行业投资评级 - 报告对AI应用行业持积极态度 投资评级为看好 [4] 核心观点 - AI应用Tokens消耗量大幅增长体现落地进展加速 大模型实现大规模商业化且收入向头部集中 OpenAI年化收入达到120亿美元 [4] - AI视频工具已迈入1亿美元ARR台阶 大规模商业化节点即将到来 [4] - AI编程为最热门融资方向 商业模式已跑通并加速兑现收入 Anysphere实现5亿美元ARR [4] - 企业级AI软件商业化偏慢 但具备坚实应用场景的AI法律 招聘 客服等领域已渐次兑现收入 [4] - 互联网巨头通过AI推荐系统升级和AI应用孵化推动商业化 META业绩已体现生成式推荐系统效果 [4] AI应用总览 - 大模型API调用量2025年后增长明显 OpenRouter平台显示谷歌Gemini Anthropic Claude OpenAI GPT等模型竞争格局高波动 [11] - 互联网公司AI Chatbot成为核心算力消耗场景 ChatGPT周活跃用户达8亿 谷歌Gemini月活用户达4.5亿 [14] - 微软Tokens消耗量从2024Q1的20万亿增长至2025年3月的400万亿 谷歌Tokens消耗量从2024年5月的9.7万亿增长至2025年7月的980万亿 [13] - 初创公司商业化进展分化 OpenAI估值3000亿美元 Anthropic拟以1700亿美元估值融资 xAI估值1130亿美元 [16] - AI视频工具Runway ARR达8400万美元 Synthesia ARR达1亿美元 Midjourney年营收预计3亿美元 [16] - AI编程工具Anysphere估值99亿美元 ARR达5亿美元 Replit估值30亿美元 ARR达1.4亿美元 [18] - 垂类AI应用Scale AI年营收预计20亿美元 Surge AI年营收超10亿美元 ElevenLabs ARR达1亿美元 [22] 互联网巨头进展 - 生成式推荐架构正替代传统DLRM模型 META GRs 快手OneREC 字节HLLM等方案推动推荐系统升级 [34] - META生成式推荐系统使Facebook用户使用时长提升7% Instagram提升6% 广告转化率提升5% [42] - 谷歌AI搜索功能AI Overview月活用户超20亿 AI Mode月活达1亿 Gemini月活达4.5亿 [47] - OpenAI年化收入120亿美元 其中C端订阅55亿 B端订阅36亿 API收入29亿 [53] - Anthropic年化收入50亿美元 其中API收入31亿（60%来自编程工具） 编程工具Claude Code ARR达4亿美元 [53] AI编程领域 - AI编程工具ARR总和超30亿美元 GitHub Copilot用户达2000万 Cursor ARR从1亿快速提升至5亿 [61] - 应用层公司仍需完成代码库感知 编辑器整合 UI优化等工作 具备独立竞争壁垒 [65] - Cursor通过VS Code集成 影子工作区验证 多模型智能路由等技术实现出色用户体验 [68] - 长期看AI编程可能演进为UGC应用程序平台 降低开发门槛并丰富应用生态 [73] 企业级AI软件 - 企业级AI部署前期需3-18个月完成数据清洗 工作流结合等工作 大规模落地节点或在2026年后 [80] - 定制化AI平台更适合企业落地 ServiceNow AI ACV订单达2.5亿美元 指引2026年达10亿美元 [77] - 竞争壁垒来自数据获取能力和行业Know-how Palantir Snowflake ServiceNow SAP等公司具优势 [85] - Palantir通过数据层归一化 逻辑层模型结合 行动层人工审核等构建企业AI操作系统 [91] 内容生产工具 - AI视频工具Runway Synthesia ARR接近1亿美元 但文本忠实度等仍有提升空间 [96] - 设计软件市场分化 Adobe面向专业设计者市场 Figma Canva面向传播者市场 [99] - Figma高价值客户数量高速增长 超过1万美元ARR客户达11107家 超过10万美元客户达1031家 [101] - 多邻国Max会员渗透率达8% 定价29.99美元/月 高于Super会员的12.99美元 [109] 国内AI应用 - 2025H1中国大模型公有云服务Tokens调用量达537万亿 2024全年为114万亿 [112] - 互联网公司通过推荐系统升级 AI Chatbot和云业务推动AI落地 [115]

