交易所,交易所排名,交易所排行,加密货币交易所排行榜,加密货币是什么,加密货币交易平台,加密货币平台,币安交易所,HTX火币交易所,欧意交易所,Bybit交易所,Coinbase交易所,Bitget交易所,Kraken交易所,交易所权威推荐,全球交易所排名,虚拟货币交易所排名,加密货币,加密货币是什么而大模型AI的本质是生产力的革命。其意义在于，机器首次获得了生成内容、辅助决策与执行任务的能力，从而扩展了人类生产力的边界。它表现为三种核心形态：顾问（如提供专业咨询与策略支持）、秘书（如自动化处理事务性工作）以及创作者（如生成文本、代码与多媒体内容）。最直接的体现就是，普通用户也能完成以往需要专家或专用工具才能完成的任务，比如无代码编程。此外，在经常使用的用户群体中，也有正反馈关系：根据OpenAI《2025年企业人工智能现状》，1）用得多，省得多：在工作中每周节省超过10小时的员工群体，其消耗的AI智能资源（以平台积分衡量）是节省时间少于2小时群体的8倍，这表明，更大的智能资源投入直接转化为更高的时间收益。2）越会用，越高效：同时，用户获益与任务类型多样性直接相关，能用AI处理7种不同任务类型的用户，其节省的时间是只能用AI处理4种的任务类型的用户的5倍。
“Killer App”源头是技术核心颠覆性。正如社交与UGC内容平台是互联网时代的“Killer App”，我们认为AI时代的“Killer App”应是生产力平台，而Chatbot是目前最接近该定义的产品形态，且迅速增长的用户规模给予了部分佐证。目前，ChatGPT全球周活用户已突破8亿，根据Sensor Tower，其月活在2025年H1超过头部社交平台X，持续拉开差距。根据36氪，截至目前，国内豆包App日活超过1亿，这标志着它已跨越早期采用阶段，进入大众化增长周期，为其向生产力平台演进奠定了用户基础。
频次和留存持续提升，“Killer App”露出“冰山一角”。一方面，Chatbot的使用频次持续提升，验证用户的黏性，根据Sensor Tower数据，ChatGPT的用户月均活跃天数达13天，频率与X（原Twitter）、Reddit等成熟社交平台基本持平，高频触达成为常态。另一方面，用户使用模式展现出稳定性与全天候特征——生成式AI在一年内由早期的“工作日工具型”（类似Slack，周末使用量下降），演变为“全天候均衡型”（类似Google），周末与工作日使用强度收敛，深度融入了非工作场景。用户黏性相关指标同步印证了这一趋势。
Gemini凭借Google全栈式AI布局呈现追赶态势。10月，其全渠道活跃用户达6.5亿（2025年10月谷歌财报披露）；根据Sensor Tower，其移动端累计下载量达4.54亿次，MAU 达3.37亿，稳居市场第二。根据Similarweb，其网页端流量市占率持续提升。其通过深度整合至Android系统、Google Search及Workspace产品矩阵，Gemini能够直接触达全球数十亿现有用户，实现低成本、高效率的市场渗透与习惯迁移，我们认为这是其挑战市场格局的核心变量。
在通用市场之外，一批参与者通过聚焦特定需求建立了差异化。在市场整体用户特征趋同（以年轻、高知群体为主）的背景下，部分应用已凭借场景化优势，形成了差异化的忠实用户群：Anthropic Claude专注于B端API和开发者工具的战略，尽管移动端MAU（约1211万）规模较小，但凭借对安全性、长上下文和可靠性的极致追求，已成为企业市场的首选之一。Perplexity以“答案引擎”定位，强调实时性和信源引用，在信息查询场景占有一席之地。Grok在情感智能（EQ）的突破，让其在追求“人格化”、富有情感温度的交互体验上脱颖而出。
