速收敛闭源模型 新模型在排行榜前五保持领先的中位数时间仅3周[8] - 行业从追求参数规模转向计算效率 新一代顶尖模型如Claude 3.5 Sonnet参数规模反而下降[12] - 推理计算成为新前沿 30亿参数模型通过深度思考可超越700亿参数大模型的数学能力[16] - 混合专家模型(MoE)架构普及 通过部分参数激活降低单次推理成本[22] 技术突破 - 自监督学习突破数据规模化瓶颈 允许模型从海量未标注数据学习[24] - 注意力架构(Transformer)实现计算效率革命 完美契合GPU并行计算特性[25] - 模型规模达到临界点后出现"涌现"能力 性能从随机猜测跃升至高度准确[26] - 参数量三年增长15,500倍 远超摩尔定律的两年翻一番[27] - 上下文窗口扩展100-500倍 从数千token增至百万级[28][34] - 多模态能力持续进步 但全能模型(Omni-modal)仍处早期阶段[28] 应用篇 - AI代码生成工具形成20亿美元市场 Cursor创SaaS最快增长记录 年收入近10亿美元[42] - YC创业公司中25%的代码库95%由LLM生成 标志"氛围编程"时代到来[44] - 软件工程全生命周期被重塑 从代码审查到测试QA各环节都出现AI工具[45] - 专业Copilot矩阵快速扩张 覆盖硬件/创意/工程/金融等领域[47][48] - AI个人生活整合加速 核心用例从"生成想法"转向"治疗/陪伴"和"生活管理"[52] 市场动态 - 2024年全球风险投资10.5%流向基础模型公司 总额330亿美元[112] - OpenAI收入结构分化 73%来自ChatGPT订阅 Anthropic 85%来自API[119] - AI原生应用ARR超12亿美元 Midjourney/Cursor/ElevenLabs等突破1亿美元[130][133] - 物理世界AI公司获巨额融资 Figure AI获6.75亿美元 OpenAI/微软等参投[127][128] - GPU生态系统重塑 英伟达AI推理token生成量一年增长十倍[139] 未来趋势 - 软件开发范式迁移 CI/CD/Git等传统流程面临AI适配挑战[152] - 数据即服务(DaaS)复兴 LLM使数据收集/结构化成本降低1000倍[156] - 创意工具护城河转向网络效应/运行环境/工作流特异性[158] - AI与科学结合催生"生成+验证"闭环系统 如AI科学家[161] - 智能体基础设施需求爆发 需专用浏览器/支付系统/身份认证[161]

报告公司投资评级 - 维持“增持”评级 [5][8] 报告的核心观点 - 2025年1 - 5月奥比中光实现营收3.63亿元，同比增长117%，归母净利润0.55亿元，同比扭亏，“技术创新投入－商业成果转化”战略加速落地催化 [1] - 公司技术实力雄厚，居人形机器人竞争格局最好的赛道之一，α+β共振有望业绩高增 [1] - 基于公司创新业务布局及下游AI端侧应用发展，公司迎来经营拐点，预计2025 - 2027年收入为10.3、16.3、21.6亿元，同比增长82%、58%、32%；归母净利润为1.4、2.1、2.9亿元，同比扭亏、增长54%、增长35%，对应PS为23、15、11倍 [5] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 公司完成2025年1 - 5月主要经营数据初步核算，实现扭亏，营收3.63亿元，同比增长117%，归母净利润0.55亿元，同比扭亏 [1] 公司技术实力及赛道优势 - β：2025年人形机器人行业进入产业扩张期，预计2030年中美制造业、家政业人形机器人需求合计约210万台，市场空间约3146亿元；机器人视觉承载80%信息获取，国内外龙头采用3D视觉感知技术，预计人形机器人3D视觉传感器需求随量产快速放量，潜在市场空间从2025年的1.4亿元增长至2030年的91.5亿元，CAGR=132%，3D视觉行业集中度高，是竞争格局最优赛道之一 [1][2] - α：公司位居全球3D视觉感知技术第一梯队，具备全栈式技术研发能力和全领域技术路线布局，全面布局六大3D视觉感知技术；产品多行业渗透，服务1000多家客户；持续研发投入，累计获950件专利，推出多种尖端产品，升级产品矩阵 [3] - 公司股东+大客户蚂蚁集团进军人形机器人领域，双方此前有业务合作，后续有望在机器人视觉传感器领域深化合作 [4] 盈利预测与估值 - 预计2025 - 2027年收入为10.3、16.3、21.6亿元，同比增长82%、58%、32%；归母净利润为1.4、2.1、2.9亿元，同比扭亏、增长54%、增长35%，对应PS为23、15、11倍 [5] 财务数据 |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| |----|----|----|----|----| |营业收入（百万元）|564|1029|1628|2155| |(+/-) (%)|57%|82%|58%|32%| |归母净利润（百万元）|-63|139|214|290| |(+/-) (%)|/|/|54%|35%| |每股收益(元)|-0.16|0.35|0.54|0.72| |P/S|42|23|15|11| |ROE|-2%|5%|7%|9%|[7] 三大报表预测值 - 资产负债表、利润表、现金流量表呈现公司各年度资产、负债、收入、成本、现金流等多方面财务数据及变化情况，如2025 - 2027年预计营业收入增长，归母净利润扭亏为盈等 [13][14]