数字摩擦导致的生产力损失 - 企业因系统不互联导致生产力损失21% [2] - 财富500强企业平均运行254个应用程序 员工需管理47个密码 [2] - IT帮助台花费30%时间处理密码重置问题 [14] 财务基础设施碎片化问题 - 企业每月通过27个金融关系处理20亿美元资金 财务团队更多时间用于数据对账而非现金流管理 [5] - 跨境支付产生3%-5%交易价值费用 某制药公司因银行协调问题每年损失1200万美元不必要外汇费用 [6] - 65%大型技术项目超预算且延误 通常超出50%以上 METRO AG的ERP转型耗费五年全部预算而未启动试点 [5] 数据资产价值分配失衡 - 出版商数十年内容帮助训练价值超过1500亿美元的AI模型但未获得补偿 [11] - OpenAI估值达1570亿美元 Anthropic融资40亿美元 两者数据管道均缺乏透明度 [12] - 区块链解决方案尝试通过链上追踪实现数据贡献者补偿 OpenLedger的Proof of Attribution机制实现透明收入分成 [13] 身份管理系统碎片化 - 员工身份数据分散于LinkedIn、内部系统和客户平台 无法跨系统转移 [15] - 微软Azure AD和Okta等身份提供商通过制造数据孤岛实现业务增长 [15] - 以太坊域名服务注册280万个域名 Freename通过650万美元A轮融资桥接DNS与区块链命名系统 [17] 访问复杂度与监管压力 - 企业财资人员每月花费40小时处理承包商付款货币转换 [19] - ChangeHero聚合多个流动性提供商 支持450+数字资产即时兑换且无需注册 [21] - 欧盟DORA合规期限为2025年1月 英国运营弹性规则2025年3月生效 FATF审查持续至2026年 [28] 行业领先企业的转型实践 - 美国航空削减30个财资流程 整合全球银行关系 为1500+飞机运营建立统一数据源 [24] - Reddit通过用户数据训练谷歌AI模型实现2亿美元 monetization [24] - Visa每季度通过互操作基础设施处理120亿美元支付 [24] 技术实施面临的挑战 - 仅有26%CIO自评为IT预算管理专家 需平衡成本价值与风险 [26] - 财资主管明确表示不愿每月20亿美元现金流冒险使用实验性技术 [10] - 区块链银行整合面临监管不确定性 多数金融机构不愿将核心财资操作委托链上系统 [9]

英伟达CEO黄仁勋也被Nano Banana迷住了。 在伦敦，他面对一众记者，公开宣称自己是Nano Banana的忠实粉丝： 怎么会有人不喜欢Nano Banana？简直不可思议！ 老黄还透露，他前一天也当着DeepMind CEO哈萨比斯的面对Nano Banana大夸特夸。 《连线》杂志的Natasha Bernal在X上表示，老黄是香蕉粉这件事，是他这一天当中最有趣的消息。 谷歌CEO劈柴哥也转发了这条推文，还表示自己也这么觉得。 日常场景当中，老黄用ChatGPT用得更多，偏技术性的任务交给Geimini，Grok则被用来偏艺术性的创作，Perplexity则是用来获取一些时效性较强的信 息。 另外对于一些重要或带有研究性的工作，老黄还会同时使用多个工具，给它们相同的提示词并让它们互相批评，然后从中选择最好的结果。 不过，当下被老黄赞美最多的，依然是谷歌新出的Nano Banana，而Nano Banana本身，这两天也有了新的玩法。 不过，老黄喜欢的AI产品，倒也不只是Nano Banana，对于一些其他模型，他也同样是赞不绝口。 老黄这样用AI 老黄表示，人工智能是我们弥合技术鸿沟的最大机遇，应 ...