ChatGPT的背后是OpenAI，一个以非营利研究实验室为起点、使命驱动型的组织。其团队核心并非产品经理，而是以首席科学家伊尔亚·苏茨克维为首的研究科学家与工程师。其长期保持相对扁平的研究工程架构，重心在于前沿算法的突破与工程化，而非针对特定场景进行产品化打磨。而其绝大部分资源倾注于算力采购、基础模型训练与安全对齐研究，产品团队规模相对较小，主要职责是将强大的模型能力以最直观的方式（对话界面）交付给用户。
能力升维与生态雏形（2023年3月-2024年5月）GPT-4发布带来推理能力质变，产品层面引入插件系统、联网搜索和多模态，赋予模型调用外部工具API的能力，标志着ChatGPT从封闭对话系统转向能调用工具和感知世界的“智能体”。多模态的产品封装（2024年5月-2025年3月）发布更快速、更自然的原生全模态模型（文本、音频、视觉）。自此其增长节奏紧密对应GPT-4、GPT-4 Turbo、o1推理模型等重要模型发布。每一次模型能力的跃迁，无论是多模态理解、推理能力提升、幻觉率降低还是视频生成突破，均直接推动用户规模上升，巩固C端入口吸引力。根据Sensor Tower，2024年5月-2025年3月，其DAU突破1亿，用户规模加速增长。
从Chatbot到“AI平台”与“智能默认接口”（2025年3月至今）战略重心全面转向平台化：全力推进GPT Store与自定义GPT，将创作生态交给开发者。同时，通过API和企业级合作（如与微软、Google日历的整合），深化其作为AI基础设施的角色。在2025年5月红衫AI峰会上，Altman描绘了“核心AI订阅”的愿景，即一个拥有海量上下文、能容纳个人经历的小型推理模型，成为人与数字世界交互的“智能默认接口”，且其认为，AGI是一个已经身处其中的渐进过程。
不同于海外，中国的AI流量延续了移动互联网的“路径依赖”。根据QM《2025年三季度AI应用行业报告》，截至25年9月，国内AI应用整体月活跃用户移动端规模达7.29亿（包括独立App以及应用插件In-App AI），远超PC端的2亿。In-App插件凭借其与微信、抖音等超级App生态的无缝融合，增长轨迹一路向上（24年5月2.80亿→25年9月7.06亿）；移动端原生App用户规模实现“从零到一”的增长（24年5月0.64亿→25年9月2.87亿），在不到两年时间内汇聚近3亿用户。
“豆包”团队的组织形态演进，与产品本身的战略地位提升同步，可划分为两个关键阶段。1）2023年字节整体的AI业务处于“支持职能”阶段，尚未形成独立架构，早期以内部创业项目形式牵头，团队临时整合，初期版本集成于抖音搜索，资源依附于抖音等主业务。2）2024年初，字节启动重组将AI升格为“一级战略”，“豆包”的产品定位也从“对话功能”明确为“核心AI入口”，为此，公司专门拆分Seed（基础模型研究，2025年明确吴永辉为负责人，其为前Google DeepMind研究副总裁）与Flow（模型应用，目前由朱骏负责产品）两大部门，与抖音、TikTok、火山引擎等业务线平级。豆包就是诞生于“Flow”部门的核心旗舰产品。我们进一步来看豆包这一产品的演化历史：
2024年5月举办的火山引擎FORCE原动力大会上，字节跳动正式发布“豆包大模型”及产品阵列；同时，豆包与今日头条、抖音搜索数据打通，强化AI搜索能力，并上线个官方智能体及“发现”入口，覆盖资讯、娱乐、角色扮演等场景，尽管初期用户体验反馈不一，部分用户反馈其核心功能深度较弱（如文案生成模板化、多模态识别不准），但已经接近富有情绪价值的产品理想状态（如李福祥北大演讲指出），且已经具备“个性化”的智能体生态（如朱骏2024年FORCE大会演讲指出）。
