2025年TMT及中小盘行业中美AI产品应用生态对比研究：你方唱罢我登场，中美AI应用深度研究

一、中国 AI 应用发展潜力巨大，成长空间广阔

1、场景数据丰富、算力成本降低驱动中国AI 应用快速突围

2023 年，ChatGPT 的爆发性增长标志着生成式 AI 进入全球技术竞争与产业演 进的关键窗口期。中国此前十余年移动互联网的深度普及和平台生态的高度成熟， 不仅为 AI 应用提供了广泛的用户基础和多样化的落地场景，也为模型的快速迭 代与产品化提供了理想的“实验场”。尽管当前大多数 AI 产品仍处于工具化、模 块化阶段，但伴随基础模型能力提升与生态系统进一步完善，AI 产品有望实现从 Demo 工具向智能体系统的跃迁。可以预见，未来将有大量中国企业依托本地场 景与产业资源，在教育、医疗、办公、工业等多个领域孵化出具备实用价值和商 业潜力的 AI 产品，中国 AI 应用的发展路径虽需循序渐进，但长期潜力巨大、市 场空间广阔。

（1）互联网用户基数庞大，场景数据优势明显

中国拥有庞大人口基数，网民规模大，具备海量场景数据。截至 2024 年 12 月， 我国网民规模已达到 11.08 亿人，较 2023 年同期净增 1608 万人，互联网普及 率提升至 78.6%，同比提高 1.1 个百分点。其中，手机网民规模达 11.05 亿人， 较上年增长 1403 万人，占网民总数的 99.7%，表明移动终端已成为最主要的上 网方式。从城乡分布来看，农村网民数量达 3.13 亿，占整体网民的 28.2%；城 镇网民为 7.95 亿，占比 71.8%，反映出互联网已实现广泛的城乡覆盖，为各类 数字应用、尤其是人工智能技术的普及提供了坚实的人口基础与使用场景。流量 与使用频度移动互联网流量持续激增：最新数据显示，截至 2024 年 11 月，全 国移动互联网累计接入流量达到 3,066 亿 GB。数字素养与应用环境成熟：网络 支付用户规模达 10.29 亿人，网络购物用户规模达 9.74 亿人，网上零售额、移 动支付普及率稳居全球第一，充分反映了中国用户对线上工具接受度与市场化商 业环境已高度成熟。

（2）智能算力部署加速，成本持续降低

智能算力部署加速，算力成本持续降低，有望推动 AI 应用的大规模商业化普及。 截至 2024 年 6 月，中国累计算力资源已达 246 EFLOP/s（包括公有与商用数 据中心），预计到 2025 年将突破 300 EFLOP/s。这一增长得益于“东数西算” 工程推动下，智算中心实现多点部署。截至 2024 年中，全国已规划或建成约 250 座 AI 数据中心。根据 《2023–2024 年中国人工智能算力发展评估报告》，随着 智能算力设施（包括生成式 AI 服务器组群）普及，预测部署成本明显下降，企 业可快速接入、缩短上线时长 。在硬件层面，IDC 和浪潮信息数据显示：2023 年训练型算力占比达 58.7%，但随着推理效率优化，2024 年算力使用重心逐步 向推理迁移，训练+推理单位算力成本显著降低。中国信息通信研究院的绿色算 力研究报告指出液冷服务器、边缘储能系统在新建智算中心已成为标准，提升能 源效率的同时进一步拉低综合算力成本。当算力成本大幅下降后，将加速 AI 大 模型的大规模商业化应用普及。

（3）以史为鉴，中国 AI 应用落地有望再现移动互联网十年峥嵘岁月

移动互联网十年积淀，2025 年有望成为中国 AI 应用落地元年。移动互联网经过 十年的快速普及，构建了庞大的用户基础。海量数据和多样化的应用场景为人工 智能模型提供了丰富的训练素材。同时，成熟的商业生态体系为 AI 应用的逐步 规模化落地提供了坚实保障。 2013 年智能手机普及，打通用户终端入口。2013 年是中国移动互联网发展的 起点，当年全国智能手机出货量达到 3.51 亿部，其中第四季度单季出货量突破 1 亿部。智能手机渗透率超过 88%，中国一跃成为全球最大的智能手机市场， 为后续用户接入和在线行为打下硬件基础。 手机网民规模持续扩大，终端覆盖能力增强。手机上网用户从 2013 年的 7.87 亿人增加至 2024 年底的 11.05 亿人，占网民整体的 99.7%。移动互联网终端 几乎覆盖全部活跃用户，中国形成了全球最大规模的“移动互联人口池”，具备 AI 应用大规模部署所需的基础用户盘。 2015–2020 年平台生态成熟，商业闭环成型。在硬件和用户基础之上，平台型 产品迅速成长。到 2020 年，移动支付用户数突破 8 亿人，短视频平台月活跃用户超过 7 亿人，微信、支付宝、抖音、淘宝等形成了完整的用户交互与商业 闭环系统。这一阶段的商业基础设施，为 AI 产品未来嵌入式落地提供了理想的 “容器”。 2023 年 ChatGPT 爆发，引领 AI 应用黄金窗口。2022 年 11 月，OpenAI 推 出 ChatGPT，成为生成式 AI 的里程碑式应用。其上线仅两个月用户即突破 1 亿，被视为科技史上增长最快的消费级产品。ChatGPT 的成功不仅是技术突破， 更是中国过去十年移动互联网生态支撑下，AI 应用全面走向产品化和服务化的 重要契机。 从 AI Demo 到智能体，中国有望率先跑通产品路径。当前多数 AI 产品仍处于 “演示版（Demo）”或“插件工具”阶段，例如企业部署的智能客服、内容生成 器、代码辅助工具等应用，主要集中在单点功能的增强上。真正实现具备感知、 理解与反馈能力的“智能体（Agent）”仍需时间与生态积累。 百度“文心一言” 正从语言生成扩展到全栈多模态大模型生态，并嵌入搜索、 地图、办公等核心产品。

阿里“通义千问”，以卓越中文能力为核心竞争力，构建超大规模多模态大语言 模型平台。通义千问具备强中文语义理解与知识生成能力，在中文语料理解、写 作生成、文本摘要、信息抽取、知识问答等任务中表现出色。阿里将通义千问广 泛接入旗下产品与业务，致力于实现生态开放与场景落地，包括：钉钉智能助手 （智能会议纪要、写作助手）、淘宝智能客服与商家内容生成阿里云百炼大模型 平台（向企业提供 API 接入）等。目前通义千问已支持私有化部署、行业定制化 训练，成为大量政企客户的国产替代首选模型之一。

2、对比美国 AI 发展：从算力突破到智能体融合，初期推广 速度快

美国 AI 发展经历了四阶段：2012 年 GPU 驱动深度学习起步，构建算力基础； 2016-2019 年云平台扩展，实现算力普及；2022 年 ChatGPT 引爆用户增长，推 动 AI 大众化；2024 年起 AI 工具深度融合办公与研发，开启行业级应用新阶段， 形成从技术积累到商业落地的完整闭环。

（1）2012–2015：GPU 深度学习破局期

2012 年，AlexNet 利用两块 NVIDIA GTX 580 GPU（各 3 GB）在 ImageNet 比 赛中实现 15.3% top‑5 错误率，比第二名领先 approximately 11 点。AlexNet 是 一种深度卷积神经网络（CNN），AlexNet 是第一个在 ImageNet 数据集上取得 最佳结果的深度学习模型，它的出现标志着深度学习在图像分类领域的重大突破。 首次证明 GPU 在深度学习上的加速能力，使得“算力+大数据”成为 AI 效能提 升的核心支撑。

（2）2016–2019：云算力大规模部署期

自 2016 年起，AWS、Azure 和 Google Cloud 均推出并持续扩充 GPU/TPU 云端实例，推动算力资源商品化与租赁价格显著下降。2019 年 7 月，微软与 OpenAI 正式签署“独家算力合作伙伴”协议，将为 OpenAI 提供专属 Azure 超 级算力资源，并成为其“优先云提供商”，用以训练并运行 GPT‑3 等大型模型， 这一合作被视为 AI 从研究实验向企业级部署的关键分水岭 。

