2025年人工智能行业深度报告：全球AI应用商业化到了哪一步？

海外哪些AI应用商业化进展快？

全球AI应用商业化：OpenAI遥遥领先；垂类应用中AI编程/搜索/多模态率先跑出规模

从ARR规模看，头部大模型厂商OpenAI遥遥领先；垂类应用中2B/2P产品落地较快。我们按ARR 规模将商业化相对成熟（1亿美元以上）的AI应用分为两个梯队。 1）第一梯队：10亿美元以上，主要为通用大模型。目前OpenAI的年化收入已达100亿美元，较去 年增长近80%；Anthropic在25年5月的年化收入也达30亿美元，较24年12月和25年3月增幅分别为 200%和50%，主要由C端AI助手订阅和B端API共同驱动。 2）第二梯队：1-10亿美元，垂类应用为主。以AI编程、搜索和多模态应用为主。

ARR超10亿美元的AI公司：今年以来ARR加速增长，C端产品更具弹性

全球头部应用收入已起量，头部C端应用ARR高于B端。这些产品大多在23年初发布/加入AI功能， 经过2-3年的积累，开始看到收入规模放量增长；可灵等垂类应用显著起量也是24年底以来，在前 期大模型、基建等积累的基础上，ARR曲线较陡峭，但目前收入规模远不及OpenAI。

1）ARR超10亿美元的AI公司：OpenAI年化收入达100亿美元，C端产品ChatGPT贡献超60%收入，驱动 公司整体ARR较去年年底增长超80%，增长弹性高于以B端API收入为主的Anthropic。但Anthropic也 增长较快，目前年化收入40亿美元，较去年年底增长3倍。

ARR在1-10亿美元的公司：5-10亿的公司主要是当前落地最快的AI编程应用Cursor，以及发布时间 较早的AI办公Grammarly、Figma和AI图像Midjourney；1-5亿的公司主要是可灵、Perplexity等垂类 AI产品。

OpenAI：ARR达百亿美元的通用大模型，2C产品ChatGPT贡献主要收入

ChatGPT收入占比超60%，23-25年预期收入CAGR达236%，贡献OpenAI收入主要增量。

1）ARR变化：25年同比出现量级增长。25年6月OpenAI的年化收入已达100亿美元，较去年底增长82% ，主要由ChatGPT付费用户数增长驱动。公司预计全年收入近130亿美元，同比+超240%。

2）收入结构：C端收入为主且仍保持更高增速。据The Information，目前OpenAI的收入主要包括 ChatGPT会员订阅和API调用两大块，24年占比为75%和25%，25年占比为62%和15%，其余由独立Agent 产品（目前暂未发布）和其他收入（广告等）贡献。ChatGPT收入增速也快于API，24和25年为329% 和167%，高于API的233%和100%。

OpenAI：ChatGPT会员数量和ARPPU均呈增长态势，背后驱动是功能更新

ChatGPT量价拆分：付费用户数方面，据OpenAI，25年4月ChatGPT付费用户达2000万，较年初增长 29%。新功能是该指标的核心增长驱动力，例如24年5月GPT-4o发布后，7月新增200万付费用户破单 月记录；25年2月GPT-4o图像生成新功能出圈，付费用户同样增长角度。ARPPU方面，我们测算24年1 月、25年1月和25年4月分别为20、22和31美元/月，随着Pro会员和Deep Research发布，价有所提升 。

Anthropic：B端收入为主，下游AI编程工具的调用需求带动ARR增长

异于OpenAI 2C为主的变现模式，B端收入占比超70%，7月ARR较去年年底增长3倍。25年7月 Anthropic年化收入达40亿美元，今年以来ARR以每2-3个月增加10亿美元的趋势快速增加。据Sacra 官网，不同于ChatGPT贡献OpenAI超60%收入，Anthropic中70%-75%的收入来自API调用，剩下约20% 来自AI助手Claude。API的主要客户包括AI编程工具Cursor、代码搜索公司Sourcegraph、软件开发 公司GitLab和桥水基金等。Anthropic收入的快速增长，预计主要是因为大模型Claude在AI编程场 景下表现稳定、准确，大量编程应用和软件开发工具踊跃接入和调用。

Figma：UI设计龙头，AI赋能原有应用场景的典型案例之一

Figma是用于界面设计的协作Web应用，商业模式 主要为会员订阅。Figma重构了UI设计领域的团队 协作方式。产品是网页版的形式，原生支持多端同 步、多人同时编辑，便于远程协作，无需像使用本 地工具那样重复“导出—上传—反馈”的流程。目 前已开发9款产品，覆盖UI设计、在线白板、PPT 制作、代码转换等设计全流程。

24年6月开始推出AI功能，AI商业化与现有的会员 体系绑定。Figma Make是AI设计初稿生成工具， 基于文字需求就能生成初始版本的UI界面，供用户 进一步修改和完善，目前Full seat用户（旗舰会员 ）限量每个月使用50-100次。MCP Server是最新 发布的AI功能，方便用户在Cursor等第三方编程工 具中，一键将Figma设计稿转成代码。

Grammarly：语法检查工具起家，AI赋能效果显著，带动付费率与ARPU提升

以语法检查工具起家，AI赋能主业明显，驱动ARR增至7亿美元，2022-24年收入CAGR达67%。 Grammarly于2009年成立，最初是一个面向学生的语法检查工具，截至2020年日活用户3000万。23年 3月推出AI写作助手，并快速与会员方案绑定，此后产品日活仍维持在3000-4000万，但收入从2022 年的9000万美元快速增长至2024年的2.52亿美元，收入CAGR达67%；目前公司的ARR达7亿美元，较24 年全年收入进一步增幅178%。

