传媒行业 - 新研究架构：3层（面向AI构建的研究框架：自2023年以来终于清晰了）20260803

会议总结 \n 本次会议探讨了传媒行业面向AI构建的全新研究框架。核心观点是：AI与互联网/移动互联网的变革本质完全不同，互联网改造的是消费端与需求端，而AI改造的是供给端与生产端。这一视角的转变将带来估值模型与行业研究框架的根本性重构。具体要点如下： \n 1. 互联网与AI的本质差异：连接创造价值 vs. 生产力变革 \n \n 互联网/移动互联网的核心是“连接创造价值”，通过改造消费端与需求端，将用户连接起来构建交互、交换与交易，从而产生1+1>3的效应。 \n 互联网时代，供给端与生产端是“受益者”，商业模式未变，只是增加了线上分发与变现的渠道，龙头品牌优势进一步强化，龙头估值溢价突出。 \n AI则完全不同，它变革的重心在供给端与生产端，是生产力层面的变革，对生产关系的冲击是“先摧毁、再降本、再孕育”，而非简单的增量。 \n \n 2. 新研究架构：三层模型 \n \n 第一层：基础大模型。包括海外与国内的基础大模型玩家，竞争激烈，预计最终存活的家数不会太多，估值逻辑可参考硬件入口或操作系统。 \n 第二层：垂类模型、Agent、MaaS及分发平台。这类公司“两头收钱”，既收生产端（tokens消耗）的钱，也收消费端（用户）的钱，是变化最大的层级，估值逻辑需重新定义。 \n 第三层：生态合作伙伴（应用方）。所有供给端与生产端的参与者，都需要经历从“绘画大师”到“电影大师”的转型，将AI作为标配成本与费用进行产业升级。 \n \n 3. 估值模型的根本性变化 \n \n 互联网时代：用户数 × 用户ARPU值（消费端逻辑，用户价值相对均质）。 \n AI时代：生产者用户数 × 单个用户的tokens消耗量（生产端逻辑，不同用户的价值差异巨大）。专业人士与小白用户的tokens消耗可能是指数级差异，即便是同一位用户，其第一个版本与最后一个版本的tokens消耗也可能是指数级上行。 \n 任何标的都可以尝试用这个新框架进行估值，一旦能“塞进去”，就必须用新的生产端逻辑进行评估，而非沿用消费级平台的估值方法。 \n \n 4. 历史视角：照相机的启示 \n \n 照相机的发明首先冲击了绘画大师与绘画行业，但它最终孕育了电影这一全新内容形态，并带来了整个艺术产业的变革。 \n 当前AI味（AIGC）就是过渡期产物，未来AI一定会诞生新的主流内容形态，大概率是大型真人交互式沉浸式内容。 \n 供给端与生产端的变革从来不是友好的，它要求所有人从“绘画大师”转变为“电影大师”。 \n \n 会议实录 \n 今天晚上，我向大家汇报一个非常重要的变化。我们最近在产业内持续沟通，观察到了两组数据：可玲和极梦。可玲的活跃用户大约是极梦的十分之一，但可玲的ARR数据却明显高于极梦。这意味着，用传统的分析模型（如用户数乘ARPU值）已经不管用了。 \n 我们分析后认为，互联网与移动互联网改造的是需求端和消费端，而AI改造的是供给端和生产端。这个观点看似平常，但如果深入推敲，会发现一个非常有趣的视角。 \n 互联网时代：连接创造价值 \n 当年互联网和移动互联网在改造消费端与需求端时，本质上是用连接创造价值。比如，两个小县城的人虽然从未走出县城，但通过互联网连接在一起，构建出交互、交换与交易，作为需求端与消费端的双方，1+1等于3甚至大于3。这就是消费互联网时代，平台型公司特别突出的原因。 \n 而供给端与生产端在互联网时代是“受益者”。例如，影视内容的生产在互联网时期并未发生根本变化，但可以在传统电视台之外，增加卖给在线视频平台的渠道。