一方面，Seed基础模型研发全面发力，多模态能力“月更”补齐短板。2025年初DeepSeek以更接近ChatGPT的“技术原教旨”路线，对行业形成冲击，在纯文本和代码推理领域建立起口碑。 豆包应对DeepSeek的冲击并非简单的模仿或对抗：1）允许飞书、悟空浏览器等非核心业务接入DeepSeek以承接流量，但抖音、豆包两大核心战略产品坚持使用自研模型；2）依托Seed团队，将资源集中倾注于更具优势的多模态和垂直领域能力上。在2024年9月火山引擎举办的活动中，Seed团队揭幕豆包视频生成模型PixelDance与Seaweed、豆包音乐模型、豆包同声传译模型等多个垂类模型。且自4Q24起，豆包多模态模型进入“月更”级快速迭代。另外，Flow团队将Seed提供的模型能力，转化为用户每日高频使用的产品功能，提升产品实用性与趣味性。
生态整合（2025年至今），DAU突破1亿大关为其标志性事件，高留存巩固高质量增长。豆包目前的用户规模、留存率、增速、DAU与MAU的比率，均说明其DAU迈向更高门槛的确定性强；而竞对们无论是基于对产品的理解、定位还是投入，都很难影响这一路径。此外，用户主观上认为“谁更强”的品牌认知，可能构成了最坚固的长期壁垒。我们认为，这种认知一旦形成，便具有惯性，这种品牌认知会转化为广泛用户和海量数据，这些数据反哺模型优化，进一步巩固其“更强”的公众印象，从而形成自我强化的正向循环。
当下有希望切入Agent赛道几个潜在方向：1）通用Chatbot（追求认知广度的通用智能大脑），以OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini及字节跳动的豆包为代表；2）端侧AI（情境化执行终端），以苹果的Apple Intelligence为典型；3）垂直场景Agent（垂直场景专家），例如Cursor之于编程、Manus之于工作流自动化。如下图所示，尽管这三者现阶段体现出的差异化价值更大，但已经衍生出互相渗透的交集功能。比如Chatbot通过获得系统权限（如Gemini融入安卓）向端侧AI领域渗透；端侧AI通过集成专业服务（如快捷指令调用专业工具）向垂直场景延伸；而垂直场景Agent也通过API融入通用平台以扩大触达。
我们认为可以将Chatbot切入Agent路径或可以类比为“当代的早期微信”。微信始于即时通讯（IM），Chatbot始于对话（Chat），都是高频、通用的用户入口，微信通过公众号、支付、小程序，将通讯工具演变为连接人、内容、服务的数字生活平台；同理，Chatbot正通过插件、API、智能体生态，从回答问题的工具演变为调度数字世界资源与服务的“智能体平台”。这背后既有Chatbot对垂直场景Agent的渗透和反渗透关系，也有对端侧AI（目前以App形态和终端形态同时存在）的入口之争。
从供给端来看，拥有通用型大模型在进军垂类模型时或拥有一定协同优势，展现出赋能垂类模型的“化学反应”。一方面，通过提供强大的通用智能（如上下文推理、多模态理解、代码生成），解决垂类模型核心能力瓶颈。另一方面，通用模型在垂类模型的训练数据生产和工作流融合中发挥作用。虽然这种优势理论上也有机会逾越（例如垂直场景Agent基于开源通用大模型补齐短板等），但如果这条逻辑主线大范围成立，或意味着专业应用的参与门槛在提升——简单基于大模型打造应用或竞争力不够，而需要深度整合通用大模型和垂类模型化学反应，这显然意味着更高技术投入门槛。
从需求端看，通用型产品面对ToC市场有一定优势。通用型Agent占据用户的高频使用场景（如日常沟通、信息查询、日程提醒），当单个特定需求出现时（如偶尔需要翻译、修图、制作表格），用户会本能地在已打开的高频入口内寻求解决方案。且从用户行为逻辑看，使用集成在通用Agent内的功能，边际成本（认知成本、切换成本、学习成本）远低于启用独立专用工具。最后，通用型产品由于规模优势，往往相对于专用产品有成本优势，从而带来价格优势。根据Menlo Ventures《2025年消费级AI现状报告》，在这种“默认行为”的驱动下，91%的AI用户会优先使用他们最顺手的通用AI助手。
