2025年深度行业分析研究报告目录索引一、模型效果提升&推理成本下降，为A1应用发展莫基(一)模型效果提升，性能并未“撞墙”(二)推理成本下降，加速应用普及…7二、A!大模型赋能效率工县，提效能力是商业化关键.10(一)A+软件开发：性能趋同趋势下，核心竞争点向用户体验转移.10(二)A+办公软件：COPILOT优化办公流程，商业化效果仍霄观察.14（三)A+创意生成：算力需求显著增加，成本成为部署瓶颈19三、4大模型赋能业务场景，核心在于提升附加值.26(一)A1+广告营销：精准洞察用户霄求，智能授放优化.26(二)A+CRM:重塑客户管理流程，从成本中心到价值创造30(三)A1+决策智能：为客户创造附加值，关键数据表现亮眼33四、AGENT是未来趋势，高ROI场景将率先实现PMF…39(一)从COPILOT到AGENT,:AI大模型持续融入B端工作流39(二)软件开发、广告投放和CRM等高ROI场景将率先实现PMF41图表索引图1：Scaling Law提出大模型性能与计算量、参数规模和数据量相关图2：Meta Llama3.1模型架构图3：Open o1模型性能随着训练和测试时间延长而提升7图4：摸型推理成本持续下降.图5：GB200NL2性能显著提升.图6：百度文心大模型API日均调用次数图7：MMLU Redux ZeroEval得分VS输入API价格（￥I1 M Tokens)9图8：A大模型赋能软件开发全流程.10图9：GitHub Copilot可以帮助开发者显著提升代码编写速度与质量11图10：中国市场代码生成产品能力水平对比12图11：代码生成产品能力发展路线图.图12：C0 pilot根据用户指令自动生成的PPT演示稿…图13：Copilot根据用户指令自动生成Word文字.15图14：MiCr0S0t365C0 pilot工作原理.15图15：Excel中Copilot支持使用Python进行数据分析16图16：PowerPoint中用户与Copilot.共同创建文稿.16图17：FY22Q2-FY24Q3 Office365商业版订阅数和营收增速对比16图18：FY24Q1-FY25Q1MiCr0sof365商业版订阅数及云收入同比增速.16图19：金山办公WPSA2.0功能一览.…18图21：A视频生成碱能创意相关领域20图22：DiT(Diffusion-Transformer)架构20图23：S0ra交互界面21图24：视频生成操作消耗的Credit.2图25：视频编辑操作消耗的Credit22图26：海螺A|视频交互界面.22图27：D1T-XL的训练与推理成本比较23图28：S0ra的训练与推理成本比较.23图29：A1大模型可以赋能广告营销全流程26图30：机器学习算法AXON促进广告主与发布商之间的匹配27.27图32：2022-2023年SparkLabs利用生成式A1创作的广告创意28图33：Applovin分业务营收和营收增速28图34：谷歌利用生成式A1简化广告制作29图35：百度营销平台轻舸助力效率+效果双重提升图36：A大模型赋能销售流程.…%图37：A大模型赋能智能客服流程…图38：Agentforce助力企业在各种行业和场景中快速构建和部署AI Agent..31图39：HubSpot产品矩阵32图40：决策系统在自动驾驶领域的应用33图41：决策智能是生成式A!的典型应用场景.34图42：Palantir收入及同比增速35图43：Palantir净利润…35图44：基于Sage A1OS开发的水务大模型.36图45：式说大模型根据2D图片找到3DCAD文件37图46：基于式说大模型的MOM助手界面..37图47：数据分析与决策智能相关厂商销售费用率.38图48：数据分析与决策智能相关厂商应收账款营收38图49：人类与A1协同的三种模式39图50：LLM驱动的自主代理系统.40图51：Copilot是用户与智能体交互的界面…图52：Copilot Studio推出定制Al Agent新功能.41表1：国内外A软件开发工具梳理…3表2：A1+办公软件分类与占比.14表3：国内外A|办公软件工具整理19表4：海螺A收费模式23表5：国内外主要A1视频产品梳理与对比24表6：国内外AI创意生成工具整理25表7：国内外Al广告营销工具梳理…30表8：国内外主流AI+CRM平台梳理.33表9：商用AlP功能介绍.35表10：国内外A1决策智能工具梳理.38表11：客户转化率提升幅度和销售人员数量减少幅度的敏感性分析.42一、模型效果提升&推理成本下降，为A!