计算机行业GENAI系列(十二)：基于TOKENS调用量和付费变化的分析 判断AI大模型商业化的进展和应用趋势

　　核心观点：
　　基于Tokens 使用量来收费的各类AI 应用给模型厂商贡献营收快速增长。我们以谷歌Gemini 和豆包大模型作为典型案例，分析其tokens的增长趋势并对产品可实现的营收进行敏感性分析。从分析结果来看，以上两个大模型25 年营收规模较24 年有望大幅提升。AI 应用商业化落地给模型厂商贡献的营收呈快速增长趋势。
　　AI 大模型的代码生成、高阶推理等功能在下游应用的重要性持续提升。
　　2025 年以来，开发类需求呈现出快速增长的趋势。截止2025 年5 月，使用Gemini API 接口开发各类AI 应用的开发者已超过700 万，是去年同期开发者数量的5 倍。从ChatGPT 的使用趋势我们也观察到同样的情况，2025 年5 月，通用型的研究、科学研究、代码辅助等场景占ChatGPT 的使用比例分别为36.5%、18.4%和14.5%，高于邮件撰写和文案写作等场景。总体而言，代码生成、视觉理解、高阶推理等能够解决下游用户实际问题的功能在下游用户使用频次和用户数量都呈快速增长趋势。
　　AI 大模型幻觉持续下降，B 端AI 应用的接受度有望提升。AI 幻觉是导致AI 大模型较难在医疗、制造业等领域应用的主要原因。各家厂商尝试了多种方法来降低AI 大模型的幻觉。RLHF（基于人类反馈的强化学习）、MoE（混合专家）架构等新的训练方法的采用有效降低了AI 大模型的幻觉，在通用问题方面的回答效果显著提升。随着训练路径与模型架构的不断优化，各大模型“幻觉”有望持续下降，有望拓展和深化各行业应用场景。
　　海外公司采用AI 技术实现商业化较好的突破，树立了行业标杆。尽管中美在AI 技术商业化环境方面有所差异，但AI 大模型技术商业化的趋势是一致的。海外的Palantir、SAP、Salesforce、AppLovin 和Duolinguo等公司AI 产品的应用落地加速，反映了各行业、各场景的下游客户愿意为AI 大模型技术带来的降本增效的商业价值付费。在AI 大模型功能持续增强、幻觉不断降低以及成本持续降低的趋势下，AI 应用商业化的节奏有望加快。建议关注以下重点领域和公司：（1）AI+科研：晶泰控股；（2）AI+ERP：金蝶国际、鼎捷数智、赛意信息、汉得信息；（3）AI+办公软件：金山办公、福昕软件、泛微网络；（4）AI+金融：同花顺、恒生电子；（5）AI+教育：科大讯飞、佳发教育；（6）AI+创意设计：万兴科技；（7）AI 工具：第四范式、星环科技。
　　风险提示。AI 大模型技术追赶和竞争加剧的风险；研发和算力投入导致ROI 承压；由于下游生态和使用环境的差异，商业化成功有不确定性；AI 生成内容存在有害和敏感信息可能性的风险。
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