GenAI行業專題報告：基于Tokens調用量和付費變化的分析，判斷AI大模型商業化的進展和應用趨勢.pdf

GenAI行業專題報告：基于Tokens調用量和付費變化的分析，判斷AI大模型商業化的進展和應用趨勢。基于 Tokens 使用量來收費的各類 AI 應用給模型廠商貢獻營收快速增 長。我們以谷歌 Gemini 和豆包大模型作為典型案例，分析其 tokens 的增長趨勢并對產品可實現的營收進行敏感性分析。從分析結果來看， 以上兩個大模型 25 年營收規模較 24 年有望大幅提升。AI 應用商業化 落地給模型廠商貢獻的營收呈快速增長趨勢。

AI 大模型的代碼生成、高階推理等功能在下游應用的重要性持續提升。 2025 年以來，開發類需求呈現出快速增長的趨勢。截止 2025 年 5 月， 使用 Gemini API 接口開發各類 AI 應用的開發者已超過 700 萬，是去 年同期開發者數量的 5 倍。從 ChatGPT 的使用趨勢我們也觀察到同樣 的情況，2025 年 5 月，通用型的研究、科學研究、代碼輔助等場景占 ChatGPT 的使用比例分別為 36.5%、18.4%和 14.5%，高于郵件撰寫 和文案寫作等場景。總體而言，代碼生成、視覺理解、高階推理等能夠 解決下游用戶實際問題的功能在下游用戶使用頻次和用戶數量都呈快 速增長趨勢。

AI 大模型幻覺持續下降，B 端 AI 應用的接受度有望提升。AI 幻覺是導 致 AI 大模型較難在醫療、制造業等領域應用的主要原因。各家廠商嘗 試了多種方法來降低 AI 大模型的幻覺。RLHF（基于人類反饋的強化學 習）、MoE（混合專家）架構等新的訓練方法的采用有效降低了 AI 大模 型的幻覺，在通用問題方面的回答效果顯著提升。隨著訓練路徑與模型 架構的不斷優化，各大模型“幻覺”有望持續下降，有望拓展和深化各 行業應用場景。

海外公司采用 AI 技術實現商業化較好的突破，樹立了行業標桿。盡管 中美在 AI 技術商業化環境方面有所差異，但 AI 大模型技術商業化的趨 勢是一致的。海外的 Palantir、SAP、Salesforce、AppLovin 和 Duolinguo 等公司 AI 產品的應用落地加速，反映了各行業、各場景的下游客戶愿 意為 AI 大模型技術帶來的降本增效的商業價值付費。在 AI 大模型功能 持續增強、幻覺不斷降低以及成本持續降低的趨勢下，AI 應用商業化 的節奏有望加快。