应用发展奠基(一)模型效果提升，性能并未“撞墙”Scaling Law初遏瓶颈.OpenAl在2020年的论文《Scaling Laws for NeuralLanguage Models?》中提出了Scaling Law,Scaling Law:是一个经验性公式，其含义为，大模型的性能主要与计算量、参数规模和数据量三者的大小相关，当模型的计算量、参数规模或数据量按比例扩大时，模型性能也与之成比例提升，然而，2024年以来，由于全球可获取的训练数据有限，叠加OpenAl GPT-5发布持续延期等事件，业内开始质疑大模型性能迭代在放缓，Scaling Law初遇瓶颈，5.6394.83.6433.02.42.70-910-510-310-110110ComputeDataset SizeParametersPF-days,non-embeddingtokensnon-embedding数据来源：《Scaling Laws for Neural Language Models》Kaplan等，广发证券发展研究中心Scaling Law瓶颊的本质是数据瓶類，合成数据和推理阶段的Scaling Law将成为未来重妻楚势.随着数据规模和模型复杂度的不断增加，Scaling Law的边际效益逐渐放缓，尤其是在训练数据端，全球可获取的优质训练数据端已经逐渐触及天花板，和Inference Scaling将成为未来发展的关键方向，今年以来，在这两个领域也已经涌现出较多的创新成果，1.OpenAl、Anthropic:和Meta等众多大模型厂商均在探索合成散据方向据The Information报道，OpenAl o1模型将在下一代模型中的研发中扮演重要角色，通过高质量的合成数据来降低模型错误率；Anthropic.在2024年6月发布的Claude3.5 Sonnet也使用了合成数据，在多个测试中的表现优于GPT-4o;Meta Llama3.1405B模型在约15万亿tokens的公开数据上进行训练，而微调数据则涵盖了超过2500万个合成数据示例.图2：Meta Llama3.1模型架构INPUTTokenSelf-Self.FeedforwardOUTPUTembeddingsattentionnetworkattentionnetworkText token数据来源：Meta官网，广发证券发展研究中心2.Open o1模型则是nference Scaling的典型素例Open o1模型通过将计算资源从大规模预训练数据集重新分配至训练和推理阶段，充分验证了Scaling Law在大模型推理端的持续有效性，根据OpenAl官网信息，01模型的性能随着强化学习训练时间的增加以及推理过程中思考时间的延长而显著提升，展现出在优化推理效率与精度方面的潜力，图3：Open o1樸型性能随着训练和测试时间延长而提升o1 AIME accuracyduring trainingat test time1008080606040402020train-time compute (log scale)test-time compute (log scale)数据来源：OpenAl官网，广发证券发展研究中心尽管存在关于Scaling Law瓶颈的讨论，但我们判断大模型性能仍然在持峡提升，并未真正“撞墙”，虽然在训练阶段出现暂时的边际效益放缓，但通过合成数据和推理阶段的创新，大模型的性能增长潜力仍然强劲，并未陷入停滞。未来，伴随大模型技术的不断进步，应用端场景将进一步拓宽，展现更多可能性，(二)推理成本下降，加速应用普及棋型架构与算法草断带动了大模型推理成本降低。