通用AI大脑（Chatbot）不会完全替代在垂直领域深度优化的垂直场景Agent，核心在于，专用工具能否找到足够规模、且对效果差距有高敏感度、并愿意为之付费的用户群体。根据Menlo Ventures，60%的用户表示，他们会同时使用通用AI助手和专业AI工具，对C端市场来说，随着壁垒不高的浅层专业工具逐渐被大模型内化，用户去寻找、下载并学习一个专业应用的机会也更少，其前提条件则是该赛道潜在空间大，专用参与者有充足空间打造体验差异。
对于亚马逊、美团、携程、淘宝等已建立庞大交易生态的垂直服务平台而言，Agent带来的“去中介化”是其不愿意看到的，核心担忧其可能会从“平台”降级为被调用的“供应商”，丢失交互界面以及潜在的商业模式影响。因此短期内，可能有限开放或拒绝开放核心交易API，尤其涉及实时库存、最优价格与会员体系的接口，以增加通用Agent无缝比价和一站式预订的难度，例如亚马逊起诉Perplexity，要求其禁止AI助手Comet代表用户在平台自动化购物（2025.11）；字节跳动发布豆包手机助手技术预览版也引发了行业连锁反应，淘宝、微信等多家服务平台已拒绝AI外挂手机的登录（2025.12）。同时，平台加速自研垂直领域Agent（如美团外卖助手、携程旅行管家），将AI能力深度内嵌至自身App，强化用户体验与忠诚度，同时，利用其深厚的供应链与商户关系，提供通用Agent难以复制的“独家”库存或服务，构筑商业壁垒。
中美市场存在差异。对比移动互联网时代，谷歌搜索和百度搜索在中美互联网市场演进方向差异，前者显然受益于更加开放合作的巨头生态，而后者则受损于中国互联网巨头之间更高的“隔离墙”。由此，如果我们将综合Agent落地比喻为“再造一个谷歌搜索”，其在欧美互联网市场似乎障碍相对更小。反观中国互联网市场，由于互联网巨头已经形成了相对独立的流量生态，假设综合Agent落地，或对于原有竞争格局造成更大扰动，或许也预示着更强的博弈。
► 谷歌搜索，由于其十数年在欧美互联网市场占据搜索统治性份额（80%以上），且凭借庞大的开放生态（核心互联网内容都能搜到，且搜索体验佳），以及良好的价值观（赢得了用户信任），加深了“有用”定位。谷歌搜索成为欧美用户日常交易的最重要入口，其搜索成为主流交易平台例如Amazon，Booking等重要导流入口，Google自身也有庞大货架系统，根据其25年I/O大会，其货架涵盖50亿商品和服务SKU，商品来源主要来自第三方（例如亚马逊、Shopify等），且价格和库存动态更新，部分用户甚至可以不跳出Google搜索直接完成交易。由此，腾讯和Google确有部分存量生态优势，但这种生态优势是否能够直接转化成为Agent时代生态优势，仍然存在一定不确定性。例如，未来微信Agent是否能够自由使用小程序内部的数据仍然未知。
长期决定要素是“是否应该”，而不是“现在是否成立”。部分市场观点认为，从豆包手机助手接连遭遇其他应用禁用的案例可以分析出，由于隐私等问题，Agent应用很难实现跨应用调用，从而模式不成立。但我们认为这种分析仅仅是静态的“当下能不能分析”。然而，长期决定事物走向的往往是“Agent模式是否应该存在”这个关键问题。而这个问题显然是毋庸置疑的，由此，虽然其发展路径可能有些曲折，我们对于长期方向仍然不怀疑。
