文章核心观点 - 2025年A股AI投资主线为“硬件先行”，2026年投资机会将从硬件端向应用侧扩散，AI应用板块有望迎来“盈利兑现年”[1][4][10] AI硬件基础设施先行 - 2025年A股AI市场呈现“硬件先行”格局，算力需求指数级增长推动CPO、AI服务器、存储芯片等硬件环节率先实现业绩兑现[1] - 工业富联AI服务器相关业务营收同比增长5倍，中际旭创光模块业务量价齐升，股价井喷式上涨[1] AI应用投资主线：广告营销率先突围 - AI产业正步入从“可用”到“好用”、从“技术验证”到“规模商用”的关键拐点，广告营销成为AI应用最先实现商业化落地的领域之一[1] - 美股市场已率先展开AI应用端业绩叙事，Applovin自2023年ChatGPT问世以来股价最大涨幅高达56倍，2025年一季度广告业务收入达11.59亿美元，同比增长71%，调整后EBITDA同比增长92%，利润率高达81%[2] - 美股成功经验表明，拥有庞大存量业务、数据资源丰富、且AI能直接作用于核心利润环节的应用场景，最容易率先实现商业闭环[2] - A股市场中，蓝色光标和利欧股份已率先实现AI广告业务的业绩兑现[2] - 蓝色光标2025年前三季度营业总收入510.98亿元，同比增长12.49%，其中AI驱动业务收入24.7亿元，正朝全年30-50亿元目标迈进，已成为公司第一增长曲线[3] - 截至2025年9月末，蓝色光标以API方式接入大模型的Token调用量已超过6000亿，预计年底或将突破万亿，基于BlueAI平台孵化的AI Agent已达136个[3] - 利欧股份2025年三季度净利润同比增长469.1%，去年双11期间AI投放系统操作突破3500万次，交易操作同比增长9倍[3] - 天下秀核心AI产品灵感岛AIGC内容创作平台，截至2025年三季度累计注册用户超26万，日均生成图片超80万张[4] - 行业观点认为，2026年将是A股AI广告营销企业的业绩爆发年，头部企业已构建起“数据+算法”的核心壁垒，AI业务的规模化效应将进一步凸显[4] AI应用投资主线：垂直行业应用 - 除广告营销外，A股市场已有多家AI应用企业在工业、财税、交通、办公等垂直行业率先实现AI相关业绩和利润[5] - 工业AI领域，能科科技2025年前三季度实现AI业务收入3.35亿元，占营收比重达30.79%，成为公司主要增长引擎[5] - 能科科技2025年三季度归母净利润同比大增122.94%，扣非归母净利润同比大增81.37%，业绩增长显著受益于AI业务放量[5] - 财税AI领域，税友股份2025年第三季度归母净利润同比增幅达42.33%，扣非后净利润同比增长54.23%，主要得益于AI产品驱动[6] - 税友股份推出的财税行业首个Agentic平台“数智工场”，已覆盖10个行业2000家企业，实现财税处理效率较传统方式提升10倍，人力成本降低约60%，准确率超90%[6] - 办公AI领域，金山办公的WPS AI已实现规模化商业落地，第三季度WPS个人业务收入8.99亿元，同比增长11.18%，WPS 365业务收入2.01亿元，同比增长71.61%[6] - 垂直行业AI应用企业的共性是扎根垂直领域，拥有深厚的行业Know-how和用户数据，AI作为效率倍增器嵌入既有工作流，客户接受度高，付费转化路径短[7] - 对于这批先行者而言，2026年更可能迎来“加速增长”而非“从0到1的爆发”，业绩弹性取决于存量客户付费升级转化率及基于AI能力开拓新客户或新业务线[7] AI应用投资主线：3D打印 - 3D打印作为AI应用的重要分支，正通过技术融合实现产业升级[8] - 2025年11月谷歌新一代图像生成模型Nano Banana Pro发布，可将2D图像或文字描述转换为可直接打印的高精度模型，使设计周期从数周缩短至数小时，成本降低70%以上[8] - 需求爆发率先拉动上游原材料环节增长，长江材料、银邦股份等布局核心材料的公司已显现业绩弹性，2026年有望充分受益于行业景气度提升[8] - 