近两年，生成式人工智能成为科技领域最具变革性的话题之一，从内容创作，到设计行业，再到制造业，模型能力日新月异，AI也渗透到了产业发展和日常生活的方方面面。
早期AI模型仅支持文本交互，生成的内容在准确性和适当性方面存在局限。如今，先进AI模型通过不断优化算法、增加训练数据量以及提升计算能力，能够生成更加逼真、连贯且富有创意的内容。并且，多模态模型的出现，使得AI能够同时处理和生成多种类型的数据，如文本与图像、音视频融合，进一步拓展了应用场景。
从2023年初对AI产业的狂热，到2023年底对资本开支持续性的怀疑，再到2024年看到AI对数据中心产业链的变革和AI应用落地的曙光，投资者对AI保持关注的同时，对AI的研究越来越深入，对AI的态度也越发理性。站在新一年的起点，对2025年AI产业投资机会进行梳理和展望，复刻、配套、自主三个关键词，或可以视为我国企业参与AI产业掘金的三条道路。
复刻：从模型到应用，从追赶到超越
模型：水平差距不断收窄
在生成式 AI 发展初期，模型研发主要由少数科技巨头主导。这些企业凭借强大的技术实力、丰富的数据资源和雄厚的资金支持，率先推出了具有影响力的生成式 AI 模型，如GPT系列模型、BERT模型等。
2025年，国内已经有三股势力崛起，其模型能力与世界先进水平的差距不断缩小，且国内大模型产品已经养成一批忠实用户。截至2024年底，豆包、文心一言、Kimi的月活用户数量已将破千万。AI大模型逐渐渗透到人们日常生活和工作中，在人机交互、搜索、图文创作方面带来更便捷的体验。
DeepSeek等国内模型在面临美国出口限制的情况下取得突破，证明了即使在资源受限的条件下，通过创新也能推动 AI 技术进步。DeepSeek在算力降本方面实现全球瞩目的突破，为行业树立了高效低成本训练的典范。
视频生成模型方面，可灵AI采用与 Sora 相似的 Diffusion Transformer 架构和 3D 时空联合注意力机制，可生成分辨率高达1080p，帧率30fps，最长时长2分钟的视频。相比Sora，在同等清晰度下，可灵AI的视频长度更长，物理模拟引擎更强，细节和视觉效果表现也更加出色。
由此可见，大模型环节的投资已经进入下半场，需要在激烈的纷争中关注少数最终的赢家。然而，商业的胜利离不开技术领先，但仅有技术也无法支撑一家厂商走到最后。大模型技术的快速进步可能会使得各家AI的精度和水平在一段时间后趋于接近，对用户来说几乎无感的细微差距不会是决定留存的关键。而产品化能力、应用生态能力、持续的现金流和卡位先发优势，或将是大模型竞争下半场的关键。
应用：落地进度并驾齐驱
2025年AI大模型已经不仅仅是一个对话机器人，而是将这种底层能力融入到各领域应用场景中。
AI+数字营销：推荐系统迭代提高广告ROI，一手数据构筑护城河。通过AI实现精准营销的底层技术属于推荐算法，具体应用已渗透广告产业链的各个环节。
AI+数据分析：生成式大模型为串联数据及算法积累的中枢，训练营加速用户转化。AI能够从海量数据中提取有价值的信息，识别潜在的商业机会或风险，而LLM（大语言模型）在此基础上拓展交互能力，通过满足用户的实时调用或决策需求，扩大原有数据处理的能力边界。
AI+CRM/ERP：AI助手和企业内部数据结合，提高工作效率。AI在企业管理领域的应用主要围绕生成式AI展开，基于自然语言交流提高决策效率，并自动化其中重复性的任务。
AI+内容生产：从底层革新工作流程，产品渗透率有望提升。生成式AI推动内容生成从PGC向AI辅助的UGC发展，使图像设计不再限于专业人群。
未来，AI应用改变传统软件应用的空间还很大。生成式AI具有成为新一代人机交互界面的潜力。生成式AI通过其强大的语义理解能力和推理能力，有可能解决软件界面有限显示空间和庞大功能集群之间的矛盾，软件设计逻辑和操作逻辑可能由此变化。产品经理可能会借助生成式AI打造出具备用户“读心术”的产品。长远来看，生成式AI具备成为新一代操作系统的潜力。AI Agent可以灵活运用插件访问第三方网站和应用，进而具备检索实时信息、检索知识库信息、代替用户操作应用的能力。
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