2025年GenAI系列专题报告：AI+企业应用进展规模预测

一、 投资要点

站在当下节点，结合我们对产业趋势的理解，我们预期各行业、各场景的下游客户 愿意为AI大模型技术带来的降本增效的商业价值付费的意愿有望提升，AI应用商业 化的节奏有望加快。

对于泛ERP企业应用，一个明显的特征是，客户获取的节奏具有明显的非连续特 征、不同阶段呈波次推动。通俗讲，企业应用在性能、稳定性、可靠性、扩展性、 兼容性、安全性等方面要求甚高，所以客户对新技术如AI agent或十年前（转）云 服务的态度通常是紧密跟踪、适度评估、谨慎导入的。另一方面，当同行导入有明 显效果后，潜在企业客户出于竞争需求会积极跟随。因此在节奏上会形成：①第一 波标杆客户上线；②使用改进；③成功融入效应明显从而进入第二阶段吸引更多客 户。在二级市场的表现异化为“上涨（新客户）、消化调整（使用改进）、继续上 涨（第二阶段客户规模扩大）”。 因此，我们判断AI+ERP领域中的金蝶国际、鼎捷数智、赛意信息等公司的AI加持产 品商业化落地从标杆客户上线到吸引更多客户的阶段出现在25年三季度，本文也重 点对这三家厂商AI应用方面25年的收入/订单进行了敏感性测算。同时，我们也对中 期，26年及27年，这三家厂商AI应用方面的收入/订单进行了测算。需要注意的是， 我们的测算仅基于目前整体的产业进展，若是有新的催化剂如技术的快速跃升等因 素，在客户接受度持续提高且付费意愿和付费能力加强的情况下，AI应用贡献的收 入增速则会更快。

测算结果如下（详细测算过程请参照正文）： 1. 金蝶国际：中性情况下，25年AI垂类大模型为公司贡献收入约为1.45亿元，26年AI垂类大模型为公司贡献收入约为2.94亿元，27年AI垂类大模型为公司贡献 收入约为5.66亿元。需要格外注意的是，金蝶产品线完整且复杂，所以我们通 过单模块收入进行测算对他而言会有一定失真，更多只是作为定性的参考。对 于金蝶而言，更需关注其远期的综合能力，如市场份额和盈利能力等指标。 2. 鼎捷数智：中性情况下，25年AI应用总计为公司带来约1.42亿元的收入，26年 AI应用贡献收入约为2.77亿元，27年AI应用贡献收入约为5.37亿元。 3. 赛意信息：25年的AI总订单大约为1.9亿元，26年与27年公司的AI订单分别约 为3.2亿元和4.4亿元。

二、主流厂商 AI 产品最新布局及相应收入的敏感性测 算

（一）金蝶国际

1. AI优先，驱动企业管理升级

金蝶以“All in AI”为核心战略，自2017年起便开始布局AI创新，构建了从AI底座， 到数据平台再到终端应用的完整体系，重点突破财务、人力等高价值场景落地。整 体看，金蝶通过“企业级AI平台（企业可快速开发AI应用）”+“AI管理助手及苍穹 APP”+“AI Agent”等模式来逐步深化AI应用。金蝶云·苍穹升级为新一代企业级AI平台， 发布AI管理助手及苍穹APP，并提供丰富场景的AI Agent，为企业提供快速高效使用 AI的解决方案。

从产品维度来看，金蝶现有产品大部分都已接入AI，在原有功能的基础上实现了拓 宽和优化。金蝶国际的企业级AI平台涵盖了包括开发服务云、流程服务云、数据服务 云等一系列产品。以开发服务云为例，该产品能够基于金蝶独创的第四代动态领域 模型(KDDM)，提供一站式AI开发套件，支持苍穹智能问答、辅助编程等应用场景， 支持低代码应用开发、无代码可视化搭建、生成式AI开发，轻松构建基于微服务架构 的业务应用，赋能云应用(SaaS服务)的开发、部署、运行及运营。

2025年5月，公司发布苍穹Agent平台2.0和五大智能体，进一步升级AI产品布局。 作为企业业务智能体平台，苍穹Agent平台提供了丰富的模版与工具，可以快速对接 企业数据与业务流程,实现AI应用敏捷落地。同时支持MCP及A2A标准协议，可以实 现跨平台、跨系统的无缝协作。此外，苍穹Agent平台提供多模型混合应用能力，企 业可以根据业务场景灵活调用DeepSeek、金蝶苍穹大模型等AI引擎，实现技术资源 与业务需求的匹配。基于苍穹Agent平台2.0，公司开发了金钥财报（财报分析智能 体）、ChatBI（企业问数智能体）、招聘智能体、差旅智能体以及企业知识智能体， 均为企业端的高频场景。