（3）2020–2021：大模型训练基础构建期

截至 2020 年，微软深度整合 OpenAI 资源，打造包含 1 万块 GPU 的 Azure 超 级计算集群，用于 GPT‑3 及其他大型模型的训练，为生成式 AI 模型释放提供坚 实底层基础。

（4）2022–2023：生成式 AI 爆发期

2022 年 11 月，ChatGPT 上线，不到两个月用户数突破 1 亿月活，成为历史上 增长最快的消费级软件之一。到 2023 年 6 月，月访问量约 15 亿次，位列全球 前 20 大网站，在整体 AI 技术受众和应用认知上造成巨大冲击。

（5）2024–2025：企业级智能体融合期

2024 年 1 月，AWS 推出 Trainium2 UltraCluster，单机峰值算力达 83 PFLOPS （FP8），价效比较传统 GPU 高约 30–40%。

2024 年 6 月，Microsoft 的 GitHub Copilot 和 Microsoft 365 Copilot 服务被 7.7 万+家企业采用，服务覆盖约 1.5 亿开发者，平均采纳率约 30%，显著提升线上 生产效率。 中美 AI 发展差异总结：整体来看，美国实现算力普及和云平台拓展，AI 应用的 功能能够通过云平台进行规模化推广，初期发展速度较快；中国移动互联网普及 度高，具备庞大的用户基础，海量数据和多样化的应用场景为人工智能模型提供 了丰富的训练素材。同时，智能算力部署加速，成本降低，相对成熟的商业生态 体系为 AI 应用的逐步规模化落地提供了坚实保障，中国 AI 大模型的商业化应用 有望以 2025 年为元年，开始大规模普及。

二、中美 AI 产品在细分领域上的发展差异

1、教育领域

（1）中国 AI 教育的应试导向 VS 美国 AI 教育的个性化学习导向

中国AI教育的应试导向VS美国AI教育的个性化学习导向。中美在人工智能（AI） 教育领域的发展路径呈现出显著的结构性差异，主要体现为“应用导向”与“学 习导向”的不同定位。据《China Daily》报道，目前中国的“AI+教育”项目主 要集中在知识传授、作业辅助等方面，虽然提高了效率，但可能强化了应试教育 的倾向。《Frontiers in Education》期刊指出，AI 在教育中的应用正在向个性化 学习转变，通过移动学习、教育游戏、社交网络中的协作学习等方式，支持学生 的个性化发展。中国 AI 教育企业主要服务于 K12 阶段，尤其聚焦于中高考应试 需求，强调通过拍照搜题、智能批改、语音评测、学习路径推荐等工具性手段提 升教学效率、减轻教师负担，并最终实现提分目标；其教育理念以效率优先和应 试导向为核心。相比之下，美国企业则更注重高校学生和终身学习者的个性化发 展，通过自适应学习系统、AI 导师、写作辅助和互动对话等方式，提升学习者的参与感与思维能力，强调 AI 在启发式教学和学习过程引导中的辅助价值，其教 育理念更偏重于个体发展与终身教育。 中美 AI 教育发展路径差异：制度导向、数据政策与商业模式的三重驱动。1）教 育制度与评价导向差异。中国高度标准化的考试制度决定了 AI 教育工具需紧贴 考试要求，优先满足“提分”与“效率”诉求；而美国教育强调学生个性发展、 批判性思维与表达能力，AI 在其中更多被赋予“个性化引导”的角色。2） 数据 政策与技术基础差异。中国教育平台背靠全国性用户数据，形成“规模化训练 + 快速迭代”的技术优势；而美国在 FERPA 等隐私法案的制约下，数据使用较为 谨慎，AI 系统迭代速度受限。3）商业模式与使用场景差异。中国 AI 教育产品强 调“短期效果 + 大众转化”，注重课程变现与用户粘性；美国更偏向长期价值与 专业内容打磨，应用于高等教育或职业发展领域。

（2）中国代表企业概况

中国的 AI 教育企业以豆神教育和科大讯飞为代表，聚焦 K12 教育场景，并围绕 提分导向展开技术布局。豆神教育成立于 1999 年，此前名为立思辰科技，于 2009 年在深交所创业板上市，后于 2020 年正式更名为豆神教育。豆神教育是 一家以“大语文”为基础的教育科技公司，其核心业务聚焦于为中小学提供系统 化、个性化的语文学科教学服务，构建线上线下一体化的教育生态体系，并正借 助 AI 能力加速向智能化教育平台转型。

科大讯飞成立于 1999 年，是中国领先的人工智能技术企业，主营语音识别、自 然语言处理等底层 AI 技术，并将其广泛应用于教育、政务、医疗等场景。其在 教育领域提供从 K12 到职业教育的一站式 AI 教育硬件与软件系统，重点在于语 音识别、智能批改与个性化教学分析系统的开发，并与地方政府合作打造“智慧 课堂”，增强公立教育体系的 AI 能力。

（3）美国代表企业概况

美国 AI 教育企业代表如 Duolingo 与 Khan Academy，更注重学习过程的个性化 与启发式引导。Duolingo 成立于 2011 年，总部位于美国宾夕法尼亚州，是全球 知名的语言学习平台，面向用户提供免费且趣味性的语言课程。平台采用自适应 学习系统和 GPT 支持的互动对话功能，提升用户沉浸式体验，产品设计强调趣 味性与非应试导向。

Khan Academy 成立于 2008 年，是由 Sal Khan 创立的非营利教育机构，致力 于为全球用户提供免费的优质教育资源。其与 OpenAI 合作推出“Khanmigo”智 能教学助手，重视引导学生思路与培养学生的，同时强调教师在 AI 辅助下的关 键作用。

2、广告营销领域

（1）中国 AI 转化驱动 VS 美国 AI 体验导向

中国 AI 转化驱动 VS 美国 AI 体验导向。中美 AI 广告营销在技术生态与市场目 标的整合路径上存在显著差异。中国模式依托“内容+社交+电商+支付”的一体 化平台，通过打通用户从内容消费到交易支付的全流程，实现数据闭环与 AI 高 效联动，从而优先发展以转化率为导向的短视频、电商、直播广告等业态，强调 营销效果与商业转化的直接关联。而美国模式则以搜索、社交和云计算为技术底 座，注重技术的长期演进与算法的公平性、可解释性，围绕用户隐私保护和品牌 关系构建展开广告策略，强调在合规基础上的用户体验优化与品牌长期价值塑造。 中国：以转化为核心的“内容-交易”闭环。平台生态：中国的平台如抖音和淘 宝，已实现内容、社交、电商与支付功能的一体化整合。用户在同一生态中可以 完成内容消费、互动、交易与支付，形成闭环式营销路径，极大提升了用户粘性 与广告转化效率。AI 应用：平台借助 AI 推荐算法与内容生成引擎（如 Ocean Engine、阿里妈妈），根据用户行为进行智能匹配，实现广告内容自动化制作与 精准分发，极大提升了广告效率与转化率，助力商业变现。用户行为：用户普遍 接受“即看即买”的路径，习惯于在短视频、电商直播等场景中完成从浏览到下 单的全过程。这种行为习惯加深了 AI 在广告推荐、交易决策等环节的介入程度， 提高了营销智能化水平。 美国：以用户体验和隐私为导向的“内容-交易”闭环。在美国，内容到交易的 闭环模式逐渐成型，其发展路径体现出对用户体验和隐私保护的高度重视。从平 台维度来看，YouTube、Instagram、TikTok 等主流内容平台更加注重创作者内 容的质量与用户社区的互动，强化用户黏性与品牌信任感。在流量变现方面，美 国更倾向于通过广告收益、联盟营销以及电商链接（如 Amazon Affiliate）等方 式实现内容价值的转换，强调用户自主决策而非强引导式转化。同时，Google Ads 与 Meta Ads 等广告体系正日益与独立电商平台（如 Shopify）实现数据打通， 实现基于用户兴趣的精准广告投放。

