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AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？下载方式:

①通过浏览器下载

打开“AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.m.xejwu.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

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③使用下载资源

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AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？安装步骤:

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🐋🛺🦁第三步：🐼 下载AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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第一百四十七章 定九律

> 厂商新闻《AI中国|技术迭代+商业落地，AI多模态及AI应用将走向何方？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-01 11:14

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【编者按】大模型的快速迭代正推动算力、数据与应用的全链条升级。从文本到音视频，从B端到C端，应用场景不断扩展，资本市场的关注点也随之转向。AI时代的新机遇，正在重塑未来产业与投资版图。

中国基金报记者 牛思若 赵新亮


AI创变，智见未来。近日，中国基金报邀请AIGC软件A股上市公司万兴科技（300624.SZ）董事长吴太兵、财通证券计算机首席分析师杨烨先生，共同探讨AI大模型及AI应用的最新动向。

（点击图片查看精彩直播回看）

以下为文字实录：

中国基金报：近期大模型的进展一日千里，你怎么看待模型变化带来的产业和投资机会，从投资视角会倾向选择什么样的公司？

杨烨：近期大模型的快速迭代，不仅仅是算法能力的提升，更像是一次“算力—数据—应用”全链条的升级浪潮。

从产业层面影响来看，首先是算力需求持续攀升。模型参数量和推理复杂度的增加，Scaling Law持续演绎，使得高性能GPU、液冷散热、电源、光模块、PCB等相关AI基础设施需求长期向上，近期海外科技巨头都提升了资本开支预期就是很强的验证。

其实是应用端加速落地。大模型能力越强，通用性越好，企业内部业务自动化、智能化的成本下降，催生出新一轮的SaaS、垂直行业AI应用和智能硬件需求。

最后是生态竞争加剧。头部模型厂商正在形成平台化能力，并向上下游延伸，未来可能造成产业集中度提升。小厂如果没有差异化定位、没有垂直场景的理解，很容易被淘汰。

从投资视角来看，重点关注具备“护城河+成长性”的标的，主要集中在前面提到的基础设施环节和垂直应用领域。

中国基金报：全球AI大模型竞争日益激烈，万兴科技作为软件出海的标杆公司，也在发力大模型业务。您如何看待天幕大模型研发对公司的战略价值？为此公司做了哪些探索？

吴太兵：我们在二十二年的发展过程中，始终坚持全球化的策略、坚持用创意软件为创作者赋能。创意软件的特点是产品多、应用场景复杂，但是每一个场景的市场空间都比较有限。对于用户来讲，我们怎么样能够实现不同场景产品的快速应用、快速解决用户诉求更为重要。所以我们通过把用户需求的复杂性“包装”成为我们的一个产品，通过模板、素材资源库的方式去大幅降低用户的使用门槛。

长期以来，在该模式下我们亦取得了一定成果。然而，近年来，尤其是OpenAI发布ChatGPT之后，以生成式AI为代表的人工智能在全球范围内迅速发展，给整个产业带来了巨大冲击。但在我看来，更多的是一种机遇。

以ChatGPT为代表的文本大模型确实能够满足文本方面的诸多需求。然而，在多模态领域，尤其是图片和视频生成方面，其存在先天性不足问题。基于这一背景，结合自身用户的市场需求以及我们在一线市场的切实感受，同时参考一系列以视频为代表的创意软件用户的实际反馈，我们于2024年初正式发布了万兴天幕1.0这一音视频多媒体大模型。该模型发布后，在当时确实获得了一定程度的关注。

然而，我们很快察觉到，相较于文本大模型，视频大模型的数据量更为庞大，对算力的要求更高，技术门槛也相对更难跨越。因此，结合我们自身的财务要求以及对行业发展节奏的把控，我们在天幕大模型1.0至2.0这个区间内，适度放缓了推进节奏。

直至今年，在视频大模型领域，国内的一些大厂以及部分创业公司所研发的视频大模型已逐步趋于成熟。在此背景下，我们积极将天幕音视频多媒体大模型升级至2.0版本，并且与华为展开了合作；也正是由于此次合作，我们的模型发布后，目前在质量、推理速度、可控性、运镜等各项指标方面，在行业内均处于领先地位。模型集成到我们的产品后，用户反馈十分积极正面。

