文章核心观点 - 人工智能在金融服务等行业的早期应用阶段，主要侧重于能力建设与普及，而非立即实现大规模成本削减，短期内甚至可能导致运营成本上升和员工人数增加[1] - 长期来看，人工智能技术预计将显著提升生产力与经营效率，其影响是重大且持久的，成本比率可能在2027至2028年后趋于正常化，从而驱动利润扩张[1][3] - AI应用需求旺盛，正加速渗透至各行各业，尤其是能够提升B端经营效率的企业级应用，AI应用端的“牛市叙事”逻辑得到业绩验证和强化[5][6] 华尔街金融服务行业AI应用现状 - 超过70%的华尔街受访者预计，人工智能驱动的应用将在未来三年内导致更高的经营成本[1] - 约三分之二的华尔街金融服务公司在全公司范围采用AI后，最初可能在实际经营中看到员工人数显著增加[1] - 由于风险和合规问题，全球金融行业的AI应用与渗透速度相比零售和科技驱动型领域较慢[3] - 高盛集团已在全集团范围内正式推出一款生成式AI驱动的“AI助理”内部应用工具，旨在提升整体生产力与革新经营效率[4] 人工智能对各行业的预期影响 - 全球各行业高管认为AI带来的“颠覆性指标”规模为“高”或“非常高”[3] - 大型制药公司预计，AI将在药物开发成本上节省至少16%[3] - 媒体领导者预计，AI将降低内容开发成本并提供个性化的优质内容服务[3] - 消费品公司认为，AI助手将成为购物导购以及配送服务伙伴[3] - 瑞银分析指出，到2026年，全球股市可能会定价出一个趋势，即全球各大商业银行将成为快速发展的AI技术的最大受益者之一[3] AI应用软件的发展趋势与市场信号 - AI应用软件发展方向集中于生成式AI应用软件（如DeepSeek、ChatGPT、Sora、Claude）以及能自主执行复杂任务的AI智能体[6] - 企业对提高效率和降低运营成本的迫切需求，正极大推进生成式AI应用与AI智能体这两大核心类别的广泛应用[6] - AI智能体极有可能是2030年前的AI应用大趋势，意味着AI开始从信息辅助工具演变为高度智能化的生产力工具[6] - 谷歌推出的Gemini、Cloudflare Inc与赛富时公布的强劲业绩和展望，验证了AI应用故事的可行性，并预热了2026年后潜在的加速增长趋势[6] - 以英伟达AI GPU为代表的AI算力基础设施需求强劲，同时AI软件应用端需求同样旺盛，并加速渗透至各行各业[5]