2025年AI大模型發(fā)展現(xiàn)狀、商業(yè)化關(guān)鍵及未來應(yīng)用前景分析報(bào)告

2025年深度行業(yè)分析研究報(bào)告目錄索引一、模型效果提升&推理成本下降，為

AI

應(yīng)用發(fā)展奠基

6（一）模型效果提升，性能并未“撞墻”

6（二）推理成本下降，加速應(yīng)用普及

7二、AI

大模型賦能效率工具，提效能力是商業(yè)化關(guān)鍵

10（一）AI+軟件開發(fā)：性能趨同趨勢(shì)下，核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)向用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)移

10（二）AI+辦公軟件：COPILOT優(yōu)化辦公流程，商業(yè)化效果仍需觀察

14（三）AI+創(chuàng)意生成：算力需求顯著增加，成本成為部署瓶頸

19三、AI

大模型賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景，核心在于提升附加值

26（一）AI+廣告營銷：精準(zhǔn)洞察用戶需求，智能投放優(yōu)化

26（二）AI+CRM：重塑客戶管理流程，從成本中心到價(jià)值創(chuàng)造

30（三）AI+決策智能：為客戶創(chuàng)造附加值，關(guān)鍵數(shù)據(jù)表現(xiàn)亮眼

33四、AGENT

是未來趨勢(shì)，高

ROI

場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn)

PMF

39（一）從

COPILOT

到

AGENT

，AI

大模型持續(xù)融入

B端工作流

39（二）軟件開發(fā)、廣告投放和

CRM

等高

ROI

場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn)

PMF

41圖表索引圖1：Scaling

Law

提出大模型性能與計(jì)算量、參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)量相關(guān)

6圖2：

Meta

Llama3.1模型架構(gòu)

7圖3：Open

o1模型性能隨著訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)間延長而提升

7圖4：模型推理成本持續(xù)下降

8圖5：GB200NVL2性能顯著提升

8圖6：百度文心大模型

API

日均調(diào)用次數(shù)

9圖7：

MMLU

Redux

ZeroEval

得分VS

輸入

API

價(jià)格(￥/1M

Tokens）

9圖8：AI

大模型賦能軟件開發(fā)全流程

10圖9：GitHub

Copilot

可以幫助開發(fā)者顯著提升代碼編寫速度與質(zhì)量

11圖10：中國市場(chǎng)代碼生成產(chǎn)品能力水平對(duì)比

12圖11：代碼生成產(chǎn)品能力發(fā)展路線圖

12圖12：Copilot

根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成的

PPT

演示稿

15圖13：Copilot

根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成

Word

文字

15圖14：

Microsoft365Copilot

工作原理

15圖15：Excel

中

Copilot

支持使用

Python

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

16圖16：PowerPoint

中用戶與

Copilot

共同創(chuàng)建文稿

16圖17：

FY22Q2-FY24Q3Office365商業(yè)版訂閱數(shù)和營收增速對(duì)比

16圖18：

FY24Q1-FY25Q1Microsoft365商業(yè)版訂閱數(shù)及云收入同比增速.

16圖19：金山辦公

WPS

AI2.0功能一覽

17圖20：金山辦公

WPS

AI

正式開啟商業(yè)化

18圖21：AI

視頻生成賦能創(chuàng)意相關(guān)領(lǐng)域

20圖22：DiT（Diffusion-Transformer）架構(gòu)

20圖23：Sora

交互界面

21圖24：視頻生成操作消耗的

Credit

22圖25：視頻編輯操作消耗的

Credit

22圖26：海螺

AI

視頻交互界面

22圖27：DiT-XL

的訓(xùn)練與推理成本比較

23圖28：Sora

的訓(xùn)練與推理成本比較

23圖29：AI

大模型可以賦能廣告營銷全流程

26圖30：機(jī)器學(xué)習(xí)算法

AXON

促進(jìn)廣告主與發(fā)布商之間的匹配

27圖31：AppDiscovery

客戶案例

27圖32：2022-2023年

SparkLabs

利用生成式

AI

創(chuàng)作的廣告創(chuàng)意

28圖33：Applovin

分業(yè)務(wù)營收和營收增速

28圖34：谷歌利用生成式

AI

簡化廣告制作

29圖35：百度營銷平臺(tái)輕舸助力效率＋效果雙重提升.

29圖36：AI

大模型賦能銷售流程...

30圖37：AI

大模型賦能智能客服流程

31圖38：Agentforce

助力企業(yè)在各種行業(yè)和場(chǎng)景中快速構(gòu)建和部署

AI

Agent

31圖39：HubSpot

產(chǎn)品矩陣

32圖40：決策系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用

33圖41：決策智能是生成式

AI

的典型應(yīng)用場(chǎng)景

34圖42：Palantir

收入及同比增速

35圖43：Palantir

凈利潤

35圖44：基于

Sage

AIOS

開發(fā)的水務(wù)大模型

36圖45：式說大模型根據(jù)

2D

圖片找到

3D

CAD

文件

37圖46：基于式說大模型的

MOM

助手界面

37圖47：數(shù)據(jù)分析與決策智能相關(guān)廠商銷售費(fèi)用率

38圖48：數(shù)據(jù)分析與決策智能相關(guān)廠商應(yīng)收賬款營收..

38圖49：人類與

AI

協(xié)同的三種模式

..

39圖50：

LLM

驅(qū)動(dòng)的自主代理系統(tǒng)

40圖51：Copilot

是用戶與智能體交互的界面41圖52：Copilot

Studio

推出定制AI

Agent

新功能

41表1：國內(nèi)外

AI

軟件開發(fā)工具梳理

13表2：AI+辦公軟件分類與占比

14表3:國內(nèi)外

AI

辦公軟件工具整理

.

19表4：海螺

AI

收費(fèi)模式

23表5：國內(nèi)外主要

AI

視頻產(chǎn)品梳理與對(duì)比

24表6:國內(nèi)外

AI

創(chuàng)意生成工具整理

25表7：國內(nèi)外

AI

廣告營銷工具梳理

30表8：國內(nèi)外主流

AI+CRM

平臺(tái)梳理

33表9：商用

AIP

功能介紹

..

35表10：國內(nèi)外

AI

決策智能工具梳理

38表11：客戶轉(zhuǎn)化率提升幅度和銷售人員數(shù)量減少幅度的敏感性分析

42數(shù)據(jù)來源：《Scaling

LawsforNeural

Language

Models》Kaplan等，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心Scaling

Law瓶頸的本質(zhì)是數(shù)據(jù)瓶頸，合成數(shù)據(jù)和推理階段的Scaling

Law將成為未

來重要趨勢(shì)。

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模和模型復(fù)雜度的不斷增加，Scaling

Law的邊際效益逐漸

放緩。尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)端，全球可獲取的優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)端已經(jīng)逐漸觸及天花板，

當(dāng)前進(jìn)一步在數(shù)量級(jí)上提升已相對(duì)困難。

OpenAI前首席科學(xué)家Ilya提出，合成數(shù)據(jù)

和Inference

Scaling將成為未來發(fā)展的關(guān)鍵方向。今年以來，在這兩個(gè)領(lǐng)域也已經(jīng)涌

現(xiàn)出較多的創(chuàng)新成果。1.OpenAI

、Anthropic和Meta等眾多大模型廠商均在探索合成數(shù)據(jù)方向據(jù)The

Information報(bào)道，OpenAIo1模型將在下一代模型中的研發(fā)中扮演重要角色，

通過高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)來降低模型錯(cuò)誤率；

Anthropic在2024年6月發(fā)布的Claude3.5Sonnet也使用了合成數(shù)據(jù)，在多個(gè)測(cè)試中的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4o；

Meta

Llama3.1

405B

模型在約15萬億tokens的公開數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，

而微調(diào)數(shù)據(jù)則涵蓋了超過

2500萬個(gè)合成數(shù)據(jù)示例。一、模型效果提升&推理成本下降，為AI

應(yīng)用發(fā)展奠基（一）模型效果提升，性能并未

“撞墻”Scaling

Law

初遇瓶

頸。

OpenAI

在2020

年的論文《

Scaling

Laws

for

NeuralLanguage

Models》中提出了Scaling

Law

，Scaling

Law是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性公式，其含義

為，大模型的性能主要與計(jì)算量、參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)量三者的大小相關(guān)。當(dāng)模型的計(jì)

算量、參數(shù)規(guī)?；驍?shù)據(jù)量按比例擴(kuò)大時(shí)，模型性能也與之成比例提升。然而，2024

年以來，由于全球可獲取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限，疊加OpenAIGPT-5發(fā)布持續(xù)延期等事件，