大模型竞争格局 - Claude 3.7和4系列模型性能已与OpenAI O1系列分庭抗礼 单日token处理量接近持平 [1] - 云计算厂商模型阵营分化明显 AWS不主推OpenAI GPT和Gemini系列 Google云部署Claude而非GPT 微软云亦未主推Claude [2] 芯片技术进展 - Trainium2当前支持6万卡集群部署 在推理需求推动下加速推广 Inferentia芯片迭代停滞 预计年底推出Trainium3 [3] 云计算基础设施 - 亚马逊基于CPU的计算基础云规模居行业首位 持续获得市场认可并通过降本优化竞争力 [4] - 应用开发架构分为三层：基于GPU的Sagemaker 基础模型API一体化平台Bedrock 面向高阶用户的Q平台 [5]

核心观点 - 中国科技产业崛起成为全球资本市场焦点，AI领域突破性进展提振市场信心 [2] - 政策制定者的战略决心和方向锚定是当前最重要的关注点 [2] - A股估值处于历史相对低位，看好股票市场结构性机会，配置新质生产力板块和顺周期板块 [3] - AI发展进入新阶段，看好算力基础设施和应用端投资机会 [4][6][8][9] - 医药板块长期受益于人口老龄化和创新药出海，估值消化充分具备配置价值 [5][11][12] - 新能源产业链是中国高端制造重要名片，看好汽车和新能源领域投资机会 [14][15] - 市场波动放大带来布局机会，看好AI行业中期叙事继续加强 [9][10] - 优质出口企业是中期相对确定之路 [7] - 港股核心资产及优势产业配置优势凸显 [13] 行业观点 科技行业 - AI行业持续稳步发展，英伟达FY26Q1营收440.6亿美元，Q2指引450亿美元 [4] - Gemini系列模型大幅升级，AI overview功能月活跃用户达15亿 [4] - 2025年国产算力开始扬帆起航，看好推理和AI端侧硬件尤其是AI手机 [8] - AI行业从训练投入驱动转向推理需求为主，应用繁荣渐行渐近 [9][10] - 中国科技巨头对全年展望保持乐观，AI发展进入Agent新阶段 [13] 医药行业 - 创新药出海授权项目纷纷落地，中国药企研发效率和成本优势明显 [3][11] - 医药行情刚开始，可期待龙头公司和权重股估值重估 [12] - 创新药授权交易首付款价值已反应，中期看2-3年后商业化分成兑现 [12] - AI医疗、商保、创新支持政策是行业底部资金流入重要催化剂 [11] 新能源行业 - 中国汽车全方位崛起：自主品牌国内市占率从2015年38%升至2024年61% [14] - 乘用车出口量从2015年43万辆激增至2024年494万辆 [14] - 华为系、理想等车企加速冲击中高端市场，小米SU7 Ultra热销 [14] - 光伏行业2024年10月发起"反内卷"行动，2025年政府工作报告明确整治 [15] - 新能源产业基金聚焦三类企业：成本优势龙头、技术创新者、新产品开拓者 [15] 其他行业 - 军工、医药创新领域经历长周期调整，优选政策风险出清环节 [13] - 汽车零部件、电子、电新等行业存在较强阿尔法公司 [18] - 有色、轻工、建材等行业存在质地较好、稳健增长潜力公司 [18] - 油运、航空、覆铜板等行业存在顺周期复苏机会 [18]

消息面上，6月7日，2025全球人工智能技术大会（GAITC2025）在杭州开幕，聚焦"交叉、融合、相 生、共赢"主题，汇聚全球200多位专家学者，并启动人工智能领域知识产权证券化融资专项支持行动， 计划三年内发行5支相关产品，辐射60余家企业。 西部证券指出，AI产业趋势向上，推理能力提升驱动复杂场景渗透。2025年5月，计算机行业指数表现 弱于沪深300指数，但海外科技巨头如微软、英伟达、谷歌等涨幅显著。AI领域持续进阶，Claude 4系 列发布，编程能力进一步提升，其中Claude Opus 4在编码任务中表现领先，能够长时间运行复杂任务； DeepSeek R1模型升级后，复杂推理能力显著增强，准确率大幅提升。谷歌在I/O 2025上展示了AI大模 型及产品的全面升级，包括Gemini系列的功能扩展和新模型发布。AI Agent及算力仍是最明确的投资方 向，产业趋势向好，推理能力的提升将推动AI在更多复杂场景中的应用。 注：指数/基金短期涨跌幅及历史表现仅供分析参考，不预示未来表现。市场观点随市场环境变化而变 动，不构成任何投资建议或承诺。文中提及指数仅供参考，不构成任何投资建议，也不构成对基金业绩 ...

