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1、港股AI应用服务的多层级投资机遇AI产业进入新阶段从技术转向应用中国AI产业正经历从技术追赶到商业化变现的历史性转折阶段，从追赶技术转向应用落地，从而实现盈利的兑现。(divcenter)#AI产业时间轴(/divcenter)2017-2022：国产AI技术追赶阶段2017年开始，国产AI上升到国家战略层面，开始全产业链的追赶；2020年，GPT3发布，国内加速布局自研大模型路线；2022年，ChatGPT上线，生成式AI引爆全球，国内大模型研发加速，自研蓄力。2025-2026：商业化兑现新阶段2025年开始，AI相关行业细则持续落地，开源轻量化模型开始普及，AI调用成本开始显著下降，垂类

2、产品实现规模化收费；2026年，AIAgent智能体产业化落地，原生AI应用批量上线，智能经济成为产业主线。2023-2024：商业化落地起步阶段2023年国内百模大战，文心一言、豆包、千问等国产大模型集中上线，监管细则持续落地带来产业的健康规范发展；2024年，政策从扶持研发到鼓励赋能实体经济，告别纯烧钱研发的阶段，从B端开始实现商业化落地。2027-未来：生态成熟阶段生态逐渐成熟，AI+行业全面深度渗透，商业化进入利润释放的新阶段2026年为什么会成为重要节点成本下降：国内Token价格两年降了99%，意味着中小企业每个月可能只需要花几百块钱就可以在业务流程中接入AI;：政策支持：今年1月

3、到5月，每个月都有新政策推出，例如5月8日三部门联合印发智能体规范应用与创新发展实施意见，是国家层面第一次给“智能体”下定义、画路线，划了19个应用场景，5月22号发改委发布会明确表明正在谋划加快AI+落地的配套文件，要推动央国企开放高价值场景，政策传递的信号不仅仅是鼓励，而是落地;技术成熟：Agent不再是一个实验室概念了，它是可以被企业部署、可以产生收入的成熟产品。随着AI的发展，人不再满足于仅仅和AI进行对话交互，而是要求AI帮忙做事，AI也因此加速从辅助性的Copilot模式进化为协作自治的Autopilot多智能体系统，能够自主感知环境、记住上下文，并做出决策后进行执行。Copilo

4、t：可用可不用；Autopilot：不用不行。IDC发布了中国AIAgent市场研究报告IDCMarketGlance：中国AIAgent市场概览,2026Q1，将中国AIAgent市场划分为行业智能体、企业级智能体和智能体开发平台三大核心赛道。报告显示，市场正从“概念验证”阶段迈向“规模化落地”阶段。2025年中国企业活跃智能体数量已接近200万，预计2026年将达到500万，商业模式也逐渐从“订阅制”演变为“订阅+Token”及“按结果付费”的混合模式。(divcenter)#中美市场的差异(/divcenter)中国：主要是场景驱动。例如，在制造、金融、零售、政务这些领域，谁先跑通场景，

5、谁就拥有先发优势。当前主流的变现模式可以大致分为四种：订阅制、项目制、按结果付费制、Token计费制。传统的SaaS订阅制是最早出现的变现模式，AIAgent商业化初期直接沿用了此模式，在订阅制的基础上，衍生出了其他几种模式，以及不同模式之间混合搭配的变现模式。订阅制在C端和小B客户之间最为普及；项目制主要是针对中大型企业的定制化部署要求，常见于金融、医疗、制造、政企等；按结果付费制主要应用于高价值可量化的场景，如电商、广告投放、客服等场景；Token计费制在技术侧应用最广，包括大模型API、开发者工具、数据分析等。Token价格变化核心趋势：单价大幅下跌，但企业账单不降反升，主要是单任务To

6、ken消耗量显著增加。Token消耗量为什么成为重要指标Token是大模型处理数据的最小计费单位，Token消耗量是“成本+算力+效率+商业+智能化”的综合体现，因此成为重点关注的指标。成本：一次请求的输入+输出的Token量，直接反映了GPU时间、电力、人力等成本，成本不完全取决于请求次数，而是完成一次请求消耗Token量；算力：Token量也是算力投入的一个反映指标，日处理万亿级Token是大厂“算力护城河”的直观体现；效率：相同任务下，提示词越优、模型越高效、冗余越少，对应的Token量就越少；商业：在无统一价值标准衡量企业AI渗透水平的时候，Token量可以成为一个可量化、可排名的硬指