2. 金蝶国际AI收入敏感性测算

公司的商业模式为向客户收取垂类AI大模型使用费。公司基于外部通用大模型，以 及其在垂类领域积累的丰富数据，开发垂类AI大模型。客户采购相关AI功能时，需要 向公司支付垂类AI大模型使用费（中小客户多支付云化费用，大型客户可私有化部 署），token费用则支付给外部通用大模型供应商，公司亦具备参与token分润的潜力。 根据我们的测算，中性情况下，25年AI垂类大模型为公司贡献收入约为1.45亿元， 26年AI垂类大模型为公司贡献收入约为2.94亿元，27年AI垂类大模型为公司贡献收 入约为5.66亿元。 此外，需要格外注意的是，金蝶产品线完整且复杂，所以下文我们通过单模块收入 进行测算对他而言会有一定失真，更多只是作为定性的参考。对于金蝶而言，更需 关注其远期的综合能力，如市场份额和盈利能力等指标。

我们25年AI应用贡献收入的测算主要基于以下几点核心假设： （1） 产品单价方面：从公司产品属性出发，体量小的客户AI产品功能往往不会过于 复杂，因此单价会更低。同时，功能的丰富程度，部署的复杂度，以及公司自身 的成本等多因素会导致不同客户的单价跨度会非常大。因此，我们假设小微客 户单体垂类大模型的单价在2千元-6千元的范围内，中型客户单价在1.5万元-3.5 万元的范围内，大型客户在500万元-1500万元的范围内。 （2） 客户数渗透率方面：大跨度单价也决定了渗透率的不同。对于小微客户而言， 尽管公司体量不大，但单价在2千元-6千元的AI应用并不高，价格敏感程度在这 个范围内也并无太多差异。而对于大型客户而言，单价高的情况下，在AI付费情 况上则会考虑更多因素，因此渗透率会较低。根据公司24年财报，公司24年共 有43.5万小微客户，4.4万中型客户，2110家大型客户，在渗透率假设上，我们 假设公司小微客户的渗透率在3%-5%的区间范围内，中型客户的渗透率在2%- 4%的区间范围内，而大型客户的渗透率在0.1%-0.3%的区间范围内。

而对于26年和27年，尽管公司客户数量逐年有变化，但AI应用的拓展多从老客开始， 因此在客户基数上，我们不做调整。同时，结合我们对产业趋势的理解，初始AI应用 渗透会较慢，但整体增速的斜率会上升，因此在客户数渗透率方面，我们假设26年 公司小微客户的渗透率在6.5%-8.5%的区间范围内，中型客户的渗透率在5.5%-7.5% 的区间范围内，而大型客户的渗透率在0.2%-0.4%的区间范围内；27年公司小微客 户的渗透率在10.0%-12.0%的区间范围内，中型客户的渗透率在8.0%-10.0%的区间 范围内，而大型客户的渗透率在0.8%-1.0%的区间范围内。而对于客单价，我们对于 中型客户26年和27年的客单价有一定上调，分别为2.5万元至4.5万元，以及4万元至 6万元，主要系在定制化需求持续提高的情况下，相对应的产品单价也应有一定上调。 而对于大型客户，本身价格已经较高，且本身假设所作出的价格范围区间也较广， 因此26年基数我们不做调整。再考虑到中期维度下，公司综合实力较强且产品线全 面，在市场格局有望发生变化的情况下，议价权会更强，结合定制化需求增加等多 因素，我们对27年的假设价格进行一定上调。

（二）鼎捷数智

1. 立足鼎捷雅典娜企业级PaaS平台，积极发力AI应用

雅典娜工业互联网平台是鼎捷最新一代企业级PaaS平台，以智驱中台、业务中台、 数据中台、知识中台、互联中台五大中台为支撑，是支撑企业数智化转型的数字底 座。从结构来看： 智驱中台：鼎捷雅典娜的核心，实现化繁为简和以简驭繁； 业务中台：企业业务能力共享平台，支撑企业业务能力和创新业务模式； 数据中台：管理企业数据资产和发挥数据应用价值的数据服务平台，帮助企业解决 数据采、算、存、治、用的问题； 知识中台：满足企业非结构化、半结构化数据的知识服务； 互联中台：集成服务平台（IPaaS），实现系统数据互通，让集成更快速简单； 技术平台：基于云原生架构，结合低代码、微服务支撑体系设计的技术底座； 此外，鼎捷雅典娜包括2个入口-智能入口和OT IaaS是连接用户和机器设备的入口。