業(yè)內(nèi)開始質(zhì)疑大模型性能迭代在放緩，Scaling

Law初遇瓶頸。

圖

1：Scaling

Law提出大模型性能與計(jì)算量、參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)量相關(guān)數(shù)據(jù)來源：OpenAI官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心盡管存在關(guān)于Scaling

Law瓶頸的討論，但我們判斷大模型性能仍然在持續(xù)提升，

并未真正“撞墻”。雖然在訓(xùn)練階段出現(xiàn)暫時(shí)的邊際效益放緩，但通過合成數(shù)據(jù)和推

理階段的創(chuàng)新，大模型的性能增長潛力仍然強(qiáng)勁，并未陷入停滯。未來，伴隨大模型

技術(shù)的不斷進(jìn)步，應(yīng)用端場(chǎng)景將進(jìn)一步拓寬，展現(xiàn)更多可能性。（二）

推理成本下降，加速應(yīng)用普及模型架構(gòu)與算法革新帶動(dòng)了大模型推理成本降低。過去一年內(nèi)，

上下文長度擴(kuò)展、

MoE

（混合專家架構(gòu)）的引入、集中規(guī)?；幚碚{(diào)用任務(wù)和異構(gòu)資源池的應(yīng)用等眾數(shù)據(jù)來源：Meta

官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心2.Open

o1模型則是Inference

Scaling的典型案例Open

o1模型通過將計(jì)算資源從大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集重新分配至訓(xùn)練和推理階段，

充分驗(yàn)證了Scaling

Law

在大模型推理端的持續(xù)有效性。根據(jù)OpenAI

官網(wǎng)信息，

o1

模型的性能隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間的增加以及推理過程中思考時(shí)間的延長而顯

著提升，展現(xiàn)出在優(yōu)化推理效率與精度方面的潛力。圖

3：Open

o1模型性能隨著訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)間延長而提升圖

2：

Meta

Llama

3.1模型架構(gòu)數(shù)據(jù)來源：a16z，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心硬件優(yōu)化同樣促進(jìn)了推理成本下降。

IDC數(shù)據(jù)顯示，

2022年國內(nèi)數(shù)據(jù)中心用于推理

的服務(wù)器占比已達(dá)到58.5%，預(yù)計(jì)到2026年將提升至62.2%，表明推理端的需求正在

快速增長。而通用GPU芯片與適用于推理端邊緣計(jì)算的ASIC芯片也發(fā)展迅速。例如，

英偉達(dá)的GB200NVL72服務(wù)器相較于上一代，對(duì)于大模型推理性能提升30倍，成本

和能耗降低25倍。此外，根據(jù)博通FY24Q4財(cái)報(bào)電話會(huì)議，其3nm

XPU預(yù)計(jì)在2025

年下半年大規(guī)模出貨，具有能效成本優(yōu)勢(shì)。圖

5：GB200NVL2性能顯著提升數(shù)據(jù)來源：Nvidia官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心推理成本降低趨勢(shì)下，模型廠商降價(jià)動(dòng)作持續(xù)，

加速應(yīng)用普及。伴隨著成本的持續(xù)

降低，2024年以來，DeepSeek、智譜AI

、百度智能云、阿里云、字節(jié)跳動(dòng)旗下的火、多模型架構(gòu)與算法端的革新使得大模型的推理效率得到較大提升，成本持續(xù)下降。

根據(jù)微軟在2024年Build開發(fā)者大會(huì)的演講內(nèi)容，GPT-4自發(fā)布以來，

性能提升了6

倍，而成本則降低至原來的1/12，系統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)化正是實(shí)現(xiàn)提升的關(guān)鍵之一。圖

4：模型推理成本持續(xù)下降數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官微，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心但整體來看，

目前的大模型降價(jià)措施覆蓋范圍仍顯有限。從模型層面看，部分廠商

的降價(jià)往往集中在輸入端，而輸出端的價(jià)格保持不變，或者僅對(duì)非主力大模型降價(jià)，

具有一定的營銷導(dǎo)向。從服務(wù)層面看，降價(jià)主要集中在面向API基礎(chǔ)服務(wù)，而針對(duì)模

型微調(diào)與部署或者提供獨(dú)占計(jì)算資源的高階服務(wù)，降價(jià)仍較為有限。

因此，大模型

廠商雖然通過市場(chǎng)反饋不斷調(diào)整價(jià)格區(qū)間和定價(jià)策略，但覆蓋范圍仍顯有限，要實(shí)數(shù)據(jù)來源：Wind，百度財(cái)報(bào)電話會(huì)，2024百度

AI開發(fā)者大會(huì)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心以國產(chǎn)模型DeepSeek-V3為例，在模型價(jià)格方面，DeepSeek-V3

API

服務(wù)定價(jià)調(diào)整

為每百萬輸入tokens0.5

元（緩存命中）/2

元（緩存未命中），每百萬輸出tokens8元，相較于DeepSeek-V2的輸入與輸出價(jià)格分別為1元/百萬tokens和2元/百萬

tokens，有所提升。但與GPT

、Claude等模型相比，具備較高的性價(jià)比優(yōu)勢(shì)。7620.5Meta、Anthropic等公司也相繼推出了優(yōu)化后的大模型，提升了計(jì)算效率并降低了調(diào)用費(fèi)用。這些降價(jià)動(dòng)作降低了AI技術(shù)的門檻，能夠加速AI大模型的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用

普及。

圖

6：百度文心大模型API日均調(diào)用次數(shù)圖

7：

MMLU

Redux

ZeroEval得分

VS

輸入API價(jià)格(￥/1M

Tokens）單位：億次

152023年12月

2024年4月2024年8月

2024年9月2024年11月1614121086420

API日均調(diào)用次數(shù)（億次）二、AI

大模型賦能效率工具，提效能力是商業(yè)化關(guān)鍵AI大模型賦能效率工具的商業(yè)化關(guān)鍵在于“提效能力”。AI大模型賦能的效率工具通

過輔助內(nèi)容生成、

提效降本和加速?zèng)Q策等途徑，為企業(yè)帶來顯著的效益提升，增強(qiáng)

其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。本節(jié)聚焦于軟件開發(fā)、辦公軟件和創(chuàng)意生成三大場(chǎng)景，對(duì)于當(dāng)前AI效率工具的商業(yè)化進(jìn)展與挑戰(zhàn)進(jìn)行分析。（

一）AI+軟件開發(fā)：性能趨同趨勢(shì)下，核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)向用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)移AI技術(shù)正逐步改變傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程。傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程通常包括需求分析、系統(tǒng)

設(shè)計(jì)、編碼開發(fā)、集成測(cè)試、部署維護(hù)等階段。在這一完整流程中，開發(fā)者需要完成

大量編碼、調(diào)試和測(cè)試工作，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易因?yàn)槿藶殄e(cuò)誤導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)。相比之

下，AI輔助的軟件開發(fā)流程則更為高效準(zhǔn)確。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，全球82%的開發(fā)人員已

使用具有智能代碼生成功能的IDE或代碼編輯器，其中71%的人表示其編寫代碼40%

以上由AI自動(dòng)生成。而在中國市場(chǎng)，對(duì)于已經(jīng)探索和應(yīng)用GenAI的企業(yè)，有31%的人

員已使用了代碼生成工具。具體來看，

AI大模型在軟件開發(fā)流程中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下方面，其中編碼測(cè)試

是主要場(chǎng)景：(1)需求分析和項(xiàng)目規(guī)劃：自動(dòng)生成需求文檔，或進(jìn)行需求優(yōu)先級(jí)排序；(2)編碼測(cè)試：輔助代碼生成、代碼審查以及自動(dòng)化測(cè)試；(3)持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：

優(yōu)化CI/CD流程，

自動(dòng)檢測(cè)代碼變更，觸發(fā)構(gòu)建

和部署任務(wù)，減少手動(dòng)干預(yù)；(4)監(jiān)控：提供智能化的日志分析、自動(dòng)化故障排除和性能優(yōu)化建議。圖

8：AI大模型賦能軟件開發(fā)全流程數(shù)據(jù)來源：通義靈碼《AIGC+軟件開發(fā)新范式白皮書》、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心GitHub和

合作推出編程助手

?？梢燥@著提升本報(bào)告來源于三個(gè)皮匠報(bào)告站（）,由用戶Id:93117下載,文檔Id:187546,下載日期:2025-01-03數(shù)據(jù)來源：Github官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心GitHub

