（报告出品方/作者：国泰君安证券，陈筱、杨昊）
1. 投资分析
持续看好国产大模型落地趋势中的应用场景投资机会。进入 2024 年， 海外有 GPT-4o 将产品性价比大幅提升，Llama、Gemini 等优质开源模型 也为全球大模型发展提供了重要推动，国内方面大模型厂商迎头赶上， 成本端的降低和体验的提升已经开始，AI 落地场景有望逐步丰富化。后 续可期待 GPT-4o 大幅提升语音交互效果，以及 AI 视频领域 sora 及国内 优质视频 AI 大模型的上线。
2. 政策端：进展迅速，近 150 个大模型通过报备
自 2023 年 8 月 31 日首批大模型（生成式人工智能服务模型）报备以来， 截至 2024 年 5 月 22 日各地报备大模型至少 147 个，根据时间间隔来看 可以划分为 6 个批次（与上次发布间隔超过 2 周算作下一批次）。
从单批次的报备通过数量来看，每次数量相近，基本每两个月至少会发放 20-30 个，市场的报备需求能够比较好的满足和反馈。从报备归属地来看， 基本集中北京、上海、广东、浙江，其中北京市 71 个，占比达到 49%， 上海市和广东省分别为 32 个和 19 个，浙江省 7 个，其余有 10 个省/直辖 市报备共 15 个，另有 1 个（中国移动）报备属地为国资委。
3. 大模型：能力接近海外头部，价格竞争开始
3.1. 大模型能力追赶中，国产大模型多已接近 GPT-4 水平
进入 2024 年，国产大模型能力持续提升，整体接近 GPT-4。国产大模 型综合能力提升显著，从语言、知识、推理、数学、代码、智能体 6 项 指标的得分均值来看，国内的诸多大模型已经接近海外头部的 GPT-4- Turbo 和 Claude3-Opus，显著高于 GPT-3.5-Turbo。其中均分前几位的国 产大模型依次为智谱华章的 GLM-4（2024 年 1 月）、MiniMax 的 abab 6.5 （2024 年 4 月）、阿里巴巴的 Qwen1.5-110B-Chat（2024 年 4 月）、幻方 的 DeepSeek-V2-Chat（2024 年 5 月）。
国产大模型在语言、知识、推理等单一维度甚至已经超过 GPT-4-Trubo。 目前国产大模型在语言和知识维度已经明显赶上 GPT-4-Turbo，如阿里 巴巴 Qwen1.5-110B-Chat、智谱清言 GLM-4、百度 ERNIE-4.0 均已在语 言和知识两个维度超过 GPT-4-Turbo，月之暗面 Moonshot-v1-8k 也在知 识维度略微高于 GPT-4-Turbo；推理维度，科大讯飞的讯飞星火 V3.5 在 推理方面得到 48.8 分，小幅超过 GPT-4-Turbo 的 48.2 分，MiniMax 的 abab 6.5 更是达到 50.1 分；阿里巴巴 Qwen1.5-110B-Chat 在数学维度达 到 53.6 分，与 GPT-4-Turbo 持平；DeepSeek-V2-Chat 代码得分 67.3 分， 小幅超过 GPT-4-Turbo 的 67.2 分；智能体维度上，各大模型距离 GPT-4- Turbo 仍有差距。
3.2. “高性价比”，诸多国产大模型采用 MOE 架构
MoE 是由专家模型和门控模型组成稀疏门控制的深度学习技术。MoE 使用门控网络决定每个数据应被哪个模型训练，实现任务或训练数据在 不同专家模型间的分配，让每个模型专注处理其最擅长的任务，从而实 现稀疏状态，即输入数据后只有少数专家模型被激活成者使用，大部分 专家模型处于未被激活状态。
MoE 的特点在于可通过指令微调技术大幅提升语言模型性能。MoE 可 在不增加推理成本的情况下，为大型语言模型（LLM）增加可学习的参 数，能够解决模型规模扩展导致训练成本显著增加的问题，结合指令调 优后，MoE 模型（Flan-MoE）在多个任务上的表现超越了更大的密集模 型，同时 MoE 模型的计算成本只是密集模型的三分之一。2023 年 12 月， Mistral AI 发布了首个开源 MoE 大模型 Mistral 8x7B，其包含 47B 参数， 在每个时间步长内只有 2 个专家处于活跃状态，对每个输入 token 只使 用了 13B 参数，因此比普通的非 MoE 47B 参数模型要高效得多，性能 达到 Llama 2 70B 和 GPT-3.5 的水平。
