行业投资评级 - 人工智能行业投资评级为优于大市（维持）[2] 核心观点 - 海外大模型呈现差异化发展，企业调用考虑性价比，OpenAI在技术路径上相对领先，谷歌在端到端原生多模态领先，Anthropic强调实用性和编程场景领先[4] - 兴趣推荐成为AI赋能最明显的场景，主要应用包括广告和游戏行业，通过多模态提升内容理解，进而提升用户点击率、观看广告时长，拉动广告价格和广告位增长[4] - 模型能力不断增强，开始与应用在场景上竞争，通过五个典型案例探讨不同场景下模型与应用企业的竞合关系[4] - 投资建议推荐腾讯控股、快手、阿里巴巴和美图公司[4] 海外大模型差异化发展 - 根据OpenRouter数据，谷歌与Anthropic模型份额合计占据半壁以上江山，谷歌份额31.6%，Anthropic份额25.4%，OpenAI份额18.1%[8][9] - OpenAI技术路径领先，聚焦强化推理与专业领域能力，但端到端多模态生成能力较谷歌偏弱[13] - 谷歌端到端原生多模态领先，尤其在视频生成方向业内领先[13] - Anthropic强调实用性、编程场景领先，高准确度带来高市场占有率[13] - 模型调用价格方面，谷歌与Anthropic相比OpenAI有明显优势，例如Gemini 2.0 Flash输入价格0.10美元/百万tokens，输出价格0.40美元/百万tokens，而GPT-4.1输入价格2.00美元/百万tokens，输出价格8.00美元/百万tokens[10] 国内大模型近期进展 - 国内模型方向各家尚未拉开明显技术差距，需要观察在特定场景的差异化能力[4] - DeepSeek技术研究领先，采用混合注意力机制、动态路由MoE等架构创新，在代码生成、数学计算等专业领域表现出色，主打开源[16] - 阿里自研能力与综合能力强，模型参数与种类丰富，Qwen3.0在多模态和对话交互方面表现突出[16] - 其他厂商如字节豆包大模型各模态表现较均衡，百度文心大模型在中文场景深度优化，腾讯混元大语言模型基于DeepSeek改造[16] 兴趣推荐场景之广告 - AI对广告推荐作用主要体现在通过多模态提升对内容理解，进而提升用户点击率、观看广告时长，拉动广告价格和广告位增长[4] - 搜索和社交媒体推荐存在生产力代差，AI对后者赋能显著，抖音、快手、拼多多、小红书、腾讯视频号等偏推荐场景相比偏搜索场景赋能潜力更大[23] - META通过AI技术赋能广告量价齐升连续七个季度，AI带动广告曝光量增长，通过精准推荐、提升AI内容分发占比、数据标签体系完善提升Reels用户时长增长，AI带动广告单价增长，通过Advantage+工具带动广告主投放环节20% ROI提升[29] - 谷歌AI带动广告转化率改善，广告收入稳健增长，新功能推出后通常能带来20%左右效率改善，25Q2启用AI Max的广告客户通常能获得14%额外转化量，使用智能竞价探索的广告系列平均转化量增长19%[35][37] - Reddit广告收入大幅增加，25Q2推出AI广告工具Reddit Community Intelligence，包含Reddit Insights和Conversation Summary Add-ons，点击率比标准图片广告高出10%以上[40][42] - 腾讯广告25H1连续两个季度实现20%同比高增长，主要来自广告价格CPM提升，AI部署带来更高点击率，微信小店和小游戏带来更完善闭环交易活动[46] - 快手广告收入增长主要驱动是CPM提升，AI赋能广告在营销素材增强、营销投放Agent和营销推荐等环节，25Q1 AIGC营销素材带来日均消耗约3000万人民币，25Q2可灵收入2.5亿元[49] 兴趣推荐场景之游戏 - 游戏是兴趣推荐重要场景，海外AIGC游戏平台Roblox通过AI升级推荐算法，让更多新游戏获得曝光，25Q1平台Top100游戏中有24款是过去一年内推出的，与24Q1相比TOP15游戏推出更多内容更新[4][53] - 