中国基金报：很多人都在谈“AI赋能千行百业”，如何理解这句话？从C端个人创作者到B端企业客户，天幕如何满足不同层级用户的需求？

吴太兵：万兴科技的定位是新生代数字创意的赋能者。坦率而言，在数字创意领域，无论是B端还是C端，最终的执行者都是创作者，即设计师们承担着最后的创作任务。因此，从这一角度来看，只要产品能够切实解决创作者面临的问题，便是在满足市场的真实需求。至于最终采用To B还是To C的模式，这仅仅是营销方式、价格策略以及服务差异化的体现。当然，我们也确实注意到，除普通终端消费者外，部分企业也会基于万兴天幕大模型开展开发工作。

对于万兴天幕产品，我们将其分为三个层面。第一个层面是万兴天幕AI。它是一款手机App，集成了万兴天幕的大部分能力，更适配手机使用场景，如屏幕尺寸较小、主体比例为16:9等，使用户在移动办公过程中能够实现创意构想。

第二类用户为中度至重度创作者，这类用户虽也有手机端使用需求，但更多时间会在桌面端进行办公。为此，我们推出了万兴天幕创作广场，其屏幕更大、操控更便捷，且以横屏为主，还集成了更强的二次编辑能力，确保用户能够在创作广场一站式完成从创意构思到视频成品的全过程。

第三类用户是希望将本公司能力融入其产品或解决方案的群体。针对此类需求，我们推出了万兴天幕创作引擎，提供支持MCP协议的API服务，用户可像调用其他第三方视频系统能力一样，调用万兴天幕2.0的相关能力。

中国基金报：模型即产品现在成为一种产业趋势，也给软件服务的市场空间带来了新的增量，如何看待大模型给B端和C端带来空间和估值贡献？

杨烨：大模型“产品化”对B端和C端都是影响深远的，不仅打开了原有业务的天花板，也进一步改变了软件行业的估值模式。

对B端而言，首先是工具到平台的演进。大模型让企业软件从单一功能工具演变为智能化平台，能够自主完成数据分析、业务预测、内容生成、流程自动化等任务。这种产品形态的变化提高了客户的切换成本和生命周期价值（LTV），使得厂商可以通过订阅、按调用量计费等方式显著提升ARR。

其次是拓展新的商业场景。大模型的能力提升和边际成本的下降，使得过去一些无法实现或者ROI不经济场景的商业化变为可能，成为AI企业新的收入来源，成长天花板打开。

最后是提振估值体系。大模型带来的收入更具有持续性，可能在企业经营端逐步体现为更高的留存率、续费率等，对估值体系是中长期的提振。

而对于C端而言，大模型带来了新的内容和交互形态，让AI创作、AI助理等具备了可规模化分发的能力。一部分工具的生产力工具属性以及多模态交互的融合，又天然提升了用户的付费意愿和ARPU。而能够在C端打造爆款应用的公司，往往都会被市场给予极强的估值溢价，形成“资本市场叙事和经营数据”的双轮驱动。

如果一家公司的产品既能在B端矩阵化、场景化赋能提升企业黏性，又能在C端演绎快速传播和强经营数据共振，那资本市场往往会给予更高的溢价。

中国基金报：最近GPT-5引起行业高度关注，万兴科技也一直在应用国内外广泛的大模型，请问吴总怎么看待全球大模型的最新技术进展？会对国内厂商带来怎样的压力与机会？

吴太兵：对于GPT-5，我们更为关注的是聚焦于行业本身，探索技术的上限究竟还有多高。

ChatGPT发布至今，每一次迭代虽有变化，但这些变化也在变小。我认为，这可能源于以下几个方面的原因：其一，算法本身的升级空间有限。曾有传言称，全球真正能够对该模型进行优化的人员可能不超过1000人。这意味着，实现模型的升级并不需要大量的人力，其自身的优化空间正逐渐缩小。其二，从互联网获取的数据量已达极限。其三，算力方面，像DeepSeek这样的大模型的出现，使得传统文本大模型在训练和推理过程中的算力消耗优化空间已达极致。

