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      AI中國|技術迭代+商業落地,AI多模態及AI應用將走向何方?

      2025-08-31 07:00:00來源:中國基金報
      責任編輯:第一黃金網
      摘要
      AI創變,智見未來。近日,中國基金報邀請AIGC軟件A股上市公司萬興科技(300624.SZ)董事長吳太兵、財通證券計算

      AI創變,智見未來。近日,中國基金報邀請AIGC軟件A股上市公司萬興科技(300624.SZ)董事長吳太兵、財通證券計算機首席分析師楊燁先生,共同探討AI大模型及AI應用的最新動向。

      以下為文字實錄:

      中國基金報:近期大模型的進展一日千里,你怎么看待模型變化帶來的產業和投資機會,從投資視角會傾向選擇什么樣的公司?

      楊燁:近期大模型的快速迭代,不僅僅是算法能力的提升,更像是一次“算力—數據—應用”全鏈條的升級浪潮。

      從產業層面影響來看,首先是算力需求持續攀升。模型參數量和推理復雜度的增加,Scaling Law持續演繹,使得高性能GPU、液冷散熱、電源、光模塊、PCB等相關AI基礎設施需求長期向上,近期海外科技巨頭都提升了資本開支預期就是很強的驗證。

      其次是應用端加速落地。大模型能力越強,通用性越好,企業內部業務自動化、智能化的成本下降,催生出新一輪的SaaS、垂直行業AI應用和智能硬件需求。

      最后是生態競爭加劇。頭部模型廠商正在形成平臺化能力,并向上下游延伸,未來可能造成產業集中度提升。小廠如果沒有差異化定位、沒有垂直場景的理解,很容易被淘汰。

      從投資視角來看,重點關注具備“護城河+成長性”的標的,主要集中在前面提到的基礎設施環節和垂直應用領域。

      中國基金報:全球AI大模型競爭日益激烈,萬興科技作為軟件出海的標桿公司,也在發力大模型業務。您如何看待天幕大模型研發對公司的戰略價值?為此公司做了哪些探索?

      吳太兵:我們在二十二年的發展過程中,始終堅持全球化的策略、堅持用創意軟件為創作者賦能。創意軟件的特點是產品多、應用場景復雜,但是每一個場景的市場空間都比較有限。對于用戶來講,我們怎么樣能夠實現不同場景產品的快速應用、快速解決用戶訴求更為重要。所以我們通過把用戶需求的復雜性“包裝”成為我們的一個產品,通過模板、素材資源庫的方式去大幅降低用戶的使用門檻。

      長期以來,在該模式下我們亦取得了一定成果。然而,近年來,尤其是OpenAI發布ChatGPT之后,以生成式AI為代表的人工智能在全球范圍內迅速發展,給整個產業帶來了巨大沖擊。但在我看來,更多的是一種機遇。

      以ChatGPT為代表的文本大模型確實能夠滿足文本方面的諸多需求。然而,在多模態領域,尤其是圖片和視頻生成方面,其存在先天性不足問題。基于這一背景,結合自身用戶的市場需求以及我們在一線市場的切實感受,同時參考一系列以視頻為代表的創意軟件用戶的實際反饋,我們于2024年初正式發布了萬興天幕1.0這一音視頻多媒體大模型。該模型發布后,在當時確實獲得了一定程度的關注。

      然而,我們很快察覺到,相較于文本大模型,視頻大模型的數據量更為龐大,對算力的要求更高,技術門檻也相對更難跨越。因此,結合我們自身的財務要求以及對行業發展節奏的把控,我們在天幕大模型1.0至2.0這個區間內,適度放緩了推進節奏。

      直至今年,在視頻大模型領域,國內的一些大廠以及部分創業公司所研發的視頻大模型已逐步趨于成熟。在此背景下,我們積極將天幕音視頻多媒體大模型升級至2.0版本,并且與華為展開了合作;也正是由于此次合作,我們的模型發布后,目前在質量、推理速度、可控性、運鏡等各項指標方面,在行業內均處于領先地位。模型集成到我們的產品后,用戶反饋十分積極正面。

      中國基金報:很多人都在談“AI賦能千行百業”,如何理解這句話?從C端個人創作者到B端企業客戶,天幕如何滿足不同層級用戶的需求?