基于鼎捷雅典娜数智原生底座的能力及对场景需求的挖掘，衍生出两类AI应用：行 业化场景AI应用、基于大模型的通用AI应用

（1）行业化场景AI应用—基于各行业属性，持续迭代装备制造云、零部件制造云、 财务云等行业化应用

装备制造云：面向装备机械制造业，以数据驱动和任务领航为核心，打造贯穿“售前 -售中-售后”的全链路闭环应用体系。针对不同业态推出项目中控台、项目智捷报、项目掌利润、设变一点通、带图快采等敏态应用，覆盖估价报价、成本管理、设计变 更、采购、生产排产等关键场景，助力企业提升效率、动态监控并最大化利润。 零部件制造云：聚焦工厂职能场景，覆盖试制研发、预测采购及供应链协同全流程。 针对不同业态推出预测透镜、供应天眼、体系云管家、试研北斗、试验优测等AI融合 应用，解决零部件企业在试制合规、销售预测、供应链协同等痛点。 财务云：利用数智驱动及任务引擎技术打造新一代引导式、可视化、智能化、轻配置 的合并报表解决方案——智合报，以解决合并报表编制时数据收集难、内部往来对 账难、内部交易抵销难、数据异常追溯难、成本还原难五大痛点，助力企业高效运 营。

（2）通用型 AI 应用—针对通用性ERP产品痛点，针对性开发通用性AI工具，典型 产品包括ChatFile企业级知识机器人、高管AI数智助理

ChatFile是以鼎捷雅典娜知识中台为底座，结合大语言模型构建的企业级知识机器人， 具备翻译、报告、文档助手、合同审查等功能，可服务于客服、内部知识管理、现场管理、项目管理、CRM、PLM等领域。 高管AI数智助理是以鼎捷雅典娜数据中台为底座，结合行业知识图谱、大语言模型 及数据引擎三位一体的智能 AI 管理模型，可精准挖掘企业高管人群数据管理需求， 通过自然语言交互的方式实现经营数据即时问答，助力企业高管科学决策和高效管 理。

2. 鼎捷数智AI收入敏感性测算

从最新AI进程来看，AI应用效益显著。以研发设计类业务为例，目前公司PLM已与 DeepSeek大模型深度集成，并构建了包括智能问答体、物料智能推荐、文生设计等 应有。根据公司财报，新一代PLM销售占比大幅提升，研发设计类业务签约金额同 比增长20%，老客户签约金额同比增长近40%。具体的AI应用中，装备制造云的AI数 智售服实现了设备异常处理时效20%的提升，降低设备厂商20%的售后服务成本； 零部件云中的预测透镜通过AI销售预测驱动精准生产及备料，将长周期物料周转天 数从300天降至108天，物料缺料率自34%降至0%，偏差响应周期从14天降至0.5天。 从最新商业化进程来看，公司AI应用已初具规模，后续有望打开成长天花板。根据 公司24年财报，中国台湾地区AI业务营收同比增长135.1%，中国台湾地区净利润同 比增长57.5%。目前公司AI商业化模式主要为通过向客户出售AI应用模块，通过订阅 制的模式进行收费。根据我们的测算，在25年AI应用为公司贡献的收入区间范围在 8.6千万元至2.12亿元。在中性假设情况中，共4.5%的客户（2250家）选择采购至少 1个AI应用，其中675家客户采购2个AI应用，225家客户采购3个AI应用，在单个AI均 价为4.5万元的基础上，25年AI应用总计为公司带来约1.42亿元的收入。中性情况下， 26年AI应用贡献收入约为2.77亿元，27年AI应用贡献收入约为5.37亿元。

我们25年的测算主要基于以下几点核心假设： （1） 客户数渗透率方面：公司总客户数约为50000家，由于AI应用尚处于业绩兑现 早期阶段，当下仍处于产品打磨、客户建立ROI标准等阶段，因此初始愿意购买 AI应用的客户整体数量不会太多，我们假设渗透率在3.5%-5.5%的区间范围内。 （2） 产品单价方面：公司AI应用主要包括如数智服务、预测透镜、企业级知识机器 人等。由于公司产品标准化程度较高，属轻应用且易部署，我们假设单模块价 格在3.5万元-5.5万元的区间范围内。 （3） 加购情况：不同客户由于规模及需求的不同，可能会选择多个AI应用模块。因 此我们假设客户在初始选择单个AI应用尝鲜后，在这部分客户群体中，有30% 的客户会加购1个AI应用，10%的客户会加购2个AI应用。