长江材料拥有位于辽宁省彰武县的石英砂矿，设计开采利用资源量为14,086.6万吨，为发展3D打印砂等高端产品提供基础，其3D打印砂客户已涉及消费和航天领域[9] - 银邦股份航天领域3D打印相关业务主要通过子公司飞而康，飞而康是C919金属3D打印零部件合格供应商[9] - 铂力特具备金属3D打印原材料、设备、定制化产品及技术服务的全产业链生产能力，已助力多个商业航天客户完成发射、飞行任务，多个项目已进入批量生产阶段[10] 2026年AI应用投资展望 - 2026年A股AI投资主旋律将从硬件基建的“预期炒作”转向应用落地的“业绩验证”[10] - 率先实现AI相关业绩和利润的企业存在三大核心共性：具备深厚的行业积累和数据壁垒；聚焦垂直场景，构建“技术+场景”的核心竞争力；具备清晰的盈利模式和规模化复制能力[10] - 基于上述共性，这些率先盈利的AI应用企业在2026年有望迎来业绩爆发，政策支持、算力成本下降等因素也为业绩增长提供有力支撑[10] - 总体而言，2026年将是A股AI应用板块的“盈利兑现年”，板块轮动至应用端的逻辑已基本确立[10]

AI视频生成玩法的新趋势 - 近期在小红书和X等社交平台上，一种“AI片场探班”视频玩法流行，用户可生成与各类明星、角色在虚拟片场或场景中的合影视频，形成广泛传播的热潮 [1] 生成AI图片的关键步骤与工具选择 - 生成过程主要分为三步：使用提示词生成图片、利用首尾帧生成视频、最后用剪辑软件拼接视频 [4] - 在生成图片环节，首先尝试使用Nano Banana Pro模型，该模型具备强大的世界知识，理论上只需输入影片、角色和场景即可生成目标图片 [4] - 然而，Nano Banana Pro在处理亚洲人脸时存在一致性不足的问题，生成的图像人物面部特征易失真，与用户本人差异较大 [7][9][11] - 针对亚洲人脸优化，转而使用国产模型即梦（Seedream 4.5），通过提供参考图和提示词进行面孔替换，成功解决了人脸一致性问题，获得了可识别的个人图像 [11][13][14] - 对于非电影场景（如游戏），可通过让Gemini等AI工具根据初始提示词进行反推和改写，快速生成适配新场景的提示词，无需背诵或购买 [16][17] - 对于某些特定内容（如经典国产剧《武林外传》），Nano Banana Pro因缺乏相关知识而无法有效生成，必须依赖国产模型即梦，结合网络参考图和Gemini生成的提示词进行多次尝试才能达到较好还原度 [23][25] AI视频生成与后期处理 - 在获得满意的图片后，视频生成过程相对简单，使用具备首尾帧功能的模型（如可灵O1或即梦3.5 Pro）即可，将生成的前后两张图作为首尾帧，并添加描述人物移动的提示词 [25] - 提示词需要根据生成结果进行多次调整和优化，例如移除不想要的物品（如手机）、控制人物行走速度等，以得到理想效果 [27] - 生成的视频素材可导入剪映等剪辑软件进行加工，添加拍照特效和音效，最终完成视频制作 [30] 应用案例展示 - 该技术可应用于多种场景，例如生成与《阿凡达》角色在潘多拉星球的合影 [28] - 生成在《怪奇物语》片场与主角及怪物的合照 [29] - 生成穿越到三国时期与历史人物会面的场景 [32] - 实现与经典影视作品（如《武林外传》）角色的同框，唤起用户的情感回忆 [33][34][35]

核心观点 - 海外AI算力板块后续走势的核心支撑强劲，主要基于云厂商资本开支的持续性与计划性、AI对传统业务的赋能与收入反哺、以及谷歌等巨头在AI全产业链的卡位与突破，同时上游“卖铲人”环节（如光模块、PCB）将确定性地受益于底层算力需求的增长 [1][3][4][6] 资本开支的持续性与计划性 - 北美四家主要云厂商第三季度单季度资本开支合计已超过1000亿美元，年化规模约达4000亿美元，投资规模巨大且具有较强计划性 [1] - 云厂商对2026年的资本开支抱有充足信心，资本开支呈现逐季增长的态势 [1][2] - 