Copilot商業(yè)化進(jìn)展驗(yàn)證了AI軟件開發(fā)工具的商業(yè)可行性。自GitHub

Copilot推出以來，使用用戶數(shù)量攀升。根據(jù)微軟財(cái)報(bào)電話會(huì)議，F(xiàn)Y24Q4，已有超過77000

家組織采用了GitHub

Copilot，同增180%。GitHub

Copilot占GitHub年收入增長的40%

以上，推動(dòng)其年收入運(yùn)行率達(dá)20億美元，其業(yè)務(wù)規(guī)模已經(jīng)超過微軟收購GitHub時(shí)的

整體業(yè)務(wù)規(guī)模。而在FY25Q1，GitHub

Copilot企業(yè)客戶環(huán)比增長55%。GitHub

Copilot的商業(yè)化進(jìn)展驗(yàn)證了AI軟件開發(fā)工具的商業(yè)可行性，

為未來其他AI軟件開發(fā)產(chǎn)品的

研發(fā)和推廣樹立了標(biāo)桿。在代碼生成等軟件開發(fā)任務(wù)中，評(píng)價(jià)產(chǎn)品的維度包含產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)：(1)

產(chǎn)品性能：性能指標(biāo)包括返回速度、生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、完整度、覆蓋范圍，以

及對(duì)多輪對(duì)話的支持能力等，直接決定了代碼生成工具能否滿足開發(fā)者的基本需

求。例如，在代碼補(bǔ)全任務(wù)中，快速響應(yīng)能顯著提升編程流暢性；準(zhǔn)確性通常體

現(xiàn)在HumanEval和MBPP等公開評(píng)測(cè)集的得分上，反映模型的可靠性；覆蓋范圍

則關(guān)注產(chǎn)品對(duì)多種編程語言和框架的支持廣度，而完整度和多輪對(duì)話能力則確保

生成代碼的邏輯性和結(jié)構(gòu)性更貼近實(shí)際開發(fā)需求。(2)

用戶體驗(yàn)：良好的用戶體驗(yàn)不僅能提升開發(fā)效率，還能增加用戶的品牌忠誠度和

滿意度。例如，百度智能代碼助手Comate內(nèi)部采納率為46%

，高活用戶的采納

率超60%，真正吸引開發(fā)者的可能是產(chǎn)品在細(xì)節(jié)體驗(yàn)上的優(yōu)化，如刪除不必要代

碼時(shí)的處理邏輯或支持知識(shí)擴(kuò)展與能力擴(kuò)展等。根據(jù)IDC《中國市場(chǎng)代碼生成產(chǎn)品評(píng)估報(bào)告，1H24》，在代碼生成產(chǎn)品能力水平方

面，國內(nèi)頭部產(chǎn)品在解答完整度、代碼質(zhì)量、注釋質(zhì)量等方面差異不大，表明當(dāng)前產(chǎn)代碼編寫速度與質(zhì)量，根據(jù)GitHub官方博客，GitHub

Copilot幫助開發(fā)者將通過所有

單元測(cè)試的可能性提升了56%。同時(shí)，由GitHub

Copilot輔助完成的代碼在可讀性、

可靠性和簡潔性等維度上得到了專業(yè)評(píng)審的一致認(rèn)可，審批通過率也有所提升，顯

著縮短了錯(cuò)誤修復(fù)和新功能部署的時(shí)間。圖

9：GitHub

Copilot可以幫助開發(fā)者顯著提升代碼編寫速度與質(zhì)量本報(bào)告來源于三個(gè)皮匠報(bào)告站（）,由用戶Id:349461下載,文檔Id:367431,下載日期:2025-01-10數(shù)據(jù)來源：IDC，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心此外，AI大模型加持的軟件開發(fā)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)或?qū)⒏嘁蕾囉谏鷳B(tài)構(gòu)建。例如，與企

業(yè)內(nèi)部開發(fā)流程的深度整合、與第三方工具的互操作性，

以及提供更全面的開發(fā)者

支持（如培訓(xùn)、文檔和社區(qū)資源）。此外，產(chǎn)品在跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作、復(fù)雜項(xiàng)目管理等特定

場(chǎng)景中的適配能力也將成為新的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。數(shù)據(jù)來源：IDC，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心在多重因素的驅(qū)動(dòng)下，AI軟件開發(fā)工具有望成為商業(yè)化落地的優(yōu)先場(chǎng)景。

首先，因

為軟件開發(fā)本身高度標(biāo)準(zhǔn)化、流程化，代碼編寫、測(cè)試、調(diào)試、文檔生成等環(huán)節(jié)工作

量大且重復(fù)性高，AI大模型能夠提升開發(fā)效率，減少人工投入。其次，AI與開發(fā)工具品在性能層面已經(jīng)達(dá)到相近水平，無法通過性能上的顯著差距拉開競(jìng)爭(zhēng)。因此，在

產(chǎn)品性能趨同的背景下，用戶體驗(yàn)決定了工具是否能成為開發(fā)者的首選。產(chǎn)品不僅

要滿足技術(shù)指標(biāo)，還需從易用性、智能化、個(gè)性化和響應(yīng)反饋等多個(gè)維度提升用戶

體驗(yàn)，

以在市場(chǎng)中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

圖

10：中國市場(chǎng)代碼生成產(chǎn)品能力水平對(duì)比圖

11：代碼生成產(chǎn)品能力發(fā)展路線圖地區(qū)公司代碼產(chǎn)品國內(nèi)字節(jié)跳動(dòng)/豆包

MarsCode智譜

AI/CodeGeeX阿里巴巴09988.HK通義靈碼商湯科技00020.HK代碼小浣熊

（

Raccoon）百度09888.HK文心快碼科大訊飛002230.SZiflycode眾安保險(xiǎn)06060.HKDevPilot硅心科技/aiXcoder騰訊00700.HK騰訊云

AI代碼助手國外AmazonAMZNAmazonQ

DeveloperAnysphere/CursorCodota/tabnineReplit/ReplitAgentMicrosoftMSFTGitHubCopilotCognitionCGTXDevinAugment/AugmentCodeStackBlitz/Bolt.new的適配性較強(qiáng)，代碼編輯器、IDE等工具可以低成本地嵌入大模型功能，易于落地。

此外，開發(fā)者對(duì)新技術(shù)的接受度也較高，AI賦能的開發(fā)工具能夠快速被廣泛應(yīng)用，從

而加速商業(yè)化進(jìn)程。表

1：

國內(nèi)外AI軟件開發(fā)工具梳理數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心優(yōu)勢(shì)國內(nèi)產(chǎn)品國外產(chǎn)品2024年國內(nèi)占比AI+文字處理智能編輯和語法檢查，減少拼寫和語法錯(cuò)誤；

自動(dòng)摘要和智能推薦編輯功能，節(jié)省編輯時(shí)間；根據(jù)語義分析改進(jìn)寫作風(fēng)格和表達(dá)方式騰訊智能文檔、必優(yōu)科技合同嗖嗖WriteMyPape

Grammarly

Inc.39%AI+數(shù)據(jù)處理加速數(shù)據(jù)清洗、分析和建模過程；提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)模型；提供數(shù)據(jù)分析，輔助用戶準(zhǔn)確決策。百度

GBI、商湯辦公小浣

熊、云從科技

DataGPTDataRakgt

Inc.Alteryx

Inc.RapidMiner

Inc.13%AI+演示協(xié)作自動(dòng)生成設(shè)計(jì)建議，節(jié)省制作演示文稿的時(shí)間；提供實(shí)

時(shí)協(xié)作功能，可多人同時(shí)編輯和討論演示文稿。萬興科技萬興智演、艾斯

萊德

islideEmaze

inc.beautiful.ai

inc.Tome

inc.21%AI+項(xiàng)目管理自動(dòng)化任務(wù)分配和報(bào)告生成，加速項(xiàng)目執(zhí)行進(jìn)度；風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)，幫助及時(shí)采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)。冪律智能

MeFlowTimely

Inc.Clarizen

Inc.4%AI+通訊協(xié)作智能消息處理和語音轉(zhuǎn)文字，提高溝通效率的速度和準(zhǔn)確性。智能提醒和通知功能，提升個(gè)性化溝通體驗(yàn)。字節(jié)飛書、阿里釘釘、騰

訊會(huì)議ZoomWorkplaceOtter.ai

Inc.CiscoWebex23%數(shù)據(jù)來源：頭豹研究院，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心備注：2024年國內(nèi)占比數(shù)據(jù)截至

2024年

4月初2023年3月，微軟發(fā)布Microsoft

365

Copilot。Copilot是基于大模型開發(fā)的辦公輔

助工具，通過嵌入Copilot，微軟打通了Word、PowerPoint、Excel、Outlook、Teams

等各軟件產(chǎn)品間內(nèi)容共享的通道，原本各自獨(dú)立的辦公軟件可以根據(jù)用戶的指令自

動(dòng)引用全類別Office軟件中的既有內(nèi)容，并自動(dòng)編輯成滿足客戶需求的內(nèi)容。例如，

嵌入了Copilot

的Word

軟件可根據(jù)用戶指令

自動(dòng)生成文

字；

嵌入了Copilot

的

Powerpoint軟件根據(jù)用戶指令不僅可以自動(dòng)生成演示稿的文字和圖片等內(nèi)容，還能

實(shí)現(xiàn)演示稿的美化、添加動(dòng)畫等高級(jí)功能；嵌入了Copilot的Excel軟件則可以根據(jù)用

戶指令自動(dòng)生成分析表格并可視化為柱狀圖、曲線圖等圖表。（二）

AI+辦公軟件：Copilot優(yōu)化辦公流程，商業(yè)化效果仍需觀察在辦公場(chǎng)景中，通過將AI大模型技術(shù)嵌入辦公軟件，可以顯著提升辦公效率和智能

