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核心结论

“大模型吞噬软件”的叙事存在重大误判，AI 应用厂商的价值并未削弱，反而因行业壁垒凸显而增强。在算力、模型、场景三层 Token 价值结构中，市场对应用层（场景 Token）的价值挖掘尚不充分，具有行业数据、业务理解和结果交付能力的 AI 应用标的，其成长潜力和估值修复空间值得重点关注。

关键信息

1. 政策驱动： 工业和信息化部将发布《人工智能终端智能化分级》国家标准，并推动形成人工智能终端产品目录，旨在规范终端评价、驱动产品迭代和激活消费。
2. 逻辑纠偏：

• 企业AI应用的收费来源正从传统的IT采购预算，扩展至业务超额收益分享（按结果付费），开启了更大的增量市场。
• AI编程能力提升使代码成本趋近于零，反而提升了数据积累、业务理解和效果承诺等非代码价值的权重，巩固了专业AI应用厂商的竞争优势。

1. 三层Token定价结构：

• 算力层： 基于资源稀缺性和规模降本定价。
• 模型层： 基于智能密度溢价定价。
• 应用层（场景Token）： 基于私有数据、行业知识和合规价值定价，其核心是将Token投入转化为最大化的业务价值。目前该层价值被认为尚未被市场充分挖掘。

潜在影响

• 产业端： 人工智能终端产品目录的推出，有望引导消费，加速AI技术在各行各业的渗透与应用落地。
• 市场端： 市场投资逻辑可能从过度聚焦算力与模型层，开始向具备场景化落地能力和清晰商业模式的应用层标的倾斜。能通过Token消耗量或按结果获得收入的企业将获重新评估。

关注要点

• 产品目录进展： 持续关注工信部人工智能终端产品目录的落地情况及其对消费市场的引导效应。
• 商业模式验证： 重点关注宣称以“按结果付费”或“按Token消耗量收费”的上市公司，其商业模式能否在财报中得到业绩验证。
• 行业壁垒识别： 区分不同AI应用公司的“非代码价值”，特别是其掌握的独特行业私有数据、专业know-how深度及工程化交付能力的强弱。

关联个股

• 中控技术： 公司提供从数据到应用全生命周期的工业智能软件，自主研发出结合大语言模型与AI智能体的应用“中控智问”，在工业领域具备深厚的行业数据与业务理解壁垒。
• 君逸数码： 公司利用MCP技术实现了AI智能体与多样化数据源和工具的高效集成，已落地订单，具备动态调用不同大模型的能力，提升了智能体构建的灵活性。

称算力-模型-场景三层Token结构下，场景Token价值有望重新被挖掘，这家公司可提供从数据到应用全生命周期的工业智能软件

2026.05.09 14:49 星期六

电报解读

Ⅱ 电报内容

【工信部：加快形成人工智能终端产品目录 拓展人工智能应用广度深度】财联社5月8日电，《人工智能终端智能化分级》（GB/Z 177—2026）系列国家标准发布宣贯会5月8日在京召开。工业和信息化部副部长熊继军出席会议并讲话。会议强调，制定实施《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，对规范终端智能化评价、驱动产品迭代升级、保障用户消费体验具有重要现实意义。工业和信息化部将会同相关部门，深入实施“人工智能+”行动，加快培育智能经济新形态，推动人工智能终端产业创新发展。一是强化标准实施应用，开展标准解读和专题培训，搭建标准符合性检测平台，鼓励龙头企业先行先试，打造标准应用示范案例与标杆产品。二是加快标准体系迭代，优化完善标准内容，持续拓展标准覆盖范围，加快构建包含各类终端形态的统一标准体系。三是激活消费引领效能，做好标准在2026年消费品“以旧换新”政策中的落地实施，加快形成人工智能终端产品目录，为公众消费决策提供指引，拓展人工智能应用广度深度，打造热点消费场景。

电报解读

回

一、“大模型吞噬软件”存在核心误判，Agent有望开启更大的增量市场

此前市场受“大模型吞噬软件”叙事压制，AI应用板块较算力/模型端估值折价显著。中信证券认为其中存在两大核心误判。

其一，算力支出激增将挤压AI应用的企业IT预算。其认为，企业整体IT投入是在增加的，AIAgent原生应用正在争夺传统软件预算以及企业的人力预算、营销预算及运营预算；按结果付费与利润分成模式更将AI应用的收费来源从采购预算迁移至业务超额收益，更大的增量市场正在开启。

其二，AICoding能力提升后企业可自行开发应用、无需外购。其认为，企业AI应用的价值从来不在于代码本身，AICoding使代码生成成本趋近于零，反而使非代码价值（如数据积累、业务理解/工程判断、效果承诺/风险承担）的权重进一步上升，AI应用厂商竞争优势是上升的。

二、算力-模型-场景三层Token结构，场景Token价值尚未挖掘

华泰证券郭雅丽指出，AI时代定价逻辑围绕Token展开，形成三层加价结构。1）算力层为Token的物理生产，加价来源为资源稀缺性与规模降本，推理侧Token消耗量指数级增长推动算力链条持续涨价，如算力租赁环节已在探索Token分成新商业模式。2）模型层为Token的智能密度，加价来源为智能密度溢价，大模型厂商Token价格的分层反映了智能水平的分层。3）应用层为Token的场景转化率，加价来源为私有数据×行业Know-how×合规价值，核心价值在于将行业私有数据与专业Know-how赋能Token的使用过程，使单位Token投入的业务价值最大化。

其认为市场持续演绎算力层与模型层的受益逻辑，应用层Token价值尚未被挖掘，但曙光已现。业绩成长性高、估值低位、已有按Token消耗量/按结果付费收入的优质AI应用标的有望获得市场关注。

三、相关上市公司：君逸数码、中控技术

君逸数码：利用MCP技术，公司已实现了AI智能体与多样化数据源和外部工具的高效集成，已在公司智能体订单中落地，支持动态插拔和切换不同的LLM提供商，大幅提升智能体构建的灵活性和扩展性。

中控技术：公司融合大语言模型（LLM）与智能体（AI Agent）等前沿技术，自主研发出面向BA领域的智能应用软件中控智问，基于专业问答、智能运营及AI工具三大场景构建核心能力。公司有工业AI类软件产品，工业AI软件是为企业提供从数据到应用全生命周期的工业智能软件，是以解决具体问题为出发点，以大数据技术集成工业数据为数据基础，以机器学习、人工智能算法为技术核心，面向工业领域的具体场景开发出多种多样的工业AI应用。

呂

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