过去一年内，上下文长度扩展、MOE(混合专家架构)的引入、集中规模化处理调用任务和异枸资源池的应用等众多模型架枸与算法端的革新使得大模型的推理效率得到较大提升，成本持续下降，根据微软在2024年Build开发者大会的演讲内容，GPT-4自发布以来，性能提升了6倍，而成本则降低至原来的1112，系统架构的优化正是实现提升的关键之一，CPL-4GPT-35-turbo20227202372024120247数据来源：a16z,广发证券发展研究中心硬件优化同样促进了推理成本下降。IDC数据显示，2022年国内数据中心用于推理的服务器占比已达到58.5%，预计到2026年将提升至622%，表明推理端的需求正在快速增长，而通用GPU芯片与适用于推理端边缘计算的ASIC芯片也发展迅速，例如，英伟达的GB200NVL72服务器相较于上一代，对于大模型推理性能提升30倍，成本和能耗降低25倍，此外，根据博通FY24Q4财报电话会议，其3mXPU预计在2025年下半年大规模出货，具有能效成本优势，图5：GB200NVL2性能显著提升0数据来源：Nvidia官网、广发证券发展研究中心推理成本降低楚势下，摸型厂商降价动作持续，加速应用普及，伴随着成本的持续降低，2024年以来，DeepSeek、智谱Al、百度智能云、阿里云、字节跳动旗下的火Meta、Anthropic等公司也相继推出了优化后的大模型，提升了计算效率并降低了调用费用，这些降价动作降低了A技术的门槛，能够加速A1大模型的大规模商业化应用图6：百度文心大模型API日均调用次数16单位：亿次15141210860.52023年12月2024年4月2024年8月2024年9月2024年11月数据来源：Wnd,百度财报电话会，2024百度A1开发者大会，广发证券发展研究中心以国产模型DeepSeek-V3为例，在模型价格方面，DeepSeek-V3API服务定价调整为每百万输入tokens0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens8元，相较于DeepSeek-V2的输入与输出价格分别为1元/百万tokens和2元/百万tokens,有所提升，但与GPT、Claude等模型相比，具备较高的性价比优势，图7：MMLU Redux ZeroEval得分VS输入APl价格（￥/1 M Tokens)Seek-V3GPT-4o.Gemini 1.5 Pro.Llama-3.1-405B-Instruct.GLM-4-Plu.Miseral-Large-2411.Llama-3.1-70B-ImeructDeepSeek-V25.Claude 3.5 Haiku.ERNIE 4.0 Turbo数据来源：DeepSeek官微，广发证券发展研究中心但整体来看，目前的大棋型降价措施覆盖范围仍显有限。从模型层面看，部分厂商的降价往往集中在输入端，而输出端的价格保持不变，或者仅对非主力大模型降价，具有一定的营销导向，从服务层面看，降价主要集中在面向API基础服务，而针对模型微调与部署或者提供独占计算资源的高阶服务，降价仍较为有限。因此，大模型厂商虽然通过市场反馈不断调整价格区间和定价策略，但覆盖范围仍显有限，要实二、AI大模型赋能效率工具，提效能力是商业化关健A大模型赋能效率工具的商业化关键在于“提效能力”，A大模型赋能的效率工具通过辅助内容生成、提效降本和加速决策等途径，为企业带来显著的效益提升，增强其市场竞争力，本节聚焦于软件开发、办公软件和创意生成三大场景，对于当前A效率工具的商业化进展与挑战进行分析，(一)A+软件开发：性能趋同趋势下，核心竟争点向用户体验转移A技术正逐步改变传就款件开发流程。