      吳太兵:萬興科技的定位是新生代數字創意的賦能者。坦率而言,在數字創意領域,無論是B端還是C端,最終的執行者都是創作者,即設計師們承擔著最后的創作任務。因此,從這一角度來看,只要產品能夠切實解決創作者面臨的問題,便是在滿足市場的真實需求。至于最終采用To B還是To C的模式,這僅僅是營銷方式、價格策略以及服務差異化的體現。當然,我們也確實注意到,除普通終端消費者外,部分企業也會基于萬興天幕大模型開展開發工作。

      對于萬興天幕產品,我們將其分為三個層面。第一個層面是萬興天幕AI。它是一款手機App,集成了萬興天幕的大部分能力,更適配手機使用場景,如屏幕尺寸較小、主體比例為16:9等,使用戶在移動辦公過程中能夠實現創意構想。

      第二類用戶為中度至重度創作者,這類用戶雖也有手機端使用需求,但更多時間會在桌面端進行辦公。為此,我們推出了萬興天幕創作廣場,其屏幕更大、操控更便捷,且以橫屏為主,還集成了更強的二次編輯能力,確保用戶能夠在創作廣場一站式完成從創意構思到視頻成品的全過程。

      第三類用戶是希望將本公司能力融入其產品或解決方案的群體。針對此類需求,我們推出了萬興天幕創作引擎,提供支持MCP協議的API服務,用戶可像調用其他第三方視頻系統能力一樣,調用萬興天幕2.0的相關能力。

      中國基金報:模型即產品現在成為一種產業趨勢,也給軟件服務的市場空間帶來了新的增量,如何看待大模型給B端和C端帶來空間和估值貢獻?

      楊燁:大模型“產品化”對B端和C端都是影響深遠的,不僅打開了原有業務的天花板,也進一步改變了軟件行業的估值模式。

      對B端而言,首先是工具到平臺的演進。大模型讓企業軟件從單一功能工具演變為智能化平臺,能夠自主完成數據分析、業務預測、內容生成、流程自動化等任務。這種產品形態的變化提高了客戶的切換成本和生命周期價值(LTV),使得廠商可以通過訂閱、按調用量計費等方式顯著提升ARR。

      其次是拓展新的商業場景。大模型的能力提升和邊際成本的下降,使得過去一些無法實現或者ROI不經濟場景的商業化變為可能,成為AI企業新的收入來源,成長天花板打開。

      最后是提振估值體系。大模型帶來的收入更具有持續性,可能在企業經營端逐步體現為更高的留存率、續費率等,對估值體系是中長期的提振。

      而對于C端而言,大模型帶來了新的內容和交互形態,讓AI創作、AI助理等具備了可規模化分發的能力。一部分工具的生產力工具屬性以及多模態交互的融合,又天然提升了用戶的付費意愿和ARPU。而能夠在C端打造爆款應用的公司,往往都會被市場給予極強的估值溢價,形成“資本市場敘事和經營數據”的雙輪驅動。

      如果一家公司的產品既能在B端矩陣化、場景化賦能提升企業黏性,又能在C端演繹快速傳播和強經營數據共振,那資本市場往往會給予更高的溢價。

      中國基金報:最近GPT-5引起行業高度關注,萬興科技也一直在應用國內外廣泛的大模型,請問吳總怎么看待全球大模型的最新技術進展?會對國內廠商帶來怎樣的壓力與機會?

      吳太兵:對于GPT-5,我們更為關注的是聚焦于行業本身,探索技術的上限究竟還有多高。

      ChatGPT發布至今,每一次迭代雖有變化,但這些變化也在變小。我認為,這可能源于以下幾個方面的原因:其一,算法本身的升級空間有限。曾有傳言稱,全球真正能夠對該模型進行優化的人員可能不超過1000人。這意味著,實現模型的升級并不需要大量的人力,其自身的優化空間正逐漸縮小。其二,從互聯網獲取的數據量已達極限。其三,算力方面,像DeepSeek這樣的大模型的出現,使得傳統文本大模型在訓練和推理過程中的算力消耗優化空間已達極致。

      因此,當算法趨近于天花板,數據近乎窮盡,且無論是訓練還是推理的算力消耗都已見底時,大模型是否還能實現巨大的質的飛躍,確實值得我們深思。

      對于萬興科技而言,我們也很關注GPT-5的發布。除了探尋行業的上限,我們也在思考文本大模型之外,多模態大模型的發展前景。相對而言,多模態大模型的發展空間更為廣闊。一方面,算力消耗量巨大,這是因為其所需處理的數據量將愈發龐大;另一方面,應用場景更為豐富。

