瑞银称中国公司明年有望开始从AI代理中获利
新闻要点
瑞银集团预计，中国公司最快将于明年，即2026年，开始从其人工智能（AI）代理业务中实现盈利。瑞银全球财富管理首席投资办公室的股票策略师Sundeep Gantori指出，随着DeepSeek的R2等先进模型日益复杂，预计将出现更多的货币化。 AI代理被广泛认为是生成式AI的下一个进化阶段，谷歌和OpenAI等全球顶尖科技公司正在该领域展开激烈竞争。美国的AI代理市场年收入已达150亿至200亿美元，主要得益于企业对购买和使用先进软件的习惯以及AI模型的成熟度。 然而，在中国，企业尚不习惯为企业级软件支付月度订阅费，且AI代理目前主要集中在消费者端。瑞银认为，当前中国市场货币化不足，但随着国内大型语言模型变得更加复杂，这种情况有望在明年发生改变。
背景介绍
人工智能代理是利用AI技术自主规划并执行复杂任务的软件系统，被视为生成式AI的下一阶段。全球科技巨头如谷歌、OpenAI和DeepL等已在此领域展开激烈竞争，试图通过代理提供编码、财富管理及其他自动化解决方案。 美国AI代理市场已显示出强劲的商业化潜力，年收入达150亿至200亿美元，这得益于其成熟的企业软件消费习惯和高度复杂的AI模型。相比之下，中国市场在企业级软件订阅模式上接受度较低，且AI代理的应用目前更侧重于购物、娱乐等消费者领域。
深度 AI 洞察
中国AI代理市场2026年实现货币化的乐观预期，其背后更深层次的驱动因素和潜在挑战是什么？ 中国AI代理市场实现货币化，不仅是技术成熟度的自然结果，更是国家战略与市场差异化竞争的体现。 - 技术驱动与“大模型”竞赛： 中国在大型语言模型（LLM）领域的持续投入与快速进步，尤其是像DeepSeek R2这类模型，是实现代理复杂任务能力的核心。这反映了中国试图在基础AI技术上追赶甚至部分超越西方的决心，通过“自研替代”策略降低对外部技术的依赖。 - 应用场景的差异化： 与美国企业级市场的成熟不同，中国市场更侧重于消费者端。这可能意味着中国AI代理的早期货币化将从消费者服务、智能助理、内容生成等领域切入，而非直接复制美国的B2B模式。长期看，成功经验将逐渐扩展至企业级，但初期路径有别。 - 政策与监管影响： 2025年特朗普政府的贸易和技术政策可能持续对中国获取高端AI芯片和技术造成限制。这促使中国加速AI生态的自主化，但同时也可能影响其技术迭代速度和与全球领先水平的同步性。然而，内部巨大的市场需求和政府支持是其独特优势。 考虑到中美AI发展路径差异及地缘政治背景，中国AI代理的商业化成功将如何重塑全球AI竞争格局？ 中国AI代理的商业化成功不仅是经济事件，更是全球科技权力再平衡的关键一环。 - 技术自主与生态构建： 如果中国AI代理能成功货币化，将验证其在“受限环境”下构建完整AI生态系统的能力。这将减少对西方技术的依赖，并可能形成一个以中国技术标准和平台为核心的“AI内循环”或区域性AI生态。 - “AI即服务”模式的推广： 中国在移动互联网和平台经济上的成功经验，可能使其在AI代理服务化（AI-as-a-Service）方面形成独特的商业模式。例如，通过超级应用集成AI代理功能，或者提供高度定制化的行业解决方案，这可能比西方市场更具灵活性和适应性。 - 国际影响力与软实力： 成功的AI代理商业化将提升中国在全球AI领域的软实力，吸引更多发展中国家采用其AI技术和解决方案，从而挑战美国在AI技术标准和市场主导地位上的传统优势。这可能导致全球AI市场出现“两极分化”的趋势，即分别以美国和中国为核心的两大技术阵营。 对于寻求投资机会的国际投资者而言，中国AI代理市场的崛起带来了哪些非显而易见的风险与回报？ 国际投资者在评估中国AI代理市场时，需超越表面机遇，审视其深层风险与潜在的超额回报。 - 政策风险与“技术民族主义”： 尽管中国政府大力支持AI发展，但其对数据安全、算法伦理及外国投资的监管框架可能带来不确定性。投资者需警惕“技术民族主义”背景下，政府对关键AI基础设施和数据流的干预，可能影响外资企业的运营和盈利模式。 - 市场竞争与盈利模式： 中国AI市场竞争激烈，成功的关键在于能否快速找到可行的盈利模式。早期投资可能面临高投入、低回报的风险，直至市场培育成熟。投资者应关注那些在特定垂直领域有深厚积累、或能有效整合消费者与企业级应用的平台公司。 - 中美技术脱钩的影响： 2025年特朗普政府持续的技术限制，可能导致中国AI公司在获取最先进芯片和海外市场方面面临挑战。这既是风险，也是机遇：那些能够通过自研或国内供应链替代关键技术的公司，将拥有更大的竞争优势和长期增长潜力。