因此，当算法趋近于天花板，数据近乎穷尽，且无论是训练还是推理的算力消耗都已见底时，大模型是否还能实现巨大的质的飞跃，确实值得我们深思。

对于万兴科技而言，我们也很关注GPT-5的发布。除了探寻行业的上限，我们也在思考文本大模型之外，多模态大模型的发展前景。相对而言，多模态大模型的发展空间更为广阔。一方面，算力消耗量巨大，这是因为其所需处理的数据量将愈发庞大；另一方面，应用场景更为丰富。

基于对行业的这一洞察，万兴科技提出了“双模驱动”的策略。所谓“双模驱动”，一方面，我们秉持开放的态度，与行业内主流大模型开展合作。只要对方有值得借鉴之处，我们都会将其融入各个产品中，以确保产品的竞争优势，为用户提供最佳体验，让用户在我们的产品中能够享受到各大模型的最优能力。

另一方面，我们积极推进万兴天幕音视频多媒体大模型的发展，从1.0到2.0版本不断迭代。我们对万兴天幕的定位是：鉴于行业迟早会进入天花板阶段，届时成本和性价比将成为关注焦点，我们期望通过万兴天幕2.0实现高性价比的服务和解决方案。

我相信，这种定位既能让万兴科技充分整合各个成熟大模型的优势，让用户获得优质体验，又能通过自身的万兴天幕大模型，快速实现低成本且具备强大能力的模型应用。这是万兴科技的选择，也是我们在ChatGPT发布后，对大模型领域技术的思考与布局。

中国基金报：从资本角度如何看待GPT5的能力提升点和背后价值？

杨烨：我比较同意刚刚吴总的说法。这次GPT-5的发布带来的能力提升，可以理解为“润物细无声”。在一部分benchmark上看到了一定程度的提升，理解和推理能力进一步强化，幻觉也得到了进一步的控制。但是这次的能力提升显然难以理解为“跨越式、飞跃式”（比如和2年前GPT-3到GPT-4的变化相比），尤其是在市场期待的多模态方面。

当然，大模型的发展也逐步从扩大参数量到提升长链条推理能力、提升响应速度、减少推理成本，提升垂直行业的理解，强化Agent的综合能力上，技术曲线进入“稳态爬坡”阶段。未来我们也期待大模型在多模态、多Agent协作上的进一步完善和突破。

中国基金报：在AI应用层竞争中，万兴科技构建产品矩阵的策略如何具体落地？

吴太兵：数字创意软件领域，我始终秉持一个观点，即该领域产品数量众多但单产品规模不大，且迭代速度较快。当下创业项目数量繁多，我每天也会收到很多BP。然而，究竟有多少能够凭借单一产品成就一家上市公司，进而成为营收达十亿、百亿元规模的企业，我认为存在一定难度。

基于此，我们毅然选择了矩阵化产品策略。我们致力于让单品在行业内跻身前三，更期望万兴科技有更多单品在各个细分市场实现位列前三的目标。公司成立伊始，我们便提出“平台+创业者”的模式，将万兴科技过去二十多年积累的技术优势、营销优势、管理优势、平台优势以及资金优势，赋能新一代创业者，尤其是AI创业者，使其能在万兴科技的AIGC赛道上，结合自身洞察，开发其看好的产品。同时，借助我们原有的用户群体、渠道资源以及后端技术，特别是大模型能力，助力产品快速上线并实现商业成功。

中国基金报：了解到万兴科技近期发布了“万兴超媒Agent”，也是公司首次将多模态能力全面整合进智能体产品，如何看待智能体的未来？

吴太兵：过往我们常提及原生应用，在移动互联网时代，原生应用即为App。那么，AI时代的原生应用是什么？我认为应当是Agent，因其从根本上改变了我们以往的交互方式。

基于这一洞察，我们在传统产品之外，投入大量精力打造了“万兴超媒Agent”。这是一款完全通过对话对音视频、图片进行处理的产品，它既能生成通用型视频，也能生成如电子书等各垂类场景的视频。从我们的实测效果来看，表现不错。我坚信，未来我们拍摄的视频仍会存在，且数量会有所增加，但基于AI生成的视频，将日益成为未来视频创作的主流。