类比云计算发展历史，在出现新机遇时，抢先建设基础设施以抢占市场份额是中长期发展的关键，而AI被认为是超越云计算级别的重大机遇 [1] AI赋能传统业务与收入反哺 - 尽管尚未出现现象级爆款应用，但云厂商的资本开支增长已有效赋能其传统互联网业务，并推动收入快速增长 [2][3] - 具体案例包括：亚马逊商城因AI提升使用体验而增加了用户购物频次；微软浏览器搜索客户因与OpenAI合作带来的AI搜索能力而快速增长，市场份额持续提升 [2] - AI相关收入的增长能够反哺资本开支，形成有效循环，支撑了资本开支在中短期的持续性 [3] - 未来一旦出现爆款应用，可能催生更多算力需求，并引发资本开支的进一步加速 [3] 谷歌的AI全产业链卡位与突破 - 谷歌正崛起为全球AI超级巨头，在上游TPU计算芯片与云计算、中游大模型、下游应用场景等几乎所有环节均处于全球超一流水平 [3] - 在模型领域，谷歌近期发布的Gemini 3 Pro刷新了所有基准榜单，是当前全球最优秀的大模型之一 [3] - 在硬件领域，谷歌TPU取得巨大进展，正与Anthropic等下游厂商洽谈合作，其TPU有望在明年之后迎来加速增长 [3] - 谷歌自2023年以来加强了内部部门协同，在AI各环节实现大幅突破，近期将AI基建负责人调入管理层直接向CEO汇报，印证了其对算力需求的重视 [6] 上游“卖铲人”环节的确定性机会 - 无论下游选择英伟达GPU、谷歌TPU还是其他ASIC芯片，大规模组网过程必然需要用到光模块、PCB等核心配件，这遵循“卖铲人”逻辑 [4] - 这类核心配件的优质全球供应商不多，中国大陆的相关企业在全球具备较强竞争力，因此“卖铲人”逻辑的落地较为顺畅，受芯片格局变化影响不大 [4] 底层算力需求的持续增长 - 应从底层算力需求逻辑出发，当前训练与推理需求均在快速增长 [4] - 训练端：做大模型的厂商不断增加，同时算法持续迭代升级（例如谷歌Nano Banana Pro模型采用自回归算法提升视频生成一致性），新技术被行业效仿会推动训练算力需求快速增长 [4][5] - 推理端：AI大模型性能改进吸引更多用户使用，推动推理算力需求快速增长，谷歌AI基建负责人曾透露其AI算力需求每6个月就会翻倍 [5][6]

公司产品与服务 - 公司核心产品为“Molica AI”，是一款聚合了全球领先AI模型的平台，集成了包括ChatGPT5.2、Gemini3.0 Pro、Nano Banana Pro、Sora2、Veo3.1、Claude4.5、Grok4.1、Midjourney、SUNO、DeepSeek3.2等超过20个模型 [1][2][11] - 产品提供网页版与APP版，无需使用特殊网络工具即可访问所有集成AI [3] - 公司运营已持续3年，共更新了156个版本，拥有超过500万注册用户及超过100万会员用户 [2] - 公司为知名投资机构所投资，并与人民邮电出版社为合作伙伴 [2] 促销活动与定价 - 公司正在进行年终促销，原价998元的终身会员限时降价至296元，折扣幅度约为原价的3折 [2][4] - 该促销活动限100个名额，时间为12月24日至12月26日，售完后将恢复原价998元 [2][4][5][69] - 购买会员可获赠价值总计超过2000元人民币的AI变现教程，包括《AI搞副业教程》（价值799元）、《AI写作变现实战》（价值599元）和《AI做公众号爆文》（价值699元） [60][61][62] 集成AI模型功能亮点 - **文字与代码模型**：集成了Gemini3.0 Pro、ChatGPT5.2和Claude4.5，分别擅长推理与数学、综合文案与分析、以及代码生成 [6] - **图像生成模型**：接入了Nano Banana Pro（基于Gemini 3.0构建），在中文稳定性和文字渲染能力上表现突出，支持4K输出及自定义图片尺寸 [14] - **视频生成模型**：集成了Sora2和Veo3.1，可根据文字提示生成高质量视频，并实现音画同步 [35][40] - **绘画模型**：接入了Midjourney，在画质、美感和创意想象力方面表现卓越，支持文生图、图生图、扩图等官方全部功能 [43][49] - **音乐生成模型**：集成了SUNO的最新V5版本，可根据歌词和风格提示生成完整歌曲 [52][56] 价值主张与竞争优势 - 平台通过聚合多个顶级AI模型，为用户提供了极高的性价比，避免了用户为每个AI单独付费和切换的麻烦 [2][9] - 根据公司对比，若单独订阅各AI模型官方高级版，每月总费用远超296元，而该平台提供一次性付费终身无限使用 [67] - 平台强调其提供的均为各模型的最新版本和高级功能 [6][49] 市场拓展与生态建设 - 公司正在面向全国招募经销商和代理商，认为AI行业处于政策红利期，市场空间巨大 [64][65] - 公司通过留言抽奖活动赠送5个终身会员，以进行用户互动和产品推广 [71]

产品发布与核心特性 - OpenAI发布新一代旗舰图像模型ChatGPT Images，其核心模型GPT Image 1.5在多项能力上实现显著提升 [3][4] - 新模型具备精准操控能力，指令理解力大幅提升，能做到“指哪改哪”，并在多轮编辑中保持图像元素的一致性 [6][28][67] - 新模型在细节保留和质感呈现上表现突出，被描述为“细节狂魔” [6] - 图像生成速度较前代提升了整整4倍 [6] - 所有ChatGPT免费用户即可使用该功能，开发者也可直接调用GPT Image 1.5 API [4] 基准测试表现与市场反馈 - 在Artificial Analysis的LMARENA.AI榜单上，GPT Image 1.5以1264 Elo分在文生图（Text-to-Image）类别中排名第一 [10][11][15] - 在图像编辑（Image Editing）类别中，chatgpt-image-latest以3分优势险胜谷歌Nano Banana Pro夺冠，GPT Image 1.5位列第4 [15] - 然而，网友实测后评价出现反转，认为其存在“高分低能”的问题，尤其在处理手写体笔记等需要理解上下文的任务时表现不佳，智商“惨遭碾压” [12][13][14] - 社区出现激烈吐槽，有人直言“谷歌Nano Banana Pro依然是王者”，并批评此次发布“令人尴尬、且毫无意义” [20][21] 技术能力演示：图像编辑与创意生成 - 模型擅长进行添加、删减、组合、融合和置换等复杂图像“手术”，并能保持原图的“味道” [37][38] - 演示案例包括：对一张生日会图片进行多轮“连环编辑”，如添加背景人物、将人物改为动漫脸、将狗改为毛绒公仔、为所有人换上定制毛衣等 [39][44][45][48] - 另一案例展示了从生成一张90年代末纪实风格的滑板照片开始，逐步编辑人物服装颜色、添加围观群众、老鹰和飞艇等元素，最终将完整画面印制在T恤上并让角色穿上的全过程 [55][58][61][64][66] - 模型在创意“大变身”方面表现耀眼，例如将人物合影转换为老派好莱坞电影海报、将人物转换为80年代VHS风格的健身教练、生成“刻薄辣妹”风格的3D头像等 [68][71][73][77][80][82] - 其他创意演示包括：将人物变成光面玻璃挂饰、进行极简主义时尚广告改造、放入芭比换装游戏界面、融入经典画作《戴珍珠耳环的少女》以及制作复古汽水广告 [85][87][90][92][96][99][103][105][107] 技术能力演示：构图、文本与综合画质 - 模型在理解复杂指令和精准构图方面能力增强，能够丝滑且准确地生成包含36个指定元素的6x6网格图 [109][111] - 在文本渲染上取得进步，能够处理更密集、字号更小的文本，并能生成包含复杂表格（如GPT-5.2性能数据表）、卡路里信息图乃至编程界面的图像 [113][114][116][117][121][123] - 在人物面部生成上更自然逼真，生成1970年代伦敦街景时，新版模型在人物细节上优于旧版 [125][126][127] - 在处理“大场面”（如金门大桥前数万人场景）时，新版模型的人物生成更逼真自然 [129][131] - 在特定场景（如海底弹钢琴、带有眩光的老照片）的写实感和细节上，新版模型优于旧版 [132][134][136] 产品局限性与已知问题 - 在生成某些特定艺术风格（如精细的日系动漫风、黑暗奇幻动漫风）时，能力相比旧版本有所退步 [137][138][140][141][143] - 无法可靠地编辑多人合影，处理后的人脸特征容易走形 [145][148][149] - 在多语言文字渲染上问题重重，中文生成效果差，对阿拉伯语和希伯来语等非英语语言支持不佳 [149][152] - OpenAI建议用户可尝试使用“图片”功能里的预设滤镜来改善风格生成，同时旧版ChatGPT Images已做成自定义GPT供用户选择使用 [144] 商业策略与市场竞争 - 通过API提供的GPT Image 1.5，其图像输入和输出价格相比GPT Image 1便宜了20% [153] - 此次更新被视为对谷歌新旗舰模型Gemini 3和图像生成工具Nano Banana Pro的强势回击，后者在多个基准测试中登顶并拥有良好开发者口碑 [160][162][164] - OpenAI近期加速产品节奏，大约5天前发布了GPT-5.2，紧接着又推出升级版图像模型，以应对谷歌等竞争对手的步步紧逼 [163] - 除了谷歌，公司还面临来自其他对手的竞争，如已支持中英文可读文字生成的Qwen-Image和实力不俗的开源模型Flux.2 [165][167] - AI图像模型之争已进入白热化阶段，核心目标是赢得企业市场 [168] - 公司高管Fidji Simo透露，正在全面升级ChatGPT的视觉体验，推动其从基于文本的产品向更直观、多模态的智能助手转变，未来将在搜索中提供更多可视化信息 [172][173][174] 行业影响与社区反应 - 此次发布与之前GPT-5.2的发布一样，引发了全网差评，被部分观点认为在真实测试中不敌谷歌产品 [25] - 有网友制作梗图（如用悲伤蛙恶搞奥特曼）来嘲讽OpenAI，社区存在认为OpenAI“黔驴技穷”、“彻底完了”的尖锐批评 [175][178][180][181] - 但也有网友认可其部分生成效果，例如生成的“马斯克和奥特曼圣诞合影”被评价为逼真到看不出破绽 [187] - 考虑到谷歌Gemini 3.0 Flash即将发布，其图像生成功能可能更快、更便宜，市场对OpenAI此次更新的有效性存在质疑 [189] - 行业观察认为，OpenAI因市场竞争拉响的“紧急警报”一时不会停止 [191]

OpenAI发布新一代图像模型GPT Image 1.5 - OpenAI抢先发布新一代图像模型GPT Image 1.5，对标谷歌的Nano Banana [3] - 模型在竞技场Artificial Analysis的文生图和图像编辑两项功能上均位列第一，超越了排在第二的Nano Banana Pro [8] - 在文生图项目中，领先优势达46分，在图像编辑则只高出了4分 [8] 模型性能与定价 - 新一代模型具备更强的指令遵循，更精准的图像编辑，能较好地保留细节，生成速度是上一代模型的4倍 [8] - 实施了降价措施，GPT Image 1.5中的图像输入和输出比上一代便宜了20% [8] - GPT Image 1.5按token定价，高质量1MP图像的价格约为每千张133美元，低质量每千张9美元 [8] 与谷歌Nano Banana Pro的对比测试 - 实际用户测试反馈呈现两极分化，不少人认为其AI味较重 [3] - 测试显示GPT Image 1.5在画面质感和提示词遵循上表现更好，但对中文支持明显不足，生成文字错误频出 [11] - Nano Banana Pro在文字准确性上占优，却在构图指令遵循上屡屡失误 [11] - 从整体审美来看，GPT Image 