国内众多厂商更新产品采用 MoE 架构。2024 年 1 月，MiniMax 发布了 国内首个基于 MoE 架构的 abab 6，3 月开始更多新发布或者更新的模型 公开其采用了MoE 架构，至少有包括阶跃星辰、通义千问(Qwen1.5-MoEA2.7B)、面壁智能（MiniCPM-MoE-8x2B、商汤科技（“日日新 SenseNova 5.0”）、DeepSeek-V2 等，而这些模型在能力水平上也接近或者超过 GPT4，但在参数量和成本上并未达到很高的水平。
以通义千问 Qwen1.5-MoE-A2.7B 为例，采用 MoE 后大幅降低训练成 本，提升推理速度。该模型发布于 2024 年 3 月 28 日。其总参数量为 143 亿，拥有 2.7B个激活参数，相比 Qwen1.5-7B，Qwen1.5-MoE-A2.7B 的 训练成本降低了 75%，推理速度提升了 1.74 倍。
3.3. 国内大模型已进入落地价格竞争阶段
3.3.1. 开源模型成本大幅下降，推动行业竞争启动
国内外持续有强力开源模型推出。海外方面，谷歌 Gemini、Meta 的 Llama 3 等开源模型的推出，开发者可通过公开的大模型自行部署，大模型的 获取成本越发降低。国内方面，幻方量化发布的大模型 DeepSeek-V2、 智谱 AI 入门级大模型 GLM-3-Turbo(128K 上下文)均实现了成本的显著 压缩。 以 DeepSeek-V2 为例，其相对一代模型参数更多、能力更强。2024 年 5 月 6 日，DeepSeek 宣布开源第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2，该模型采 用了 MLA（Multi-head Latent Attention）和 DeepSeek MoE 架构，大幅减 少计算量和推理显存。DeepSeek-V2 具备 236B 总参数、21B 激活参数， 支持 128k 上下文长度，大致达到 70B~110B Dense 结构的模型能力。具 体而言，其中文综合能力（Align Bench）在开源模型中最强，与 GPT-4- Turbo、文心 4.0 等闭源模型在评测中处于同一梯队；英文综合能力（MTBench）与 LLaMA3-70B 同处第一梯队，超过最强 MoE 开源模型 Mixtral 8x22B；知识、数学、推理、编程等榜单结果也位居前列。
DeepSeek-V2 成本更低，API 定价仅为 GPT-4-Turbo 的近百分之一。 DeepSeek-V2 消耗的显存只有同级别 Dense 模型的 1/5~1/100，每 token 成本大幅降低。DeepSeek-V2 API 的定价为：每百万 tokens 输入 1 元、 输出 2 元（32K 上下文），价格仅为 GPT-4-Turbo 的近百分之一。
3.3.2. GPT4o 提升性能降低定价，应对开源竞争
闭源 AI 龙头 OpenAI 方面也在持续提升其产品性价比，最新 GPT-4o 相 比 GPT-4 提升显著。自从 GPT-4 推出后，OpenAI 就持续在强化性能、 降低价格，从而提升其对于使用者的性价比，据微软 CEO 纳德拉，过去 一年 GPT-4 性能提升了 6 倍，但成本降低到了之前的 1/12。5 月 14 日， OpenAI 推出可实时进行音频、视觉和文本推理的全新旗舰 AI 模型 GPT4o，在文本测试、M3Exam 等测试中，该模型超越了包括 GPT-4 在内的 市面诸多头部大模型，相比 GPT-4-Turbo，其速度提升两倍，速率限制提 高了 5 倍，最高可达每分钟 1000 万 token。
虽然能力和效果大幅度提升，但是在定价方面 GPT-4o 相比 GPT-4- Turbo 降幅达 50%。根据 OpenAI 官网，GPT-4o 输入和输出每百万 tokens 的价格分别为 5 美元和 15 美元，而同期 GPT-4-Turbo 定价为 10 美元和 30 美元，此次降幅达 50%。
3.3.3. 国内同样开启降价模式，或可推动 AI 更多场景落地