（2）中国代表企业概况

字节跳动（ByteDance）：字节跳动依托抖音、今日头条与广告平台 Ocean Engine， 构建了庞大的内容生态与强用户粘性，成为 AI 赋能广告领域的先行者。其核心 优势在于通过 Ocean Engine 的实时预测系统，精准分析用户行为轨迹，自动生 成个性化广告脚本，并实现高效投放。AI 能力与内容分发系统的深度融合，不仅 提高了广告转化率，也推动了数字营销智能化的发展。

阿里巴巴（Alibaba）：作为中国最大的电商集团，阿里巴巴凭借淘宝、天猫及阿 里妈妈构建起全面的电商与广告生态。其 AI 应用集中体现在阿里妈妈平台，通 过 AI 工具为商家提供广告内容自动生成与智能投放服务。依托阿里强大的交易 数据与用户行为数据，AI 广告实现了广泛落地，显著提升了广告运营效率与 ROI。

（3）美国代表企业概况

谷歌（Google）：谷歌在搜索引擎、YouTube 和 Google Ads 等核心平台上，持 续推动 AI 技术在广告业务中的创新应用。其通过 AI 搜索摘要嵌入广告，实现广 告内容与用户搜索意图的智能匹配，并借助 AI 工具自动生成和管理广告内容， 提升投放效率。谷歌强大的广告生态系统为 AI 在广告领域提供了广阔的实验与 实践场景。

GumGum：是一家专注于上下文广告与用户注意力分析的美国广告技术公司， 旗下的 Verity™平台能够深入分析文本、图像、音频和视频内容，实现精准的上 下文相关广告投放。其 Mindset Platform™致力于理解用户注意力模式，提供无 cookie 的广告解决方案，顺应全球对隐私保护和广告合规的技术趋势。

3、视频生成领域

（1）中国：以效率为核心的“工具化、产业化”导向 VS 美国：以创 作为核心的“表达式、生态型”导向

中国：以效率为核心的“工具化、产业化”导向 VS 美国：以创作为核心的“表 达式、生态型”导向。中国以效率为核心，呈现出明显的“工具化、产业化”导 向。AI 视频生成更多用于降本增效、批量生产，广泛服务于教育、电商、政务和 宣传等场景，强调高效率、可部署、合规可控。产品形态更偏向 B 端落地与平台 集成，诸如抖音、剪映等平台已实现一键生成功能，加速了 AI 在实际业务中的 融合落地。相比之下，美国的发展更侧重创意与表达，形成了以创作者为中心的 “表达式、生态型”导向。AI 工具被广泛用于电影预演、CG 制作、艺术短片和 叙事实验等领域，应用目标是赋能内容创作者，拓展他们的想象力与表现力。以 Runway、Sora 为代表的工具开放性强、模块化程度高，支持二次创作与高度定 制化，强调原创性、风格多样性和创作自由，而非单一追求效率的最大化。 中美 AI 视频生成差异四重原因：技术路径、用户生态、商业模式与文化审美。1） 技术发展路径与生态定位不同。中国企业以平台驱动为主：如字节跳动、腾讯、 阿里重平台生态，AI 工具是提升已有业务效率的工具，强调集成式服务。美国以 创新工具为核心：如 OpenAI、Runway、Pika、Stability AI 等，专注创意工具研 发，更开放、注重开发者生态。2）内容生态和用户结构差异。中国用户以短视 频创作者、电商运营、教育政务机构为主，追求效率、稳定性、合规性。美国用 户多为自由创作者、设计师、影视从业者，追求个性表达、风格多样和创意灵感。 3）商业模式成熟度差异。中国商业变现路径清晰，如电商视频、教育课件、政 务宣传，AI 降本增效能立刻带来 ROI。美国商业路径更长，偏向创作者生态和版 权交易，强调长期价值和内容资产孵化。4）文化价值观与审美偏好差异。中国 用户偏好叙事直白、内容正向、视觉稳定的生成视频。中国倾向实验性强、风格 化突出、情感表达丰富的创意视频。

（2）中国代表企业概况

快手：快手布局 AI 视频生成技术，以自研可灵模型为核心，强调技术闭环与应 用落地的统一。其主要面向电商主播、普通用户和机构内容团队，追求创作“傻 瓜化”和内容“规模化”。快手 AI 产品更倾向于服务 B 端客户，快速完成大量任 务型视频制作。其审美风格偏生活化、朴素、真实，强调对生活细节的还原与记 录，更适配用户共鸣与转发需求，形成平台流量的良性循环。

（3）美国代表企业概况

Luma Labs：Luma Labs 以“现实感+幻想感”的 AI 视频生成为特色，主打 Dream Machine 等产品，支持文本、图像驱动的视频生成，追求动态真实与细节丰富。 其面向的主要用户是创意实验者、短片导演与数字艺术家，注重在跨媒介表达中 实现灵感落地。Luma 更强调模型质量与表现力而非效率极致，商业模式以技术 授权与创意工具订阅为主。其内容美学多偏超现实、情绪化、艺术感，适合表达 复杂的视觉语言和非线性叙事。

4、AI Agent 领域

（1）美国：AI 智能体加速重塑企业运营形态，海外企业率先迈入智 能化工作流时代

海外企业级服务软件市场的 AI 业务正经历高速发展，AI Agent 引领深度变革。 AI 智能体（Agent）成为企业效率的核心，根据谷歌云发布的《2025 年人工智 能商业趋势报告》，AI Agent 已展现出了强大的推理、规划及记忆能力，还具备 了一定水平的自主决策、学习及适应能够自主（或半自主）工作并执行多步骤流 程，实现业务流程的自动化，并为人类员工提供强有力的支持。目前，AI Agent 正在成为企业运营中不可或缺的一部分，将极大提高企业员工的工作效率。

斯坦福大学、麻省理工学院以及美国国家经济研究局（NBER）联合开展的一项 研究发现，在 AI 的辅助下，员工的工作效率平均能够提升 15%；该研究还发现， 对于经验和技能相对较少的员工而言，AI Agent 的加入显著提升了工作速度和产 出质量。信息技术服务和咨询公司凯捷（Capgemini）发布的报告称，虽然目前 只有约 10%的企业已经开始使用 AI Agent，但 82%的企业计划在未来三年内将 智能体整合到工作流中。

（2）中国：ToB 端 AIGC 产品发展相对缓慢，仍有较大提升空间

目前，我国 toB 端 AIGC 产品发展缓于 toC 端市场。C 端注重流量变现，B 端更看重客户付费意愿，不同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更 倾向“硬件+免费软件”模式，导致我国 toB 端软件付费率及利润率偏低。目前， 我们认为伴随 AIGC 技术赋能，我国 toB 端软件产品能力将有较大提升，有望带 动下游客户付费意愿。 选取国内 ERP、CRM 等领域的龙头公司进行梳理，通过分析国内企业级服务软 件龙头金蝶国际、用友网络、迈富时、第四范式看国内 toB 端市场 AI 业务的发 展情况。 金蝶国际：成立于 1993 年，在中国企业资源管理云服务市场排名第一，在 SaaS EA（企业级应用软件云服务）、SaaS ERM（企业资源管理云服务）、财务云 市场占有率维持排名第一，并连续 20 年稳居中国成长型企业应用软件市场占有 率第一。 2024 年，公司金蝶云·苍穹升级为企业级 AI 平台，发布 AI 管理助手及苍穹 APP， 为企业提供快速高效实用 AI 的解决方案。苍穹 AI Agent 平台已签约海信集团、 温氏集团、智洋创新等 20 家客户；金蝶云·星瀚上线超过 20 个 AI 应用，签约 近 20 家大型企业。

