丹羿深度 | AI爆款应用与推理大时代

2025-07-14

丹羿深度 | AI爆款应用与推理大时代

DANYITZ


丹丨心丨羿丨力丨专丨注丨价丨值丨成丨长



去年我在《丹羿深度 | 海外AI应用商业化观察》中提过一个观点:对于AI应用的投资,一定要建立在一个强劲的主业基础上,AI起到锦上添花的作用而非雪中送炭。回看今年上半年的行情,A+H股涨幅最大的AI应用是美图公司(1357.HK,上半年涨幅213%)。美图公司非常契合作者在AI应用领域的选股审美,目前也走成了该板块的抱团票。


站在当下,我对AI应用有了一些新的思考。不同于市场的普遍观点,我认为现在以及不远的未来,AI都不会有非大模型爆款应用,最牛的应用就是大模型本身。


例证一:根据AI产品榜,今年上半年全球AI应用上榜的前十名玩家具备如下特征: 


① 前五的绝对头部应用主要是大厂的大模型,如ChatGPT、豆包、Deepseek。尤其是到6月份,前十的AI应用里面大模型占据半壁江山,剩下的应用基本上都是Chatbot聊天机器人,少部分是图片相关的应用如Remini、Genius(夸克和百度网盘这种移动互联网时代的高用户基数应用严格意义上不算)。


② 这些非大模型应用的MAU,到7000万以后基本上不增长了,而大模型应用的MAU仍在持续增长。6月国外ChatGPT MAU达到6.55亿,较1月增长3.06亿;国内豆包MAU达到1.25亿,较1月增长0.47亿。


数据来源:AI产品榜 



例证二:根据similarweb数据,截止6月初,全球AI应用流量主要集中在通用大模型领域,至于多模态、垂类场景,AI流量远不及通用大模型。


泛IoT SoC芯片的迭代速度基本保持在1-2年一代,追求先进制程(主要与台积电TSMC合作),芯片指标PPA(Power, Performance, Area),大单品芯片的定义能力决定成败。此外,还需要买ARM授权的费用。与上游代工厂合作关系、动辄上亿元的新产品流片费用、高昂的IP费用增加了行业的进入壁垒。


数据来源:similarweb 



为什么会出现这样明显的头部集中效应?因为随着AI技术能力边界的突破,AI正通过病毒式传播和颠覆式体验,迅速抢占用户心智和市场份额,商业价值在快速变现。


下面这张图可以很清晰地表明,AI技术革命同互联网技术革命在增长方面存在显著差异:一旦AI突破人类基准阈值,从能用到好用,AI的商业化价值就进入到了指数级增长阶段。


数据来源:华源证券


我们可以从更多维度来具化上述AI大模型的增长飞轮


① 收入斜率:典型指标ARR。OpenAI的ARR(年度经常性收入)从2024年12月的55亿美金,增长至2025年6月的100亿美金以上,6个月翻一倍。


② 估值扩张:Perplexity的估值从2023年的1.5亿美金增长至2025年3月的180亿美金,24个月增长120倍。


③ 算力爆发:亚马逊、微软、谷歌、meta这四家2025年的资本开支达3000亿美金以上,同比增速接近50%。


④ 时间密度:如果我们和2010s的云计算时代相比,以产品起步到ARR突破100亿美金为标准,OpenAI的ChatGPT用了31个月,而亚马逊的AWS和谷歌的Google Cloud分别用了10年和11年。



这一增长飞轮我们也可以用一个公式总结为:AI应用增长速度 = 算力扩容速度 * 模型迭代速度 * 用户心智占有率 * 场景渗透率。


最牛的AI应用如ChatGPT,一定是在C端和B端都在快速打开市场,而非传统意义上认为先C后B,或者先B后C。有了超级AI应用,我们也终于有了应用渗透率提升最直观的观测指标:Token。


首先要明确的事实是:现阶段,训练需求二阶导见顶,而推理需求正快速爆发,我们正在进入大模型推理的大时代。


数据来源:华泰证券


其次,推理需求爆发,最直观的观测指标就是Token。类似新能源革命的渗透率可以用新能源汽车销量、光伏装机量等数据反映,Token就是大模型在推理侧的最直接观察指标。


根据公开新闻,海外市场,微软25Q1的Token总量超过100万亿,环比激增5倍;谷歌4月月度Token处理量已从去年的9.7万亿飙升至480万亿,增幅约50倍。国内来看,豆包大模型5月日均Tokens使用量超16.4万亿,较24年底增长4倍以上,同比2024年5月发布时增长137倍。


数据来源:Barclays Research


数据来源:谷歌I/O大会

 

正如硅谷创投巨头a16z发布的CIO报告指出:当大模型能力突破可观测门槛,业务部门不再讨论 “ 要不要上 ” ,而是 “ 能多快上 ” 。

上述现象给我们带来的投资启示是:

 在AGI还未到来的背景下,AI cycle远未走完,算力的资本开支远未见顶。

② 推理算力需求(Token)增长速度快于单位算力成本的降低,算力支出正从强周期性过渡到弱周期性,GPU/ASIC正成为现实世界水电燃气般的存在。

③ 不要把目光停留在那些传统应用+AI的套壳公司上,而是聚焦AI-Native公司。

④ AI应用的估值扩张正在进入新的范式,ARR成为PS估值最重要的锚,利润的变现速度远快于SaaS时代。




END


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