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大模型+应用产业进展

   日期:2026-01-07 07:44:03     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
大模型+应用产业进展

大模型+应用产业进展

全文摘要1、智谱与Minimax业务及数据拆解·Minimax的C端业务数据:Minimax本质是To C公司,拥有minimax agent、海螺AI、MinMax语音、星野、开放平台5个产品。其中星野(角色扮演聊天应用)占其2025年营收的35%,其付费率约0.95%,每付费用户一年产生的ARPPU值为5美金;不同产品的ARPU差异明显,MinMax语音(调API较多)为18美金,海螺AI为56美金,minimax agent为73美金。Minimax的营收由三部分构成:订阅及积分购买(占40%)、广告(占60%)。对比海外ChatGPT,其月活约8亿,年化收入130亿美金,C端付费率约2.7%,而Minimax星野的付费率仅0.95%,有较大提升空间。·智谱的B端业务数据:智谱是To B公司,80%-90%的营收来自私有化部署,2025年营收约4亿。对比OpenAI,其130亿美金年化收入中80%来自企业付费(约100亿美金),但因智谱未披露覆盖客户数量,无法直接计算B端ARPU值。·获客成本与毛利分析:Minimax的获客成本方面,2025年9月买量单价为0.02美金,2024年为0.01美金,2023年为0.02美金;每用户每年推理成本为0.16美金。若仅计算推理成本与平台佣金成本,其毛利为正(2025年毛利23.35%);但若加上业务推广成本(与推理成本基本相当,约3600万),则毛利为负。谷歌因自有算力(TPU),其IaaS租赁毛利率可达45%(GPU为25%),且MASS层API调用、C端获客成本均通过内部流量处理,整体账期正向,租赁、MASS、C端均能盈利。2、海内外大模型技术路径差异·DeepMind的MHC架构特点:DeepMind的MHC架构通过打破原有模型结构,增加宽度和多通道设计,以宽维度替代传统纵深结构,减少每一层信息传递的衰减。效果上,该架构可实现更快处理速度(如复杂问题处理时间从3秒缩短至1秒内)、更低计算成本(减少计算量)及更高准确率;而OpenAI采用纵深思维链路径,通过做多层级交互信息提升模型效果,但此路径已接近极限。·嵌套学习与技术探索:谷歌的嵌套学习路径是仿人类学习的技术路径,在Transformer架构下的Scanning训练法则应用后,当前大模型技术迭代速度变慢。各厂商均在尝试不同技术路径(如DeepMind的MHC、OpenAI的纵深等),但尚未有明确最优方案或产品能体现显著差异。·模型与硬件适配及成本:硬件精度呈现从FP16降至FP8再到FP4的趋势,FP4已成为常用推理精度;通过软件和工程优化可提升低精度下的准确性。推理成本方面,在新技术路线与硬件适配协同作用下可暴力下降,若付费率从千分之九提升至2.7%(如GPT的付费率),盈利将得到改善。此外,Token量增加的原因在于:原来应用团队为节省成本少用Token导致模型不够智能,而现在普遍相信Token越多越智能且成本会持续下降,因此应用团队放开使用Token,推动Token量增长。3、AI产业链受益环节排序·通用与垂类Agent优先级:某公司原从事网页模拟点击、信息收集分析的机器人自动化业务,后续叠加AI能力,形成由AI分析决策、机器自动化系统执行操作的模式;该模式可应用于企业复杂后台操作(更多实时纪要加微信:aileesir)系统的操作场景,能够显著减少人工需求——原本需10人完成的操作任务,现在仅需1人即可完成,此类针对具体业务场景的垂类Agent产品因能有效降本增效而具备较高价值。4、海外AI SaaS公司表现分析·头部SaaS公司AI收入数据:介绍了三家已拆分AI收入的海外头部SaaS公司及国内金蝶的AI收入情况:全球CRM领域巨头Salesforce,其AI年化收入达5.4亿,占自身年化400多亿收入的比例不到5%,且该收入达到预期的时间比公司计划提前多个季度;全球云端数据平台公司Snowflake,其Cortex AI助手年化收入超1亿,提前三个季度达成AI收入目标;全球工作流自动化巨头ServiceNow,AI年化收入5亿,明年收入指引10亿,收入占比同样较低。国内金蝶的AI收入占比与上述公司相近,约5%。·Shopify的增长原因分析:分析了Shopify的增长表现及原因,并对比Salesforce与OpenAI合作的影响:Shopify近期涨49%,冲进AI相关排名前十,是AI SaaS公司中持续创新高的企业,其与OpenAI合作时股价暴涨,原因在于Shopify是为中小店家提供电商平台的轻量化工具,客户流量入口在自身平台,ChatGPT无法分走其客户;而Salesforce2025年10月份与OpenAI深度合作后,OpenAI将其作为系统中的模块,导致Salesforce的平台优势弱化,流量接口转移至OpenAI侧,虽双方周活用户数突破8亿,但对Salesforce并非重大利好。Q&AQ: OpenAI旗下ChatGPT的C端付费率是否在3%出头、接近4%?A: 该付费率水平是基于推断得出的。

