AI应用产业拐点已至

华语天空

先说结论：当下是AI应用产业基本面拐点初期，行情Beta已至，信息催化与基本面螺旋刺激兑现，2026年正是AI 应用Agent需求共识反扑的起点。

我们之前就提到过2026年是AI 应用Agent需求爆发的元年，主要得益于经过2025年全球基础大模型的不断升级迭代，当下基础大模型已经足够便宜、足够智能、足够靠谱、足够经济性，并且在未来还会进一步升级迭代，变的更智能、更便宜、更具备经济性，从而刺激更多的AI应用需求来提高各AI场景的产业商业价值。

AI大模型新年贺词排首，AI Agent元年来了？

新兴产业发展逻辑 = 新兴供给产物诞生 → 刺激尝试性需求 → 供给产物性能质变 → 尝试性需求成为需求共识 → 需求共识反扑 → 产业商业价值正式规模爆发

以谷歌Gemini Tokens使用量数据跟踪来直观反映（大模型进化历程不完全统计）：

在当下互联网时代，一个产业的 Beta 离不开广泛自媒体对新事物的规模曝光，从而刺激量化语料、机构投研词频、市场情绪热度等。我们也都能看到，目前 AI 应用的讨论越来越多，这种曝光不仅加速了技术概念的大众化渗透，更推动机构投研报告中对 AI应用产业链的提及频次攀升，量化模型捕捉到的市场关注度数据持续走高，进一步强化了产业 Beta 的向上动能。

AGI-Next峰会

昨天智谱 AI 发起的AGI-Next峰会内容非常硬核，在AI大模型一线从业的大佬们都给出了犀利且真实的观点。在机器之心公众号上，已经把各个大佬的发言内容进行了总结，这里只提两点。

1、Qwen 技术负责人林俊旸用“富”和“穷”来形容美国和中国的算力储备，硅谷拥有顶级的显卡储备，甚至在有些浪费地使用算力探索下一代范式；而中国团队往往是在资源受限的情况下，被逼出了极致的算法优化和工程落地能力。说明目前国内还是很缺算力的，正如我们之前所写，领导层需要在大模型发展与科技自主之间做出权衡。

2、 ToC 端体验提升趋于平缓，对普通用户而言模型能力升级多为 “无感”；ToB 端尤其是 Coding 场景已发生生产力革命，企业愿为高准确率模型支付溢价，强、弱模型分化将愈发明显。

这也在一定程度上解释了，当前 AI 大模型与应用，营收的大头都是B端客户贡献的，C 端用户规模大但付费率低、变现周期长，长期天花板更高。

而GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）就是目前一个典型的针对B端用户的闭环应用场景，也是目前非常火的一个AI应用方向。

GEO

GEO是在生成式AI普及背景下诞生的新学科，其核心逻辑与传统SEO有本质区别：

维度SEOGEO信息获取方式用户主动搜关键词，点击链接获取用户自然语言提问，AI 整合信源直接回答，无需跳转优化逻辑关键词匹配 + 页面权重，追求排名构建权威信源 + 严密逻辑 + 实时更新，满足 AI 信源评估商业价值覆盖全场景，含低价值日用品聚焦高客单价场景（法律、医疗、To B），转化价值高团队与成本依赖站外资源 / 页面优化，人力密集，毛利率 30%-40%技术 + 内容策略 + 行业专家，AI 自动化程度高，毛利率 60%-80%

商业化 AI 搜索（如 Perplexity、Bing Chat）多依托 RAG（检索增强生成）技术，GEO 优化需贯穿其检索、增强、生成三阶段：检索阶段需摒弃关键词堆砌，转向覆盖用户潜在意图的语义向量匹配，同时将内容结构化切分为独立完整的信息块，适配 AI 的抓取逻辑；增强阶段是 GEO 优化核心，需通过高信息密度的内容，在重排序模型基于语义相关性、权威性、时效性、信息密度的打分中脱颖而出，抢占进入大模型上下文窗口的有限名额；生成阶段则要依托包含可验证事实与规范引用标注的内容，契合大模型对抗幻觉、优先采纳权威信源的偏好，实现目标信息的有效植入。

对于AI应用，大家最担心就是是否会被大模型公司取代，那大模型公司是否会直接开展GEO业务？

目前来看，大模型公司不会直接开展 GEO 相关的信源分析、营销软文撰写等商业化服务。核心原因在于其需要避免 “既当裁判又当运动员” 的角色冲突，大模型的核心价值是为用户提供中立、可靠的信息回答，若直接参与 GEO 营销优化，会破坏用户对 AI 内容客观性的信任，影响自身平台的公信力。

从行业实践来看，大模型公司更倾向于通过搭建生态、提供技术接口或探索官方投流模式参与 GEO 产业链：一方面，它们会推出合规的技术工具（如百度的 GEO 工具链）、开放 API 接口，赋能第三方服务商开展优化业务，同时通过信源验证机制（多信源交叉验证、反查机制）保障内容中立性；另一方面，部分头部大模型厂商可能探索官方投流平台，允许广告主通过付费方式提升信息曝光优先级，类似传统搜索引擎的广告模式，但不会直接涉足具体的内容优化与代运营环节。

OpenAI目前正在考虑广告变现，广告主若希望提升排名，该需求由GEO服务商还是大模型公司满足？

广告主提升排名的需求将由大模型公司 + GEO 服务商协同满足，二者分工明确、边界清晰，核心是 “官方合规通道 + 内容优化落地” 的组合。大模型公司提供官方广告变现通道（如赞助推荐、侧边栏广告、商业意图触发广告等），负责制定排名规则、分配付费曝光名额、维护平台公信力，不直接做内容优化；同时通过 API 开放生态，支持服务商对接与数据监测，保障广告不干扰核心回答逻辑。

GEO 服务商承接广告主的落地执行，聚焦 RAG 全流程优化，检索阶段做语义向量适配与结构化内容分块，增强阶段提升内容信息密度与权威信源背书以适配重排序模型，生成阶段优化归因与引用标注减少幻觉，同时通过多平台适配、A/B 测试、效果归因形成闭环，让内容在官方规则内获得更高自然曝光与付费转化效率。

市场节奏判断

在产业Beta及级别高度确立情况下我们怎么去看待节奏呢？是先完全尊重基本面，还是短期更多尊重热度情绪资金面呢？我们是这样看的，当下是AI应用产业拐点初期，仍处于市场打主线标签阶段，短期事件催化热度最高的场景主线或更值得资金尊重权重的上修，待第二阶段共识基本面成长时再更多去提高基本面尊重权重比例。预期先看主线场景进一步走强，带动弹性场景支线爆发，概念估值上修到情绪高潮再走向基本面成长价值！

节奏判断时间轴：

1-3月（情绪资金场景）→ 3-9月（基本面成长预期）→ 9月—未来（成长价值抱团）

重点场景分类：

情绪资金场景：AI营销（GEO） ＆ AI for science

支线弱转强场景轮动溢价：AI陪伴、AI编程、AI医疗、AI办公等

基本面成长预期＆价值：AI工业应用 ＆ AI全栈式平台

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Token消耗1年翻12倍，相当于每天多出10亿个400页小说的数据量，这增速比我工资涨得还猛，AI应用爆发是迟早的事