26年鼎捷AI收入的测算主要基于以下几点核心假设： （1） 客户数渗透率方面：尝鲜期过后，客户接受程度有望持续提高。过往两年台湾 地区贡献了鼎捷数智AI应用方面的大多收入，而根据我们的产业理解，26年大 陆地区渗透率有望进一步加大。因此，我们假设26年渗透率在5%-7%的范围内。 （2） 产品单价方面：产品单价不作调整，我们假设在3.5万元至5.5万元的范围内。 （3） 加购情况：和渗透率假设的大致逻辑一致，伴随AI使用的范围和方式持续拓宽， 客户有望加购多个AI应用。因此在总客户数渗透率假设的基础上，我们假设有 60%的客户会加购1个AI应用，30%的客户会加购2个AI应用，15%的客户会加 购3个AI应用。 根据我们的测算，在26年AI应用为公司贡献的收入区间范围在1.8亿元至3.9亿元。在 中性假设情况中，共6%的客户（3000家）选择采购至少1个AI应用，其中1800家客 户采购2个AI应用，900家客户采购3个AI应用，450家客户采购4个AI应用，在单个AI 均价为4.5万元的基础上，总计为公司带来2.77亿元的收入。

27年鼎捷AI收入的测算主要基于以下几点核心假设： （1） 客户数渗透率方面：渗透率将持续提高，我们假设渗透率在8.0%-10.0%的区 间范围内。 （2） 产品单价方面：产品单价不作调整，我们假设在3.5万元至5.5万元的范围内。 （3） 加购情况：伴随AI使用的范围和方式持续拓宽，客户有望加购多个AI应用。因 此在总客户数渗透率假设的基础上，我们假设有85%的客户会加购1个AI应用， 50%的客户会加购2个AI应用，30%的客户会加购3个AI应用。 根据我们的测算，在27年AI应用为公司贡献的收入区间范围在3.7亿元至7.3亿元。在 中性假设情况中，共9.0%的客户（4500家）选择采购至少1个AI应用，其中3825家 客户采购2个AI应用，2250家客户采购3个AI应用，1350家客户采购4个AI应用，在单 个AI均价为4.5万元的基础上，总计为公司带来5.37亿元的收入。

（三）赛意信息

1. “Agent+泛ERP”与“AI+智能制造”双轮驱动

“Agent+泛ERP”与“AI+智能制造”双轮驱动。在泛ERP领域，赛意在企业核心 业务流程中无缝集成AI能力，已成功构建智能售后、智能招聘、智能投标、智能填单 等创新业务场景。在智能制造领域，赛意提供了贯穿制造业研产供销服全价值链的 多场景产品模块服务，帮助企业实现智能化运营和管理。2023年10月，赛意发布了 AIGC中台善谋GPT，定位企业智能化创新引擎，聚焦于企服和管理领域；2024年， 发布了PCB行业大模型和善谋GPT V2.0。

善谋GPT定位为企业级AI中台，帮助企业通过积木化搭建模式实现AI应用的快速构 建与部署。善谋GPT整合了公司在财税、人力、营销、供应链、研发与生产制造等领 域的专业知识，通过上下文记忆、Prompt工程、Agent编排及执行等技术模块来扩展 大模型的存储记忆、适配应用、调度执行和领域专业能力，为企业提供多模型对接、 向量管理、私有模型预训练与应用等能力，帮助其快速构建部署AI应用。

基于善谋GPT平台推出PCB垂直行业大模型。PCB行业大模型基于善谋GPT平台而 构建，通过对PCB行业大量的工程图纸、订单资料、行业知识等数据进行预先训练， 来实现客户订单资料的解析、识别和理解，目前已覆盖工程图纸识别、工程图纸解 析、MI参数识别、智能报价、知识检索、知识问答、AI质检等应用场景。在工程图纸 识别场景中，PCB行业大模型可将4-6小时的工程图纸参数提取缩短至几分钟，有效 提升工程设计到制造的流程效率。未来，公司将利用在PCB等优势行业的经验，向 光伏、新能源等领域横向扩张，构建更强大的模型平台。

携手华为，发布多项创新解决方案。赛意是华为盘古大模型首批合作伙伴，2024年 3月，公司与华为签署合作协议，围绕电子、家电、汽车等行业客户，在数字化研发、 智慧工厂、智能制造AI大模型等方向拓展市场、合作研发，以及打造垂直行业解决方 案。2024年9月，赛意的PCB行业大模型获得了华为昇腾的技术认证。此外，赛意与 华为携手推出融合了华为云盘古大模型预测能力与天筹求解器的数字化集成供应链 联合解决方案。未来，公司有望通过与华为协同合作，探索更多泛ERP和智能制造 产品领域中的AI赋能环节。