Q: 是否参照海外市场平均付费率进行相关预判?A: 不仅AI产品,其他互联网产品也适用该逻辑,当前付费率为1%,目标3%,行业基本处于该付费率水平。

Q: 全球国际榜前25名中未出现的智谱、星野等产品的情况如何?A: 智谱以B端私有化部署为主,未主力推动C端产品,C端产品的用户数据及反馈可帮助优化模型,但对公司业绩无显著影响。Minimax调整了投放增长策略,增长速度较之前放缓但整体表现正常。星野25年营收中,用户付费部分占40%,广告导流部分占60%,付费率约0.95%;未来随着模型能力提升,或推动付费率提升至3%左右。

Q: 大模型行业获客成本呈线性特征且收入与获客线性对应,业内通用获客成本的计算方式是怎样的?A: 以Min Max公布的数据为例,其用户规模最大的产品星野月活均值约1400万;业内通常以新增用户成本计算获客成本,涵盖销售成本与业务推广成本,但Min Max仅按销售成本计算;其AI原生产品的平均买量单价2023年为0.02美金、2024年为0.01美金、2025年9月前为0.02美金,而国内同类用户买量成本约10元人民币。

Q: Min Max旗下产品按平台佣金计算的两毛钱单价对应的具体含义是什么?A: 指新增用户的买量单价,以平台佣金成本计算,对应人民币不到两毛钱一个新增用户。

Q: 获客成本是否仅按新增用户计算而不考虑留存用户?A: 获客成本当前按新增用户计算,未考虑留存用户情况。可通过三个指标测算相关账期:一是买量的单价成本,二是每一个推理的成本,三是每一个用户贡献的价值。

Q: 按每个用户每年0.16美金的推理单价计算,结合两毛人民币乘以0.16美金再乘以7的换算,目前每个客户是否处于亏损状态,以及成本分摊的具体口径是什么?A: 若计算获客成本、推理成本及业务推广成本,整体成本较高;但仅计算推理成本与平台获客成本时,毛利为正。

Q: 仅计算推理成本时毛利为正,若包含业务推广费用等获客成本则毛利为负吗?A: 其招股书计算毛利时已包含用户推理成本及平台获客佣金,25年毛利为23.35%;但未包含用于获客的业务推广费用,该费用与推理成本金额相近,若将业务推广费用计入成本,毛利为负,若不计入则为正。

Q: 海外企业的获客成本目前是否有数据?界面作为自有平台,其获客成本是否为内部结算?A: 有品牌影响力的企业,其获客成本通常为1-2美金。

Q: GPT当前海外是否有提及获客成本的数据?因明年底才发布招股说明书,海外如何倒推其获客成本为1美金?A: 按行业常规情况及自身买量成本倒推得出。

Q: 如何看待DeepMind、MIHC及字节HC打破OpenAI纵深多层模型结构的做法?以及谷歌DeepMind嵌套学习技术路径的现状,目前几大技术路径是否除主流路径外已在工程层面分道扬镳?A: 近期模型能力进展放缓,行业开始尝试新方法。DeepMind等的新论文及Deepseek均从成本与效果两个维度开展研发——成本方面,Deepseek更关注以更低成本推进;效果方面,MGC逻辑可减少模型每层的信息衰减,有望带来更好效果。