1.5的输出更符合大众喜好，但在准确性和中文支持上，Nano Banana Pro略胜一筹 [17] 用户反馈与行业评价 - 更多普遍的反馈是，ChatGPT的图片看起来比谷歌的Nano Banana Pro假得多 [24] - 在特定测试中，Nano Banana Pro生成的图片背景细节很多，难辨真假，而GPT Image 1.5因背景虚化过度美化而被识别出“AI味儿” [24] - 有行业人士认为，Nano Banana Pro在真实感与自然度上的优势，对电商、创意等落地场景更为有利 [27] - 此次旗舰图像模型的更新被认为是对谷歌的一次回击，但目前用户实际评价两极分化 [27] 行业竞争背景 - 谷歌此前发布的Gemini 3系列模型，给OpenAI带来了近两年最大的逆风挑战 [27] - OpenAI随后拉响“红色警报”应对谷歌竞争，并在一周前推出了GPT-5.2反击，虽然评分不错但用户差评如潮 [27] - 谷歌Nano Banana系列模型已经拉高了用户的预期，此次更新也并不是行业一次颠覆式的飞跃 [27]

OpenAI发布GPT Image 1.5图像模型 - 公司于近期发布了新一代旗舰图像模型ChatGPT Images，即GPT Image 1.5 [1][2] - 该模型在多项基准测试中表现突出，在LMArena文生图榜单以1264 Elo分排名第一，力压谷歌Nano Banana Pro的1235分 [6][8] - 在Artificial Analysis榜单上，该模型在文生图和图像编辑两个领域均获得第一，实现“双料第一” [6][11] 模型核心性能与功能升级 - 模型指令理解力大幅提升，能够实现精准的“指哪改哪”编辑 [3] - 图像生成速度较前代提升了整整4倍 [3] - 模型在多轮编辑中能保持图像元素的一致性，例如光线、构图和人物样貌 [21][56] - 新模型在细节保留和画面质感上有所提升，被描述为“细节狂魔” [3] - 模型具备强大的创意生成能力，可进行概念转换、风格滤镜应用及复杂场景构建 [24][57][59][63][65][67][70][72][74][79][82][84][87] 技术能力的具体展示 - 模型能准确处理包含36个指定元素的6x6网格图，展示了精准的构图能力 [88][90][92] - 在文字渲染方面有进步，能处理更密集、字号更小的文本，并能生成包含清晰文本的信息图和编程界面 [92][95][97][100] - 在人脸生成和复杂场景（如“人山人海的大场面”）上，新版模型比旧版更逼真、自然 [104][106][108][110] - 模型能完成复杂的图像编辑链，例如基于一张图进行多次连贯修改 [26][28][30][32][33][36][38][46][48][50][52][54] 产品发布与市场策略 - 从发布日起，所有ChatGPT免费用户即可使用该图像生成功能，开发者也可直接调用GPT Image 1.5 API [3] - API价格较GPT Image 1便宜了20%，有助于客户以相同预算生成更多图像 [123] - 此次更新被视为对谷歌近期发布Gemini 3和Nano Banana Pro的竞争回应 [1][127][128] - 公司应用CEO Fidji Simo表示，此次升级是ChatGPT从纯文本产品向直观、多模态智能助手转变的关键一环 [131][133] 模型存在的局限与社区反馈 - 尽管基准测试分数领先，但社区实测反馈存在落差，有用户认为其实际生成能力，特别是在处理手写体等复杂指令时，不及谷歌Nano Banana Pro [12][15][17] - 模型在生成某些特定艺术风格（如日漫风、黑暗奇幻动漫风）时，能力相比旧版有所退步 [115][117] - 模型无法可靠地编辑多人合影中所有人物的面部特征，容易导致人脸走形 [118][120] - 在多语言文字渲染，特别是中文、阿拉伯语和希伯来语方面，存在明显问题 [120][122] - 