微软和高盛齐呼：AI利润下一站，应用层！恒生互联网的AI应用价值尚未充分定价

“AI的利润将转向应用层。”微软CEO萨提亚·纳德拉在9月中旬的一场演讲中提出这一论断。

对于近期出现的模型token降价、开源模型对闭源模型的制衡等现象，他表示：“如果所有利润都被底层的模型层抽走，在AI之上构建应用的初创公司和软件企业将失去生存空间。开源大军拉低了算力成本，未来的应用层因此具备了商业可行性。”

一、AI交易由“上游算力竞赛”向“下游应用层商业兑现”转变

微软7月底披露的财报数据已经从多个维度展现出平台型企业惊人的AI变现能力，并且较大比重来源于AI大模型之外。

①Azure云收入来源方面，AI订单不再只依赖OpenAI等少数大模型公司，而是向更广泛的企业客户扩散。

在截至2026年6月的财年中，微软商业剩余履约义务达到6780亿美元，同比增长84%，较上一季度增加约510亿美元；即便剔除OpenAI后，剩余履约义务仍增长25%。对此公司称，本季度商业剩余履约义务的环比增量全部来自前沿模型企业之外的客户，2026财年微软云收入中近90%也来自这类客户。

②AI商业模式层面，微软Office时代按员工人数收费的商业模式，进一步延伸至按智能体任务量、调用次数和算力消耗收费。

其中，微软AI应用层最核心的收入来源——Microsoft365Copilot的付费席位超过3000万个，较上一季度环比增长超过一倍，同时意味着ARR（年度经常性收入）至少108亿美元。

企业级一站式 AI 开发平台——Foundry平台客户数已达10万家，营收同比增长超过一倍……

综上，微软的独特优势在于：通过Microsoft 365、GitHub、Dynamics等既有企业软件入口，以极低的边际获客成本交叉销售Copilot和智能体服务，同时覆盖模型、云平台、开发工具与应用层的完整生态。

机构也开始注意到这个趋势。

高盛9月中旬的最新报告表示：市场资金正在从第一阶段（GPU/HBM/数据中心硬件）向第二阶段（能把Token转化为企业端生产力、收入和现金流的应用层赢家）扩散。

这与全球市场AI交易向中下游扩散的轮动节奏不谋而合：当模型层和算力层的估值被充分定价之后，拥有海量存量用户、真实业务场景和成熟分发渠道的应用层公司，将成为AI价值兑现的下一个核心节点。

二、AI应用商业化逻辑也在加速映射到中国互联网

海外AI巨头的商业化变现逻辑，也在加速映射到中国互联网资产中。恒生互联网科技业指数的成分股公司，全面覆盖在港股上市的AI+互联网巨头，恰恰构成了这一节点上最密集的集群，目前尚未被市场充分定价。

1）腾讯：从“AI助手”跃迁为“Agent操作系统”

腾讯近期的动作清晰地指向一个方向——将AI能力嵌入既有社交与办公生态，以Agent形态承接用户的真实任务。9月19日，腾讯元宝鸿蒙尝鲜内测版上线，搭载最新的混元Hy4 preview模型，支持AI秒写、语音通话、精准识图、文档精读等核心功能，并可直接搜索公众号、视频号等腾讯生态信源。这意味着元宝不再是一个孤立的AI助手，而是腾讯社交内容生态的智能调用入口。

更具战略意义的是WorkBuddy的连续迭代。9月2日，WorkBuddy开放平台正式上线，首批引入超百家生态伙伴，面向智能硬件、行业应用与开发者开放底层Agent能力。9月18日，WorkBuddy进一步上线“应用生成能力”——用户只需用自然语言描述需求，就能生成自带云数据库、文件存储、用户注册登录与AI调用能力的完整网站应用，并可一键发布上线。从“AI助手”到“Agent操作系统”，腾讯正在将AI从辅助工具重新定义为应用的生产方式本身。

2）阿里巴巴：Agent从“能用”走向“能赚钱”

阿里在AI应用层的布局围绕“商业效率”展开，商业化落地的速度尤为突出。面向跨境中小企业的AI工作台Accio，将海外买家从“搜货到下单”的周期缩短了80%，原本需要一周的贸易流程压缩至一天半，并带动新增采购商同比增长40%。支撑这一效率跃升的，是Accio背后企业级大模型与生意场景深度结合的能力——商家可以用多个AI智能体组成协作团队，自主完成目标拆解、任务分配和协同执行。

在企业级Agent平台层面，阿里云将“企业Agent应用平台”正式更名为“企业AI员工AgentOne”，产品定位从工具向“数字员工”演进。9月2日开启公测的“万有无界”则是一个多角色Agent协作工作台，企业用户和个人用户均可注册体验，调用阿里最新旗舰模型Qwen3.8-Max。

9月22日至24日举行的阿里云栖大会，主题定为“智以致用”，核心主线聚焦Agentic AI，将完整呈现从芯片、云基础设施到大模型能力再到Agent应用的全链条技术体系。

