核心观点：

模型效果提升+推理成本下降，为AI 应用发展奠基。尽管存在关于Scaling Law 瓶颈的讨论，但我们判断大模型性能并未真正“撞墙”。

虽然训练端出现暂时的边际效益放缓，但通过合成数据和推理阶段的创新，大模型的性能增长潜力仍然强劲。未来，伴随大模型技术的不断进步，以及推理成本的降低，应用端将会有更多可能性。

AI 大模型赋能效率工具，提效能力是商业化关键。AI 大模型赋能的效率工具通过辅助内容生成、提效降本和加速决策等途径，为企业带来显著的效益提升，增强其市场竞争力。

AI 大模型赋能业务场景，核心在于提升附加值。AI 大模型正在加速各行业的智能化变革，从具体业务场景看，商业化的核心在于提供更高的附加值。与传统技术相比，AI 大模型通过强大的数据理解与生成能力，可以重塑客户管理流程，以及赋能广告投放、智能决策等场景，为企业创造直接价值。

Agent 是未来发展的重要趋势。通过人机交互模式的视角来观察和分析AI ToB 应用的发展现状，可以发现不同模式下的应用场景逐渐清晰。

AI Agent 作为智能系统，能够感知和收集外部数据，识别数据中的模式并做出决策，最终执行所需的操作。而在B 端场景中，由于业务场景较为明确，有较多的行业知识与数据积累，与AI Agent 的感知理解、决策执行以及交互等特点较为适配。因此，Agent 有望成为B 端应用的未来发展趋势，应用前景广阔。

高ROI 场景将率先实现PMF。AI 大模型在办公软件和创意生成等场景中，处理能力有限，需要人工辅助干预，直接收益较低，对核心业务的贡献影响难以量化，暂时难以产生革命性的变化。而软件开发、广告投放和CRM 等领域，由于具有较为标准化的任务和对效率提升的明确需求，能带来可量化的投资回报，因此也能得到更快的市场采纳，将率先实现产品市场契合。

投资建议。AI 应用端，建议关注：第四范式、万兴科技、金山办公、福昕软件、商汤、虹软科技、星环科技、金蝶国际、中科创达、新致软件、泛微网络、中控技术、赛意信息、汉得信息、鼎捷软件、合合信息、同花顺、九方智投控股、中科软、佳发教育、卫宁健康、润达医疗等；AI 算力端，建议关注：寒武纪、紫光股份、浪潮信息、中科曙光、神州数码等。

风险提示。GenAI 应用商业化落地的不确定性；AI 应用市场竞争加剧风险；AI 生成内容存在知识版权纠纷风险。