中信证券研报表示，下一代大模型（Gemini 3.0/GPT5）实质利好复杂推理类场景 ，AI产业正走向规模化落地阶段
，商业模式逐步从AI项目交付 、AI赋能存量应用
、AI功能性应用演进。相较国内市场，海外市场在技术进展、付费环境 、商业模式和市场空间等维度均领先于国内 ，海外AI应用ARR数据持续增长，正在加速落地 。我们重视AI应用公司海外收入增长带来的投资机遇：例如有10%以上海外收入占比的公司
，海外收入增长50%以上，那么对公司整体收入的增速能上提5% ，配合原本15%左右的内生增长
，增速就有望提升至20%，实现系统性价值提升
。

　　计算机｜AI应用出海：商业奇点与价值重估

　　下一代大模型（Gemini 3.0/GPT5）实质利好复杂推理类场景 ，AI产业正走向规模化落地阶段
，商业模式逐步从AI项目交付、AI赋能存量应用
、AI功能性应用演进。相较国内市场，海外市场在技术进展、付费环境 、商业模式和市场空间等维度均领先于国内 ，海外AI应用ARR数据持续增长
，正在加速落地 。我们重视AI应用公司海外收入增长带来的投资机遇：例如有10%以上海外收入占比的公司，海外收入增长50%以上 ，那么对公司整体收入的增速能上提5%
，配合原本15%左右的内生增长，增速就有望提升至20% ，实现系统性价值提升。

　　▍AI应用产业趋势：从技术奇点走向商业奇点，规模化落地正式开启
。

　　下一代大模型（Gemini 3.0/GPT5）发布以来
，利好复杂推理类场景，提质增效降本将显著加速AI应用落地。

　　第一类：AI项目交付（2023-）先试先行 。自2023年初大模型能力显著变化以来 ，大量AI项目交付需求出现
，产业以开拓性
、探索性非标项目为主
。

　　第二类：AI赋能存量应用（2025-）加速升级。自2025年初DeepSeek发布以来，AI应用落地的性价比加速提升 ，大量应用公司短期以免费试用或试点增加AI模块收费为主 。

　　第三类：AI功能性应用（2026-）有望全面繁荣
。我们预计2026年起
，大模型能力再提升下，AI应用将出现更多的独立产品 ，商业模式以独立收费为主（不含大模型API收费）。

　　根据aiapps100的数据
，当前海外AI应用ARR数据持续增长，7月海外AI应用100的ARR规模达到近400亿美元 ，其中一级市场以Manus为代表的Agent类应用年化营收规模达到0.9亿美元；二级市场无论是AI项目交付型Palantir还是AI赋能存量应用的Applovin
，AI应用的快速增长持续拉动公司业绩提升 。

　　▍海外市场：正在孕育巨大需求风口，C端和B端潜在市场空间远大于国内
。

　　1）技术进展：模型方面 ，当前全球大模型能力进化速度持续超预期，字节、谷歌等大模型日均token使用量均实现大幅增长；算力方面
，在数据处理量呈指数级增长情况下，我们预计2025年四大CSP在AI服务器领域的投入规模预测为1624亿美元（YoY+94%）。

　　2）付费环境：参考金山WPS和微软Office定价情况 ，国内市场在软件付费习惯上受用户习惯 、市场生态
、价格策略和知识产权保护等因素
，与海外差距较大 。

　　3）商业模式：2024年下半年以来，海外SaaS企业逐渐向2B端应用侧的Agent形态发展 ，一方面有助于用户快速接受AI应用产品
，另一方面也有助于提升高价值场景应用的盈利能力
。

　　4）市场空间：C端：海外用户基础更大，根据Similarweb的数据 ，美国AI应用整体访问量单月约25亿次
，印度、巴西 、英国等国家单月均超过3亿次，国内单月约11亿次；B端：海外企业数量众多 ，世界500强美国企业平均盈利是中国企业的2倍以上
，具备更强的付费能力。

　　▍国内AI应用出海：最优解与必然选择，抢占全球AI应用市场份额 。

　　1）产品与工程化能力：根据中国经济网 ，2025年，中国STEM领域毕业生总数突破500万人
，其中STEM博士毕业生预计达7.7万人，是美国的两倍多 ，具备庞大的人才基数和扎实的工程能力；与此同时
，参考万兴播爆和Seekee的产品落地，国内工程师团队展现出快速学习
、敏捷开发和持续迭代的能力。

　　2）成功案例先行验证：金山办公（WPS）在与微软Office的竞争中 ，凭借对移动互联网浪潮的敏锐判断、果断的战略转型以及深入本地化的产品创新
，成功实现了在移动端的“弯道超车”；当前AI浪潮下，国内AI应用企业有望凭借成熟的互联网产品能力 、工程化能力和本地化运营策略等 ，实现降维输出
。

　　3）国内软件公司海外收入情况：我们选取中信计算机指数里面的软件公司
，按照当前市值70亿元和2024年海外收入占比5%以上为标准进行梳理，发现TOP AI应用公司2024年海外业务收入占比最高能达到90% ，收入增速最高有10多倍增长。

　　▍风险因素：

　　AI核心技术发展不及预期风险
，企业数据安全风险，信息安全风险 ，行业竞争加剧风险，地缘政治风险 。

　　▍投资策略：

　　下一代大模型（Gemini 3.0/GPT5）实质利好复杂推理类场景
，AI产业正真正走向规模化落地阶段，商业模式逐步从AI项目交付
、AI赋能存量应用、AI功能性应用演进
。相较国内市场 ，海外市场在技术进展 、付费环境、商业模式和市场空间等维度均领先于国内
，海外AI应用ARR数据持续增长，正在加速落地。我们看好国内公司凭借产品与工程化能力
、创新与迭代速度等优势在AI应用出海的前景 。我们重视AI应用公司海外收入增长带来的投资机遇：例如有10%以上海外收入占比的公司 ，海外收入增长50%以上
，那么对公司整体收入的增速能上提5%，配合原本15%左右的内生增长 ，增速就有望提升至20%
，实现系统性价值提升
。

　　建议持续关注海外收入占比较高、且增速较快的AI应用公司，关注：1）海外收入占比较高且增速较快的AI应用公司：；2）产品化程度高 ，正在积极准备出海的公司：；3）基础设施领域布局出海的公司。

（文章来源：第一财经）