AI 应用中期真正值得投的是什么？
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2025年官方年赛第一名是我的目标！ 目前排名20+
今天深度聊一下AI 应用！
最近和不少机构聊“AI 应用怎么投”，大家几乎有一个共同判断：真正能跑出盈利闭环的大模型应用，正在从 Demo 阶段走向规模化落地。这不是一句口号，而是产品形态、生态结构、算力消耗、用户行为都在同步变化。一个明显的信号，就是阿里正式把千问推向 C 端。这件事的意义并不是“又一个 AI 聊天 APP”，而是中国互联网的入口层级，又要重新洗一次牌。接下来这篇文章，我们讲清楚三件事：
1）哪些 AI 应用可以在未来 2–3 年真正形成商业价值？
2）为什么千问会被机构视为“AI 应用拐点”？
3）A 股里哪些公司，卡在了正确的生态节点？
模型卷两年、算力卷一年后，有一个变化正在发生：应用的真实使用场景开始出现指数级增长。以前你和 AI 对话，是闲聊。现在你会用 AI 让它写代码、做表格、写方案、汇总文档、自动跑任务。等一个底层变化：AI 已经从“工具”变成“任务执行者”。这会带来三个深刻变化：
① 用户时长和粘性被重新分配。AI 的使用频次快速提升，意味着：
• AI 可能成为手机里使用频率最高的 APP
• 它将取代传统搜索、电商入口、出行入口
• 入口商业价值将重新定价（广告、电商佣金、服务抽成）
换句话说：谁抓住入口，谁重新定义整个商业生态。
② 算力需求进入“应用驱动”阶段
以前是模型训练吃算力。未来是推理需求吃算力。推理和训练的区别在于：• 训练吃钱，但不是高频行为- 推理是用一次、算一次，是真“活水”收入千问上线一周，推理算力消耗已经超过过去一个月，这就是一般机构最看重的“高频确定性”。
③ 行业工作流正在被重新拆解和重建
办公、法务、医学、制造、金融、运营商……这些领域并不是“大模型能不能做”，而是：AI 能否接管“流程里最贵的那一段人力”。而现在，AI 在很多专业任务上的能力已经破圈：写代码、审合同、内容审核、数据录入、客服、运营脚本生成……每一个都是高频、刚需、可规模化。买方视角下，这种结构性的效率提升，是最稳定的盈利来源。
为什么现在机构普遍认为：千问是 AI 应用时代的第一个拐点？
原因有三：
第一，千问从工具变“AI 操作系统”，开始接管用户的生活场景
阿里不是在做一个 APP，而是在打造一个“AI 生活 OS”。千问计划在未来数月内接入：
• 高德地图（路线自动规划）
• 饿了么（自动点餐外卖）
• 淘宝（对话式购物）
• 天猫（智能匹配商品）
• 飞猪（订酒店订机票）
• 钉钉（办公工作流自动化）
• 支付宝（支付、健康场景）
一句话：千问成为“所有生活服务”的统一大脑。未来用户只需要一句话：“帮我安排北京一周商旅。”它会：
• 自动订酒店
• 自动买机票
• 自动生成行程文件
• 自动做费用预算
• 自动同步钉钉日程
这种体验相当于重构整个互联网服务链路。
第二，技术门槛是真实领先，而不是营销
Qwen3-Max 不是“国产替代”，而是全球性能前三。Airbnb CEO 公开表态：“Qwen 比 GPT 和 Claude 更快。”这意味着：
• C 端体验强
• B 端企业愿意迁移
• 生态扩展具备吸引力
模型能力越强，能承载的应用越多，生态越容易正循环。
第三，千问的商业化路径非常清晰：AI 直接接入交易链路
淘宝未来将进入“Agent 化购物”，这是电商十年来最大结构变化。原链路：搜索 → 对比 → 加购 → 下单。AI 链路：表达需求 → 自动过滤 → 自动购买每一个链路缩短，都意味着：
• 转化率提高
• 广告价值提升
• 阿里抽佣效率提升
• 商家自动化运营
• 用户不再跳出生态
机构最看重这一点：这是能直接“看到钱”的 AI 应用生态。
① 石基信息：AI 酒旅场景唯一占位者
酒店行业的核心系统是 PMS，全国高端酒店 70% 都用石基。当千问接入酒店预订场景后：用户一句话“帮我订明天上海虹桥附近 800 元以内的酒店”，千问 → 飞猪 → 石基 PMS 全链路打通。石基的优势是：
• 数据深
• 系统是行业“唯一基础设施”
• 与阿里合作多年
• 酒店是 AI 最容易改造的服务场景
这是一个能真实提业绩、提佣金的方向。
② 值得买：AI 购物的“商品知识库提供方”
AI 购物的本质是什么？是“理解商品、匹配需求”。而全国最全、最干净、最实时的商品数据库在哪里？在值得买。它的数据可直接供给千问购物 Agent：