字节跳动开启国内大模型价格竞争，头部厂商纷纷跟进。2024 年 5 月 15 日，字节跳动宣布旗下豆包大模型降价，豆包通用模型 pro-32k 版模型 推理输入价格仅为 0.0008 元/千 Tokens，比行业低 99.3%。随后，国内大 模型纷纷加入“价格战”。5 月 21 日，阿里云宣布将旗下通义千问的多 款商业化及开源模型进行大幅降价，其中，对标 GPT-4 的商业化模型 Qwen-Long 的 API 输入价格降至 0.0005 元/千 tokens，直降 97%；输出 价格降至 0.002 元/千 tokens，直降 90%。同日，百度智能云也发布公告， 百度文心大模型的两款主力模型 ENIRE Speed、ENIRE Lite 将全面免费，并即刻生效。5 月 22 日，腾讯也宣布全面下调大模型价格，并立即生效。
4. 搜索赛道：落地加速，流量争夺初始
4.1. 海外：perplexity 发掘独立赛道
前 OpenAI 科学家创立，最新估值超 10 亿美元。Perplexity 成立于 2022 年 8 月，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学 家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办。同年 9 月，Perplexity 获得 310 万美元种子轮融资，2022 年 12 月，公司产品 Perplexity AI 上 线。2024 年 4 月 23 日的最新一轮融资中，Perplexity 筹集了约 6300 万 美元资金，估值超过 10 亿美元。
PerplexityAI 的特点在于可以对网络信息提炼总结作答。PerplexityAI 定 位为 AI 答案引擎，与其他产品存在运行逻辑上的差别： 1）相对传统搜索引擎，用户提问后其不止给出网页列表，还会直接提炼 总结给出答案； 2）相比 ChatGPT 等聊天类 AI，Perplexity AI 会基于网络资料而非模型 训练资料来生成答案，并在回答后附上类似参考文献的信息来源以方便 用户检验和微调； 3）回答完毕后，Perplexity AI 将给出一系列延申问题，帮助用户发散。
Perplexity AI 还有三大创新功能，满足用户定制化和细节化要求： 1） 资料来源编辑（Source Edit），允许用户删除参考资料并重新搜索， 以此通过人工方式修正答案。 2） 专注搜索（Focus Search），用户可在开启新搜索前，指定学术、 Youtube 视频及 Reddit 论坛搜索等搜索范围，实现更加精准的搜索。 3） 搜索助手（Copilot Search），增加了结果的深入程度与个性化。对于 同样问题的搜索，搜索助手功能通常参考更多资料来源，回答结果 篇幅更长、更具结构化。同时，该功能将对用户问题进行延伸，一次 用户搜索的过程实则进行了多次不同关键词搜索。此外，搜索助手 功能还可根据用户情况提供定制化内容，如用户询问餐厅推荐时， 该功能会自动要求用户补充地址及偏好菜系等问题。
用户规模领先同类产品，月活跃用户破千万。自推出以来，Perplexity AI 用户规模持续增长，截至 2024 年 5 月中旬，产品日度用户访问量达到 300 万，相比一年前增长 5 倍以上。横向同类对比来看，据 a16z，截至 2024 年 1 月，Perplexity AI 月访问量前排名生成式 AI 产品第七名。
推出最新功能 Perplexity Pages，为 AI 驱动的文本编辑器。2024 年 5 月， Perplexity 宣布测试“Perplexity Pages”的新功能。用户首先输入指令并 选择文本目标受众级别（所有人/新手/专家），Perplexity AI 将基于此执 行搜索，并生成文章草稿。随后，用户可以选择及添加图像，或通过后 续的问题对文本进行修改。成稿后，内容即可在 Perplexity AI 上发布并 共享。
4.2. 国内：“AI+搜索”赛道火热，新老搜索玩家相继入场
4.2.1. 今年以来赛道关注度提升，四款产品在竞争中心