人人都有一个超级智能的管理助手。苍穹 AI 管理助手，面向企业用户的超级智 能 AI 管理助手，具备感知、记忆、思考和行动四大核心能力，能够智能地理解 用户在财务、人力、采购、开发等场景需求，提供个性化的智能助手解决方案。 面向全体员工：日常操作从传统界面转变为对话式，提升全体用户交互体验。 面向专业岗位员工：从自动化执行到生成式创意，提升专业用户效率及专业 度。 面向管理者：从经验主导到数据和 AI 驱动，给管理者提供客观、精准的决 策支撑。

以大模型能力为核心实现企业业务系统智能化。苍穹 GPT 以大模型能力平台为 智能能力中心，可按应用场景灵活接入各种内部大模型，辅以 GPT Studio 开发 平台工程化能力高效进行提示词开发、技能编排、搭配企业私有知识库，并通过 Cosmic 智能助手引擎，形成财务、HR、供应链等多业务场景的智能化变革。

用友网络：创立于 1988 年，是全球 ERP SaaS 市场 TOP10 中唯一的亚太厂商。 当前公司处于 3.0 发展阶段，通过普及全球领先的数智化商业创新平台——用友 BIP，目标服务超过千万家企业的数智化，成为全球前三的企业云服务于软件提 供商。 面向企业与公共组织数智化市场，用友从 2017 年开始战略投入规模研发打造了 全新一代产品——用友 BIP（用友商业创新平台）。用友 BIP 定位为数智商业应 用级基础设施、企业服务产业共创平台，提供覆盖企业生产经营和运营管理 10 个领域的创新服务，包括智能财务、数智人力、数智供应链、数智采购、智能制 造、数智营销、数智研发、数智项目、数智资产、协同工作，沉淀了近 100 个细 分行业领先企业业务与管理数智化创新实践，使能企业推进数智化转型，成为数 智企业，迈向高质量发展。

iuap平台作为拥有BIP的PaaS 平台，汇聚了用友30多年企业服务的深厚经验， 基于六大平台及 YonGPT 企业服务大模型，构建了全面的企业数智化基础设施平台体系，是众多行业领先企业升级数智化底座的首选。

2024 年，公司发布企业服务垂类大模型 YonGPT2.0，通过 1 个大模型平台、2 个应用框架（Agent 和 RAG）以及在应用中数据闭环，有效连接“繁杂企业需 求”与“通用大模型”的鸿沟；基于 Agent（智能体）、HCI（人机交互）、RAG （将检索技术与生成式 AI 融合）等应用框架发布了智能助理、数智员工、友智 库等通用型产品及 100 多个场景化的企业智能服务，覆盖财务、人力、供应链等 企业服务领域，并与生态伙伴携手，成功打造并发布了针对公共资源交易、工业 装备及交通建设行业的专业大模型。 YonGPT2.0 构建了一个衔接上层应用需求与通用大模型的闭环体系：底层的 YonGPT 大模型、大模型平台提供 AI 训推能力，通过智友、友智库的交互入口， 衔接业务应用场景，同时上层的场景又不断地反馈和沉淀到大模型平台层，在大 量业务数据的循环往复、训推优化过程中，得以孵化出越来越“聪明的场景”。

Marketingforce 迈富时：公司成立于 2009 年，是中国最大的营销及销售 SaaS 公司。公司聚焦数字化与智能化，通过提供有竞争力的产品与服务，持续为客户 创造价值。累计服务超 20 万家企业，涵盖零售消费、汽车、金融、BtoB、医药 大健康、企服、跨境电商等行业领域。2024 年，公司正式推出 Tforce 营销大模 型，标志着公司在 AI 技术研发与产业应用的深度融合上迈出关键一步，目前公 司提供给客户的 SaaS 产品上基本都包含 AI 模块。 公司打造了 Marketingfroce 人工智能研究院，在营销及销售领域推出比通用大模 型更懂业务、懂行业的营销领域大模型，并推出 AI-Agentforce 智能体中台以提 升研发及交付效率

第四范式：公司成立于 2014 年，面向企业服务，以 AI 平台解决企业智能化转型 中面临的效率、成本、价值问题，提升企业核心竞争力。

先知 AI 平台是公司所有业务的内核。2024 年公司发布了垂直世界模型开发机管 理平台“先知 AI 平台 5.0”，并完成多次小版本迭代升级，已实现算力层、平台 层、模型层、应用层等端到端的能力供给。公司持续优化 AI Agent 能力，进一 步提升了解决复杂问题的能力和执行精准度，并覆盖大模型 Agent 设计、开发、 调试、发布、运营分析、迭代优化全流程，为 Agent 生产应用提供稳定可靠保障。 2024 年公司帮助超过 10 个行业的客户进行企业级 AI Agent 的开发及部署。

公司 SHIFT 智能解决方案是基于先知 AI 平台基础上针对不同行业业务场景打造 的标准化解决方案，让公司的技术、能力进一步深入到广泛的行业及场景，解决 企业传统业务问题，推动行业数字化智能化转型。目前，公司解决方案已广泛应 用于金融、能源电力、医疗、零售、运营商、交通运输、学术翻译等多个行业。

三、中美 AI+应用产品兴起，商业化场景空间广阔

1、SAP 商业 AI：深度融合企业流程的智能引擎

（1）SAP 商业 AI 全面赋能企业运营：释放数据价值，驱动全流程智 能升级

SAP 公司成立于 1972 年，为各行各业企业整合关键业务运营领域，包括财务、 采购、人力资源、供应链和客户体验等。 公司核心人工智能产品为商业 AI（Business AI）。2023 年，SAP 首创了“商 业 AI"的概念，即 AI 和企业业务流程、运营管理深度融合，充分挖掘利用企业内 部和行业的数据，释放数据的价值和潜能，让企业的决策运营更卓越、更智能， 让商业社会更高效。SAP 商业 AI 具备三大特点： 业务相关：内嵌于所有 SAP 应用中，助力企业优化关键业务流程。 结果可靠：基于企业实际的数据和业务流程，产生真实、实时、可靠的智能 分析洞察结果。 标准负责：执行严格的、可信赖的数据隐私标准。 商业 AI 大幅提高企业每个团队的工作效率，在供应链、财务、采购、HR、销售 等各个业务领域，创造切实的价值。

（2）生成式 AI 副驾 Joule：SAP 打造跨场景智能体，驱动企业流程 自动化与决策升级

推出生成式 AI 助手 Joule，融合自然语言 Al，赋能企业云解决方案智慧升级。 2023 年 9 月，SAP 发布自然语言生成式 AI 智能副驾 Joule，基于业务数据，并 且融合大量 AI 智能体，能够在员工使用各类云应用时提供协助，同时自动执行 复杂流程。

2、Salesforce 推出 Agentforce：打造企业级 AI 代理中枢， 加速 CRM 智能化升级

（1）Agentforce 重塑企业智能代理：Salesforce 加速布局 AI Agent 生态

Salesforce 成立于 1999 年，是全球 CRM 解决方案的领导者。公司从 2014 年 开始探索 AI 在 CRM 领域的应用，2016 年，推出了 Salesforce Einstein，首次 将人工智能嵌入了自己的产品中；2023 年 3 月正式推出了全球首个 CRM 领域 的生成式 AI 产品 Einstein GPT，在销售、营销、服务等领域带来巨大的效率提 升；随后，公司又陆续更新了“AI+办公”产品 Slack GPT、“Al+数据分析”产 品 Tableau GPT 等，在 AI 领域的布局逐步完善。 聚焦 AI Agent 业务。2024 年 9 月，Salesforce 推出 Agentforce，定位为“企业 级 AI 代理中枢”，支持自然语言交互和自动化任务处理，旨在帮助企业提高服 务、销售和营销等方面的效率。Agentforce 允许组织为不同业务部门构建和管理 自主代理，这些代理可以处理客户服务、销售线索资格认证和市场优化等任务。 通过这一平台，企业可以按需扩展其员工队伍，提升客户满意度和运营效率。 Agentforce 包括五个核心要素：角色、数据、行动、保护机制和渠道。