Q: 换方下一代产品是否为V4,及若坚持MHC路径,卫视一代是否为小模型?A: 预期活性参数约5000亿,不会太小。

Q: 小模型对Deepseek是否有意义,其是否聚焦通用大模型?A: 模型采用MOE架构,数据处理层级及逻辑思维链均较短,但并发能力较强。

Q: 新方法最终体现的结果如何,包括准确率、用卡量、带宽需求的变化,及跨节点连接是否因思维链变短而减少?A: 新方法主要体现为成本降低,因计算量减少,在达到同样效果的情况下,成本更低且效果更好。

Q: Transformer架构下训练法则迭代变慢,O1等模型通过做深的路径已达极限,如何看待DeepMind提出的(更多实时纪要加微信:aileesir)、当前受追捧的嵌套学习及做宽的新方向?A: 本质是模型迭代面临上限时的路径探索,探索新方向具备合理性,但需通过新产品落地验证是否实现更低成本与更好效果;目前相关方法仍在测试阶段,尚无明确方案或产品体现实际差异,论文仅为理论层面,需结合实际效果判断。

Q: 大模型与硬件相辅相成的背景下,DeepMind适配华为国产卡,当前GPU卡常用精度从FP16降至FP4,通过软件及工程方式提升FP4精度下的准确性,且单卡算力、计算量级及价格均有变化;另外DeepMind V3通过混合精度降低成本,当前适配9150的FP4/FP8精度,未来V4是否会大幅降低成本?A: 成本应该会下降,但整体的量会增加。

Q: 下一代大模型更快、更便宜的背景下,大模型、Miners这类问题解决方案、配套低精度推理卡三者中,更看好哪一端及排序,原因涉及大模型获客成本刚性、推理成本随技术与适配卡优化下降、MILES类公司因token成本降低而增加使用以提升能力及收入、推理卡适配大模型提升效率降低成本?A: 从盈利模式及规模空间看,最看好C端类型的Miners这类问题解决方案,因其市场空间更大;第二是基于云厂商或官方提供的token消耗;第三是模型自主优化,现有模型能力已能满足多数应用需求,且模型厂商会通过榜单竞争持续提升能力。

Q: 通用MaaS与垂直行业MaaS相比,各有何优劣?A: 通用MaaS仅大厂具备布局能力,需依托场景、流量及用户基础;中小厂更适合切入垂直行业MaaS。通用MaaS可通过调用垂直行业MaaS的服务完成用户任务,实现能力聚合,如mini max通过垂直场景导流量贡献60%营收;此类模式下,通用型入口智能体规模更大、入口性更强,增长速度快于以往,例如阿里通过推出千问、夸克等C端产品聚合能力,推动通用型入口智能体快速增长。

Q: 海外已拆分AI收入的SaaS公司最新AI收入情况、所属行业及产品类型如何?A: 海外已拆分AI收入的SaaS公司包括三家:全球CRM领域巨头Salesforce,聚焦客户关系管理、客户开发、广告投放等场景,最新季度AI年化收入5.4亿美元,同比增速超200%,提前多个季度达成预期;全球云端数据平台公司Snowflake,提供原生跨云数据库,其Cortex AI助手最新季度AI年化收入超1亿美元,提前三个季度达成目标;全球工作流自动化巨头ServiceNow,基于IT管理、CRM、HR等领域内部流程自动化开发,AI年化收入5亿美元,明年收入指引10亿美元。目前这些公司AI收入占比均不到5%。

Q: 国内金蝶当前年化AI收入占年化收入的占比情况如何?A: 金蝶当前年化AI收入占年化收入的占比大致与赛富时处于同一水平。

Q: AI收入占公司总收入的比例是否约为5%?A: AI收入占公司总收入的比例约为5%。

Q: ServiceNow因工作流业务与大模型提供的客户服务存在重叠引发争议,而最初与欧鹏合作的ShopeeFi近期在AI榜排序中持续上涨,其近期情况如何?A: 目前尚未具体研究ShopeeFi近期在AI榜排序中持续上涨的原因。

Q: Shapify作为SaaS应用公司,为何仅其股价上涨而ServiceNow等公司股价下跌?A: Shapify股价上涨主要与其业务模式及收入模式相关。其为轻量化管控工具,编程仅占业务内容的小部分,提供与编码无关的解决方案,收入模式或与店家流水挂钩;而ServiceNow、Tableau Software等公司因代码封装模块功能被OpenAI替代,故股价下跌。Shapify的生(更多实时纪要加微信:aileesir)存模式未被AI技术取代,因此成为美国市场目前认可的SaaS应用公司。

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