25年收购Coda，转型企业级AI写作工具。年初宣布收购协同办公平台Coda，通过整合Coda的企业级 知识库和写作能力，Grammarly试图构建一个企业级AI生产力平台，AI润色和生成的文案与B端客户 的业务背景、品牌调性、业务数据等相关联。后续公司有望进一步开拓B端用户，再次提升ARPPU。

AI多模态：市场空间大，看好ARR继续提升

多模态应用终端市场规模大。AI视频和图像生成产品的应用场景包括影视制作、微短剧制作、广告 素材制作、短视频制作、游戏二创等，能够降低内容制作成本、提升内容制作效率，以AI生成短剧 为例，较真人短剧降本最高可超过90%。此外，我们测算上述赛道的全球市场规模合计超万亿美元 ，小幅度的AI应用渗透率提升，都会带来大量的用户和收入增量。

伴随多模态技术进一步成熟，应用场景、受众均有望扩大，进而推动ARR提升。我们认为，当前多 模态产品只是初步商业化，使用可灵等工具的用户多为较为专业的内容生成者，且不管是从应用场 景来看，还是用户来看，渗透率尚不高，这是长坡厚雪的赛道。

国产AI应用商业化进展到哪一步？

国产AI应用商业化梳理：AI多模态及垂类Agent进展较快

从商业化开始起量的时间看，目前国产AI应用中多模态、垂类Agent进展较快。23年AI陪伴、AI图 像产品率先商业化落地，24年AI视频与麦可等垂类Agent陆续实现商业化起量，25年以MiniMax Agent为代表的通用Agent开启付费。国产AI应用呈现2B/2P产品落地确定性较高，2C产品尚未出现 大规模商业化的态势，展望后续，结合海外AI应用商业化进展，我们看好2B产品进一步渗透，及 2C产品的市场空间，比如多模态、2C Agent产品。

多模态：国产AI应用中率先跑出收入规模的赛道，AI视频可灵尤为突出

头部国产AI视频产品在收入规模和增速上均领先于海外产品。 1）可灵：全球收入规模第一的视频模型。25年3月ARR突破1亿美元（单月超0.6亿元），4-5月单 月收入超1亿元，月度环比增速显著。可灵发布至今仅1年时间，但ARR规模（1.7亿美元）超过已 发布2年的Runway（1.5亿美元）。 2）海螺：海螺2.0驱动增长。7月MiniMax全球业务总经理盛静远表示，新模型发布以来，海螺AI的 用户留存、活跃度、付费率表现都很好，C端、B端在海内外的收入都实现量级增长。 3）PixVerse：已实现正向现金流。据《中国新闻周刊》，当前的订阅收入已能覆盖公司绝大部分 成本费用，公司实现正向现金流。

AI视频：海外贡献主要流量和收入，或因海外用户对AI应用付费意愿更强

从流量结构看：可灵网页版访问量中，海外占比超85%，其中美国占比约13%，印度和印尼占比均 为5%-10%。海螺AI的创作者已覆盖全球上百个国家，欧美、日韩地区的商业化进展较好，印度、 东南亚国家、巴西等人口大国的用户规模更多。爱诗科技PixVerse上市之初就面向海外用户，今年 6月才推出国内版应用“拍我AI”。 从收入结构看：以可灵为例，目前70%收入来自海外市场，30%来自国内（快手公告）。

AI图像识别：AI显著提升图像识别应用场景，PictureThis年收入超9000万美元

国产AI植物识别软件PictureThis年收入超9000万美元，AI加持下，收入得以突破。PictureThis由 国内创业公司睿琪科技开发，2017年正式全球上线，基础功能是植物拍照识别，同时还可以围绕植 物养护、地理分布进行聊天互动。该产品付费墙同样较高，免费版限时7天，后续订阅为8美元/月 和40美元/年。据点点数据，24年该产品全球收入达9183万美元，21-23年均在6500-7500万美元波 动。从月度数据看，下载量和收入均呈现较强的周期性波动，预计与会员续费周期，以及产品迭代 节奏相关。

从大模型Token调用量看，哪些AI应用赛道落地快？

通过大模型调用量看AI应用热度：AI应用投入、使用较大会导致token调用量高增

尽管大模型落地仍存在很多痛点，但大模型调用量的激增，反映下游对AI应用的Fomo情绪。无论是B 端还是C端应用开发者，都在积极推动AI应用的落地，从而带来大模型token调用量大幅增加。谷歌：4月Gemini模型的token调用量达480万亿，同比增长50倍，2-4月的环比增速也显著高于 去年；6月进一步达960万亿，4-6月实现翻倍增长。微软：旗下AI开发平台Azure AI Foundry，主要为开发者提供大模型调用、应用开发等服务，一 季度处理的token量达100万亿，其中仅3月就达50万亿，环比增势显著。 字节：25年5月豆包模型日均token调用量达16.4万亿，较4月和去年12月增幅29%和310%。

从调用量结构看，AI搜索和编程消耗量最大，与ARR表现一致

AI编程和AI搜索成为token消耗量最大、落地最快的场景。从三个视角看： 谷歌Gemini单月token调用量达960万亿，我们测算AI搜索贡献78%的token消耗量； 字节豆包5月token调用量较24年12月增幅310%。AI工具消耗量增幅717%成为第一大场景，其中 AI搜索增长10倍，AI 编程增长8.4倍； AI编程和AI搜索也成为企业内部使用AI最多的场景。根据a16z的调查，超60%的企业将在编程和 搜索场景使用AI。

报告节选：

编辑：火腿肠