传统软件开发流程通常包括需求分析、系统设计、编码开发、集成测试、部署维护等阶段，在这一完整流程中，开发者需要完成大量编码、调试和测试工作，不仅费时费力，还容易因为人为错误导致风险，相比之下，A1辅助的软件开发流程则更为高效准确，根据DC数据，全球82%的开发人员已使用具有智能代码生成功能的1DE或代码编辑器，其中71%的人表示其编写代码40%以上由Al自动生成，而在中国市场，对于已经探索和应用GeAI的企业，有31%的人员已使用了代码生成工具，具体来看，A大模型在软件开发流程中的应用主要体现在以下方面，其中编码测试是主要场景：()需求分析和项目规划：自动生成需求文档，或进行需求优先级排序；(②)编码测试：辅助代码生成、代码审查以及自动化测试：(3)持续集成/特续部署(CVCD):优化C/CD流程，自动检测代码变更，触发构建和部署任务，减少手动干预；(4)监控：提供智能化的日志分析、自动化故障排除和性能优化建议，管理者编码与合并学习提升分析决策效理数据来源：通义灵码《AIGC+款件开发新范式白皮书》、广发证券发展研究中心GitHub和合作推出鳊程助手可以显著提升代码编写速度与质量，根据GitHub官方博客，GitHub Copilot帮助开发者将通过所有单元测试的可能性提升了56%，同时，由GitHub C0 pilot辅助完成的代码在可读性、可靠性和简洁性等维度上得到了专业评审的一致认可，审批通过率也有所提升，显著缩短了错误修复和新功能部署的时间，图9：GitHub Copilot可以帮助开发者显著提升代码编写速度与质量Passing all unit tests byGitHub Copilot access60.8%数据来源：Github官网，广发证券发展研究中心GitHub Copilot商业化进展验证了AI软件开发工具的商业可行性.自GitHub Copilot推出以来，使用用户数量攀升，根据微软财报电话会议，FY24Q4,已有超过77000家组织采用了GitHub Copilot,.同增180%.GitHub Copilot占GitHub年收入增长的40%以上，推动其年收入运行率达20亿美元，其业务规模已经超过微软收购GHUb时的整体业务规模，而在FY25Q1,GitHub Copilot企业客户环比增长55%.GitHub Copilot的商业化进展验证了AI软件开发工具的商业可行性，为未来其他A1软件开发产品的研发和推广树立了标杆，在代码生成等软件开发任务中，评价产品的维度包含产品性能和用户体验：()产品性能：性能指标包括返回速度、生成内容的准确性、完整度、覆盖范围，以及对多轮对话的支持能力等，直接决定了代码生成工具能否满足开发者的基本霄求，例如，在代码补全任务中，快速响应能显著提升编程流畅性；准确性通常体现在HumanEval和MBPP等公开评测集的得分上，反映模型的可靠性；覆盖范围则关注产品对多种编程语言和框架的支持广度，而完整度和多轮对话能力则确保生成代码的逻辑性和结构性更贴近实际开发需求，(②)用户体验：良好的用户体验不仅能提升开发效率，还能增加用户的品牌忠诚度和满意度，例如，百度智能代码助手C0mte内部采纳率为46%，高活用户的采纳率超60%，真正吸引开发者的可能是产品在细节体验上的优化，如删除不必要代码时的处理逻辑或支持知识扩展与能力扩展等，根据1DC《中国市场代码生成产品评估报告，1H24》,在代码生成产品能力水平方面，国内头部产品在解答完整度、代码质量、注释质量等方面差异不大，表明当前产品在性能层面已经达到相近水平，无法通过性能上的显著差距拉开竞争，因此，在产品性能趋同的背景下，用户体验决定了工具是否能成为开发者的首选，产品不仅要满足技术指标，还雪从易用性、智能化、个性化和响应反馈等多个维度提升用户体验，以在市场中保持竞争优势。图10：中国市场代码生成产品能力水平对比解答完整度代码质量注释质量Q Developer文心快码通义灵码腾讯云A1代码助手小浣能RaccoonCodeGeeX豆包MarsCode亚信图灵程序员数据来源：DC,广发证券发展研究中心此外，AI大模型加持的款件开发产品的竟争或将更多依赖于生态构建。