化水平。例如，基于自然語言的交互，用戶可以快速完成數(shù)據(jù)分析、報(bào)告生成和內(nèi)容

創(chuàng)作等任務(wù)，減少人工操作時(shí)間。按功能和應(yīng)用場(chǎng)景來劃分，AI賦能辦公軟件可分為

AI+文字處理、

AI+數(shù)據(jù)處理、AI+演示協(xié)作、AI+項(xiàng)目管理和AI+通訊協(xié)作五大類別，

其中國內(nèi)AI+文字處理軟件的占比最高，約為39%。表

2：AI+辦公軟件分類與占比數(shù)據(jù)來源：微軟官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心

數(shù)據(jù)來源：微軟官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心Microsoft365Copilot的運(yùn)行依賴于一套高效且安全的數(shù)據(jù)處理流程。在用戶輸入

提示后，Copilot會(huì)使用接地處理（Grounding）優(yōu)化提示內(nèi)容，并通過MicrosoftGraph訪問用戶數(shù)據(jù)，包括電子郵件、文件和聊天記錄等，確保響應(yīng)的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。優(yōu)

化后的提示會(huì)被傳輸至大語言模型，生成與用戶任務(wù)上下文相關(guān)的回復(fù)內(nèi)容，最終

Copilot將生成的結(jié)果返回至用戶使用的應(yīng)用程序。所有數(shù)據(jù)在傳輸過程中均通過加

密保護(hù)，確保隱私和安全。圖

14：

Microsoft365

Copilot工作原理數(shù)據(jù)來源：微軟官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心2024年以來，Copilot功能和性能大幅升級(jí)。2024年以來，

微軟針對(duì)Copilot產(chǎn)品推

出了超過150項(xiàng)新功能，進(jìn)行了超過700次產(chǎn)品升級(jí)。微軟在24年9月推出的CopilotWave

2可賦能Excel軟件中使用Python繪制圖表，Powerpoint中生成帶有企業(yè)客戶

logo的模板等。此外，Copilot

Page和Agent功能，將個(gè)人工作中的數(shù)據(jù)、流程、思

路隨時(shí)分享給團(tuán)隊(duì)，有效提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作場(chǎng)景的工作效率。根據(jù)微軟官網(wǎng)，在GPT4-o

的加持下，

Copilot的響應(yīng)速度平均提升了兩倍以上，用戶對(duì)響應(yīng)的滿意度提高了近

三倍。Copilot

Wave2與辦公應(yīng)用場(chǎng)景更加深入和緊密的結(jié)合，有效解決需求痛點(diǎn)，圖

12：Copilot根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成的PPT演示稿

圖

13：Copilot

根據(jù)用戶指令自動(dòng)生成Word文字辦公類軟件在AI加持下商業(yè)化落地，但商業(yè)化效果仍有待觀察。

2023年11月，在

Copilot正式開啟商業(yè)化應(yīng)用后，Office產(chǎn)品的營收增速有短暫的提升。FY24Q1-Q3，

Office365商業(yè)版產(chǎn)品的收入增速分別為18%

、17%

、15%，高于其同期訂閱數(shù)的同

比增速10%、9%和8%，反映了ARPU值有較大提升。今年以來，針對(duì)Copilot應(yīng)用，

盡管微軟推出了超過150項(xiàng)新功能，進(jìn)行了超過700次產(chǎn)品升級(jí)，但其營收增速持續(xù)

下滑。FY24Q1-FY25Q1，Microsoft365商業(yè)版云收入營收增速分別為20%、20%、

17%

、15%和13%。一方面，微軟Copilot面向B端用戶收取30美元/月的訂閱費(fèi)或影

響其向中小型企業(yè)用戶的拓展；另一方面，

Copilot賦能辦公軟件的功能和性能還不

夠成熟，下游用戶接受度仍有待提升。因此，AI賦能辦公類軟件帶來的商業(yè)化效果仍

有待觀察。金山辦公在AI方向的布局主要圍繞WPS

AI展開，致力于提升辦公軟件的智能化水

平。2023年4月，公司預(yù)告WPSAI即將上線，

11月開啟公測(cè)。此后產(chǎn)品持續(xù)升級(jí)迭

代，并于2024年7月推出WPSAI

2.0，新增AI寫作助手、AI閱讀助手、AI數(shù)據(jù)助手和

AI設(shè)計(jì)助手四個(gè)AI辦公助手，以及面向企業(yè)客戶的WPSAI企業(yè)版和面向政務(wù)的WPS有望擴(kuò)大用戶覆蓋面。根據(jù)微軟財(cái)報(bào)電話會(huì)議，Copilot的用戶在FY24Q4環(huán)比增長了

60%。圖

17：

FY22Q2-FY24Q3

Office

365商業(yè)版訂閱數(shù)和

營收增速對(duì)比圖

18：FY24Q1-FY25Q1Microsoft365商業(yè)版訂閱數(shù)

及云收入同比增速FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY25Q1 M365商業(yè)版訂閱數(shù)YoYM365商業(yè)版云收入YoY2023年11月，微軟正式推

出Microsoft

365

Copilot圖

15：

Excel中Copilot支持使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 Office365商業(yè)版訂閱數(shù)同比增速——

Office365商業(yè)版營收同比增速圖

16：

PowerPoint中用戶與Copilot共同創(chuàng)建文稿25%20%15%10%5%0%數(shù)據(jù)來源：微軟財(cái)報(bào)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來源：微軟官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來源：微軟財(cái)報(bào)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來源：微軟官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心20%16%

12%

8%

4%

0%數(shù)據(jù)來源：金山辦公官微，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心WPS

AI功能優(yōu)化推動(dòng)會(huì)員體系升級(jí)：(1)

2023年4月17日，WPS將原有的WPS會(huì)員、稻殼會(huì)員及超級(jí)會(huì)員合并升級(jí)，推

出全新WPS超級(jí)會(huì)員，并提供基礎(chǔ)和Pro兩個(gè)套餐，同時(shí)預(yù)告WPSAI即將上線；(2)

2024年3月，會(huì)員體系升級(jí)為WPS超級(jí)會(huì)員、WPSAI會(huì)員以及WPS大會(huì)員。原

來的WPS超級(jí)會(huì)員用戶/超級(jí)會(huì)員Pro用戶可以選擇補(bǔ)差價(jià)將原會(huì)員升級(jí)為

WPS大會(huì)員（包含WPS

AI會(huì)員權(quán)益+WPS超級(jí)會(huì)員權(quán)益）。WPSAI帶動(dòng)WPS收入增長。從2024年3月WPSAI正式商業(yè)化開始到2024年6月底，

提供AI功能的WPSAI會(huì)員與WPS大會(huì)員累計(jì)年度付費(fèi)個(gè)人用戶數(shù)已經(jīng)超百萬，帶動(dòng)

各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)快速增長。2024H1，其國內(nèi)個(gè)人辦公服務(wù)訂閱業(yè)務(wù)營收達(dá)15.3億元。

同增22%。2024Q3

，WPS

Office

PC版月度活躍用戶數(shù)達(dá)2.8億人，

同增7%；累計(jì)

付費(fèi)用戶數(shù)達(dá)3815萬人，同比增長15%。AI政務(wù)版，為個(gè)人用戶和企業(yè)用戶提供全方位的智能辦公支持。WPS

AI2.0從用戶需求出發(fā)，兼顧各類辦公場(chǎng)景。在個(gè)人用戶方面，AI寫作助手通

過AI伴寫功能實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)作的實(shí)時(shí)輔助，無需輸入提示詞即可自動(dòng)續(xù)寫內(nèi)容；AI閱讀

助手升級(jí)了對(duì)文檔的解析、總結(jié)和問答效果，能夠針對(duì)PDF格式的學(xué)術(shù)文章提供關(guān)

鍵詞、摘要、正文總結(jié)以及研究結(jié)論和方法；

AI數(shù)據(jù)助手能夠處理表格中的海量數(shù)