（2）Agentforce 三大优势驱动落地，打造企业级 AI 代理新标杆

Agentforce 产品优势包括灵活性、高效性、深度数据处理能力三个方面。 灵活性：企业可以根据自身需求创建自主的 Agent，满足多样化的业务需求。 高效性：代理能够 24 小时不间断地提供服务，提高企业的运营效率。 深度数据集成：Salesforce 拥有行业内最全面的销售、营销、服务和分析元 数据，使得 Agentforce 在实时推理和数据处理上具有明显优势。 Agentforce 商业化落地顺利。根据公司 25 财年四季度财报，公司 Agentforce 与 Data Clould 年度经常性收入达到 9 亿美元，同比增长 120%。FY25Q4 公司 完成 5000 笔 Agentforce 订单，其中超 3000 笔为付费客户，Agentforce 已处理 38 万次自助对话，解决率达 84%，仅 2%的请求需要人工介入。

3、Palantir AIP 深度融合本体技术，赋能企业构建定制化 AI 决策中枢

（1）Palantir AIP 赋能企业数据流转与决策自动化，打造生成式 AI 核心平台

Palantir 成立于 2001 年，最初专注于反恐数据分析，后来逐步扩展到政府、金 融、医疗等多个领域，核心产品包括政府业务 Gotham、商业业务 Foundry、持 续交付系统 Apollo、以及人工智能平台 AIP。公司以强大的数据整合和分析能力 闻名，为客户提供企业级解决方案，帮助其从海量数据中提取有价值的洞察。在 AI 大数据领域，Palantir 是公认的行业领导者之一，尤其在处理复杂数据分析 方面具有显著优势。 Palantir 于 2023 年推出生成式人工智能平台 AIP（Artificial Intelligence Platofrm） ，旨在帮助企业将大语言模型（如 GPT 系列）整合到业务流程中，实现数据分 析和决策自动化，为政府和企业提供智能化支持。AIP 支持自然语言交互、自动 化报告生成及预测性分析，成为其 AI 战略的核心。同时，AIP 可以集成在公司 原有的产品 Foundry、Gotham 上，主要功能包括：

（2）Palantir AIP 依托本体技术构建企业“数字大脑”，加速 AI 商业 化落地

AIP 的核心在于深度定制化、为每个企业构建“本体”。AIP 为给每家企业构建 基于业务线的“数字大脑”或“全景地图”，并自动化生成决策建议，通过“本 体（Ontology）”技术将不同来源、格式的数据进行语义整合，使数据与企业实 际业务（比如供应链、军事行动、风险管理等）的各个环节紧密关联，从而帮助 企业建立一个全景式的数字模型。 Palantir Ontology 是组织的操作层。Ontology 位于集成到 Palantir 平台中的数 字资产（数据集和模型）之上，并将它们与真实世界的对应物连接起来，从工厂、 设备、产品等物理资产到客户订单或金融交易等概念。在许多情况下，Ontology 充当组织的数字孪生体，包含启用各种应用案例所需的语义元素（objects、属性、 链接）和动力元素（操作、函数、动态安全）。

通过构建和使用Ontology来组织和利用数据，组织可以获得以下几个关键好处。

AIP 带动美国企业业务高增。Palantir 2025Q1 商业企业收入 3.79 亿美元（同比+32.78%），其中美国企业达到 2.55 亿美元（同比+70%），增量主要来自 AIP 的客户需求。

（3）中国对标公司：第四范式

企业级 AI 平台先行者，专注“平台 + 本体 + 应用”模式。第四范式（4Paradigm） 成立于 2014 年，总部位于北京，是国内领先的人工智能技术和解决方案提供商。 公司以“平台化 AI 赋能”为战略核心，致力于帮助企业构建 AI 能力，实现业务 智能化转型。与 Palantir 类似，第四范式定位为企业 AI 中枢的构建者，通过其 自研的“第四范式 Sage AI 平台”支持数据整合、建模分析、模型部署、业务 集成等全流程。公司业务覆盖金融、制造、能源、医疗、政务等多个行业，服务 客户包括中国工商银行、中国人寿、中信银行、国家电网、联通集团、上汽通用、 浦发银行、东风汽车等。

第四范式核心产品：Sage AI 平台（对标 Palantir AIP）。第四范式的 Sage AI 平台定位为企业级 AI 操作系统，旨在将 AI 能力快速嵌入企业业务流程中，与 Palantir 的 AIP 异曲同工。该平台具备以下关键能力：1）数据处理与整合。支 持多源异构数据导入、处理与特征工程，自动构建特征体系。2）自动建模 AutoML。 支持零代码开发，业务人员可通过可视化拖拽完成建模流程。3）模型管理与部 署。模型一键上线、持续训练与迭代优化，适配多种运行环境。4）业务知识图 谱/本体融合。利用语义建模技术构建“企业本体”，实现数据与业务的语义对齐。 5）智能决策与业务集成。模型预测结果可通过 API 无缝集成至核心系统，驱动 业务实时决策。6）可解释性与监管适配。提供全流程可解释性、审计追踪机制， 满足金融等行业合规要求。

4、AppLovin：创新升级 AXON 2.0，建立驱动广告投放智 能化发展的核心引擎

（1）AppLovin：AXON AI 引领实现广告智能化突破

AppLovin 成立于 2012 年，是一家提供移动应用营销、变现和增长解决方案的 科技公司。AppLovin 为进一步提升广告投放效率与平台智能化水平，于 2021 年 推出了核心人工智能引擎 AXON AI，2023 年升级为 2.0 版本。该引擎以用户行 为预测为核心，致力于帮助广告主实现更高的转化率和投资回报率。AXON AI 深 度集成于 AppLovin 的广告平台体系中，尤其是在 AppDiscovery 和 MAX 平 台上发挥重要作用。借助 AXON AI，AppLovin 在推动广告智能化发展的同时， 也持续巩固了其在移动广告技术领域的领先地位。

（2）AXON AI：驱动广告智能化投放的核心引擎与三大能力

AXON AI 的运作模式：广告主可在平台上设定明确的回报目标，AXON AI 随即 通过高效的算法模型评估每一次潜在的广告展示机会，精准识别最有可能产生下 载或转化行为的用户，并据此进行智能出价，实现自动化、个性化的广告投放。 这一流程不仅提升了广告资源的配置效率，也最大化了商业价值。在这一过程中，AXON AI 展现出三大核心能力：1）智能预测与实时出价能力，可精准锁定高价 值用户并快速参与广告拍卖，匹配广告主需求与应用流量资源；2）依托多维度 数据源（包括设备信息、网络环境与用户行为等）的数据驱动机制，AXON AI 能 有效预测用户兴趣，提升广告相关性与转化率；3）具备持续自我学习的能力， 能根据用户偏好动态生成广告素材，进一步提高点击率与转化效率。

（3）AXON 2.0 推动 AppLovin 业绩飞跃，股价两年暴涨逾 40 倍

AXON 2.0 助力 AppLovin 股价 30 倍逆袭，广告业务强势增长超 60%。两年 前，AppLovin 的股价曾大幅下跌，市值从上市初期的 300 多亿美元跌至约 30 亿美元。2024 年，AppLovin 的股价在一年的时间内从 2024 年初 38.78 美元飙 升至 2025 年初的 341.78 美元，涨幅高达 781%。AppLovin 四季度实现总营收 13.7 亿美元，同比增长 44%，实现净利润 5.992 亿美元，同比增长 248%。这 一业绩导致公司股价盘后上涨达到 29.23%。该公司股价 2022 年年末到现在上 涨 40 余倍，其主要特色是利用 AI 功能，让客户投放广告更为精准。自 AXON 2.0 推出以来，AppLovin 实现了显著的变革和发展，收入和净利率都实现了飞跃式 增长。AXON 2.0 的推出使得 AppLovin 的广告业务增长出色，2024 年该公司广 告业务收入的同比增幅连续四个季度超 60%。