例如，与企业内部开发流程的深度整合、与第三方工具的互操作性，以及提供更全面的开发者支持（如培训、文档和社区资源），此外，产品在跨团队协作、复杂项目管理等特定场景中的适配能力也将成为新的竞争点，困11：代码生成产品能力发展路线图企业看板用户体验服务生态企业级用户管理安全保护多Agent管理开发能力插件管理NL2Code提交生成产品核心多型管理能力多产品集成产品庭座支撑数据来源：IDC,广发证券发展研究中心在多重因素的驱动下，A软件开发工具有望成为商业化落地的优先场景。首先，因为软件开发本身高度标准化、流程化，代码编写、测试、调试、文档生成等环节工作量大且重复性高，A大模型能够提升开发效率，减少人工投入，其次，A与开发工具的适配性较强，代码编辑器、DE等工具可以低成本地嵌入大模型功能，易于落地，此外，开发者对新技术的接受度也较高，A赋能的开发工具能够快速被广泛应用，从而加速商业化进程，表1：国内外A1软件开发工具梳理地区公司产品字节跳动CodeGeeX阿里巴巴09988.HK通义灵码商汤科技00020.HK代码小浣熊(Raccoon)国内百度09888.HK文心快码科大讯飞002230.SZiflycode众安保险06060.HKDevPilot硅心科技aiXcoder腾讯00700.HK腾讯云A!代码助手AmazonAMZNAmazon Q DeveloperAnysphereCursorCodotatabnineReplitReplit Agent国外MicrosoftMSFTGitHub CopilotCognitionCGTXDevinAugmentAugment CodeStackBlitzBolt.new数据来源：各公司官网、广发证券发展研究中心(二)A+办公软件：Copilot优化办公流程，商业化效果仍需观察在办公场景中，通过将1大模型技术长入办公软件，可以显著提升办公效率和智能化水平。例如，基于自然语言的交互，用户可以快速完成数据分析、报告生成和内容创作等任务，减少人工操作时间，按功能和应用场景来划分，A1赋能办公软件可分为AI+文字处理、AI+数据处理、AI+演示协作、AI+项目管理和A+通讯协作五大类别，其中国内A1+文字处理软件的占比最高，约为39%，表2：A+办公软件分类与占比国外产品2024年国内占比腾讯智能文档、必优科技WriteMy Papers.org39%合同嗖嗖进写作风格和表达方式DataRakgt Inc.加速数拇清洗、分析和建模过程：提供更准确的数拇预百度GB引、商汤办公小浣Alteryx Inc.13%测和预测模型；提供数拇分析，辅助用户准确决策。熊、云从科技DataGPTRapidMiner Inc.Emaze inc.自动生成设计建议，节省制作演示文稿的时问：提供实万兴科技万兴智演、艾斯+示协作beautiful.ai inc.21%时协作功能，可多人同时编辑和讨论演示文稿。某德islideTome inc.自动化任务分配和报告生成，加速项目执行进度：风险Timely Inc.幂律智能MeFlow4%识别和预测，帮助及时采取措施降低风险。Clarizen Inc.Zoom Workplace智能消息处理和语音转文字，提高沟通效率的速度和准字节飞书、阿里钉钉、腾Otter.ai Inc.23%确性。智能提醒和通知功能，提升个性化沟通体验。讯会议Cisco Webex数据来源：头豹研究院，广发证券发展研究中心备注：2024年国内占比数据藏至2024年4月初2023年3月，微软发布Microsoft365 Copilot..Copilot是基于大模型开发的办公辅助工具，通过嵌入Copil ot,微软打通了Word、PowerPoint、Excel、Outlook.Teams等各软件产品间内容共享的通道，原本各自独立的办公软件可以根据用户的指令自动引用全类别Ofc软件中的既有内容，并自动编辑成满足客户需求的内容，例如，嵌入了Copilot的Word软件可根据用户指令自动生成文字；嵌入了Copilot的Powerpoint软件根据用户指令不仅可以自动生成演示稿的文字和图片等内容，还能实现演示稿的美化、添加动画等高级功能；嵌入了Copilot的Excel软件则可以根据用户指令自动生成分析表格并可视化为柱状图、曲线图等图表，图12：Copilot根据用户指自动生成的PPT演示藕困13：Copilot根据用户指令自动生成Word文字Proposal touilding material数据来源：微软官网，广发证券发展研究中心数据来源：微款官网，广发证券发展研究中心提示后，Copilot会使用接地处理(Grounding)优化提示内容，并通过Microsoft Graph访问用户数据，包括电子邮件、文件和聊天记录等，确保响应的相关性和准确性。