據(jù)，利用自然語言轉(zhuǎn)換代碼并執(zhí)行分析；AI設(shè)計(jì)助手高效完成排版、設(shè)計(jì)風(fēng)格和圖片

處理等工作，使文檔更加清晰規(guī)范。此外，面向企業(yè)，提供AI

Hub智能基座、AI

Docs智能文檔庫和Copilot

Pro企業(yè)智慧助理。面向政務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建政務(wù)辦公模型，擅長公

文寫作，能夠針對(duì)特定公文類型進(jìn)行撰寫，實(shí)現(xiàn)無口語化描述且按照公文風(fēng)格輸出。圖

19：金山辦公WPS

AI2.0功能一覽數(shù)據(jù)來源：金山辦公官微，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心產(chǎn)品價(jià)值仍需挖掘+需求非剛性，AI賦能辦公軟件商業(yè)化空間尚未完全打開。在辦公

場(chǎng)景，文檔生成、數(shù)據(jù)分析等生成式AI功能相較傳統(tǒng)工具的效率提升有限，難以形成

顯著競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，現(xiàn)有AI大模型在滿足用戶個(gè)性化需求方面仍顯不足，導(dǎo)致用戶

對(duì)其價(jià)值的認(rèn)知較為有限。此外，AI功能多定位為輔助工具，用戶并不依賴其完成核

心任務(wù)，這使得現(xiàn)階段難以觸發(fā)深層次的使用痛點(diǎn)。對(duì)大多數(shù)用戶而言，AI功能更多

是優(yōu)化現(xiàn)有流程，而非滿足剛性需求，因此商業(yè)化空間尚未完全打開。

我們認(rèn)為，要突破AI+辦公軟件商業(yè)化困境，需要從兩個(gè)方面入手：一是提升產(chǎn)品力，

通過強(qiáng)化AI功能的差異化與個(gè)性化能力，進(jìn)一步提高核心功能的實(shí)用性與用戶體驗(yàn)；

二是找到適配場(chǎng)景，培育剛性需求。

需要在提升產(chǎn)品力的基礎(chǔ)上，深入挖掘用戶痛

點(diǎn)，將AI工具從“可選項(xiàng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨匦杵贰?，AI+辦公軟件的商業(yè)化空間才能打開。圖

20：金山辦公WPS

AI開啟商業(yè)化地區(qū)公司股票代碼產(chǎn)品金山辦公688111.SHWPSAI字節(jié)跳動(dòng)--飛書印象筆記--印象

AI冪律智能--MeFlow商湯科技000020.HK商湯辦公小浣熊騰訊公司000700.HK企業(yè)微信/騰訊會(huì)議/騰訊智能文檔百度BIDU百度

GBI阿里巴巴BABA釘釘國外Otter.ai,

Inc.--Otter.aiBoothAI,

Inc.--booth.aiGrammarly

Inc.--GrammarlyNotion

Labs

Inc.--NotionAIPersanaAI,

Inc.--PersanaAICredal.ai,

Inc.--Credal.aiBaselit,

Inc.--BaselitAiPPTTech,

Inc.--AiPPT.comZohoCorporation--zohoshowPitchSoftware

GmbH--pitchVisme--vismePowtoon

Ltd.--powtoonSlidebean

Inc.--slidebeanCiscoSystems,

Inc.CSCOCiscoWebex谷歌GOOGLGoogleWorkspace/slides微軟MSFTMicrosoftTeams/Microsoft365Copilot/Microsoft365OneDriveZoom

Communications

Inc.ZMZoomWorkplaceAlteryx,

Inc.AYXAlteryxAI

Platform數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心（三）

AI+創(chuàng)意生成：算力需求顯著增加，成本成為部署瓶頸在創(chuàng)意生成領(lǐng)域，

AI大模型可以實(shí)現(xiàn)圖像、視頻、

3D內(nèi)容的生成、編輯和優(yōu)化。以視頻生成領(lǐng)域?yàn)槔?/p>

生成式AI模型可以實(shí)現(xiàn)從文本到視頻、圖像到視頻等內(nèi)容的自

動(dòng)化生成，同時(shí)支持高度定制化和實(shí)時(shí)交互。目前，AIGC視頻生成技術(shù)正加速滲透

至社交媒體、傳統(tǒng)媒體、企業(yè)應(yīng)用和電商平臺(tái)等行業(yè)。在社交媒體領(lǐng)域，TikTok、YouTube和Instagram等平臺(tái)通過AI生成內(nèi)容推動(dòng)品牌傳播和發(fā)展；在傳統(tǒng)媒體領(lǐng)域，

迪士尼、?？怂沟裙窘柚鶤I技術(shù)提升制作能力并優(yōu)化營銷流程；在企業(yè)領(lǐng)域，AI工

具被用于提升內(nèi)容創(chuàng)作效率和優(yōu)化后臺(tái)運(yùn)營；

而在電商領(lǐng)域，亞馬遜、Shopify等平

臺(tái)通過AI生成廣告投放和產(chǎn)品演示視頻，大幅提升用戶體驗(yàn)和營銷效果。表

3:國內(nèi)外AI辦公軟件工具整理數(shù)據(jù)來源：FactorialFunds，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心DiT（

Diffusion

Transformer）逐漸成為當(dāng)前文生視頻生成的主流架構(gòu)。擴(kuò)散模型

的原理是通過向訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加高斯噪聲來破壞原始數(shù)據(jù)，然后通過逆轉(zhuǎn)這一加噪

過程來學(xué)習(xí)如何恢復(fù)數(shù)據(jù)，在圖像生成領(lǐng)域具有優(yōu)異表現(xiàn)。傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型大多采

用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如U-Net）作為骨干網(wǎng)絡(luò)，而DiT則創(chuàng)新性地使用了Transformer作

為主干網(wǎng)絡(luò)。

Transformer具有較強(qiáng)的特征提取能力和全局信息交互機(jī)制，

使得DiT在處理圖像數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系時(shí)表現(xiàn)更加出色。在生成過程中，DiT利用隨機(jī)噪聲作為初始輸入，經(jīng)過多次迭代逐步去噪，最終生成

清晰的圖像。每一步的去噪過程不僅依賴于當(dāng)前的噪聲狀態(tài)，還受時(shí)間步長和文本

提示的影響。這一機(jī)制使得模型在圖像生成過程中能夠?qū)崿F(xiàn)精確的控制，

提供更高

質(zhì)量的輸出結(jié)果。圖

22：

DiT（Diffusion-Transformer）架構(gòu)數(shù)據(jù)來源：《Scalable

Diffusion

ModelswithTransformers》William

Peebles等、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖

21：AI視頻生成賦能創(chuàng)意相關(guān)領(lǐng)域型和Transformer架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，在生成視頻的同時(shí)，也能夠精確控制視頻內(nèi)容的細(xì)節(jié)

和結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的視頻生成模型相比，

Sora通過在生成過程中引入多層去噪機(jī)制，

并結(jié)合文本提示、時(shí)間步長及其他條件輸入，使得視頻的質(zhì)量和流暢性大幅提升。

Sora在圖像生成的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了其能力，能夠處理更為復(fù)雜的時(shí)序信息和動(dòng)態(tài)變化，

生成高質(zhì)量的連續(xù)視頻幀。每個(gè)視頻幀都通過逐步去噪的方式生成，并在多個(gè)時(shí)間

步內(nèi)保持圖像的一致性和連貫性，確保最終的視頻既清晰又富有創(chuàng)意。此外，Sora還通過大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化算法，增強(qiáng)了對(duì)不同場(chǎng)景和語境的適應(yīng)能力，使其能

夠在多種應(yīng)用場(chǎng)景中生成令人驚艷的視頻內(nèi)容。2024年12月，OpenAI正式上線Sora，并引入了全新的交互界面和多種視頻編輯模

式。Sora允許用戶生成最高1080p分辨率、最長20秒的視頻，并支持寬屏、垂直和方

形格式。此外，用戶可以保存預(yù)設(shè)風(fēng)格，并一鍵分享作品到社區(qū)，極大地增強(qiáng)了創(chuàng)作

和分享的便捷性。為了提升用戶體驗(yàn)，Sora還提供了多個(gè)視頻編輯功能，包括Remix、

Recut和Loop等模式，同時(shí)配備了故事板工具，使用戶能夠通過可視化的時(shí)間軸精確

控制視頻生成過程。作為原始Sora模型的高級(jí)加速版本，此次發(fā)布模型優(yōu)化了模型

速度和響應(yīng)時(shí)間，能夠以更低成本和更快的速度生成視頻，為用戶提供了更加高效、

靈活的視頻創(chuàng)作體驗(yàn)。圖

23：Sora交互界面數(shù)據(jù)來源：OpenAI官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心在定價(jià)方面，