（4）中国对标公司：易点天下与汇量科技

易点天下：构建“AI+BI+CI”一体化能力，赋能中国企业全球智能营销。易点 天下成立于 2005 年，2022 年在深交所上市，一直专注于海外市场的智能营销业 务，是国内首批企业国际化智能营销服务商，多年深耕，助力一大批中国传统企 业和新兴科技产品的全球化征程，其中既包括了以阿里巴巴、SHEIN、Temu 为 代表的超级电商平台， 以腾讯、网易、字节、爱奇艺为代表的超级大厂。公司 已推出以 AIGC 为中心的“三大核心产品体系”：KreadoAI（AI 内容创作）、数 眼智能（BI/增长分析）、Cycor（多云管理）构成完整“AI+BI+CI”解决方案体 系：1) KreadoAI：支持数字人生成、多语种视频、AI 模特、文案自动生成，素 材制作效率大幅提升，成本降低超过 50%，CTR 提升约 35%。易点天下在 KreadoAI 生成式人工智能创作平台的构建过程中，使用了亚马逊云科技托管机 器学习服务 Amazon SageMaker，大幅简化了企业探索与研发人工智能应用的 复杂度。2）数眼智能：提供数据分析、预算分配、事件漏斗分析与增长模型支 持，帮助广告主优化 ROI；部分客户提升留存率 20%、收入增长 15%。3）Cycor： 提供智能化多云管理及 FinOps、DevOps 支持，帮助客户降低云成本并提高资 源利用率。

汇量科技：打造 AI 驱动全栈广告平台，赋能全球程序化营销与创意自动化。汇 量科技成立于 2013 年，总部在广州，2018 年于港交所上市，深耕移动广告与 出海开发者生态，是中国主要的程序化广告与用户获取技术平台之一。现有三大 业务品牌：程序化互动式移动广告平台 Mintegral、移动效果营销平台 Nativex、 移动游戏数据分析平台 GameAnalytics。汇量科技已具备强大的 AI 与广告智能 能力，表现在以下四个方面：1）构建全栈云原生广告体系：包括 SSP、DSP、 AdExchange、DMP 等核心模块，全部基于 AWS 等云服务构建，实现海量请 求处理与 AI 智能出价体系。2）智能出价模型贡献显著：目前智能出价贡献收入 占比已达约 60%，支持高效转化和预算控制，实现类似 AXON 的自动化智能 竞价能力。3）架构支撑能力强：自 2017 起日请求量从 180 亿增至 500–1000 亿次，但系统稳定且成本显著优化，凭借云架构支持业务大规模扩展与 AI 应用 落地。4）公司在 AI 驱动的程序化互动广告与创意自动化方面逐步探索，已具 备生成式内容与算法创意能力，广告效率持续提升，受到投资市场关注。

5、Figma：云端协作革新设计流程，构筑创意软件新格局

（1）Figma：IPO 引爆市场，云原生设计引领 UI/UX 工具高速增长

Figma 是一家专注于 UI/UX 设计与协作的云端平台，支持原型制作和团队实时 协同。2025 年 7 月 31 日完成 IPO，首日股价从每股 33 美元暴涨至 115.50  美元，市值达约 60–70 亿美元 。根据注册文件，2024 年营收为 7.49 亿美元， 同比增长 48%，拥有约 1300 万月活跃用户。Figma 与 Adobe 同属创意软件 赛道，但前者聚焦于“多人协作+产品界面设计”，构建云原生设计工作流，服务 对象从传统创意人群转向产品与研发团队，是“产品开发工具链”中的关键环节。 以 Netflix 为例，用户看到首页推荐的新剧界面，其背后涉及的视觉布局、组件 结构、按钮交互等，均可能通过 Figma 完成。这体现了 Figma 在“产品体验 上线前”的设计中台价值。据 Maia Research 数据，2025 年全球 UI/UX 设计 工具市场规模预计达 21 亿美元，2025-2030 年复合增长率高达 22.25%。企 业级市场对高效协作、跨团队协同的需求尤为迫切，95% 的财富 500 强企业已 试用 Figma，印证了行业向云端迁移的不可逆性。

（2）Figma：五大核心功能与三大竞争优势奠定云端设计领航者地位

Figma 五大核心优势：实时协作、跨平台支持、设计系统、交互原型与 AI 驱 动创新。其一，基于 WebSocket 的实时协作功能，让多用户能够像使用 Google Docs 一样同时编辑设计文件，避免版本冲突和文件传输困扰，极大提升团队协 作效率。其二，Figma 支持跨平台与云端使用，提供 Web 原生体验，兼容 macOS、Windows 离线桌面端及安卓、iOS 的 Figma Mirror 原型展示，用户 无需安装即可即时访问。其三，组件与设计系统功能支持可重用组件、样式、变 量及库管理，方便团队共享，确保大规模协作中的设计一致性。其四，内建的原 型与交互设计模式支持点击、悬停等事件设置，涵盖视频、变量、条件逻辑等高 级交互动效，助力制作丰富的用户体验。其五，Figma 深度融合 AI 技术，通过 AI 功能生成界面草稿、提升图像分辨率及智能检索设计组件，借助自然语言快 速生成交互原型和应用，使非开发者也能轻松参与产品构建。

Figma 三大竞争优势：先发品牌效应、技术创新力与生态系统网络效应。其一， 先发优势形成的品牌认知与用户习惯。作为在线协作设计的开拓者，其实时协作 功能已成为行业标准，分步式协作创作改变了传统设计的垄断局面，允许全球每 天数十亿用户在投入较小学习成本后就可以使用由 Figma 支持构建的数字产 品。其二，产品与技术的持续迭代能力。从基础设计工具到 FigJam 数字白板、 AI 驱动的 Make 功能，Figma 始终引领功能创新，尤其是 AI 技术的深度应用 （如自然语言生成 UI、智能优化设计）进一步拉开与竞品差距。其三，生态系 统的网络效应。数千款插件与第三方工具形成互补，与 Adobe、Slack 等平台 的集成拓展了使用场景，使 Figma 从单一工具升级为设计协作枢纽，不断扩大 潜在用户市场。

（3）中国对标公司：美图公司和万兴科技

美图公司：以 AIGC 为核心驱动，构建“视觉创意+内容生成”平台能力。美图 公司成立于 2008 年，总部位于中国厦门，是一家以“美”为核心，以人工智能 为驱动的科技公司，2016 年在香港联交所上市. 公司最初以 C 端美颜类 App 起 家，代表产品包括美图秀秀、美颜相机等，积累了庞大的用户群体和图像处理技 术基础。近年来，公司逐步从单一的工具产品转型为以 AI 视觉创意为核心 的综 合平台，推动从 C 端到 B 端的双轮驱动转型。美图全面布局视觉大模型与 AI 工 具链，加速向多模态影像智能平台演进：1）美图加速转型 AI 公司，自 2023 年 6 月起陆续发布视觉大模型 MiracleVision 及六款 AI 产品，10 月升级至 3.0，拓 展至电商、广告、游戏等行业；12 月更新至 4.0，深入 AI 设计；2024 年 3 月推 出 60 秒视频生成 MV，6 月再迎新一轮产品更新。2）建立美图 AI 开放平台，提 供人脸/人体技术、图像识别、图像生成等算法服务，助力影像创作及商业应用。 3）近期启动研发垂直场景 AI Agent，结合端侧和云端能力，聚焦精细化视觉任 务（如 AI 抠图、智能消除、自动扩图等），并已实现端侧部署。4）在产品落地 方面，AI 批量精修、视频脚本生成、多语种视频制作等工具提升电商内容产能， 广泛服务商业摄影、电商与视频创作者群体。