      基于對行業的這一洞察,萬興科技提出了“雙模驅動”的策略。所謂“雙模驅動”,一方面,我們秉持開放的態度,與行業內主流大模型開展合作。只要對方有值得借鑒之處,我們都會將其融入各個產品中,以確保產品的競爭優勢,為用戶提供最佳體驗,讓用戶在我們的產品中能夠享受到各大模型的最優能力。

      另一方面,我們積極推進萬興天幕音視頻多媒體大模型的發展,從1.0到2.0版本不斷迭代。我們對萬興天幕的定位是:鑒于行業遲早會進入天花板階段,屆時成本和性價比將成為關注焦點,我們期望通過萬興天幕2.0實現高性價比的服務和解決方案。

      我相信,這種定位既能讓萬興科技充分整合各個成熟大模型的優勢,讓用戶獲得優質體驗,又能通過自身的萬興天幕大模型,快速實現低成本且具備強大能力的模型應用。這是萬興科技的選擇,也是我們在ChatGPT發布后,對大模型領域技術的思考與布局。

      中國基金報:從資本角度如何看待GPT5的能力提升點和背后價值?

      楊燁:我比較同意剛剛吳總的說法。這次GPT-5的發布帶來的能力提升,可以理解為“潤物細無聲”。在一部分benchmark上看到了一定程度的提升,理解和推理能力進一步強化,幻覺也得到了進一步的控制。但是這次的能力提升顯然難以理解為“跨越式、飛躍式”(比如和2年前GPT-3到GPT-4的變化相比),尤其是在市場期待的多模態方面。

      當然,大模型的發展也逐步從擴大參數量到提升長鏈條推理能力、提升響應速度、減少推理成本,提升垂直行業的理解,強化Agent的綜合能力上,技術曲線進入“穩態爬坡”階段。未來我們也期待大模型在多模態、多Agent協作上的進一步完善和突破。

      中國基金報:在AI應用層競爭中,萬興科技構建產品矩陣的策略如何具體落地?

      吳太兵:數字創意軟件領域,我始終秉持一個觀點,即該領域產品數量眾多但單產品規模不大,且迭代速度較快。當下創業項目數量繁多,我每天也會收到很多BP。然而,究竟有多少能夠憑借單一產品成就一家上市公司,進而成為營收達十億、百億元規模的企業,我認為存在一定難度。

      基于此,我們毅然選擇了矩陣化產品策略。我們致力于讓單品在行業內躋身前三,更期望萬興科技有更多單品在各個細分市場實現位列前三的目標。公司成立伊始,我們便提出“平臺+創業者”的模式,將萬興科技過去二十多年積累的技術優勢、營銷優勢、管理優勢、平臺優勢以及資金優勢,賦能新一代創業者,尤其是AI創業者,使其能在萬興科技的AIGC賽道上,結合自身洞察,開發其看好的產品。同時,借助我們原有的用戶群體、渠道資源以及后端技術,特別是大模型能力,助力產品快速上線并實現商業成功。

      中國基金報:了解到萬興科技近期發布了“萬興超媒Agent”,也是公司首次將多模態能力全面整合進智能體產品,如何看待智能體的未來?

      吳太兵:過往我們常提及原生應用,在移動互聯網時代,原生應用即為App。那么,AI時代的原生應用是什么?我認為應當是Agent,因其從根本上改變了我們以往的交互方式。

      基于這一洞察,我們在傳統產品之外,投入大量精力打造了“萬興超媒Agent”。這是一款完全通過對話對音視頻、圖片進行處理的產品,它既能生成通用型視頻,也能生成如電子書等各垂類場景的視頻。從我們的實測效果來看,表現不錯。我堅信,未來我們拍攝的視頻仍會存在,且數量會有所增加,但基于AI生成的視頻,將日益成為未來視頻創作的主流。

      因此,我們會堅定不移地加大對Agent這一AI時代原生應用的投入。我相信,在不久的將來,這款產品有望為萬興科技贏得更廣泛的市場認可,以及吸引更多的用戶群體。

      中國基金報:“AI加速創意平權”引發了廣泛的討論,您對此有何見解?