• 商品历史价格
• 真用户评价
• 质量问题
• 对比维度
• 促销节奏
这是电商 AI 最稀缺的“知识图谱底座”。它的价值是从“媒体公司 → 数据资产公司”的跃迁。
③ 创业黑马：B 端智能体落地的最大渠道
AI 在 C 端靠入口，但在 B 端靠“交付能力”。创业黑马的三大核心价值：
• 拥有 50 万家中小企业客户
• 拥有覆盖 300 城市的服务网络
• 正在做企业级 AI 化的“改造工程”
千问未来 B 端能力释放（办公助手、企业助理、行业工具），创业黑马就是最天然的落地渠道。它不是 AI 技术公司，但它是 AI 服务分销网络。
④ 杭钢股份：千问推理算力最核心基础设施之一
杭钢和阿里云共建浙江算力中心，一期机柜几乎全部供千问推理使用。推理量越大，租用费用越高。推理量随应用爆发指数增长。
构一般最喜欢这一类公司，因为：
• 现金流强
• 业绩改善快
• 和阿里绑定深
• 不卷模型
• 不卷价格
属于组合里的“底仓型资产”。
⑤ 数据港：千问数据存储背后的主力 IDC
如果说杭钢是“实时算力节点”，数据港就是“数据资产仓库”。阿里云三分之一的 IDC 来自数据港，千问的数据增长会：
• 增加机柜需求
• 增加冷/热存储
• 提升机柜单价
• 提高利用率
IDC 是 AI 最稳的商业模式：机柜租出去的那一刻，钱就锁死了。这部分很关键，是中长期的路线图。
① 第一阶段（2025）：入口类应用最先爆发
• 千问
• 微信智能体
• 搜索智能体
• 内容助理
• 个人 AI 助手
为什么？入口层决定使用频次，而频次决定算力消耗，算力决定收入。
② 第二阶段（2026）：垂直行业 AI 大规模落地
重点行业：
• 医疗
• 法律
• 酒店
• 电商
• 制造
• 运营商
• 金融
特征是：行业 Know-how + 大模型能力 → 真实价值溢价。
③ 第三阶段（2027）：边缘 AI / 端侧 AI 走向商业化
手机、汽车、IoT 设备全面本地化部署模型。这块的受益者会是：
• 手机厂商
• 端侧 AI 芯片
• 板卡
• AI 操作系统
• 多模态应用
④ 全程穿越：AI 基建
IDC、算力、网络、安全、数据平台——这一类是全周期受益，组合里永远要放。
今天深度聊一下AI 应用！
最近和不少机构聊“AI 应用怎么投”，大家几乎有一个共同判断：真正能跑出盈利闭环的大模型应用，正在从 Demo 阶段走向规模化落地。这不是一句口号，而是产品形态、生态结构、算力消耗、用户行为都在同步变化。一个明显的信号，就是阿里正式把千问推向 C 端。这件事的意义并不是“又一个 AI 聊天 APP”，而是中国互联网的入口层级，又要重新洗一次牌。接下来这篇文章，我们讲清楚三件事：
1）哪些 AI 应用可以在未来 2–3 年真正形成商业价值？
2）为什么千问会被机构视为“AI 应用拐点”？
3）A 股里哪些公司，卡在了正确的生态节点？
模型卷两年、算力卷一年后，有一个变化正在发生：应用的真实使用场景开始出现指数级增长。以前你和 AI 对话，是闲聊。现在你会用 AI 让它写代码、做表格、写方案、汇总文档、自动跑任务。等一个底层变化：AI 已经从“工具”变成“任务执行者”。这会带来三个深刻变化：
① 用户时长和粘性被重新分配。AI 的使用频次快速提升，意味着：
• AI 可能成为手机里使用频率最高的 APP
• 它将取代传统搜索、电商入口、出行入口
• 入口商业价值将重新定价（广告、电商佣金、服务抽成）
换句话说：谁抓住入口，谁重新定义整个商业生态。
② 算力需求进入“应用驱动”阶段
以前是模型训练吃算力。未来是推理需求吃算力。推理和训练的区别在于：• 训练吃钱，但不是高频行为- 推理是用一次、算一次，是真“活水”收入千问上线一周，推理算力消耗已经超过过去一个月，这就是一般机构最看重的“高频确定性”。
③ 行业工作流正在被重新拆解和重建
办公、法务、医学、制造、金融、运营商……这些领域并不是“大模型能不能做”，而是：AI 能否接管“流程里最贵的那一段人力”。而现在，AI 在很多专业任务上的能力已经破圈：写代码、审合同、内容审核、数据录入、客服、运营脚本生成……每一个都是高频、刚需、可规模化。买方视角下，这种结构性的效率提升，是最稳定的盈利来源。
为什么现在机构普遍认为：千问是 AI 应用时代的第一个拐点？
原因有三：
第一，千问从工具变“AI 操作系统”，开始接管用户的生活场景