Sora已包含在ChatGPT

Plus和Pro訂閱中，用戶無需額外付費(fèi)。生成

不同長度、質(zhì)量的視頻會(huì)消耗不同數(shù)量的credit，Plus用戶每月1000credits，最多可

生成50個(gè)快速視頻，

支持最高720p分辨率和5秒時(shí)長；

而Pro用戶每月則有10000credits，可生成最多500個(gè)快速視頻，以及無限制的慢速處理，支持最高1080p分辨

率和20秒時(shí)長，并可無水印下載。此外，明年初將推出針對(duì)中小型企業(yè)等不同類型用戶的靈活定價(jià)方案。數(shù)據(jù)來源：OpenAI

官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來源：OpenAI

官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心同樣基于DiT模型，

MiniMax于2024年8月31日正式推出首款A(yù)I原生視頻生成模型

video-01并在海螺AI中上線。目前，abab-video-1大模型支持生成720p分辨率，25fps

的高清視頻，具備電影感的鏡頭移動(dòng)效果，并能根據(jù)文本描述快速創(chuàng)造出具有視覺

沖擊力的內(nèi)容，支持生成最長6s的視頻，下個(gè)大版本即將支持生成最長10s的視頻。

同時(shí)，

支持文生視頻和圖生視頻兩種模式，用戶可以選擇通過純文字描述來生成視

頻，也可以上傳一張參考圖配合文字描述來生成。目前，MiniMax視頻模型在畫面質(zhì)量、連貫性、流暢性等多維度均表現(xiàn)較為優(yōu)秀：(1)

在處理高動(dòng)態(tài)、變化多的視頻信息時(shí)表現(xiàn)出色，同時(shí)保持高效的壓縮率；(2)支持多種視頻風(fēng)格，例如，3D電影大片場(chǎng)景、2D動(dòng)畫，以及中式風(fēng)格、科幻風(fēng)

格或美漫風(fēng)格；(3)支持原生高分辨率、高幀率視頻等特點(diǎn)。圖

26：海螺AI視頻交互界面數(shù)據(jù)來源：海螺官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心video-01在海螺AI中上線后，市場(chǎng)反映積極。根據(jù)AI產(chǎn)品榜公眾號(hào)數(shù)據(jù)，2024年9月，,圖

24：視頻生成操作消耗的Credit

圖

25：視頻編輯操作消耗的Credit數(shù)據(jù)來源：公司官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心視頻生成的訓(xùn)練和推理成本較為高昂，對(duì)算力造成了較大挑戰(zhàn)。根據(jù)FactorialFunds

測(cè)算，訓(xùn)練成本方面，將DiT從圖像生成擴(kuò)展到視頻生成時(shí)，計(jì)算需求顯著增加，主

要體現(xiàn)在視頻的時(shí)間維度壓縮、模型參數(shù)量增長和數(shù)據(jù)集規(guī)模增加等方面。

DiT是

Sora

的技術(shù)基礎(chǔ)，

其最大模型

DiT-XL具有6.75億參數(shù)，

訓(xùn)練總計(jì)算預(yù)算約為

1021

FLOPS

，相當(dāng)于1張H100運(yùn)行12天。而Sora的訓(xùn)練計(jì)算預(yù)算范圍被估算為

1.1X1025

FLOPS～2.7X1025

FLOPS，大約需要4211至10528張H100運(yùn)行1個(gè)月。而

在推理成本方面，

預(yù)估每張H100每小時(shí)生成5分鐘視頻，進(jìn)一步凸顯了視頻生成模

型在算力方面的巨大需求。第一。

目前，海螺AI主要通過會(huì)員訂閱制服務(wù)和出售生成視頻會(huì)耗費(fèi)的貝殼來實(shí)現(xiàn)

盈利，會(huì)員分為免費(fèi)、基礎(chǔ)會(huì)員和高級(jí)會(huì)員三種類型，免費(fèi)用戶每日簽到會(huì)贈(zèng)送100

貝殼，而單次生成需要消耗30貝殼，當(dāng)貝殼余額不夠時(shí)，可以單獨(dú)購買貝殼；而基

礎(chǔ)會(huì)員享受的功能更多，除每日簽到外每月還會(huì)額外獲得1000貝殼，而高級(jí)會(huì)員功

能最多，每月無限貝殼，適合重度創(chuàng)作者。表

4：海螺AI收費(fèi)模式會(huì)員類型價(jià)格（年度）價(jià)格（單月）權(quán)益免費(fèi)￥0/

年￥0/

月每日簽到貝殼獎(jiǎng)勵(lì)，最多同時(shí)添加3個(gè)生成任務(wù)，下載視頻無水印基礎(chǔ)會(huì)員￥735/

年￥68/

月每日簽到貝殼獎(jiǎng)勵(lì)，每月

1000貝殼，快速生成通道，最多同時(shí)添加5個(gè)生成任務(wù)，雙并生成任務(wù)，下載視頻無水印，優(yōu)先體驗(yàn)新功能高級(jí)會(huì)員￥7992/

年￥666/

月每月無限貝殼，暢享生成，快速生成通道，最多同時(shí)添加5個(gè)生成任務(wù)，雙并生成任務(wù)，下載視頻無水印，優(yōu)先體驗(yàn)新功能此外，從技術(shù)上來看，視頻生成面臨生成內(nèi)容質(zhì)量和效率均有待提升。從生成內(nèi)容

質(zhì)量來看，視頻模型的生成能力好壞體現(xiàn)在三個(gè)維度：第一，準(zhǔn)確性，即判斷生成的

視頻內(nèi)容是否和輸入的prompt或圖片匹配，

符合用戶預(yù)期；第二，一致性，

即生成

的視頻中的主體、背景和運(yùn)動(dòng)是否有連貫性，是否符合真實(shí)世界的物理規(guī)律；第三，圖

27：

DiT-XL的訓(xùn)練與推理成本比較數(shù)據(jù)來源：FactorialFunds

，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來源：FactorialFunds

，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖

28：Sora的訓(xùn)練與推理成本比較生成方式視頻時(shí)長等待時(shí)間收費(fèi)模式其他功能快手可靈圖生視頻

文生視頻5s、10s可續(xù)寫至最長

3分鐘3分鐘以

5s標(biāo)準(zhǔn)品質(zhì)視頻為例，每月可免費(fèi)生成

18個(gè)。開通不同級(jí)別會(huì)員可贈(zèng)送靈感

值。生成模式區(qū)分為標(biāo)準(zhǔn)以及高品質(zhì)。高品質(zhì)下畫質(zhì)更佳但生成速度變慢。字節(jié)即夢(mèng)圖生視頻文生視頻對(duì)口型生視頻5s1分鐘每日可免費(fèi)生成

12次

5s

時(shí)長視頻。開通會(huì)員可獲得免費(fèi)次數(shù)，并且視頻更流暢（可補(bǔ)幀到最高

60FPS)四種視頻模型：視頻

s2.0（更快的生成速度，兼顧高品質(zhì)效果）、視頻

s2.0pro、視頻

p2.0

pro、視頻1.2

（各方面都有較平衡的表現(xiàn)）智譜清影圖生視頻

文生視頻5s、10s、16s（近期

上線）8分鐘開通會(huì)員可以無限次生成、并可選擇畫質(zhì)更佳、4k分辨率、60幀率、10s視頻時(shí)長以及

AI音效?？梢詫?duì)文生視頻選擇視頻風(fēng)格、情感氛圍、運(yùn)鏡方式。愛詩科技

PixVerse圖生視頻

文生視頻5s

、8s45秒以

5s視頻為例，初始贈(zèng)送

3次免費(fèi)生成次數(shù)，后每日贈(zèng)送一次。開通會(huì)員可享更多生成次數(shù)、去除水印、快速生成等

權(quán)限。最新

V3版本相比之前版本新增特效、風(fēng)格選

項(xiàng)。生數(shù)科技

Vidu圖生視頻文生視頻參考生視頻4s

、8s1分鐘以

4s極速品質(zhì)視頻為例，每月贈(zèng)送

20次免費(fèi)生成次數(shù)。開通會(huì)員可獲得額外次數(shù)，8s視頻時(shí)長、高清晰度等。清晰度支持極速、720p、108p三種清晰度選項(xiàng)。運(yùn)動(dòng)幅度有自動(dòng)、小、中、大四種選項(xiàng)。Sora圖生視頻

文生視頻5s-22s1分鐘Plus用戶每月

1000credits，最多可生成

50個(gè)快速視頻，支持最高

720p分辨率和

5秒時(shí)長；而Pro用戶每月則有10000credits，可生成最多

500個(gè)快速視頻，以及無限制的慢速處理，支持最高

1080p分辨率和

20秒時(shí)長，并可無水印下載。創(chuàng)新的

AI驅(qū)動(dòng)的過濾器、動(dòng)態(tài)