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 英伟达CEO黄仁勋也被Nano Banana迷住了。 在伦敦，他面对一众记者，公开宣称 自己是Nano Banana的忠实粉丝 ： 怎么会有人不喜欢Nano Banana？简直不可思议！ 老黄还透露，他前一天也 当着DeepMind CEO哈萨比斯的面对Nano Banana大夸特夸 。 《连线》杂志的Natasha Bernal在X上表示，老黄是香蕉粉这件事，是他这一天当中最有趣的消息。 谷歌CEO劈柴哥也转发了这条推文，还表示自己也这么觉得。 并且他自己也非常喜欢用AI来处理文本等一系列事务，因为这可以让他的工作效率变得更高。 我非常喜欢使用AI文字处理器，因为它能记住我，知道我要说什么。我可以描述我所处的不同环境，但它仍然知道我是Jensen。 这样一来，它就能重新调整我的工作方式，并提供帮助。它是一个会思考的伙伴，真的很棒，它帮我节省了大量时间。坦白说，我觉得 工作质量更高了。 我每天都在使用它，它提升了我的学习能力和思维能力。它帮助我更高效地获取信息和知识。它帮助我写作，帮助我思考，帮助我构 思。 不过，老黄喜欢的AI产品，倒也不只是Nano ...

IT之家 9 月 17 日消息，英伟达首席执行官黄仁勋近日透露了其个人使用 AI 工具的情况，包括他偏好的具体系统，以及对人类与 AI 交互 未来发展的看法。 图源：英伟达 据IT之家了解，在伦敦的一场媒体活动中，黄仁勋谈及了多个领域的话题，内容涵盖英伟达近期宣布的对英国 AI 基础设施领域的投资等 诸多议题。 但显然，AI 是所有人最为关注的话题。TechRadar Pro 向黄仁勋提出两个关于他具体将 AI 用于哪些方面的问题，以下是他的回应。 一、AI：我的"思考伙伴" "我真正喜欢 AI 的一点在于，我享受与它互动 —— 在提问时，我往往会更明确地表达我想说的是什么。"黄仁勋表示，"而且，它能记住 我过去让它完成的所有任务，因此，当我想表达的内容中包含过去说过的话，或是基于我以往做过的事时，我就不用再重复说明这些背景 信息了。这就像和一位相识已久的人共事。但当你使用文字处理器或电子表格时，每次打开都是从零开始，可人与人协作的方式根本不是 这样的！" 黄仁勋称，"所以我非常喜欢使用 AI 文字处理软件，因为它记得我，知道我要谈论的话题，能基于这样的上下文展开工作。我可以向它描 述我当下所处的不同场景，但 ...

消费者AI购物行为趋势 - Z世代33%和千禧世代26%更倾向使用AI平台进行产品研究 [1][3] - Z世代使用AI平台进行产品研究的比例33%接近搜索引擎37% 千禧世代中AI平台使用率26%低于搜索引擎40% [3] - X世代仅13%和婴儿潮世代仅3%偏好使用AI进行产品研究 [3] AI平台信任度变化 - 23%的Z世代和27%的千禧世代开始更信任AI平台而非人类提供的产品推荐 [4] - AI平台正在重新定义购物旅程中的信任机制 [2] - 消费者将AI平台视为可信赖的购物伴侣而不仅是工具 [6] AI工具使用频率 - 41%的受访者每日使用ChatGPT等大型语言模型平台 [5] - Z世代和千禧世代中46%每日使用AI平台 [8] - Z世代使用AI进行产品研究的可能性是X世代的近3倍 [8] 购物行为模式转变 - 48%消费者保持"持续购物清单" 反映购物已从活动转变为心理状态 [6][8] - 近半数消费者在不同触点间分散使用 超越传统搜索引擎和零售商网站 [6] - YouTube、ChatGPT和WhatsApp等平台同时成为灵感来源和交易场所 [6] 电商体验痛点 - 63%消费者在被迫创建账户时放弃购物车 [8] - 55%消费者表示若收到过多营销信息会取消订阅喜欢的品牌 [8] - 品牌需要开发答案引擎优化(AEO)或生成引擎优化(GEO)策略 [5] 行业转型方向 - 品牌必须提供丰富的品牌和产品数据以适配AI平台 [5] - AI驱动渠道日益成为获取信任和忠诚度的关键路径 [6] - 智能商务生态系统需要支持跨渠道无缝个性化体验 [9]