所以，互联网对供给端而言是纯粹的增量，消费端则通过加杠杆和多元化做得更大更强。随之而来的是龙头优势与龙头估值溢价，行业前三的品牌效应和壁垒性非常突出。 \n AI时代：变革重心在供给端 \n 如果这次AI变革的重心放在供给端与生产端，而需求端与消费端变化不大，那问题就变得非常有趣。AI不仅是基础设施，更是生产力。它不仅变革供给端与生产端（AIGC创造新形态），也会强化分发、运营与变现环节。 \n 如果变革重心不在消费端，那么腾讯、抖音、快手这些消费级平台公司，在这一轮AI变革中可能大致保持稳健，甚至货币化率更高。但它们面临的可能是存量博弈或缩量博弈格局，当然，新的硬件（如Glass）出现时，也一定会诞生新的平台型存在。 \n 历史案例：照相机的启示 \n 为了理解供给端变革的不友好，我找到了一个历史案例——照相机的发明。 \n 照相机发明时，首当其冲摧毁的是绘画大师和绘画行业从业人员。文艺复兴时期，画人物肖像画要一动不动坐一两天，效率低、成本高、大家都不舒服。照相机发明后，拍张照片照着画就行。很长一段时间内，照片都希望像绘画大师画出来的，就像现在大家都希望AIGC的内容没有AI味。但AI味就是过渡期的产物，未来AI会按照自己的风格走。 \n 照相机最终最大的贡献，是为电影这一内容形态的诞生做了巨大的降本动作。从静止的照片，到连贯的无声电影，再到加入声音和配乐，照相机为电影艺术奠定了基础。同样，AI最终一定会诞生一个新的主流内容形态，我个人认为可能是大型真人交互式沉浸式内容。 \n 所以，供给端与生产端的变革从来不是友好的，它就是先摧毁、再降本、再孕育。每一个绘画大师和从业人员，都要变成电影大师和电影从业人员。 \n 新研究框架：三层结构 \n 基于以上逻辑，我们搭建了面向AI的三层研究架构： \n 第一层：基础大模型 \n 包括海外与国内的基础大模型玩家。海外与国内的演化路径可能不完全一样，但大概率最终存活的家数不会特别多。估值逻辑可参考硬件入口或操作系统。 \n 第二层：垂类模型、Agent、MaaS及分发平台 \n 包括垂类模型、Agent、MaaS（模型即服务），以及囊括了模型能力的ToB和ToC分发平台。这一层是变化最大的层级，也是新公司跑出来、上市公司转型的方向。这类公司两头收钱：既要收生产端（tokens消耗）的钱，也要收消费端（用户）的钱。 \n 第三层：生态合作伙伴（应用方） \n 没有基础大模型能力，也没有垂类模型和分发平台能力，但拿前两层去改造自己供给端与生产端的应用方。所有人基本上都要重新整一遍，AI成为标配的成本与费用。 \n 估值模型：从“用户数×ARPU”到“生产者×tokens消耗” \n 互联网时代的估值逻辑是消费端逻辑：用户数×用户ARPU值，用户价值相对均质，比如我们都是某在线视频平台的会员，ARPU值基本都在两三百块钱。 \n AI时代的估值逻辑是生产端逻辑：生产者用户数×单个用户的tokens消耗量。但这里有个巨大差异：你和我如果都是生产端的用户，消耗的tokens量可能是天差地别的。你是专业工作者，我是小白，你的消耗量可能是我的指数级倍数。而即便是同一个人，第一个版本和最后一个版本的tokens消耗，也可能是指数级上行的。 \n 所以，估值模型正在发生根本性变化。任何标的都可以尝试用这个新框架去评估，只要能塞进去，就必须用新的逻辑去看它，不能再沿用消费级平台的用户数乘ARPU值。 \n 这三层各有各的难关要过，但核心是估值方式的重构。 今天早上领导说，大家还是要研究各种应用。其实做研究的人本身也是供给端与生产端，我们也要改变自己的工作模式，从“绘画大师”变成“电影大师”。 \n 以上就是我关于AI研究新架构的汇报，谢谢大家。