人工智能

2025创业报告_人工智能时代的创业之道

目前，AI渗透率仍较低，大模型发展仍处于中初级阶段，产业化应用周期才开始，大模型带来的算力投资方兴未艾，资本开支会随着大模型收入的增长而增长，投资的天花板可以很高。AI算力板块涉及先进制程、GPU/ASIC、光模块、PCB、服务器、交换机、光器件、铜连接、IDC及其配套（液冷、电源、电力、综合布线等），是板块性大行情，产业链个股普遍有机会，市值仍有空间。

ARR（年度经常性收入）更适合作为高增长AI业务的估值锚点，综合我们梳理的未上市AI应用公司估值及收入变化情况，我们发现这些高速增长的AI初创公司估值一般为ARR的50倍甚至更高。1）基础模型：OpenAI估值约为ARR的40-60倍，Anthropic估值约为ARR的40-60倍。 2）AI应用：专注AI编程场景的 Anysphere（Cursor）估值约为ARR的40-65倍。AI工具中：AI视频生成独角兽Runway估值约为ARR的55倍；AI语音合成独角兽ElevenLabs估值约为ARR的40倍。AI搜索场景中，2C的Perplexity估值约为ARR的140倍；2B的Glean估值约为ARR的60倍。AI企业软件中，AI销售领域Clay估值约为ARR的50倍，AI招聘Mercor估值约为ARR的30倍。垂直行业应用中， AI医疗笔记公司Abridge的估值约为ARR的50倍，AI法律领域的Harvey估值为ARR的超60倍。

近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为智能汽车领域带来了前所未有的机遇。得益于 AI 技术的支持，自动驾驶不仅能够高效地完成行驶任务，还能显著提升交通安全、优化出行效率、减少交通事故，并有效降低能源消耗。AI 赋能自动驾驶技术，使车辆能够实时感知、决策并执行复杂的驾驶任务，逐步实现从辅助驾驶到完全自主驾驶的转变。作为智能交通的重要组成部分，自动驾驶汽车正逐步走向商业化，并成为全球汽车产业技术创新和竞争的核心。

车用 AI 技术通过整合人工智能技术和汽车系统，实现车辆的自动化、智能化和智能交互，为驾驶员和乘客提供更加安全、舒适、便捷的出行体验，同时也为交通管理和城市交通发展带来新的机遇与挑战。

AI Agent框架：Coding模型+AI编程平台。Agent应用的落地逻辑，是优秀的Coding模型和AI编程平台协调配合。AI IDE并未抛弃传统 IDE 的核心功能（代码编辑、调试、版本控制等仍是基础），而是通过 AI 能力降低开发门槛、提升效率。从AI的角度重新把IDE和编码平台做一遍，让底层逻辑更加适配AI行为，提前会进行与预先调控和流程规划，让大模型使用多工具的路径更流畅更丝滑。

本篇报告聚焦AI应用商业化进展。通用大模型收入体量较大，OpenAI以100亿美元ARR位列全球AI公司第一，且收入增长弹性高于以B端API收入为主的Anthropic，但后者收入也保持较高增速。垂类应用中AI编程/多模态/搜索率先跑出规模，降本增效、赋能原有场景仍是目前主要落地方向，2B/2P收入确定性强。回看国产AI应用，多模态、Agent、AI陪伴率先贡献收入，出海是重要趋势，其中可灵5月ARR已达1.7亿美元，成为全球收入规模最大的视频应用，海外和C端订阅均贡献70%收入。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）技术的飞速发展给人类和经济社会的发展带来了翻天覆地的变化，是驱动第四次工业革命和经济社会数字化转型的先进生产力。近年来，从智能体应用到具身智能再到智能物联网，从智慧车间到智能驾驶再到自动化医疗诊断，人工智能技术正在重塑全球产业格局。然而，在人工智能技术跃迁的背后，潜藏着数据、模型、基础设施与应用的多重安全风险。随着各行各业纷纷布局人工智能模型应用，这些风险正从理论推演演变为现实威胁，迫使全球各国、组织和企业重新审视对人工智能技术的安全治理。

2024年“人工智能+”首次被写入政府工作报告，2025年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”，7月31日国常会审议通过“人工智能+”行动意见，后续“人工智能+”相关支持政策有望密集落地。

2025人工智能治理的未来：阿联酋宪章和全球视野

本报告重点围绕 AI Cloud Agent 的整体发展、技术演进、产业应用、标准体系以及未来展望五大部分深入解析了智能体的技术演进路径与产业应用现状。发展概述章节，梳理了人工智能政策、智能体发展历程、AI Cloud Agent 的定义与发展现状、基本构成以及价值意义。技术演进章节，简述了智能体相关核心技术、技术生态支撑，涵盖了开发框架、工具调用与集成、通信协议等关键部分。产业应用章节，深入剖析其在重点行业与关键应用领域的典型实践与发展态势。标准体系章节，探讨 AI Cloud Agent 应用常见分类，聚焦数字原生 AI Cloud Agent 标准体系进行详细阐述，以标准体系构建助力企业清晰规划智能体发展路径。未来发展章节，对智能体在技术、场景、情感、风险等方面未来趋势提出前瞻研判。

自 ChatGPT 发布后，大模型向更强、更高效、更可靠方向发展，呈现推理模型深化、智能体模型爆发的格局。美国在探索更强大模型上保持全球领先，中国企业则在算力受限下实现高效性全球领先。2025 年是应用加速落地之年，OpenAI 已达百亿美金 A RR，Claude 月收入环比增速超 20%。受互联网大厂推动 AI 与业务结合、Agent 推出、主权 AI 需求及多模态渗透等因素影响，A I 算力消耗从训练转向推理，带来显著增量，国内算力自主可控趋势凸显。B 端应用渗透率慢于 C 端，落地顺序由容错率与复杂度决定，从高容错、单一任务场景到低容错、高复杂度场景尚需时间。但本轮 AI 渗透较互联网时代大幅提速，B 端落地进程或超预期。