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—— 京北月光
过去两周，市场对AI应用的关注度空前，这里简单谈谈看法，供大家参考：
1）本轮应用行情始于APP和PLTR的业绩超预期，市场将其业绩和股价的亮眼表现归因于AI。随后，自媒体和国内外卖方纷纷渲染应用加速落地的氛围，市场对AI应用的关注度甚至超过了英伟达Q3财报。紧接着，美股SNOW和ESTC等公司的大涨进一步强化了这一逻辑，A股也顺势开启了一波映射行情。
2）关注度的提升远大于应用实际的变化。我个人认，市场对AI应用的关注是被有意引导的，甚至可以说是一种“围魏救赵”的策略。首先，以英伟达为代表的硬件端赔率逐步下降，市场关注度也在持续减弱，而诸如Capex投入等老生常谈的担忧并未得到实质性解决。对AI的信仰已不能仅靠老黄callback上的按摩，而需要以应用为核心的新叙事来接棒。然而，应用领域的研究难以像硬件那样形成高度共识，能见度也低得多。相比之下，更容易形成的共识的方法就是配合业绩和股价的发酵AI的叙事。因此，美股应用公司的上涨，和23年的wxkj、mtgs、21年的hkws并没有本质上的区别。至于AI对这些公司业绩的实际正面影响究竟有多大，其实没有人知道，也很少有人想知道，最好也不要知道。
3）AI应用的落地具有冷启动的特征。要回答“AI应用到底发生了什么变化？”这个问题，不妨从变化的源头说起：①新的模型能力、②推理成本的下降、③用户体验的提升。去年行业变化最大的是①，所以我们常说“模型即应用”。今年变化最大的是②和③，因此我们观察到场景还是去年的那些场景（AI编程、AI搜索、AI客服、会议总结...），但渗透率确实是在肉眼可见的提高。很遗憾的是，当前应用里依然没有出现收入成规模的大单品（很难列举出几个超过5亿美金ARR的应用），并且在货币化手段上没有看到新范式（主要还是依靠广告电商NSFW等传统手段）。至于市场热议的AI Agent，明年才是Agent的第二个元年，还有充足的时间和空间留给资本市场去想象。
4）对明年的AI应用我有如下的几点期待。（i）商业模式的创新：最近我们看到一个例子是CRM推出的按次收费的Agentforce产品，这可能会将许多过去纯项目制的商业模式转化为“前期项目制+后续按调用量持续收费”的新模式。另外一个例子是Perplexity正在探索的在AI搜索中插入广告，以及电商一键导购的新功能，这些都是对AI应用有重大意义的探索。（ii）GUI Agent的普及：端侧的GUI Agent一定是C端最具有话题性的应用，因为需求端它的用户受众最大（理论上所有人都是潜在客群），供给端所有的玩家都在进入（手机厂商/模型公司/应用公司...）。因此，尽管GUI Agent离商业化成熟或许还较远，但它一定不会缺少市场的关注度，自然会伴随主题投资的机会。（iii）更多的大单品应用：虽然我仍然认为AI应用短期不会有所谓的爆款，但我相信出现数个10亿美金以上ARR的大单品原生应用是极有可能的。这些大单品的出现对于提升研究的可见度和构建市场信心都将大有裨益。（iv）代码数学对应用场景的重构：即便我们保守地认为，以 o1 为代表的复杂推理能力在短期内可能难以泛化，但随着未来推理成本降到足够低，以及诸如 DeepSeek-R1、Macro-O1 等开源版本的陆续发布，我们或许能够观察到某些领域中出现类似量化投资对传统主观投资的底层改造。这一趋势可能将成为值得长期关注的应用落地范式。
1、第一步是先要有交互型多模态大模型，这是to B和to C应用的基础，为什么国产AI眼镜要到明年一季度才面世出货，主要原因是在等国产交互型多模态大模型ready。
2、节奏来看就是一季度大模型ready，一二季度出产品，三季报少量公司出业绩，乐观情况下二季报也可以，三季报年报更多公司出业绩，比美国晚3-4季度。
3、从现在到一季度出大模型这段时间，相对空白，投资方法确实只能是海外映射，不过这种投资方法持续不了多久，等春节后国产交互型多模态大模型逐渐落地，就要寻找真正有产品的公司了。
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