优化后的提示会被传输至大语言模型，生成与用户任务上下文相关的回复内容，最终C0 pilot将生成的结果返回至用户使用的应用程序，所有数据在传输过程中均通过加密保护，确保隐私和安全，图14：Microsoft365 Copilot.工作原理Your usersApps onand devicesyour devicesMicrosoft 365CopilotModel (LLM)Your Microsoft 365 tenantData is encryptedin transit数据来源：微软官网，广发证券发展研究中心2024年以来，Copilot:功能和性能大幅升复。2024年以来，微软针对Copilot产品推出了超过150项新功能，进行了超过700次产品升级，微软在24年9月推出的CopilotWave2可赋能Excel软件中使用Python绘制图表，Powerpoint中生成带有企业客户logo的模板等。.此外，Copilot Page和Agent功能，将个人工作中的数据、流程、思路随时分享给团队，有效提升团队协作场景的工作效率，根据微软官网，在GPT4-0的加持下，Copilot的响应速度平均提升了两倍以上，用户对响应的满意度提高了近三倍，Copilot Wave2与办公应用场景更加深入和紧密的结合，有效解决需求痛点，有望扩大用户覆盖面，根据微软财报电话会议，Copilot的用户在FY24Q4环比增长了图15：Excel中Copilot.支持使用Python:进行数据分析数据来源：微款官网，广发证券发展研究中心数据来源：微软官网，广发证券发展研究中心办公类款件在A1加持下商业化落地，但商业化效果仍有待观察。2023年11月，在Copiloti正式开启商业化应用后，Office,产品的营收增速有短暂的提升.FY24Q1-Q3,0fc365商业版产品的收入增速分别为18%、17%、15%，高于其同期订阅数的同比增速10%、9%和8%，反映了ARPU值有较大提升。今年以来，针对Copilot应用，尽管微软推出了超过150项新功能，进行了超过700次产品升级，但其营收增速持续下滑，FY24Q1-FY25Q1,Micr0soft365商业版云收入营收增速分别为20%、20%、17%、15%和13%，一方面，微软C0 pilot面向B端用户收取30美元/月的订阅费或影响其向中小型企业用户的拓展；另一方面，C0 pilot赋能办公软件的功能和性能还不够成熟，下游用户接受度仍有待提升，因此，A赋能办公类软件带来的商业化效果仍有待观察。图17：FY22Q2-FY24Q30fice365商业版订阅数和图1&FY24Q1-FY25Q1 Microsoft365商业版订阅数营收增速对比及云收入同比增速20%25%16%20%12%8%15%4%2023年11月，餐软正式推10%0%FY22Q2FY22Q3FY23QFY22Q4FY23Q2FY23Q4FY23Q3FY24Q2FY24Q1FY24Q35%0%FY24Q1 FY24Q2 FY24Q3 FY24Q4 FY25Q1◆一M365商业版订阅数YoY●一M365商业版云收入YoYOffice365商业版营收同比增速数据来源：微软财报，广发证券发展研究中心数据来源：微软财报，广发证券发展研究中心金山办公在AI方向的布局主要围绕NPS AI)展开，致力于提升办公软件的智能化水平。2023年4月，公司预告WPSA1即将上线，11月开启公测，此后产品持续升级迭代，并于2024年7月推出WPSA12.0,新增AI写作助手、AI阅读助手、A1数据助手和AI设计助手四个AI办公助手，以及面向企业客户的NPS AI企业版和面向政务的WPS