亚商投顾沈杨： "AI-First”范式下AI应用投资图谱

字节跳动（ByteDance）在2026年2月密集释放其大模型底座（Seed系列）的最新进展，是对A股及全球AI应用赛道定价逻辑的一次重塑。

这不仅仅是“又一个模型更新”，而是标志着AI生成从“孤立的Demo”正式进入“工业化工作流（Workflow）”的深水区。

以下是从投行视角出发，对AI应用投资方向有以下深度指引：

指引一：从“单点生成”转向“全流程自动化（Workflow）”——重塑短内容生产力

消息核心：Seedance 2.0 支持“分镜工作流”，能自动处理多角度、角色对话、字幕。

指引逻辑：过去AI视频被诟病“抽卡式”生成（无法控制分镜、角色不一致）。字节的突破在于将导演思维算法化。短剧、短视频广告、动漫二创的生产门槛将出现断崖式下跌。

指引二：大厂“垂直整合”加速，纯工具类APP的护城河正在消失

消息核心：Seedream 5.0 和 Seedance 2.0直接嵌入剪映（CapCut）和即梦。

指引逻辑：字节拥有全球最强的分发渠道（TikTok/抖音）和最普及的编辑器（剪映）。当顶级模型变成“插件”，那些缺乏生态、只做“AI修图”或“简单视频生成”的独立APP将失去生存空间。

平台溢价：市场将给具备“模型+工具+流量”三位一体的公司（如字节生态合作伙伴、或者具备类似闭环能力的大厂）更高溢价。

工具端分化： 只有深入特定垂直行业（如建筑设计、精密制造）且具备**专有数据（Proprietary Data）**的AI应用，才能在字节等通用巨头的挤压下生存。

指引三：推理端需求由“文本”向“音视频同步”爆发——带动基础设施重估

消息核心：支持5-15秒单段视频，包含对话、音轨、字幕。

指引逻辑：视频推理消耗的算力是文本的千倍级，且音视频同步生成对低延迟（Latency）要求极高。随着即梦、剪映数亿用户的调用，字节的资本支出（CAPEX）将从训练端快速向推理端（Inference）迁移。

高速传输：音视频流的高频交互利好光模块（CPO/800G+）及高速连接器。

AI应用在2026年的三大核心机会及逻辑：

机机会一：短内容工业化——从“手工创作”向“AI工厂”跨越

核心逻辑： 创作的边际成本趋向于零，价值向IP与分发端高度集中。

技术催化： 字节Seedance 2.0、OpenAI Sora 2等模型解决了“角色一致性”和“复杂分镜控制”两大难题。AI生成视频不再是5秒的Demo，而是可以直接交付的短剧、动漫、广告。

降本：原本需要1个月、几十万成本的短剧，现在通过“分镜工作流”可在3天内生成，成本降低90%以上。

增效：AI可以根据不同用户的画像，实时生成成千上万个版本的广告素材，实现真正的“千人千面”视频广告。

机会二：AI Agent（智能体）爆发——从“会聊天”到“能干活”

核心逻辑：软件的本质从“工具”转变为“员工”，计费模式从SaaS向成效费转型。

技术催化：模型具备了极强的逻辑推理和工具调用（Function Calling）能力。Agent不再只是回话，而是能自主打开财务软件报税、自主登录电商后台运营、自主进行法律合同初审。

替代高价值人工：在医疗、法律、税务、代码开发等专业领域，AI Agent开始替代初级专业人力。

估值重构：过去SaaS按账号收费（Seat-based），现在按“任务完成量”收费。这极大提升了单个客户的客单价（ARPU）。

机会三：具身智能（机器人）应用化——AI“大脑”接管物理世界

核心逻辑：大模型解决了机器人的“泛化能力”，硬件从实验室走向封闭/半封闭场景交付。

技术催化：视觉大模型（VLM）让机器人能够理解复杂的物理指令（如“去冰箱拿一瓶没开封的零度可乐”）。特斯拉Optimus Gen 3以及国内的天工3.0在工厂端的实测数据超预期。

劳动力补充： 在人口老龄化加剧的背景下，物流、电力巡检、高危制造等领域的AI机器人应用进入量产元年（2026年是关键交付年）。

供应链红利： 随着算法成熟，硬件成本的下降（BOM成本降低）成为盈利关键。

"AI-First”范式下AI应用投资图谱

从 "AI-Enabled" 到 "AI-First" 的范式转移AI应用正经历从“AI-Enabled”到“AI-First”的演进，是从核心价值定位、技术架构、商业逻辑到迭代路径的全方位范式转移。“AI-Enabled”可以理解为AI赋能型，AI是提升效率的附加工具，但没有改变产品的核心属性;“AI-First”则是将AI作为核心价值载体，基于AI价值定价，剥离AI后产品将失去核心竞争力。

1. AI+创意与内容生成工具类

2.AI+垂直行业专家解决方案

3.）AI+社交与陪伴类

从产业趋势来看，国产开源大模型的“鲶鱼效应”凸显，较高的性价比优势推动模型平权加速到来，未来全球AI竞争焦点不再是单一模型性能，而是场景数据的积累深度与工程化落地能力。产业核心趋势已从AI-Enabled(AI赋能)转向AI-First(AI原生)，这种变革反向催生算力需求激增，国产算力凭借适配性与成本优势的扩大，渗透率将继续攀升，同时供需剪刀差也在持续加大。

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