万兴科技深耕创意软件，融合 AI 与协作能力，加速视频内容智能化生产。万兴 科技成立于 2003 年，创立于深圳，2018 年在 A 股创业板上市，早期以消费级 创意软件闻名，产品包括 Filmora 视频编辑、PDFelement 文档处理、EdrawMax 绘图等，覆盖内容创作和办公效率两类场景。万兴科技深度融入 AI 功能，加速 视频创作智能化升级:1）在现有软件中深度融入 AI 功能，包括视频一键美化、 自动字幕翻译、智能背景移除、语音转字幕、内容生成等功能，显著降低使用门 槛并提升效率。2）结合 Wondershare AI Lab 模型研发能力，公司已推出 AI 智 能推荐、视频创意生成、自动剪辑等工具，帮助创作者实现快速内容生成。3） 产品支持跨平台、跨语言内容创作与协作，尤其在视频编辑和内容生产领域提供 与 Figma 同样注重“协作 + AI 助力”的使用体验。

6、Netflix：释放 AI 潜能，生成式广告、智能推荐与内容革 新齐头并进

（1）Netflix：多维应用 AI，赋能内容创作、搜索推荐与广告变现

Netflix 成立于 1997 年，是一家全球领先的流媒体娱乐平台。Netflix 的主要业 务是通过订阅制模式向全球用户提供原创剧集、电影和其他流媒体娱乐内容。 Netflix 正通过多项 AI 应用推动其平台的创新与商业增长。1）在广告方面，Netflix 计划于 2025 年底引入生成式 AI 广告，将品牌产品无缝嵌入热门剧集如《怪奇物 语》《布里奇顿》《星期三》中，并配合可点击覆盖层与二维码，提供沉浸式、个 性化的广告体验。2）在搜索与推荐功能上，Netflix 正在测试由 OpenAI 支持的 自然语言搜索引擎，用户可通过描述性语句快速找到匹配内容，提升发现效率。 3）在内容创作上，Netflix 应用 AI 技术辅助动画制作、视觉特效处理和角色“去 老化”，如短片《犬与少年》中就采用了 AI 生成背景，以降低成本并提升画面质 量。4）平台还利用 AI 对视频内容进行深度理解与自动分类，提取类型、情绪和 演员等元数据，增强推荐系统的准确性与内容可发现性，从而全面优化用户体验 与平台运营效率。

（2）Netflix：深度融合 AI 技术，打造高增长流媒体平台新范式

Netflix 通过深度整合人工智能技术，显著推动平台运营效率与商业价值提升。1） AI 驱动的个性化推荐系统每年为平台节省约 10 亿美元，主要通过降低用户流失 率、延长观看时长及提高内容利用率；2）借助生成式 AI 广告与行为驱动的投放 策略，其广告支持订阅层的月活跃用户由 4,000 万跃升至 9,400 万，增幅超过 135%；3）基于 AI 的内容标签与理解系统提升用户内容匹配精度，使用户参与 度提升 25%，内容消费增长 30%；4）AI 支持的动态定价机制实现用户分层管 理，有效提升每用户平均收入（ARPU）10%；5）AI 搜索引擎及移动端垂直短 视频模块的部署，助力平台整体收入同比增长 13%。这些成果充分彰显了 Netflix 在 AI 战略落地与商业变现方面的前瞻性与执行力。

（3）中国对标公司：快手

快手以可灵 AI 赋能内容创作，打造中国领先的多模态生成平台。快手科技成立 于 2011 年，是中国领先的内容社区和短视频直播平台，致力于让每一个普通人 都能被看见。快手的核心业务涵盖短视频、直播、电商、广告以及本地生活等多 个领域。可灵 AI（Kling AI）是快手公司自主研发的人工智能创意制作生成平台， 专注于 AI 驱动的短视频、图像和音频内容创作。自 2024 年 6 月上线以来，可灵 AI 已进行超过 30 次版本迭代，累计生成超过 2 亿个视频和 4 亿张图片，服务超 过 2 万家企业客户，涵盖广告营销、影视动画、游戏制作等多个行业。可灵 AI 的核心特征包括：1）高效创作流程：用户可通过输入文本描述或上传图片，快 速生成高清视频，生成速度快，提示词遵循度高，支持视频续写和图文融合生成。 2）多模态生成能力：支持文生视频、图生视频、AI 图片创作等功能，满足创作 者在不同场景下的需求。3）企业级服务能力：提供 API 接入服务，已为超过 1 万家企业客户提供服务，企业客户续费率较高。4）内容生成质量：在动态质量、 语义响应、画面美学等维度保持全球领先，尤其在中国元素和中国场景的内容生 成方面具有独特优势。

7、 Shopify：AI 助力电商跃升，Shopify Magic 打造商家 增长新引擎

（1）Shopify 内建 AI 套件，全面提升商家运营效能

Shopify 成立于 2006 年，是一家全球领先的电商平台技术公司，致力于为企业 提供构建和运营在线商店的全栈解决方案。Shopify Magic 是 Shopify 内置的 AI 工具套件，旨在帮助商家高效创建和优化内容，包括以下功能：1）产品描述 生成：商家仅需输入关键词或简要信息，系统即可生成高质量的产品描述，节省 文案时间并提升转化率；2）电子邮件营销优化：自动撰写吸引人的邮件主题和正文，并推荐最佳发送时间，从而提高邮件的打开率和点击率；3）客户服务自 动化：通过 Shopify Inbox，Shopify Magic 能根据常见问题自动生成 FAQ 和 标准回复，显著提升客户满意度与运营效率。

（2）Shopify Magic：AI 赋能全链路运营优化，驱动营收增长与效率 提升

Shopify Magic 是一款强大的 AI 工具，助力商家在多个环节实现运营优化与 增长。其商业价值体现在以下几个方面：1）提升转化率：Shopify Magic 能够 自动生成高质量的产品描述，帮助商家节省时间并提升产品页面吸引力，从而有 效提高转化率。2）增强营销效果：通过自动撰写富有吸引力的邮件主题和正文， 并智能推荐最佳发送时间，Shopify Magic 显著提升电子邮件的打开率和点击率， 增强营销活动成效。3）降低客服成本：Shopify Magic 可自动生成常见问题解 答（FAQ）和标准化回复内容，提升客服响应效率，减少对人工客服的依赖，从 而有效降低客服运营成本。4）提高运营效率：借助内容创建和客户服务的自动 化功能，Shopify Magic 能够缩短产品上线周期，加快业务迭代速度，全面提升 运营效率。 Shopify Magic 的 AI 工具成为吸引新用户与保留现有商家的核心竞争力，通过 提升平台的日常使用频率，有效增强了平台粘性，带动月度经常性收入（MRR） 同比增长 24%。同时，AI 技术的深度应用显著降低了运营成本，提高了每位商 家的产出效率，促使 Shopify 在 2024 年实现自由现金流转正至 9.05 亿美元， 并将毛利润提升至 35 亿美元。

（3）中国对标公司：值得买

值得买：AI 驱动消费决策，打造智能购物增长引擎。值得买科技成立于 2011 年，是一家专注于消费决策支持的科技平台，旗下“什么值得买”App 以优质内 容推荐和社区互动为核心，帮助用户“买得值、买得好”。近年来，公司积极拥 抱人工智能技术，推出了“AI 购物助手小值”，通过消费大模型为用户提供对话 式商品推荐、口碑总结与全网比价服务，显著提升购物决策效率。该助手已于 2024 年 2 月在 App 内上线，并完成《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案， 具备合规运营资质。在 AI 基础架构上，值得买科技构建了包括 AIUC 引擎（理 解）、AIGC 引擎（生成）、AGENT 引擎（行动）在内的三大 AI 引擎体系，全 面支持内容识别、生成与用户行为预测。2025 年 6 月，公司推出“什么值得买” GEN2 版本，升级图搜 API、多模态兴趣推荐及内容标签识别功能，首页人均 GMV 提升 15.1%，订单转化率提升 162.6%。值得买科技正通过“兴趣驱动+AI 赋能”双轮战略，强化“AI 购物管家张大妈”等差异化功能，打造面向未来的智 能电商生态。