阿里不是在做一个 APP，而是在打造一个“AI 生活 OS”。千问计划在未来数月内接入：
• 高德地图（路线自动规划）
• 饿了么（自动点餐外卖）
• 淘宝（对话式购物）
• 天猫（智能匹配商品）
• 飞猪（订酒店订机票）
• 钉钉（办公工作流自动化）
• 支付宝（支付、健康场景）
一句话：千问成为“所有生活服务”的统一大脑。未来用户只需要一句话：“帮我安排北京一周商旅。”它会：
• 自动订酒店
• 自动买机票
• 自动生成行程文件
• 自动做费用预算
• 自动同步钉钉日程
这种体验相当于重构整个互联网服务链路。
第二，技术门槛是真实领先，而不是营销
Qwen3-Max 不是“国产替代”，而是全球性能前三。Airbnb CEO 公开表态：“Qwen 比 GPT 和 Claude 更快。”这意味着：
• C 端体验强
• B 端企业愿意迁移
• 生态扩展具备吸引力
模型能力越强，能承载的应用越多，生态越容易正循环。
第三，千问的商业化路径非常清晰：AI 直接接入交易链路
淘宝未来将进入“Agent 化购物”，这是电商十年来最大结构变化。原链路：搜索 → 对比 → 加购 → 下单。AI 链路：表达需求 → 自动过滤 → 自动购买每一个链路缩短，都意味着：
• 转化率提高
• 广告价值提升
• 阿里抽佣效率提升
• 商家自动化运营
• 用户不再跳出生态
机构最看重这一点：这是能直接“看到钱”的 AI 应用生态。
① 石基信息：AI 酒旅场景唯一占位者
酒店行业的核心系统是 PMS，全国高端酒店 70% 都用石基。当千问接入酒店预订场景后：用户一句话“帮我订明天上海虹桥附近 800 元以内的酒店”，千问 → 飞猪 → 石基 PMS 全链路打通。石基的优势是：
• 数据深
• 系统是行业“唯一基础设施”
• 与阿里合作多年
• 酒店是 AI 最容易改造的服务场景
这是一个能真实提业绩、提佣金的方向。
② 值得买：AI 购物的“商品知识库提供方”
AI 购物的本质是什么？是“理解商品、匹配需求”。而全国最全、最干净、最实时的商品数据库在哪里？在值得买。它的数据可直接供给千问购物 Agent：
• 商品历史价格
• 真用户评价
• 质量问题
• 对比维度
• 促销节奏
这是电商 AI 最稀缺的“知识图谱底座”。它的价值是从“媒体公司 → 数据资产公司”的跃迁。
③ 创业黑马：B 端智能体落地的最大渠道
AI 在 C 端靠入口，但在 B 端靠“交付能力”。创业黑马的三大核心价值：
• 拥有 50 万家中小企业客户
• 拥有覆盖 300 城市的服务网络
• 正在做企业级 AI 化的“改造工程”
千问未来 B 端能力释放（办公助手、企业助理、行业工具），创业黑马就是最天然的落地渠道。它不是 AI 技术公司，但它是 AI 服务分销网络。
④ 杭钢股份：千问推理算力最核心基础设施之一
杭钢和阿里云共建浙江算力中心，一期机柜几乎全部供千问推理使用。推理量越大，租用费用越高。推理量随应用爆发指数增长。
构一般最喜欢这一类公司，因为：
• 现金流强
• 业绩改善快
• 和阿里绑定深
• 不卷模型
• 不卷价格
属于组合里的“底仓型资产”。
⑤ 数据港：千问数据存储背后的主力 IDC
如果说杭钢是“实时算力节点”，数据港就是“数据资产仓库”。阿里云三分之一的 IDC 来自数据港，千问的数据增长会：
• 增加机柜需求
• 增加冷/热存储
• 提升机柜单价
• 提高利用率
IDC 是 AI 最稳的商业模式：机柜租出去的那一刻，钱就锁死了。这部分很关键，是中长期的路线图。
① 第一阶段（2025）：入口类应用最先爆发
• 千问
• 微信智能体
• 搜索智能体
• 内容助理
• 个人 AI 助手
为什么？入口层决定使用频次，而频次决定算力消耗，算力决定收入。
② 第二阶段（2026）：垂直行业 AI 大规模落地
重点行业：
• 医疗
• 法律
• 酒店
• 电商
• 制造
• 运营商
• 金融
特征是：行业 Know-how + 大模型能力 → 真实价值溢价。
③ 第三阶段（2027）：边缘 AI / 端侧 AI 走向商业化
手机、汽车、IoT 设备全面本地化部署模型。这块的受益者会是：
• 手机厂商
• 端侧 AI 芯片
• 板卡
• AI 操作系统
• 多模态应用
④ 全程穿越：AI 基建
IDC、算力、网络、安全、数据平台——这一类是全周期受益，组合里永远要放。
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