社区中有批评声音认为该版本是“高分低能”、“令人尴尬且毫无意义的发布”，并指出其内容审查比竞品Nano Banana Pro更严格 [12][17][135][136][137][138][139] 行业竞争格局 - AI图像模型竞争已进入白热化阶段，主要厂商目标明确为赢得企业市场 [130] - OpenAI面临来自谷歌（Gemini系列）、Black Forest Labs（开源模型Flux.2）以及Qwen-Image等多方竞争 [128][130] - 谷歌即将发布的Gemini 3.0 Flash可能具备更快速度和更低价格，对OpenAI构成持续压力 [1][149]

产品发布与市场定位 - OpenAI抢先于谷歌发布新一代图像模型GPT Image 1.5，对标谷歌的Nano Banana系列 [1] - 该模型在ChatGPT中面向所有用户推出，并在API中作为GPT Image 1.5提供 [3] 产品性能与技术指标 - 生成速度是上一代模型的4倍 [3] - 在竞技场Artificial Analysis的文生图测评中位列第一，领先第二名46分，在图像编辑测评中也位列第一，但仅领先4分 [3] - 展现出比早期OpenAI图像模型更高的图像质量和更快的保真度 [4] - 具备更强的指令遵循、更精准的图像编辑和更好的细节保留能力 [3] 定价策略 - 实施了降价措施，GPT Image 1.5的图像输入和输出价格比上一代便宜了20% [3] - 按token定价，价格取决于分辨率和质量设置，高质量1MP图像的价格约为每千张133美元，低质量每千张9美元 [3] 竞争格局与产品对比 - 与谷歌Nano Banana Pro的直接对比是行业关注焦点 [5] - GPT Image 1.5在画面质感和提示词遵循上表现更好，但对中文支持明显不足，生成文字错误频出 [5][6] - Nano Banana Pro在文字准确性上占优，但在构图指令遵循上屡屡失误 [5][7] - 在“一只好奇的猫从一堆秋叶中探出头来”的文生图测试中，两者表现都不错，但Nano Banana Pro的场景细节更多更真实 [9][11] - 在生动的图像上GPT Image 1.5表现很好，但在信息图表上表现糟糕 [11] - 在女士对镜自拍肖像测试中，GPT Image 1.5因背景虚化过度美化而被认为“AI味儿”重，Nano Banana Pro背景细节多，难辨真假 [12] - 更多普遍反馈认为ChatGPT生成的图片比谷歌的Nano Banana Pro假得多 [13] - 整体审美上，GPT Image 1.5的输出更符合大众喜好，但在准确性和中文支持上，Nano Banana Pro略胜一筹 [9] 行业影响与用户反馈 - 谷歌此前发布的Gemini 3系列模型给OpenAI带来了近两年最大的逆风挑战 [15] - 此次旗舰图像模型的更新被视为对谷歌竞争的一次回击 [15] - 用户实际测试反馈呈现两极分化，不少人认为其AI味较重 [1] - 谷歌Nano Banana系列模型拉高了用户预期，此次更新并非颠覆式飞跃，很难满足用户期待 [15] - 图片更真实、没有“AI味”是用户重要的评判标准，也是商业化落地的关键 [15] - 行业人士认为Nano Banana Pro在真实感与自然度上的优势，对电商、创意等落地场景更为有利 [15]

OpenAI发布新一代图像模型GPT Image 1.5 - 公司发布新一代图像模型GPT Image 1.5，对标谷歌的Nano Banana，并在ChatGPT中面向所有用户推出，同时在API中提供 [4] - 新一代模型具备更强的指令遵循、更精准的图像编辑和更好的细节保留能力，生成速度是上一代模型的4倍 [4] - 公司实施了降价措施，GPT Image 1.5的图像输入和输出价格比上一代便宜了20% [4] 模型性能与市场排名 - 在Artificial Analysis竞技场测评中，GPT Image 