由于更多新游戏获得曝光和竞争推荐，平台11-50名的游戏流水同比增长超过1倍，占总流水增量的40%[4][53] - Roblox不断推出多款AI游戏创作工具以降低创作门槛，包括编程助手、各种游戏素材生成工具等，25Q1推出Roblox文本生成功能，开源3D模型Cube 3D，生成超过100万个3D模型[54][55] 模型能力增强与应用边界的争夺 - 情景一：大模型直击原有产品痛点，新增AI原生竞争对手，例如LivePerson面临AI引入新竞争者、客户流失严重，净收入留存率从2024年第二季度83%下降到2025年第二季度78%[64][65] - 情景二：大模型加速原有产品功能开发，同时创新AI原生产品，例如美图公司在原有主力产品中推出更多AI功能，驱动付费率提升，订阅渗透率从23Q1末2.9%提升至25Q2末5.5%[73] - 情景三：AI产品与传统业务收入存在此消彼长相互替代关系，例如C3.AI传统订阅收入增长承压，2025财年传统订阅收入3.276亿美元，同比+18%，但AgenticAI业务年化ARR约6000万美元、生成式AI收入同比增长超100%[78] - 情景四：AI或颠覆原有需求流量入口，市场担忧部分公司会被AI颠覆，包括搜索、广告、人力资源、旅游服务、IT软件等领域公司[79][81] - 情景五：AI在编程、客服等场景降本显著，企业人均产出持续提升，例如Shopify、Applovin、Twilio等公司在员工人数减少的同时，人均产出大幅增加[83]

公司产品与业绩 - 胃之书是一款基于大语言模型的美食记录App 专注于使用LLM的总结能力而非生成能力 用户通过拍照记录饮食 AI辅助生成热量和代谢路径分析 并支持每日饮食情况分析[1] - 作为付费内购App 胃之书在五月上线当月收入达1.2万美金 并冲到苹果美食佳饮分类第三名 仅次于下厨房[1] - 产品采用自然流量推广 不依赖营销宣传 上线一年多仅发布十几篇小红书内容[8] 产品设计理念 - 产品设计遵循"三不做"原则：不依赖大模型生成能力 不做泛内容而专注垂直领域 不让应用与AI强绑定[10] - 多模态AI应用核心在于降低"心智成本" 例如记录饮食从需点击10次屏幕减少到仅拍照一次 效率提升十倍[9] - UI设计采用黑白底色衬托用户拍摄的五彩斑斓食物 突出用户内容而淡化应用自身 坚持简洁体验[13] - 避免让用户感知"AI味" 通过插画和UI设计淡化AI痕迹 贴近真实使用场景[10] 技术开发与AI应用 - 开发者代码手写率从项目初期的30%逐渐下降 在Claude 4.0推出后降至1%-3% 几乎不再需要手写代码[6] - AI在开发中主要辅助"1到99"阶段 但"0到1"的创新仍需人类完成 涉及审美和独特认知[14] - AI本质是乐观型工具 能提供开发信心和效率 但无法真正创造新事物（如创造新词）[19] - 开发者利用AI提高效率 例如用AI进行内容审核 通过一段提示词实现24小时免费审核用户音频 替代传统团队需求[23] 开发策略与行业观点 - 垂直领域应用更容易形成品牌质感 例如识别鱼类、花朵或预测另一半长相等场景 比泛需求更能打动用户[10] - 成功应用需满足垂直场景核心需求 而非强调AI属性 用户关心快速获取卡路里而非背后技术[11] - 当前未出现抖音/微信量级的AI应用 ChatGPT未颠覆现有平台 反而强化其护城河 AI降低创作门槛但缩小新平台机会[22] - 开发者应避免蹭AI热度 而是利用AI提升开发效率 专注内心认可的"人生产品"而非追逐"超级应用"[21][17] 开发者背景与跨学科优势 - 开发者具有化学专业背景 曾为签约作者和编剧 后转型产品经理并创业 跨学科经历带来产品想象力[3][6] - 非技术出身开发者能融入行业经验 例如画家开发画廊应用或唱片收藏者开发唱片应用 更易获得同好认可[6] - 独立开发者需具备"心气儿"和疯狂幻觉 AI编码能力增强开发信心 催生更多独立开发者[16] - 学习代码需掌握Swift/Python/JavaScript基础 理解数据结构和变量循环 才能有效修改AI生成代码[20]