3D效果和動(dòng)畫、AI

輔助故事板、精密運(yùn)動(dòng)跟蹤等，通過采

用這些即將推出的功能

SoraAI準(zhǔn)備重新定義視頻創(chuàng)作的格局，為全球用戶提供無與倫比的效率、創(chuàng)造力和可訪問性。Pika圖生視頻

文生視頻5s每月可免費(fèi)生成

10個(gè)視頻，開通會(huì)員可獲得更多生成次數(shù)、加速視頻生成以及

Pika

1.0使用權(quán)限。Pikafects特效庫：提供了一系列預(yù)設(shè)的特效模板，如“膨脹”

、“擠壓”

、“壓碎”

、“炸”

、“融化"和“蛋糕化”

，可以輕松應(yīng)用特效來創(chuàng)造有趣的視頻效果。Runway圖生視頻

文生視頻

視頻生視頻5s、10s25s以

Gen-3AlphaTurbo生成

5s視頻為

例，初始

125積分可免費(fèi)生成

5次。開通會(huì)員可使用

Gen-3Alpha模型更快生成視頻。三種不同模型選擇：Gen-3AlphaTurbo

、Gen-3Alpha、Gen-2信息豐富度，即在一段時(shí)間內(nèi)生成的視頻是否能夠呈現(xiàn)足夠的故事性。

從生成效率

來看，

當(dāng)前生成視頻的時(shí)長普遍較短，大部分在幾秒到兩分鐘以內(nèi)，等待時(shí)間比較

長，難以滿足更復(fù)雜的商業(yè)化場(chǎng)景需求。因此，目前AI視頻商業(yè)化仍面臨成本與技術(shù)的雙重挑戰(zhàn)。表

5：

國內(nèi)外主要AI視頻產(chǎn)品梳理與對(duì)比數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心地區(qū)公司代碼產(chǎn)品國內(nèi)阿里巴巴BABA通義萬相美圖001357.HK美圖奇想大模型快手001024.HK可靈

AI1.5騰訊000700.HK混元智譜

AI/清影MiniMax/海螺

Al生數(shù)科技/Vidu愛詩科技/PixVerseV3字節(jié)跳動(dòng)/Dreamina

即夢(mèng)

AI/豆包國外OpenAI/SoraRunwayAI/Runway

Gen3Pika

Labs/Pika1.5LumaAI/Dream

Machine1.6表

6:

國內(nèi)外AI創(chuàng)意生成工具整理數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心三、AI

大模型賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景，核心在于提升附加值A(chǔ)I大模型正在加速各行業(yè)的智能化變革，從具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景看，

商業(yè)化的核心在于提

供更高的附加值。

與傳統(tǒng)技術(shù)相比，AI大模型通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)理解與生成能力，可以

重塑客戶管理流程，以及賦能廣告投放、智能決策等場(chǎng)景，為企業(yè)創(chuàng)造直接價(jià)值。本

節(jié)將選取廣告營銷、CRM和決策智能三個(gè)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)于當(dāng)前AI大模型賦能業(yè)

務(wù)場(chǎng)景的商業(yè)化進(jìn)展與挑戰(zhàn)進(jìn)行探討。（

一）AI+廣告營銷：精準(zhǔn)洞察用戶需求，智能投放優(yōu)化AI大模型可以從精準(zhǔn)定向、投放優(yōu)化和數(shù)據(jù)歸因等環(huán)節(jié)全面賦能廣告營銷：(1)

精準(zhǔn)用戶畫像與需求預(yù)測(cè)：傳統(tǒng)定向依賴于關(guān)鍵詞和靜態(tài)人群標(biāo)簽，難以捕捉動(dòng)

態(tài)興趣和復(fù)雜情境，AI大模型可以實(shí)時(shí)分析用戶短周期與長周期行為，建立更精

細(xì)的用戶畫像，捕捉即時(shí)興趣，以及理解廣告主的業(yè)務(wù)和用戶需求，匹配最合適

的廣告內(nèi)容。(2)智能化出價(jià)與優(yōu)化：AI大模型可以綜合分析廣告主的目標(biāo)受眾、廣告預(yù)算、產(chǎn)品特點(diǎn)以及不同渠道的用戶流量、用戶屬性等因素，為廣告推薦最合適的投放渠道。

通過對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的深度分析，能夠預(yù)測(cè)用戶在不同時(shí)間段的活躍程度和購買

傾向，從而確定最佳的廣告投放時(shí)機(jī)。(3)實(shí)時(shí)檢測(cè)分析：AI大模型可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)廣告的投放效果，包括點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、

停留時(shí)間、互動(dòng)率等關(guān)鍵指標(biāo)，并進(jìn)行深入分析。通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的快速處理和

比對(duì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)廣告投放中存在的問題和潛在的優(yōu)化空間，為廣告主提供及時(shí)、

準(zhǔn)確的反饋，以便其迅速調(diào)整廣告策略。(4)

數(shù)據(jù)歸因與精細(xì)化分析：

AI大模型可以整合多渠道數(shù)據(jù)，提供可視化分析工具，

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶轉(zhuǎn)化鏈路，全面衡量廣告效果。此外，通過分析用戶行為建立更科學(xué)的歸因模型，幫助廣告主精確評(píng)估每個(gè)營銷環(huán)節(jié)的貢獻(xiàn)，并優(yōu)化未來投放策略。圖

29：AI大模型可以賦能廣告營銷全流程數(shù)據(jù)來源：微播易營銷智庫，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AppLovin推出基于AI大模型的廣告投放引擎AXON

2.0。Applovin為各類企業(yè)提供

端到端的軟件平臺(tái)和AI驅(qū)動(dòng)的解決方案，幫助其在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)用戶觸達(dá)、變現(xiàn)數(shù)據(jù)來源：Naavik，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AppDiscovery為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了用戶獲取與廣告投資回報(bào)雙贏。

例如，DealDash利用

該平臺(tái)提升了廣告效率，用戶獲取規(guī)模翻倍，

并將單次購買成本降低22%，成功突

破季節(jié)性限制；

Rollic通過AppDiscovery的全球廣告優(yōu)化功能，

將旗下新游戲

《Twisted

Tangle》推向全球30多個(gè)國家應(yīng)用榜單前十，僅用六周便達(dá)成ROAS目標(biāo)，

同時(shí)顯著縮短了廣告學(xué)習(xí)階段；

Mode

Mobile則借助平臺(tái)的漏斗事件優(yōu)化功能，將

D90ROAS提升93%，并降低27%的CPE成本，成功獲取高價(jià)值用戶。圖

31：AppDiscovery客戶案例數(shù)據(jù)來源：Applovin

官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AppLovin內(nèi)部創(chuàng)意機(jī)構(gòu)SparkLabs全面采用生成式AI技術(shù)來優(yōu)化廣告創(chuàng)意流程，能

夠在極短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建和測(cè)試多種廣告素材，大幅提高創(chuàng)意產(chǎn)出的效率和質(zhì)量。通

過生成式AI，SparkLabs能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整廣告內(nèi)容，以響應(yīng)市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶反饋。例如，發(fā)能力幫助廣告商精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)受眾。同時(shí)，通過深度整合AI技術(shù)，精準(zhǔn)優(yōu)化廣告投放，提升廣告創(chuàng)意效率。2023年，AppLovin基于AI大模型推出了升級(jí)版的AXON2.0

廣告引擎，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型優(yōu)化廣告效果，

能夠在廣告投放過程中自

動(dòng)優(yōu)化廣告定位、競(jìng)價(jià)與內(nèi)容匹配，從而提升轉(zhuǎn)化率和用戶參與度。這種AI驅(qū)動(dòng)的廣告優(yōu)化可以幫助顯著降低成本，

同時(shí)提升廣告投放的ROI。圖

30：機(jī)器學(xué)習(xí)算法AXON促進(jìn)廣告主與發(fā)布商之間的匹配數(shù)據(jù)來源：AppLovin官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AppLovin

FY24Q3業(yè)績表現(xiàn)亮眼。FY24Q3，AppLovin收入達(dá)到12億美元，同增39%；凈利潤達(dá)4.34億美元，同增300%。其中軟件平臺(tái)業(yè)務(wù)收入同增65.56%，達(dá)到8.35億

美元，主要得益于AI驅(qū)動(dòng)的Axon引擎2.0的持續(xù)優(yōu)化，顯著提升了廣告投放效率。此

外，公司正加速開拓電子商務(wù)領(lǐng)域，預(yù)計(jì)將為未來業(yè)績提供新的增長點(diǎn)。AI大模型技

術(shù)的應(yīng)用不僅幫助提高了廣告投放的效率，還拓展了電商和聯(lián)網(wǎng)電視等新興市場(chǎng)的

機(jī)會(huì)，推動(dòng)了整體業(yè)務(wù)的增長和盈利能力的提升。圖

33：Applovin分業(yè)務(wù)營收和營收增速數(shù)據(jù)來源：Bloomberg，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心Google通過AI大模型賦能廣告制作與報(bào)價(jià)各環(huán)節(jié)，提升廣告效果。在搜索、Pmax、