1.5在文生图和图像编辑两项功能上均位列第一，超越了排在第二的谷歌Nano Banana Pro [4] - 在文生图项目中，GPT Image 1.5领先优势达46分，在图像编辑项目上则高出4分 [4] - 与早期的OpenAI图像模型相比，GPT Image 1.5展现出更高的图像质量和更快的保真度 [5] 定价策略 - GPT Image 1.5按token定价，价格取决于分辨率和质量设置 [4] - 高质量1MP图像的价格约为每千张133美元，低质量图像价格约为每千张9美元 [4] 与主要竞品谷歌Nano Banana Pro的对比 - 实际用户测试反馈呈现两极分化，不少人认为新模型AI味较重 [1] - 在画面质感和提示词遵循上，GPT Image 1.5表现更好，但对中文支持明显不足，生成文字错误频出 [6][8] - 在文字准确性上，谷歌Nano Banana Pro占优，但在构图指令遵循上屡屡失误 [6][9] - 从整体审美来看，GPT Image 1.5的输出更符合大众喜好，但在准确性和中文支持上，谷歌Nano Banana Pro略胜一筹 [11] - 有评测指出，在生动的图像上GPT Image 1.5表现很好，但在信息图表上表现糟糕 [12] 用户反馈与行业评价 - 更多普遍的反馈是，ChatGPT生成的图片看起来比谷歌的Nano Banana Pro假得多，例如背景虚化过度导致“AI味儿”重 [17] - 行业人士认为，谷歌Nano Banana Pro在真实感与自然度上的优势，对电商、创意等落地场景更为有利 [21] - 此次旗舰图像模型的更新被认为是对谷歌竞争的一次回击，但并非颠覆式飞跃，用户评价两极分化 [21] - 图片更真实、没有“AI味”被视作商业化落地的关键，公司仍需在真实感塑造上向竞争对手看齐 [21]

行业核心观点 - 关注传媒行业景气赛道趋势，布局政策转向与AI应用机会 [1] 游戏板块 - 11月国产游戏版号发放178款，进口游戏版号6款，创3年以来新高 [2] - 1至11月累计发放游戏版号1625个，同比增长26.8% [2] - 10月中国游戏市场收入314亿元人民币，同比增长7.8%，主要受头部公司强劲新品周期驱动 [2] - 10月移动游戏市场实际销售收入226亿元人民币，同比增长2.4% [2] - 强新品周期有望推动游戏板块业绩与估值持续上修，需自下而上把握产品周期及业绩表现 [1] - 游戏行业受众及品类持续泛化，出海打开新空间 [1] - 新品、监管政策及AI应用驱动下，中长期看板块具备向上可能，重点关注新品表现 [2] 媒体与广告 - 媒体端关注经济底部向上带来的广告投放增长 [1] 内容与娱乐 - 娱乐内容关注政策转向，供给端底部改善可能带动需求改善 [1] - 综艺市场腾讯与芒果表现出色，腾讯《现在就出发第三季》全网正片市占率达24.96% [2] - 网综市场前十中，芒果、腾讯、爱奇艺分别占据3、5、3个席位 [2] - 11月总票房达35.53亿元人民币，同比增长89.3%，主要受益于《疯狂动物城2》贡献 [2] - 剧集市场《唐朝诡事录之长安》以15.00亿播放量问鼎榜首，《水龙吟》和《四喜》分别取得7.14亿和6.00亿播放量 [2] - 11月短剧热度第一为《弃我如尘，嫁你为珍》，漫剧热度第一为《边关不用我守》 [2] AI应用 - 重点看好AI动漫短剧方向，并关注AI在广告、游戏、玩具等领域的应用机会 [1] - 可灵AI公司自主研发的O1视频大模型已全量开放，可一句话生成3-10秒视频 [3] - PixVerse V5.5发布，为国内首款支持“多镜头+音画同步一键直出”的AI视频大模型 [3] - 谷歌发布的Gemini 3 Pro在推理、多模态融合与智能体行为方面实现飞跃 [3] - 谷歌新发布的Nano Banana Pro可提供网络搜索加图像生成一站式体验 [3] - 阿里通义千问单周下载量突破千万，搭载该模型的AI眼镜已发布，具备强大拍摄与翻译功能 [3]