市场表现 - A股三大指数集体低开 科创AI指数跌0.1% [1] - 科创板人工智能ETF（588930）跌0.27% 溢折率0.05% 盘中现溢价交易 [1] - 成分股中芯原股份涨超4% 中邮科技涨超3% 乐鑫科技涨超2% [1] - 上证科创板人工智能指数（950180.CSI）选取30只市值较大且业务涉及AI基础资源、技术及应用的科创板上市公司证券 [1] AI行业动态 - 谷歌I/O开发者大会发布多款AI模型、应用及Agent产品 Gemini系列模型全面升级 [2] - Gemini模型将逐步登陆手机、手表、汽车、电视等多平台 持续赋能终端产品 [2] - OpenAI宣布Responses API支持MCP A2A协议和MCP生态完善将提升AI Agent开发效率及交互能力 [2] 机构观点 - 天风证券指出AI正融入消费级设备 推动人机交互范式变革 建议关注中国头部AI科技企业模型迭代及DeepSeek新模型发布预期 [2] - 华西证券看好AI加速发展 模型能力提升+AI提升企业ROI+AI优化报表等因素将催化前瞻布局AI的企业业绩增长 [2] - 市场空间有望从IT预算进入企业人力预算 带来AI应用企业估值重构 [2]

通信与半导体行业表现 - 通信ETF（515880）5月26日收涨0.83% [1] - 半导体设备ETF（159516）5月26日收涨1.1% [1] AI大厂动态与模型升级 - 谷歌在I/O开发者大会发布多款AI模型、应用及AI Agent产品，Gemini系列模型全面升级 [3] - Gemini模型将逐步登陆手机、手表、汽车、电视等多平台 [3] - OpenAI宣布Responses API支持MCP，A2A协议和MCP生态完善将提升AI Agent开发效率和交互能力 [3] 海外巨头资本开支情况 - Meta 25Q1 CAPEX为137亿美元（同比+104%，环比-8%），全年指引上调至640~720亿美元（同比+63~84%） [3] - 亚马逊25Q1 CAPEX为263亿美元（同比+74%，环比-7%） [3] - 谷歌25Q1 CAPEX为172亿美元（同比+43%，环比+20%） [3] 国内大厂资本开支加速 - 阿里25Q1 CAPEX为246亿元（同比+120.6%，环比-22.6%），云业务单季度收入301亿元 [4] - 腾讯25Q1 CAPEX为275亿元（同比+91%，环比-25%） [4] 行业趋势与投资机会 - AI大厂持续发布新模型，AI Agent逐步完善，国内外大厂加码资本开支推进IDC建设 [4] - 国产AIDC算力产业链确定性高，通信ETF（515880）和半导体设备ETF（159516）具备长期投资机会 [4]

谷歌I/O发布会战略方向 - 核心战略是让AI像空气一样无处不在，渗透到搜索、语音助手、办公套件、安卓系统及终端设备中[2] - AI必须成为企业整体业务链条的核心部分，从底层架构开始用AI思维重新设计产品逻辑[2][3] - 展示Gemini系列模型在多模态（文本/图像/音频/视频）下的理解与生成能力，预示未来通用智能需具备"会看、会听、会说"特性[4][5] - 提出Agentic AI（智能体）理念，要求AI能主动理解意图、规划任务并完成复杂操作[7][8] 对中国企业的启示与挑战 - 技术能力需足够强，内部协作机制需灵活以打破部门壁垒，贯穿AI思维至研发全环节[4] - 多模态大模型训练需大量资源、高质量数据及顶尖团队，中国在数据合规与伦理治理方面仍有差距[6][10] - 需构建具备智能体能力的系统，涉及模型推理、记忆、工具调用及安全决策机制[9] - 生态布局方面需建立开放协作的开发者生态系统，提升工具链水平与技术社区活力[11] 软硬件结合与商业化路径 - AI与硬件结合进入爆发期，华为、小米等拥有完整硬件生态的企业可激活智能终端创新场景[12] - 商业化需通过工具平台（如Google Cloud的Vertex AI）和产品体验升级双轮驱动[14][16] - 中国企业应聚焦生态建设与场景深耕，提供行业完整解决方案而非单纯技术输出[17][19] 中国企业的差异化竞争策略 - 避免盲目追求通用模型，转向行业大模型与轻量化解决方案，专注"专而精"和"特而强"[32][33] - 采用高效利旧+国产替代策略，利用国产芯片（华为昇腾/寒武纪）构建自主可控技术体系[27] - 聚焦高质量垂直行业数据（医疗/工业/城市管理），形成数据闭环与模型优化壁垒[31][32] 战略能力构建 - 需建立从芯片、数据、算法到研发投入的完整技术堆栈，而非单一模型追赶[23][24] - 定义自身突围方式，综合实力与战略执行力比复制谷歌模式更重要[34]