海外市场订阅制渐成主流。以OpenAI和谷歌为代表的海外厂商，已建立相对清晰的订阅分层体系。OpenAI的商业模式尤为典型，其约75%的收入来自消费者订阅，并通过提供Plus（约20美元/月）和Pro（约200美元/月）等差异化服务，成功将5%-6%的免费用户转化为付费会员。面向企业，则有按席位收费的Team（约30美元/人/月）和定制化的Enterprise方案，根据the Information报道，OpenAI收入近三年快速增长。其年度收入从2023年的超过16亿美元，大幅提升至2024年的55亿美元，并进一步在2025年前七个月实现翻倍，达到约120亿美元的年化收入水平。收入结构方面，根据Techcrunch，其核心的ChatGPT Plus订阅服务（每月20美元）约占当前总收入的70%。
长期来看，免费+效果广告模式或在C端替代付费订阅方式。回顾互联网早期ToC邮箱应用历史，早期邮箱服务都是订阅付费制度，且往往存储空间仅有几百MB，然而Google Gmail凭借技术革新，为用户提供1GB的免费存储空间，迅速成为行业统治性应用。其关键要素包括技术迭代推动成本降低，数据驱动广告飞轮，随着技术迭代大模型的单位推理成本有望降低，到某个时点将突破可以免费提供给用户使用阈值。另一方面，海量用户意味着海量用户数据，而这些数据又将反哺广告等商业化价值，从而形成数据成长飞轮，成为产品核心壁垒之一。基于以上逻辑，我们认为在未来某个时刻，Chatbot（或Agent）在C端大概率将采用免费+效果广告的商业模式，其用户门槛最低，且竞争门槛最高，商业价值潜力同样有巨大空间。
现有互联网巨头或在广告变现维度有明显竞争优势。核心是现有的效果广告的变现基础设施和历史用户数据的积累。前者是多年持续建设的结果，对于新进入参与者（例如OpenAI）如果其要重建如Meta，Google的广告变现基础设施，至少需要耗费大量时间和金钱等资源。后者则更加具备挑战性，其挑战不仅来源于例如腾讯、谷歌等巨头广泛的数亿级别用户覆盖，更来自于过去十数年用户隐私等法律法规持续升级对新进入参与者搜集用户数据不利。例如21年苹果修改IDFA政策后，大部分iPhone用户已经默认关闭IDFA，新进入参与者将无法搜集这部分用户相关数据。
Agent时代的效果广告更加交易导向。我们认为相比于当下互联网效果广告兼具曝光、点击、转化等，Agent时代的效果广告或更加交易导向（CPS模式），主要原因是作为端侧AI，其必然需要帮助用户解决日常各种商品、服务交易问题，而这就意味着广告的机会和空间。这种趋势契合效果广告的第一性原理即广告即信息，其精准度提升，对用户打扰减少，从而进一步提升用户体验和用户黏性。 当前，主要厂商已进入到实质性的商业化验证阶段：
大模型的发展路径具备不确定性：尽管以OpenAI、Google、字节跳动等为代表的头部厂商在基础模型能力、推理性能及多模态方向持续取得突破，但整体而言，大模型与Agent仍处于快速迭代阶段，其稳定性、可解释性、成本可控性及在真实复杂场景中的泛化能力尚未完全成熟。一方面，模型在多步骤决策、真实世界执行（如跨系统操作、交易闭环）中仍可能出现幻觉、执行偏差或失败，且生成式人工智能底层技术路径、架构选择尚未完全定型，存在迭代或转向的可能。此外，该行业属于技术与资本密集型领域，企业需持续进行大规模研发及算力投入，且投资回报周期较长。同时，由于核心技术开源化程度较高，且众多科技企业竞相布局，行业进入壁垒相对有限，市场竞争持续激烈。
从Chatbot到Agent进化的不确定性。从Chatbot到Agent的演进，并非平滑的功能升级，而是一次涉及技术、产品、商业和生态标准的跨越。当前行业共识虽指向能自主理解、规划并执行复杂任务的Agent，但其技术成熟度（如长期记忆、可靠推理）、可信的用户接受度及清晰的商业模式均未成型。此外，用户是否愿意将涉及隐私、支付或关键决策的任务委托给Agent，并接受其可能产生的错误结果与责任模糊地带，存在较大的习惯培养与信任建立门槛。对于现有的领先者而言，其现有成功奠基于Chatbot时代的逻辑，能否在Agent时代继续引领，存在较大不确定性。