结合当前对AI领域的一些主流分类，从AI应用产品形态上看，关注如工具类、通用软件、垂直行业、智能硬件发展前景；从人类与AI协同模式上看，关注Embedding（嵌入）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能体）三类形态的探索。当前AI+快速发展，结合当下偏主流认知，工具类应用主要包括AI聊天/泛交流、AI写作/论文、AI作画/视频制作、AI开发工具、AI搜索等，当前来看发展逐步完善，但仍深度依赖底层大模型能力，以及如AI视频生成等领域当前训练成本较高、真实度有待提升，关注未来如何迈向高标准应用场景；通用软件类如办公软件、企业服务（CRM/ERP）、数据资产管理、网络安全等，是大模型最为直接的落地领域之一，海内外企业已在深度布局并寻求优化突破；垂直行业领域行业适配和数据价值挖掘可能是关键，如金融等信息密集型领域目前看在数据资产、合规、风控安全、赋能等方面前景广阔，制造业则有望在流程优化、数据分析处理等方面通过AI+实现降本增效；智能硬件领域目前涉及汽车、机器人、消费电子、医药等领域，优化后的蒸馏技术将使得更多模型能够部署在端侧，端侧AI有望迎来快速增长。从协同模式上看，Embedding（嵌入）模式需要明确细分任务目标，引导AI逐步完成相关指令，Copilot（副驾驶）模式下AI多充当助手角色，协同推进目标实现；Agent（智能体）模式下AI将自主规划、拆分并完成任务。可以看到上述模式可能是人类参与逐步退出、AI决策占比提升的渐进式过程，近期Manus的发布再度引发全球对AI Agent的高度关注，当前来看AI Agent可能仍处发展早期，国内外主流AI Agent更多聚焦垂类应用场景。
应用核心在于提效或赋能，标准化、需求刚性、高回报率行业目前发展更快、商业化相对完善。结合当下偏主流认知，当前AI浪潮引领资产重估的宏大叙事之下，回归应用本身仍可看到当前部分应用领域发展仍在初期阶段，技术瓶颈、算力消耗等对产业发展带来制约，AI在原有场景上的加成商业化有待继续挖潜。标准化、需求刚性、高回报率行业目前发展更快、商业化相对更快；相较之下非标准化、需求非刚性、产出回报较难衡量的行业进展尚显缓慢。例如代码生成行业产出高标准化、流程明晰，AI替代效应强，且带来的回报清晰可见。但如办公领域虽然是AI最直接的落地领域之一，但需求非刚性、体验仍待优化、替代效应不明晰等仍制约其发展。
整体来看，当前AI应用发展加速、商业化模式逐步探索并跑通，行业格局有望快速迭代，年内或可看到业绩层面陆续落地。我们建议关注：1）体验提升和成本进一步降低带来的商业模式优化，AI创作、AI开发工具、AI服务等领域有望受益。2）垂直行业层面，数据密集型行业有望从数据资产、风控安全、赋能等领域受益，传统制造业有望受益于AI带来的流程优化、数据分析处理等。3）AI Agent有望赋能机器人等硬件领域，具身智能进一步打开想象空间，但当前发展仍处早期。