3）美团：AI进入“经营决策”深水区

美团的AI应用路径具有鲜明的“场景驱动”特征——不做通用对话，而是将AI嵌入本地生活交易的具体环节。

在2026年服贸会上，美团集中展示了新一代万亿参数大模型LongCat-2.0以及多项面向商家经营的AI应用。其中，“智能掌柜”已服务全国超过130万家餐饮商家，累计解决商家问题860万个；面向消费者的AI Agent“小团”覆盖12类本地生活需求，累计响应超过7亿次用户需求。

更值得关注的是AI在经营决策层面的渗透深度。美团推出的AI经营工作台CatPaw，将平台长期沉淀的行业经营经验封装为可直接调用的Agent和技能工具。商家输入“哪些门店近期业绩下滑”这类问题，系统会自动完成品牌整体经营诊断、定位异常门店，并对商品状态、活动到期、差评和食品安全异常逐一巡检，最终给出菜单优化、营销活动等针对性建议。

AI在这里的角色，已经从“回答问题的工具”转变为“承担经营任务的执行者”。

4）快手：视频生成模型的商业化验证

快手的可灵AI提供了一个可量化的应用层变现样本。2026年第二季度，可灵AI营业收入超过8.5亿元，同比增长超过200%，全球用户突破1亿，覆盖224个国家和地区。国家人工智能产业投资基金以14亿元战略入股可灵运营主体，境外投资主体正大机器人同步出资约1.31亿元，这一资本动作本身即是对视频生成模型商业价值的明确背书。

在应用侧，快手的Data Agent整体周活跃用户数超过10600，周人均对话55次，单次任务提效中位数达13倍；AIGC短视频营销消耗同比增长超70%，短剧营销消耗同比增长超100%，全站推广ROI产品的客户渗透率从一季度的45%提升至55%。

这些数据表明，快手的AI能力正在从内容创作工具，向营销投放和商业转化环节实质性渗透。

5）百度、网易（09999.HK）、小米：智能体进入“多场景并行落地”阶段

百度搭子的用户规模在近期呈现爆发式增长。截至9月20日，百度搭子用户规模环比增长9倍，交付物需求环比增长4.3倍，专家套件使用量环比增长7.3倍。企业版已覆盖15个套件、96项技能，并同步发布了企业版移动端和智能体开发平台。在硬件侧，小度完成智能体化升级，发布多款家庭场景智能体应用，百度正试图将智能体从PC办公场景延伸至家庭环境。

网易有道的路径则聚焦于“Model + Agent + Workflow”的协同。在9月16日的AI Open Day上，有道集中展示了覆盖办公、学习、营销场景的智能体产品矩阵，同时发布子曰Live同传模型、LobsterAI 2.0和AI耳机OpenPods等新品。网易云音乐（09899.HK）则上线了音乐陪伴智能体“小宝”，将AI能力整合为面向C端的陪伴式交互体验。

小米在9月8日开放了MiMo Desktop桌面客户端的邀测，这是Xiaomi MiMo首个面向个人用户的AI桌面应用，支持多格式素材输入，面向真实工作场景。

从模型能力到端侧硬件落地的完整链路——语言、多模态、语音完整模型矩阵在澎湃OS 4上完成端侧部署——使小米成为“AI能力硬件化”这一路径上最具代表性的样本。

三、应用层兑现期，平台型企业的价值亟待回归

将上述公司的动作放在一起观察，一个共同的模式正在浮现：恒生互联网指数的主要成分股公司，正在系统性地将AI能力嵌入各自既有的用户生态和业务闭环中，而非试图从零构建独立的AI产品。

腾讯的微信生态、阿里的电商交易网络、美团的本地生活履约体系、快手的短视频流量池、百度的搜索与硬件入口——这些存量资产构成了AI应用落地时难以被复制的分发壁垒。

这与微软CEO的“AI利润下一站是AI应用”的判断形成了逻辑闭环。当算力和模型的基础设施投入达到一定规模后，真正决定AI商业回报的，是谁拥有将Token转化为用户价值和商业收入的场景与渠道。

除了应用商业化的产业逻辑，赛道估值和筹码拥挤度也成为中长期投资者看重的维度。恒生互联网科技业指数前期估值受到“AI烧钱”“AI替代软件”的悲观叙事影响，相对创业板指、科创板综指涨幅落后，最新PE-TTM仅23倍，处于近十年约26%分位，相较纳斯达克（32倍）和创业板指（38倍）仍具备显著的估值性价比。

从成分股覆盖面上看，该指数还是港股市场唯一全面覆盖阿里、腾讯、百度、快手、小米等AI龙头，同时兼顾MINIMAX等大模型厂商以及金山软件（03888.HK）等软件应用龙头的互联网指数，前十大权重股集中度超过87%。

对于希望以指数化方式参与AI应用层兑现趋势的投资者，恒生互联网ETF华夏（513330.SH）跟踪该指数，支持T+0交易；场外投资者可关注华夏恒生互联网科技业ETF联接C（013172.OF）。8月以来恒生互联网指数区间回撤超15%，逼近2024年9月低位区间，而指数成分公司层面的AI应用落地节奏并未放缓，这一背离本身构成了值得关注的定价窗口。

以上分析基于公开信息整理，不构成投资建议。基金产品存在净值波动风险，请根据自身风险承受能力审慎决策。