国内早在 23 年 8 月开始就有类似产品推出。长期有搜索引擎业务积累 的公司尝试采用 AI 改造其产品，如 23 年 8 月昆仑万维率先推出天工 AI 搜索产品，360AI 搜索也于 2024 年 1 月正式推出 APP；创业公司方面， 月之暗面在 2023 年 10 月推出 KimiChat，主打长文本处理能力，到了 2024 年 3 月将长文本能力进一步扩展到 200 万字上下文，一举奠定其独 特定位，同样是创业公司的秘塔也是在 2024 年 3 月推出秘塔 AI，进入 “AI+搜索”赛道。
国内 AI 搜索产品用户访问量持续攀升。2024 年 2 月起，国内 AI 搜索 产品访问量均呈现上升趋势，Kimi 智能助手 3 月 18 日功能更新后访问 量大幅提升，2024 年 4 月每周访问量均破 400 万次，秘塔搜索 2024 年 4 月每周访问量均突破 200 万次，天工 AI 周度访问量也在 100 万次以 上。
天工 AI 上线一年表现稳定，Kimi 智能助手数次登上免费榜首。Kimi 智 能助手于 2024 年 1 月 12 日推出 APP 端，3 月 18 日支持 200 万字超长 无损上下文后，登顶 iOS 免费榜效率品类榜首，目前居于 iOS 免费榜效 率品类前 20 位。天工 AI 智能助手 APP 于 2023 年 7 月 5 日上线，上线 以来排名小幅提升，目前稳定在 iOS 免费榜效率品类前 20 位。
4.2.2. 流量竞争加剧，各产品尝试不同定位
AI 应用获客竞争升级。据汇量科技数据研究中心，从买量侧来看， AI 相关应用的在投产品数量在一年间迎来爆发，2024 年 2 月比 2023 年 2 月暴涨 154%，AI 应用获客竞争加剧，典型的如 Kimi、豆包，其投放素 材数量从 3 月开始大幅增加，高峰日投放分别达到 1500 个和 2500 个； 从投放金额来看， AI 应用保持较高投放强度，4 月 1 日到 5 月 14 日期 间，AI 应用投放前 10 名中，Kimi、豆包投放金额预计在 1500 万到 1750 万之间。
Kimi 智能助手：主打 200 万字超长无损上下文，Kimi+功能提供个性化 AI 服务。Kimi 智能助手于 2023 年 10 月上线，2024 年 3 月 18 日，月之 暗面公司宣布 Kimi 智能助手已支持 200 万字超长无损上下文。5 月 6日，Kimi+功能上线，为用户提供涵盖官方推荐、办公提效、辅助写作、 社交娱乐、生活实用的五大类目 24 项功能。
秘塔 AI 搜索：无广告直达搜索结果，具备学术搜索功能。秘塔 AI 搜索 是基于大模型的新一代智能搜索引擎。它能够提供无广告、高质量的搜 索结果,让用户快速直达所需信息，具有语义理解能力强、支持多轮对话 式搜索、支持语音输入等优点。同时，具备学术搜索功能，可帮助用户 快速找到相关论文。其背后的秘塔科技创立于 2018 年 4 月，CEO 闵可 锐曾是猎豹移动首席科学家，也是玻森数据 CTO 和联合创始人，技术专 家唐悦曾获全国青少年信息学奥林匹克总决赛（NOI 2023）银牌，COO 王益为拥有十年红圈所工作经验。
天工 AI 搜索：国内 AI 搜索鼻祖，实现搜索“信息”到呈现“知识”。 2023 年 8 月，昆仑万维官宣发布“天工 AI 搜索”，成为国内首个融入大 模型技术能力的 AI 搜索产品。“天工 AI 搜索”深度融合天工大模型能 力，并引入了检索增强生成（RAG）技术，将信息检索与语言生成相结 合，可以更好地理解用户查询的问题，提供准确的响应。相比同类产品， 其具有更强的语义理解能力、多模态搜索能力，能够实现个性化和自适 应搜索、跨语言和跨文化搜索，实现从搜索“信息”到呈现“知识”的 转变。
360AI 搜索：大模型+应用场景，重塑搜索体验。2024 年 1 月，大模型 搜索产品“360AI 搜索”正式上线安卓应用商店。相比传统搜索与大模 型，360AI 搜索具备四大特点：1）针对模糊问题，可通过反问和几轮交 互理解问题，给出答案。如用户输入“我想去迪士尼”，360AI 搜索将反 问“您想去哪个迪士尼”，并根据具体信息提供攻略；2）可搜索全网上 万条相关内容，深度阅读 20+网页；3）对比大模型产品特别是聊天机器 人，回答更具时效性；4）通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周 边信息。自发布以来，360AI 搜索热度急剧攀升，据 AIwatch.ai 发布的 全球 AI 产品 4 月最新榜单，360AI 搜索以 1300%的增速排名全球增速 榜首位。