8、AI 赋能 Spotify：驱动个性化体验、全球扩张与商业价值 多维跃升

（1）Spotify：深度融合 AI 技术，全面提升个性化体验与全球商业变 现能力

Spotify 成立于 2006 年，是一家全球领先的音乐流媒体服务平台，提供数千万 首歌曲、播客和个性化推荐，用户可按需在线收听。Spotify 自成立以来持续深 度融合人工智能技术，以增强平台的用户体验与商业变现能力。1）在个性化推 荐方面，Spotify 通过机器学习与自然语言处理技术，分析用户行为、歌词与节 奏等内容，为每位用户精准生成“每日推荐”“发现周报”等个性化歌单，显著 提升用户粘性与播放时长。2）在播客推荐方面，Spotify 运用语音识别与语义搜 索技术，将播客内容转录并理解语义，支持用户通过自然语言快速定位感兴趣内 容。3）Spotify 借助 AI 技术对音频内容进行多维度分析（如情绪、旋律、节奏 等），结合歌词与语义理解，实现更精细化的内容分类与推送。4）在广告投放方 面，Spotify 构建了基于用户兴趣与行为的 AI 广告模型，实现高度定向的个性 化音频广告，提高广告相关性与转化效率。5）Spotify 于 2023 年与 OpenAI 合 作推出 AI 语音翻译功能，能够将播客内容自动翻译为多语言版本，并保留原声 风格，从而扩大内容的全球受众覆盖面。

（2）AI 驱动 Spotify 四大增长引擎：用户增长、营收提升、成本优化 与广告变现

Spotify 借助 AI 技术实现了用户体验优化与商业价值提升的双重突破。1）AI DJ 和智能播放列表等功能显著增强了平台互动性与粘性，带动日活跃用户增长 10%，用户平均聆听时长提升 25%。2）AI 个性化推荐有效促进了免费用户向 付费用户的转化，推动 2024 年第一季度付费用户达到 2.36 亿人，同比增长 14%，创下历史新高。3）AI 还助力自动化内容分发与标签管理，节省了数千万 美元的运营成本。4）在广告业务方面，AI 驱动的精准推荐显著提升广告转化效 率，使广告收入同比增长 18%。这些成果表明，AI 已成为 Spotify 驱动用户增 长、提高营收、优化成本结构和强化商业变现能力的关键引擎。

9、多邻国: 游戏化产品叠加 IP 营销，用户、收入快速增长

（1）公司概况：打造游戏化的产品设计和独特的课程体系

多邻国产品本质为游戏化的产品设计和独特的课程体系。其在产品设计上具备以 下几个特点：1）个性化学习体验。多邻国通过个性化的学习路径来提高用户的 参与度和满意度。应用程序利用先进的算法来分析用户的学习习惯和进度，从而 为每位用户提供量身定制的课程内容，并匹配有专属练习题。这种方法不仅使学 习更有效，也大大增强了用户的学习动力和持续性。2）交互式和游戏化的学习 环境。通过游戏化的学习方式，多邻国将语言学习转变为一种既有趣又富有挑战 性的活动。用户可以通过完成课程、达成目标来获得积分和奖励，这种设置有效 地提升了用户的日常参与度。此外，排行榜和连续签到奖励等元素，更是激发了 用户间的健康竞争。3）独特的课程体系设计。贯彻学练结合的互动化课程体系， 并通过碎片化课程，以游戏打卡闯关的方式，保持用户学习动力。此外，还在不 断创新拓展新的课程内容，包括音乐等。

创新 IP 营销，通过社交媒体提升用户触点。目前来看，多儿、拽姐 Lily 等 IP 塑 造成功后，社交媒体账号起量较快。以小红书为例，账号于 24 年 5 月开通，截 至 25 年 2 月，已积攒了 59.4 万粉丝，获赞与收藏 246.4 万。据多邻国联合创始 人 Luis von Ahn，公司市场营销策略主要是：1）采用社交媒体优先的策略，通 过与达人合作、IP 形象运营，以“古灵精怪”的风格让语言学习渗透到用户生活 中；2）借力高质量影视 IP，达成内容共创，比如多邻国在电影《芭比》中以软 件声音出现；3）围绕着 IP 形象进一步开拓衍生周边业务，将用户的喜爱转化为 业务新增量。

成功的产品叠加高效的推广使得多邻国在用户端及财务端表现亮眼。2024Q4 财 报显示，公司日活跃用户达到 3720 万，同比增长 54%；月活跃用户达到 1.13 亿，同比增长 36%；付费用户达到 860 万，同比增长 48%。

收入高速增长，利润进入释放区间。多邻国 2024 年总收入为 7.48 亿美元，同比 增长 40.9 %；经调整净利润 8857 万美元，前值为 0.16 亿美元。2024Q4 总收 入为 2.1 亿美元，同比增长了 39%；经调整净利润为 1391 万美元，去年同期为 1212 万美元。

（2）AI 功能：创新视频通话功能，有望增厚单用户价值

公司 2021 年与 OpenAI 达成合作，将 GPT-3 应用于多邻国英语测试功能，并基 于 GPT-4 开发了视频通话和大冒险两个语言学习新功能。 “视频通话”功能以 AI 为支撑，个性化学习链路。在“视频通话”功能中，用 户可以与多邻国角色 Lily（拽姐）对话，Lily 的回答有 AI 技术作为支撑，会根据 用户的输入进行自适应调整，让用户感觉更像是在跟真人对话。她给出的用户反 馈会根据用户语言的习惯和逻辑进行调整。同时，相对于竞品的和真人对话，多 邻国的产品可以让用户和虚拟人物对话，减轻了用户心理压力。

“多邻国大冒险”功能实现多场景对话。“多邻国大冒险”则是一个类似探索类 游戏的功能，用户可以沉浸在多邻国世界中，在不同场景下与拽姐、奥斯卡等高 人气角色对话，完成任务。该功能已应用于英语学法语、西班牙语学英语等课程， 上线 Android 端和 iOS 端。

在大冒险功能的基础上，公司还调整了商业化的尝试。在原来的免费版 Duolingo 和付费版本 Super Duolingo 的基础上新增了付费的 MAX 版本，定价为 Super 版本的两倍。Duolingo Max 约占总订阅用户的 5%。我们认为随着 DeepSeek 带来的开源及算力变革，Max 有望覆盖更多地区的同时，部分功能有望下放到 Super 层级，部分 Super 层级的订阅有望下放到免费版本从而进一步提升用户体 验和付费率。

（3）中国对标公司：豆神教育

豆神教育以 AI 驱动语文教学革新，打造学科特色智能教育生态。豆神教育（原 名“立思辰”）成立于 1999 年，总部位于北京，2020 年完成品牌更名，是国内 较早布局语文教育与素质教育的企业之一。公司在 2020 年前聚焦于中小学课外 语文培训，后持续转型，以 AIGC 和 AI 技术为核心驱动，打造“教育+人工智能” 的创新生态，目前有五家大厂在支持公司的 AI 能力，包括智谱、DeepSeek 等。 豆神教育近年来在类 GPT 技术、本地部署、垂直场景 AI Agent 等方向加速布局， 打造语文学科特色鲜明的智能教学解决方案：1）打造专属 AI 教师与学习分身， 创新“数字人”教学互动。公司已发布豆神 AI 语文老师，结合大模型与课本内 容生成分阶段教学内容，支持互动问答、知识讲解与作文评估。2）构建 AI 课件 /作业生成体系，实现降本增效。借助豆神自研教育大模型，实现自动教案生成、 作文批改、古文翻译、知识图谱构建等多功能场景。3）布局端云协同的 AI Agent， 精准解决视觉与语言任务。2024 年起豆神教育研发垂直场景 AI Agent 系统，重 点用于作文改写、段落打分、AI 抠图、作业纠错等精细任务，支持边缘端部署与 局部离线运行。

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