因此，我们会坚定不移地加大对Agent这一AI时代原生应用的投入。我相信，在不久的将来，这款产品有望为万兴科技赢得更广泛的市场认可，以及吸引更多的用户群体。

中国基金报：“AI加速创意平权”引发了广泛的讨论，您对此有何见解？

吴太兵：在我看来，随着AI的不断发展、AIGC软件的快速迭代、大模型能力的日益增强以及Agent的大量涌现，图片处理、视频处理、视频创作、广告片制作等一系列能力将成为所有人应具备的基础能力。

截至目前，全球视频领域真正的专业用户不足5000万，而后续还有近10亿“准专业用户”正在加入；此外，近40亿普通消费者也正借助创意工具提升自身能力。这些群体的快速成长，为万兴科技和AIGC行业带来了发展机遇。

因此，从技术层面来看，“创意平权”具有可行性；从商业层面分析，其蕴含着巨大潜力。万兴科技将深耕这一市场，充分发挥大模型和AI的能力，确保普通用户能够像专业用户一样，成为设计师、创作者，成为各单位、各企业中开展创意工作的核心力量，相信这一发展机遇值得期待。

中国基金报：今年7月以来，AI应用板块展现了不错的行情表现，这一轮AI应用厂商价值重估背后的逻辑是什么？

杨烨：这一轮AI应用厂商的估值重估，本质上是资本市场对“从技术热潮到商业兑现”阶段转换的反应。在当前大模型依然具有一定幻觉的情况下，部分对幻觉相对敏感度更低的应用领域（如营销、Coding、客服、图文视频生成、设计辅助等）已经出现了清晰的商业化案例逐步落地。相关上市公司二季度景气度有明显的边际变化，叠加这类场景往往具有明显的生产力工具属性，可能带来市场参与者的“囚徒博弈”困境，市场愿意用更低的风险折现率来定价这些公司。

从投资上，短期需要密切关注相关公司的现金流改善、客户增长或复制的边际速度，中期关注相关公司能否在垂直场景建立数据壁垒甚至行业标准等，长期看相关的厂商能不能展现出平台化能力和规模效应。

中国基金报：万兴科技如何更好地推动AI产品走向商业化？

吴太兵：我认为产品商业化的最佳方式并非唯技术论，而是要在技术、市场和用户之间建立起极为紧密的联系。我们更关注产品创新给用户带来的实际体验以及对用户实际效率的提升，并以此为前提推动技术投入与技术创新。通过用户共创提升产品功能才最具竞争力。

凡是仅就技术本身探讨技术，在我看来，都有可能陷入技术陷阱。尤其是在当下，以大模型为代表的生成式AI技术发展迅猛，无论是算力、数据，还是推理和训练的优化，速度都非常快。若始终停留在技术的舒适区，反而可能很快被市场淘汰。

所以，未来我们仍会着重强调市场、产品与技术联动的基因，紧紧把握当下市场需求的热点与痛点，以此带动后端（包括我们的合作伙伴）快速迭代。唯有如此，方能实现真正的共赢，即用户与我们共赢、我们与产业共赢，进而使整个行业步入真正的良性发展阶段。

中国基金报：从投资的角度，如何看待AI应用厂商商业化的未来路径？

杨烨：关于AI应用的商业化落地路径，还是 我们 前面提到的，在一些对幻觉相对不敏感的场景更容易先行落地，同时随着大模型能力天花板的不断突破以及对垂直行业的理解，逐步解锁新的领域。而在落地的过程中，具有成本优势的公司也会脱颖而出。初期通过延长免费试用周期、增加调用额度，从而吸引更多用户。更低的成本也意味着应用可以尝试更复杂的交互、更长的上下文、更丰富的多模态内容，反过来会提高用户黏性，并催生新的付费点。

中国基金报：作为一家以技术驱动为核心的创意软件企业，您认为企业如何借力AI实现“提质增效”？万兴科技做了哪些内部尝试？

吴太兵：万兴科技长期深耕数字创意软件领域，我们的优势在于对用户和行业有深入的了解，且具备一定的行业技术洞察能力。然而，与当下所有企业一样，万兴科技在以生成式AI为代表的这一轮AI浪潮面前，同样是新手。自这一轮AI浪潮来袭，万兴科技在公司内部做出了重大变革。