4.2.3. 测评：天工内容相对丰富，Kimi、秘塔资料来源更多
对于四款产品，统一使用“2023 年私募基金发展情况及原因”这一问题 进行测试，发现 Kimi 智能助手与秘塔 AI 搜索引用文献数量较多，但 Kimi 智能助手参考文献中有存在重复内容情况。深度模式下，秘塔 AI 搜索增列事件、组织、人物指标。天工 AI 助手参考文献较少，答案篇幅 偏长，增强模式下将列示图片、音频作为答案。360AI 搜索参考文献数 量最多，实现了将问题拆解并分别作答。
1） Kimi
使用约 27 秒，引用 12 篇资料，但有多篇重复内容。半数来自专业的或 研究型的网站或报告。生成 772 字内容，列示了 2023 年私募基金的 10 点变化特征，且有 2023 年的数据支撑。
2）秘塔 AI 搜索
简洁模式下，使用约 6 秒，引用 10 篇资料，基本来自于专业的网站或报 告，生成 411 字文字、大纲和脑图，列示了两个方面，有数据支持。深 入模式下，使用约 11 秒，引用 18 篇资料，约 3/4 来自专业的网站或报 告，生成 522 字文字、大纲和脑图，列示了四方面，内容较简介模式更 为丰富。同时，深入模式增列了相关事件、组织、人物。
3）天工 AI
简洁模式下，使用约 18 秒，引用 4 篇资料，全部来自专业网站，但其中 有两篇为相同内容。最终生成 737 字的内容，列示了三点发展原因。增 强模式下，使用约 40 秒，参考 3 个网站资料、4 张图片及 1 个音频。最 终生成涵盖四大点、13 小点共 1221 字的内容，图片和音频直接列示在 内容中。
4）360AI 搜索
使用约 19 秒，引用 30 篇资料，其中有部分资料重复，参考资料来自专 业研究网站或报告的有半数以上。最终生成 731 字的纯文字答案，回答 将问题拆解为发展情况与原因分析两部分，分别给出了三点及四点对应 内容。同时，在答案末端增列了追问、脑图、相关内容及延伸阅读。
4.3. Perplexity 订阅制收费，国内变现仍在探索中
一般而言，信息类产品能够提升用户效率，也能够影响用户的判断和决 策，变现思路多采用：1）面向广告主收费的广告变现模式，2）面向用 户的订阅增值服务模式，二者各有利弊，如广告变现可能影响产品公信 力，而订阅增值服务模式要向用户付费，变现效率较低。
国内产品暂未开启大面积付费，海外标杆产品使用订阅制模式变现。国 内产品方面，目前 Kimi 智能助手、秘塔 AI 搜索、天工 AI 及 360AI 搜 索均可免费使用。海外产品方面，Perplexity 和 ChatGPT 均采用订阅制 模式变现。如 Perplexity 用户每月支付 20 美元可使用专业版，能够多次 使用 Copilot 功能及其他高级功能，截至 2023 年 10 月公司 ARR 达 300 万美元。ChatGPT 分为针对个人及团队各有两种定价版本，由于 ChatGPT 等产品的强劲增长，预计 OpenAl 年收入将突破 16 亿美元。
Kimi 开始尝试“打赏”变现，或代表未来方向。AI 搜索产品本质特点 就是应对传统搜索引擎效率低下、信息展示存在偏颇的问题，因此作为 效率工具采用订阅付费模式对其长期发展或许更为合适，如 Kimi 就已 经开始尝试这一思路，在使用高峰期需要排队时，Kimi 会弹出打赏页面， 邀请用户“送一朵花”、“请吃顿饭”等方式，获得高峰期优先使用权， 通过相对柔性的“打赏”思路，让用户出于认同付费，能够降低用户的 抵触心理，这也代表着其坚持了产品优先的定位。目前一共有 6 种付费 方案，价格在 5.2 元到 399 元之间，日均价格整体随着单次付费额提升 而降低。
5. 情感陪伴：用户需求稳定，语音技术或促进发展
5.1. 赛道由来已久，AI 助力体验大幅度提升