      吳太兵:在我看來,隨著AI的不斷發展、AIGC軟件的快速迭代、大模型能力的日益增強以及Agent的大量涌現,圖片處理、視頻處理、視頻創作、廣告片制作等一系列能力將成為所有人應具備的基礎能力。

      截至目前,全球視頻領域真正的專業用戶不足5000萬,而后續還有近10億“準專業用戶”正在加入;此外,近40億普通消費者也正借助創意工具提升自身能力。這些群體的快速成長,為萬興科技和AIGC行業帶來了發展機遇。

      因此,從技術層面來看,“創意平權”具有可行性;從商業層面分析,其蘊含著巨大潛力。萬興科技將深耕這一市場,充分發揮大模型和AI的能力,確保普通用戶能夠像專業用戶一樣,成為設計師、創作者,成為各單位、各企業中開展創意工作的核心力量,相信這一發展機遇值得期待。

      中國基金報:今年7月以來,AI應用板塊展現了不錯的行情表現,這一輪AI應用廠商價值重估背后的邏輯是什么?

      楊燁:這一輪AI應用廠商的估值重估,本質上是資本市場對“從技術熱潮到商業兌現”階段轉換的反應。在當前大模型依然具有一定幻覺的情況下,部分對幻覺相對敏感度更低的應用領域(如營銷、Coding、客服、圖文視頻生成、設計輔助等)已經出現了清晰的商業化案例逐步落地。相關上市公司二季度景氣度有明顯的邊際變化,疊加這類場景往往具有明顯的生產力工具屬性,可能帶來市場參與者的“囚徒博弈”困境,市場愿意用更低的風險折現率來定價這些公司。

      從投資上,短期需要密切關注相關公司的現金流改善、客戶增長或復制的邊際速度,中期關注相關公司能否在垂直場景建立數據壁壘甚至行業標準等,長期看相關的廠商能不能展現出平臺化能力和規模效應。

      中國基金報:萬興科技如何更好地推動AI產品走向商業化?

      吳太兵:我認為產品商業化的最佳方式并非唯技術論,而是要在技術、市場和用戶之間建立起極為緊密的聯系。我們更關注產品創新給用戶帶來的實際體驗以及對用戶實際效率的提升,并以此為前提推動技術投入與技術創新。通過用戶共創提升產品功能才最具競爭力。

      凡是僅就技術本身探討技術,在我看來,都有可能陷入技術陷阱。尤其是在當下,以大模型為代表的生成式AI技術發展迅猛,無論是算力、數據,還是推理和訓練的優化,速度都非常快。若始終停留在技術的舒適區,反而可能很快被市場淘汰。

      所以,未來我們仍會著重強調市場、產品與技術聯動的基因,緊緊把握當下市場需求的熱點與痛點,以此帶動后端(包括我們的合作伙伴)快速迭代。唯有如此,方能實現真正的共贏,即用戶與我們共贏、我們與產業共贏,進而使整個行業步入真正的良性發展階段。

      中國基金報:從投資的角度,如何看待AI應用廠商商業化的未來路徑?

      楊燁:關于AI應用的商業化落地路徑,還是我們前面提到的,在一些對幻覺相對不敏感的場景更容易先行落地,同時隨著大模型能力天花板的不斷突破以及對垂直行業的理解,逐步解鎖新的領域。而在落地的過程中,具有成本優勢的公司也會脫穎而出。初期通過延長免費試用周期、增加調用額度,從而吸引更多用戶。更低的成本也意味著應用可以嘗試更復雜的交互、更長的上下文、更豐富的多模態內容,反過來會提高用戶黏性,并催生新的付費點。

      中國基金報:作為一家以技術驅動為核心的創意軟件企業,您認為企業如何借力AI實現“提質增效”?萬興科技做了哪些內部嘗試?

      吳太兵:萬興科技長期深耕數字創意軟件領域,我們的優勢在于對用戶和行業有深入的了解,且具備一定的行業技術洞察能力。然而,與當下所有企業一樣,萬興科技在以生成式AI為代表的這一輪AI浪潮面前,同樣是新手。自這一輪AI浪潮來襲,萬興科技在公司內部做出了重大變革。

      其一,公司全面推行工作AI化。其二,公司投入巨額資金引入各類AI工具,并舉辦AI相關創意大賽。其三,公司鼓勵全體員工使用具備AI能力的產品。通過營造AI意識與氛圍、提供工具賦能,公司內部形成了濃厚的AI氛圍。

      中國基金報:在您看來,運用AI對內部經營提質增效是不是一個必然趨勢,會不會成為未來資本投資標的的一個考核要求?