商业可行性初步验证，未来落地可期。在AI中台方面，根据公司2025年2月发布的《自 愿披露公司签订日常经营合同的公告》，公司已签下约4800万单体AI工业应用订单， 涵盖基于AI工具链实现数据处理、大模型训练与微调、AI应用开发等端到端能力。在 PCB行业大模型方面，根据公司2024年年报，2024年，公司PCB行业AI大模型订单 突破1300万元。这些落地案例初步验证了AI大模型的商业化可行性，在泛ERP与智 能制造领域，未来有望实现更多AI赋能项目落地。

2. 赛意信息AI收入测算

我们基于下述假设对于赛意信息的2025年常规AI订单进行测算： 常规AI订单 = 客户数 × 大型客户占比 × AI渗透率 × 大型单价 + 客户数 × 中型 客户占比 × AI渗透率 × 中型单价 1、客户数方面：考虑到公司在央国企领域持续扩张，且AI布局意愿较强，因此我们 将客户数量增长也纳入了考量。2024年，公司总客户数为1120家，同比+22.87%， 我们假设2025年客户数量同比+20%，则2025年公司客户数为1344家。泛ERP 和智能制造为公司的主营业务，根据公司财报，2024年，公司泛ERP业务与智能 制造业务分别实现营收11.5/9.9亿元，营收占比48%/41%。由于公司从泛ERP业 务出发拓展智能制造业务，因此两项业务的客户数高度重叠，我们假设总客户数 中80%均为公司的泛ERP业务客户，70%为智能制造业务客户。则2025年，泛 ERP业务与智能制造业务的客户数分别为1075家和941家。同时，根据国家统计 局数据，截至2024年，全国大型工业企业约8216家，而中型工业企业35816家， 则全国范围内大型工业企业与中型工业企业的比例大约为2：9。按此比例可以大 致推算出两项业务的大型客户与中型客户占比，泛ERP业务的大型客户和中型 客户分别为195家和880家，智能制造业务的大型客户和中型客户分别为171家和 770家。 2、项目单价方面：根据中国招标网数据，我们对于赛意信息的近一年的中标项目进 行整理，可观察到项目单价根据项目复杂度、实施人员数等因素的差异，而介于 几十到几百万之间。假设泛ERP业务的大/中型客户平均项目单价分别为200万元 /50万元，而智能制造业务的大/中型客户平均项目单价分别为150万元/35万元。 3、AI渗透率方面：由于目前处于行业发展初期，假设AI渗透率为5%。 则可测算得出，泛ERP业务2025年的AI项目订单约为4154万，智能制造业务2025年 的AI项目订单为2630万。

而根据公司2025年2月发布的《自愿披露公司签订日常经营合同的公告》，公司已签 下约4847万单体AI工业应用订单，该项目亦将计入泛ERP业务的AI订单。 此外，在PCB方面，公司基于善谋GPT平台推出PCB垂直行业大模型，商业化拓展 顺利。根据公司官微，2024年5月，公司公开展示“AI+PCB制造业解决方案”并实 现在PCB行业客户中的初步导入，2024年11月，公司正式发布基于善谋GPT的PCB 行业大模型并向目标客户群推广，截至2025Q1，公司相关客户数量已突破10家。考 虑到2025Q1受春节假期等因素影响，客户拓展进度有所放缓，合理估计2024年公司 导入客户为10家，预计2025年公司PCB AI大模型产品推广将有所加速，拓展20家新 客户。

根据公司官微，从项目研发费用及节约成本的角度，公司在某PCB企业中已导入的 智能制造解决方案的一年投资回报率达200%以上。同时，公司在某家电行业的AI解 决方案预计每年能够为客户创造效益超过1000万元。以此估算公司在PCB、家电等 制造业的AI解决方案的平均客单价约为350万元。 根据对公司2025年新增客户和平均客单价的估算，可推算出2025年公司的PCB AI大 模型订单约为7000万元。 综上，我们测算得出赛意信息2025年的AI总订单大约为1.9亿元（4154万+2630万 +4847万+7000万）。 同时，我们对于AI渗透率以及整体客户数同比增速进行了敏感性分析，AI订单范围大 致在1.3亿元-2.5亿元。

中期来看，假设客户数每年同比+15%，规模分类保持稳定（即大型：中型=2:9）， AI渗透率持续提升，我们对于未来三年公司的AI订单做出测算，如下表所示，2026 年与2027年公司的AI订单分别约为3.2亿元和4.4亿元。

编辑：火腿肠