Demand

Gen和Retail等產(chǎn)品中，谷歌通過AI簡化工作流程，增強(qiáng)創(chuàng)意資產(chǎn)制作，提

升用戶體驗(yàn)。例如，在Retail產(chǎn)品中，廣告制作環(huán)節(jié)，ProductStudio

Al幫助客戶創(chuàng)造

更具吸引力的廣告素材和購物體驗(yàn)；

廣告報(bào)價(jià)環(huán)節(jié)，相關(guān)AI工具使得廣告客戶平均單位：百萬美元系統(tǒng)可以自動(dòng)生成多樣化的廣告素材，并根據(jù)廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，從而持續(xù)提

升廣告效果。圖

32：2022-2023年SparkLabs利用生成式AI創(chuàng)作的廣告創(chuàng)意250%200%150%100%50%0%-50% Software

PlatformApps

Software

PlatformYoYAppsYoY14001200100080060040020002023

Q22023

Q32023

Q42024

Q12024

Q22024

Q32022

Q12022

Q22022

Q32022

Q42023

Q1數(shù)據(jù)來源：百度營銷官微，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AI大模型在廣告投放領(lǐng)域的快速落地，核心原因在于其高投入產(chǎn)出比。AI工具在內(nèi)

容生成、廣告投放和用戶轉(zhuǎn)化等環(huán)節(jié)，通過點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等具體指標(biāo)直接展現(xiàn)效

果，使得廣告主清晰看到顯著的商業(yè)回報(bào)。此外，AI技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)廣告表現(xiàn)，持

續(xù)優(yōu)化投放策略，幫助廣告主實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出比最大化。數(shù)據(jù)來源：谷歌官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心國內(nèi)平臺(tái)方面，根據(jù)快手投資者日披露，快手AIGC視頻的客戶滲透率達(dá)到24%，日

均生成10萬+廣告素材，商業(yè)化單月流水超千萬，說明AI營銷的實(shí)際效果已逐步被市

場(chǎng)驗(yàn)證。而百度上線的AI營銷平臺(tái)“輕舸”，可以全面提升廣告制作和投放的效率與

效果，每天服務(wù)1.4萬客戶，其中智能投放產(chǎn)品AI

MAX平均轉(zhuǎn)化率提升7.2%。Ads360中，利用生成工具創(chuàng)建高質(zhì)量圖像，有望為搜索和Pmax產(chǎn)品提高14%以上

的轉(zhuǎn)化率，提升廣告效果。圖

34：谷歌利用生成式AI簡化廣告制作圖

35：百度營銷平臺(tái)輕舸助力效率＋效果雙重提升數(shù)據(jù)來源：各公司官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心（二）

AI+CRM：重塑客戶管理流程，從成本中心到價(jià)值創(chuàng)造AI大模型正在逐步改變CRM工具的功能和應(yīng)用方式。通過集成AI大模型技術(shù)，客戶

關(guān)系管理（CRM）軟件能夠提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析、個(gè)性化客戶服務(wù)、自動(dòng)化任務(wù)

處理等，幫助企業(yè)更智能高效地管理客戶關(guān)系。例如，在銷售場(chǎng)景中，AI大模型可以分析客戶的歷史行為、購買記錄、互動(dòng)記錄等，為客戶提供個(gè)性化的推薦和溝通策

略，從而提高其參與度和轉(zhuǎn)化率；在客服場(chǎng)景中，大模型可以更好地理解用戶的復(fù)

雜表達(dá)，生成更自然擬人的回復(fù)，同時(shí)能夠提供24/7全天候支持，自動(dòng)回答常見問

題，有效提升用戶體驗(yàn)。圖

36：AI大模型賦能銷售流程地區(qū)公司股票代碼產(chǎn)品國內(nèi)字節(jié)跳動(dòng)/巨量引擎快手01024.HK磁力引擎百度BIDU輕舸易點(diǎn)天下301171.SZzMaticoo國外AppLovinAPPAXON2.0AdobeADBEAdobeGenStudioGoogleGOOGLPerformanceMaxMetaMETAMetaAdvantageInfluencity/Influencity數(shù)據(jù)來源：SAPPHIRE，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心表

7：

國內(nèi)外AI廣告營銷工具梳理數(shù)據(jù)來源：沙丘社區(qū)《2024

中國“大模型+智能客服”最佳實(shí)踐案例

TOP10》，

廣發(fā)證券發(fā)

展研究中心2024年10月，Salesforce推出AI

Agent平臺(tái)Agentforce。Agentforce超越了傳統(tǒng)的

ChatBot和Copilot功能，允許企業(yè)構(gòu)建與部署AI

Agent，通過數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則、預(yù)建

自動(dòng)化或來自其他系統(tǒng)的API

調(diào)用信號(hào)的變化來執(zhí)行工作。Agentforce能通過可視

化的配置工具輕松定制，開箱即用，

無需復(fù)雜設(shè)置或開發(fā)。企業(yè)無需從零搭建AI模

型，可靈活支持24/7客戶支持、銷售流程優(yōu)化和營銷活動(dòng)提升等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以及醫(yī)

療、金融、制造等行業(yè)的特定需求。Agentforce持續(xù)推廣與落地。

在Agentforce正式上線后的3天內(nèi)，便構(gòu)建了超過

10000個(gè)Agent；FY25Q3，Salesforce拓展勢(shì)頭強(qiáng)勁，共簽署了2000多筆AI交易（其

中超過200個(gè)Agentforce交易），而AI相關(guān)訂單中，

超過100萬美元的大額訂單同增

兩倍。為了滿足未來業(yè)務(wù)需求，計(jì)劃在未來招聘1000至2000名銷售人員。目前

OpenTable

、

Saks

和Wiley

公司在內(nèi)的一些主要客戶已經(jīng)部署了Agentforce

。

Salesforce計(jì)劃在未來數(shù)月內(nèi)推出更多適配不同領(lǐng)域和角色的Agentforce

Agent，進(jìn)

一步拓寬Agentforce的行業(yè)適用性和場(chǎng)景覆蓋度，希望在未來2年為企業(yè)構(gòu)建10億個(gè)

AI

agents。圖

38：Agentforce助力企業(yè)在各種行業(yè)和場(chǎng)景中快速構(gòu)建和部署AI

Agent數(shù)據(jù)來源：Salesforce官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖

37：AI大模型賦能智能客服流程數(shù)據(jù)來源：公司官網(wǎng)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心AI+CRM正在由傳統(tǒng)的成本中心向價(jià)值創(chuàng)造方向轉(zhuǎn)變。在商業(yè)化方面，越來越多的

AI+CRM產(chǎn)品提供商采用更為靈活的定價(jià)方式，例如按效果、按使用量或按需求定制

收費(fèi)，讓客戶能夠更清晰地衡量投入與回報(bào)。例如，Intercom采用按問題解決收費(fèi)的

方式，每次成功解決客戶問題收費(fèi)0.99美元；而Zendesk則提供按需付費(fèi)和預(yù)付費(fèi)折

扣兩種靈活方案，客戶可以根據(jù)實(shí)際需求選擇；Salesforce

Agentforce每次對(duì)話則收

取2美金，并為高頻使用的客戶提供標(biāo)準(zhǔn)量級(jí)折扣。這種“按量收費(fèi)”的模式使得企業(yè)只需為實(shí)際使用的服務(wù)付費(fèi)，而無需承擔(dān)固定訂

閱費(fèi)用，將收費(fèi)與客戶實(shí)際獲得的服務(wù)結(jié)果直接掛鉤，客戶僅為具體問題付費(fèi)，

付

費(fèi)更具針對(duì)性，同時(shí)更為注重AI為企業(yè)實(shí)際創(chuàng)造的價(jià)值。對(duì)于中小型企業(yè)或?qū)I技術(shù)

尚處于試用階段的企業(yè)，按量收費(fèi)則降低了投資風(fēng)險(xiǎn)。若企業(yè)未能達(dá)到預(yù)期的使用

量或需求發(fā)生變化，其成本也會(huì)隨之減少，進(jìn)一步鼓勵(lì)企業(yè)嘗試和快速采用AI+CRM

解決方案，從而推動(dòng)商業(yè)化進(jìn)程。HubSpot推出了Breeze

AI平臺(tái)和智能代理方案，通過AI大模型實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)建、客戶

數(shù)據(jù)分析和銷售支持的自動(dòng)化。HubSpot

Breeze

Copilot是一款A(yù)I驅(qū)動(dòng)的助手，利用