      楊燁:我們認為通過AI提升公司的運營效率已經從可選項變為了必選項。

      從近期產業比較熱的話題AI Coding就能看到,程序員的工作效率正在被以Cursor為代表的AI Coding工具大幅提升,甚至是替代。而隨著AI能力的持續提升,其也將會在財務分析、供應鏈優化、研發設計等環節加快滲透。在充分競爭的市場環境下,內部經營效率的差異也會拉開公司與公司之間的差距,從而倒逼AI成為內部提效的必選項。

      我們認為AI不僅是外部產品創新的工具,更是內部經營提質增效的杠桿。預計未來市場可能會對“AI原生企業”或“AI滲透率較高的企業”給予更高的估值倍數,類似早年互聯網化轉型的溢價邏輯。

      中國基金報:您認為,中國AI企業在未來十年應如何把握技術與市場機遇,維持其在全球的競爭力?企業需在哪些方面發力方可最終達成全球領先地位?

      吳太兵:AI時代將對整個產業進行重構,產業的基礎架構、商業模式所需的資源與能力也將發生根本性的變化。

      中國擁有統一大市場,且中國提出的“一帶一路”倡議對眾多發展中國家產生外溢效應,這為我們帶來了巨大的市場空間。從初期來看,這或許是一個技術驅動型市場,技術領先者能夠獲得先發優勢;但從長遠來看,它終究是一個市場驅動型市場,只有擁有市場、用戶和應用場景的企業才有可能取得真正的商業成功。

      因此,我認為這一波AI發展浪潮對整個中國IT產業以及所有中國AI創業者而言,是一次極大的利好。我堅信,在未來可見的十年里,將會有一大批類似于當年騰訊、百度、阿里的企業在AI時代涌現。它們將借助國產的算力資源、數據以及應用場景的優勢,迅速擴大規模。

      與過去不同的是,未來的AI企業從誕生之初就具備全球化屬性。這些企業不僅會在中國取得成功,在廣闊的海外市場也將獲得成功。我相信,這些企業的崛起將帶動整個中國AI產業快速發展,極大地推動以中國為代表的AI產業參與者成為全球AI產業最重要的參與者之一。這是AI為我們這個行業、為我們這一代創業者帶來的巨大紅利。

      中國基金報:請預測一下未來中國AI企業在全球競爭中的優勢和地位,并為國內AI投資人在篩選具備長期發展潛力的企業時提供建議。

      楊燁:基于下面幾點,我們非常看好未來中國在全球AI產業中的地位。

      首先,場景豐富。中國的數字化消費市場和產業互聯網應用場景極為豐富,從電商、短視頻到智能制造、機器人等,都為AI落地提供了足夠豐富的土壤。

      其次,產業鏈完善。從芯片設計、服務器制造、液冷散熱,到軟件平臺與垂直應用,中國在供應鏈整合能力上全球領先,這意味著可以快速從模型研發走向規模化落地。

      最后,政策支持和人才密度高。我們的政策層面強調人工智能與實體經濟融合,并在基礎設施和試點應用上給予了支持,使企業能在試錯周期更短的環境中迭代。同時,中國AI人才密度較高,根據新華網數據,美國和中國的AI人才占全球57.7%。美國超過6.3萬名,中國近5.3萬名。此外,大家也可以在海外巨頭的核心研發團隊里看到不少華人的身影。

      未來在選擇有長期價值的企業時,可以關注四個維度:第一是商業模式的擴展性。比如產品是否標準化、能否向全球市場擴張。第二是行業Know-how與壁壘,把模型能力和垂直行業緊密結合,打造新的護城河。第三是成本優勢。自研、深度優化模型或者通過軟硬協同降低推理成本。第四是強客戶黏性。一方面單個產品的深度超越對手,一方面矩陣化打造產品線,提升客戶黏性。

      能在以上四個維度上做得比較好的企業,都是長期非常有潛力的,有望成為AI時代的“弄潮兒”。

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