赛道早有起步，近两年融资频频，体现市场预期乐观。早在 2017 年， Replika 就开始尝试情感陪伴机器人产品，这一赛道也吸引了众多名校背 景、有丰富从业经验的创新人才加入，过去 7 年新品迭出，而最近两年 融资动作频繁，市场对 AI 情感产品赛道预期乐观。
AI 情感陪伴产品通过个性化定制虚拟人物，基于 AI 技术满足用户社交 聊天需求，增强用户情感体验。目前 AI 情感陪伴赛道受到海内外普遍 关注，重点产品约 13 款，均以 APP 或网页形式存在，市场表现有明显 差距，网页端来看，表现较好的代表产品有 Character AI、Janitor.AI 和 Pi 等。
情感陪伴应用以各类 NPC 为核心，用户可与自定义或他人设计的 NPC 交互，AI 的加入增加了代入感。情感陪伴应用结合 AI 后，可以更好、 更自然的回应用户输入的信息，用户能够体会到近似于真人互动的效果， 从而形成情感联结。用户可以选择官方或其他用户制作的 NPC，也可以 通过简单的操作定制自己的 NPC，如 Talkie 只需要用户提供基本图片 （用于形成人物形象）和设定信息的文字，通过简单勾选就能够快速生 成自己想要的角色。
具体玩法可以进一步多元化，如 ChracterAI 可以让 NPC 与用户直接语 音通话、Talkie 可以将 NPC 的回复以语音形式播放，形成“语音条”的 效果，Talkie 还设计了卡片集换的玩法，用户与 NPC 交流中可以触发事 件，获得卡片，用户可以在应用内的市场上架自己的卡片销售或购买其 他用户的卡片。
当前付费方案还并不突出，如 character AI 提供每月 9.99 美元的付费提 供的是提升式的服务，而 Talkie 的 plus 定价也是每月 9.99 美元，可以提 供免广告、自动播放语音、每日宝石等服务，而其由于卡牌交易市场的 存在，用户也可以直接充值购买宝石，用于购买心仪的卡牌。
5.2. 情感陪伴应用用户规模稳定、粘性充足
Character AI 网页端用户规模稳定。海外产品中 Character AI。其中， Character AI 访问量最高，基本稳定在日均 500-700 万次，Janitor.AI 次 之，日访问量约 100 万次。
CharacterAI 与 Talkie 的 APP 活跃用户快速攀升。虽然 IMVU、Replika 等产品上线较早，但是原生于“生成式 AI 时代”的 Character AI 和 Talkie 的 APP 活跃用户爬升迅猛，如 Character AI 在上线 4 个月内反超了 ZEPETO，并一路攀升，4 月初周度活跃用户已达到 800 万以上，而 Talkie 也在 2024 年快速提升，4 月初周度活跃用户超过 300 万，相比年初的 180 万又有显著提升。
网页端来看，用户在情感陪伴类 AI 停留时间和打开页数都多于 ChatGPT，也更偏好倾向移动端访问。情感需求相对办公等效率需求消 耗市场更多，因此从 Character AI、Janitor.AI 产品网页端访问时长及页 数可以看出，都高于 ChatGPT，而不同于办公需要用电脑进行相对复杂 精细的操作，情感陪伴应用只需要文字或语音，因此会从移动端访问的 用户比例高于 ChatGPT，Janitor.AI（80.25%）、Character AI（72.4%）、Pi （67.07%）、Talkie（51.1%）都显著高于 ChatGPT 的 37.9%。
5.3. 用户整体年轻，但变现尚处于早期
年轻用户更愿意尝试情感陪伴应用。Janitor.AI、Character AI、Talkie 的 用户群体中，18-24 岁用户占比分别为 60.98%、56.44%、43.84%，显著 高于其他年龄段，相比之下 ChatGPT 的 24 岁以下用户只有 28%。
当前新兴情感陪伴产品流水并不充足。新兴的 Character AI 和 Talkie 虽 然活跃用户已经充分起量，但在变现方式和用户付费习惯上仍未充分发 掘，因此对比运行时间更长，有其他功能为基础的 IMVU 和 ZEPETO 来 看，流水数据仍有差距，变现或成为这类应用后续的重要变化方向。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