虚假信息传播率变化 - 十大生成式AI工具处理实时新闻话题时传播虚假信息比例从去年8月18%升至今年8月35% [1] - AI工具拒绝回答用户问题比例从2024年8月31%降至一年后0% [1] 虚假信息传播原因 - 实时网络搜索功能使AI接入受污染网络信息生态系统 [1] - 不良行为者蓄意散布虚假信息导致AI系统重复传播 [1] - 语言模型工作原理基于预测最可能出现的下一个词而非追求事实真相 [5] 各AI模型表现对比 - Inflection模型传播虚假信息概率最高达56.67% [3] - Perplexity以46.67%错误率位列第二 较去年8月100%揭穿率显著恶化 [3][4] - ChatGPT与Meta AI模型虚假信息传播率为40% [3] - Copilot和Mistral传播率为36.67% [3][4] - Claude错误率10%与Gemini错误率16.67%表现最佳 [4] 行业历史问题 - 去年发现966个以16种语言运营的AI生成虚假新闻网站 [3] - 虚假网站使用通用名称模仿正规媒体机构进行传播 [3] - 网络搜索功能导致AI混淆百年新闻出版物与俄罗斯宣传机构 [4] 技术挑战与应对 - OpenAI承认语言模型总会产生幻觉内容 [5] - 公司正研发新技术使未来模型能提示不确定性 [5] - 需AI真正理解真实与虚假的区分但目前难以实现 [5]

AI搜索范式转变 - AI搜索应用突破传统搜索引擎"十条蓝色链接"范式 直接生成高质量答案[1] - 研究类Agent通过多轮深度搜索输出专业报告 实现更精准信息获取[1] - 专为AI打造的搜索引擎提供全面无偏见的高质量理解 能搜索到过去找不到的内容[1] 行业融资与估值 - Exa获得Benchmark领投8500万美元B轮融资 估值达7亿美元[3] - You.com获得Cox Enterprises领投1亿美元C轮融资 估值达15亿美元[3] - 两家公司融资方均包括Lightspeed Venture Partners Y Combinator和英伟达[3] 技术架构创新 - Exa采用自研神经网络搜索架构 基于向量数据库和嵌入技术而非关键词匹配[7] - You.com开发与模型无关的AI操作系统 使任何大语言模型更准确可信[14] - Exa的Research API在SimpleQA基准测试取得94.9%高分 响应时间低于450毫秒[11] 产品定位差异 - Exa定位"纯粹知识源" 提供按使用量付费的搜索API服务 客户包括Databricks Cursor Notion[11] - You.com构建"Agent时代高速公路" 每月处理超10亿次查询 客户含DuckDuckGo Windsurf Harvey[18] - You.com的ARI产品研究速度比ChatGPT快3倍 平均响应时间3分钟 处理超400个信源[15] 市场前景与机会 - AI搜索查询量将远超人类 搜索领域存在颠覆性创业机会[3][20] - 需将Agent准确率从95%提升至99.9%以支持30步工作流可靠运行[19] - 创业者可选择打造极致性能工具或深度绑定客户工作流两种路径[21]