其一，公司全面推行工作AI化。其二，公司投入巨额资金引入各类AI工具，并举办AI相关创意大赛。其三，公司鼓励全体员工使用具备AI能力的产品。通过营造AI意识与氛围、提供工具赋能，公司内部形成了浓厚的AI氛围。

中国基金报：在您看来，运用AI对内部经营提质增效是不是一个必然趋势，会不会成为未来资本投资标的的一个考核要求？

杨烨：我们认为通过AI提升公司的运营效率已经从可选项变为了必选项。

从近期产业比较热的话题AI Coding就能看到，程序员的工作效率正在被以Cursor为代表的AI Coding工具大幅提升，甚至是替代。而随着AI能力的持续提升，其也将会在财务分析、供应链优化、研发设计等环节加快渗透。在充分竞争的市场环境下，内部经营效率的差异也会拉开公司与公司之间的差距，从而倒逼AI成为内部提效的必选项。

我们认为AI不仅是外部产品创新的工具，更是内部经营提质增效的杠杆。预计未来市场可能会对“AI原生企业”或“AI渗透率较高的企业”给予更高的估值倍数，类似早年互联网化转型的溢价逻辑。

中国基金报：您认为，中国AI企业在未来十年应如何把握技术与市场机遇，维持其在全球的竞争力？企业需在哪些方面发力方可最终达成全球领先地位？

吴太兵：AI时代将对整个产业进行重构，产业的基础架构、商业模式所需的资源与能力也将发生根本性的变化。

中国拥有统一大市场，且中国提出的“一带一路”倡议对众多发展中国家产生外溢效应，这为我们带来了巨大的市场空间。从初期来看，这或许是一个技术驱动型市场，技术领先者能够获得先发优势；但从长远来看，它终究是一个市场驱动型市场，只有拥有市场、用户和应用场景的企业才有可能取得真正的商业成功。

因此，我认为这一波AI发展浪潮对整个中国IT产业以及所有中国AI创业者而言，是一次极大的利好。我坚信，在未来可见的十年里，将会有一大批类似于当年腾讯、百度、阿里的企业在AI时代涌现。它们将借助国产的算力资源、数据以及应用场景的优势，迅速扩大规模。

与过去不同的是，未来的AI企业从诞生之初就具备全球化属性。这些企业不仅会在中国取得成功，在广阔的海外市场也将获得成功。我相信，这些企业的崛起将带动整个中国AI产业快速发展，极大地推动以中国为代表的AI产业参与者成为全球AI产业最重要的参与者之一。这是AI为我们这个行业、为我们这一代创业者带来的巨大红利。

中国基金报：请预测一下未来中国AI企业在全球竞争中的优势和地位，并为国内AI投资人在筛选具备长期发展潜力的企业时提供建议。

杨烨：基于下面几点，我们非常看好 未来 中国在全球AI产业中的地位。

首先，场景丰富。中国的数字化消费市场和产业互联网应用场景极为丰富，从电商、短视频到智能制造、机器人等，都为AI落地提供了足够丰富的土壤。

其次，产业链完善。从芯片设计、服务器制造、液冷散热，到软件平台与垂直应用，中国在供应链整合能力上全球领先，这意味着可以快速从模型研发走向规模化落地。

最后，政策支持和人才密度高。我们的政策层面强调人工智能与实体经济融合，并在基础设施和试点应用上给予了支持，使企业能在试错周期更短的环境中迭代。同时，中国AI人才密度较高，根据新华网数据，美国和中国的AI人才占全球57.7%。美国超过6.3万名，中国近5.3万名。此外，大家也可以在海外巨头的核心研发团队里看到不少华人的身影。

未来在选择有长期价值的企业时，可以关注四个维度：第一是商业模式的扩展性。比如产品是否标准化、能否向全球市场扩张。第二是行业Know-how与壁垒，把模型能力和垂直行业紧密结合，打造新的护城河。第三是成本优势。自研、深度优化模型或者通过软硬协同降低推理成本。第四是强客户黏性。一方面单个产品的深度超越对手，一方面矩阵化打造产品线，提升客户黏性。

能在以上四个维度上做得比较好的企业，都是长期非常有潜力的，有望成为AI时代的“弄潮儿”。

制作：炳超

审校：许闻

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