全球AI应用市场下载量 - 2025年8月全球AI应用双端预估下载总量达3.7亿次，环比增长6.9% [3] - ChatGPT以27%下载量占比位居全球第一，Perplexity、Edits、Google Gemini和豆包位列TOP 5，合计占比44% [3] - Perplexity下载量环比增长73%至1882万次，Edits环比增长79.1%至1555万次，星绘环比增长454.4%至466万次 [26][27] 中国大陆市场AI应用表现 - 大陆市场苹果端AI应用下载总量3359.4万次，环比增长32.3% [7] - 豆包以631万次下载量蝉联榜首但占比降至19%，星绘以466万次下载量跃居第二，字节旗下应用包揽TOP 3 [8][29][31] - 即梦AI和腾讯元宝下载量分别增长75.9%和78.8%，夸克下载量下滑19.6% [29][31] 头部应用下载量动态 - ChatGPT全球日下载量持续领先，Perplexity日下载量多维持在60万次，高峰期逼近80万次 [12] - Edits日下载量从30万次升至峰值80万次，豆包日下载量从35万次稳步提升至50万次 [12] - 星绘日下载量从1.5万次攀升至18万次，腾讯元宝日下载量从7万次提升至12万次 [15] 市场营销投放策略 - 大陆市场AI产品投放素材量达129.8万组，环比增长21.5% [18] - 腾讯元宝以52.9万组素材量位居榜首环比增49%，夸克以44.6万组位列第二环比增14.4% [33][34] - AI抖音投放素材量环比增长180.2%，文小言环比增长660.3%，豆包素材量下滑11.1% [33][34] 产品功能与市场推广 - 星绘因分身写真2.0版本更新带动下载量大幅提升 [15] - 腾讯元宝投放素材以游戏内容为载体，通过解决游戏痛点展示AI能力并强调免费无广告 [38] - 豆包通过"屏幕共享"新功能结合锐评朋友圈的拟人化表现降低硬广属性 [41]

美国老年人AI学习趋势 - 82岁Luis Bautista通过YouTube学习提示词工程策略并创办科技公司寻求风投 存款仅60美元且负债1.5万美元[1][2] - 超40位80-90岁在职老人积极使用免费版ChatGPT Claude Gemini等工具 部分参加机器学习课程或整合AI至工作流程[5] - 老年人科技服务机构推出初级AI课程 近20名60岁以上学员参与学习ChatGPT等工具应用 24%未使用者表达学习兴趣[30][31][33] 老年人应用AI的动机与场景 - 主要动力包括保持职场竞争力(45岁以上员工13%使用AI工具) 增加收入(年收入4.2万美元案例)及应对工作强制要求[5][24][34] - 应用场景涵盖工作申请 图书编辑 医疗病史查询 课程设计合同竞标 社交媒体帖子撰写及艺术创作[27][30][33][34] - 81岁咨询师用AI处理精神科患者病史 83岁创业者通过Perplexity和DeepSeek获取咨询订单[34][35] 行业培训与认证发展 - AI基础知识 虚假信息识别 职业发展课程需求激增 培训机构开发针对老年人的提示词工程协作培训材料[29][30] - 80岁Phyllis Scalettar完成机器学习课程后成为认证AI顾问 经营AI教育咨询公司改进客户工作流程[6][11] - Goodwill Industries等机构指出AI降低技术行业门槛 为老年人创造更多获得职业认证的机会[34] 职场偏见与代际差异 - 招聘经理仅7%愿意考虑65岁以上AI岗位候选人 较25-34岁群体57%的接受度存在显著差距[23] - IMF研究显示年长员工受AI冲击更大 因职业流动性低且再就业机会少 45岁以上群体遭遇职场偏见程度上升[16][17][25] - 与传统认知相反 部分研究认为老年人可能站在AI应用前沿 因其经历20世纪中叶以来的重大技术变革[12][14] 经济压力与创新价值 - 年长者因财务脆弱(案例存款不足100美元)持续工作 AI成为维持生计的关键工具[2][24][34] - 老年人数十年工作阅历在AI时代焕发新价值 如将早期职业经验转化为AI业务技能[9][10][14] - 技术创新为老年人提供创作歌曲 虚拟徒步旅行等心理健康支持场景 拓展居家活动可能性[33]