華鑫證券：WAIC 大會強供給 傳媒板塊有望受益於 AI 應用提升估值

智通財經 APP 獲悉，華鑫證券發佈研報稱，2025 年 WAIC(世界人工智能大會) 舉辦，眾多優質場景需求及項目登場。該行指，從手機到 XR 再到 AI 眼鏡 AI 玩具再到具身智能，硬件及新技術的發展需要應用場景來託舉，傳媒有望承接其應用。在 AI 消費端，AI 硬件及 AI 應用企業均需要商業化來加持，傳媒板塊有望受益 AI 模型開源、新 AI 產品迭代以及新勢力企業資本化拉動估值抬升。從行業看，生成式 AI 市場正快速發展，AI 應用的商業化仍具潛力。

華鑫證券主要觀點如下：

WAIC2025 強供給政策端在護航

政策端，2025 年 7 月上海市經濟信息化委發佈《上海市進一步擴大人工智能應用的若干措施》旨在落實國家新一代人工智能發展戰略，通過一系列政策支持，推動人工智能技術廣泛應用，打造世界級人工智能產業集羣。降低智能算力使用成本 (發放 6 億元算力券)，擴大人工智能大模型應用 (發放 3 億元模型券)，對具身智能機器人等產品銷售或租用達到規模的，按核定合同額的 5% 給予獎勵，通過 “券 + 場景 + 基金 + 人才” 組合模式把 AI 產業從 “技術模式” 推向 “商業應用”，AI 政策紅利期在持續。

2025 年 WAIC(世界人工智能大會) 舉辦，參會企業超 800 家，線下參觀人數超 30.5 萬人次，全網流量超 23.6 億，展示前沿科技超 3000 項，其中超 100 款為 “全球首發”“中國首秀”(如阿里的夸克 AI 眼鏡、WPS 靈犀、階躍星辰、MiniMax 為代表的大模型進入智能體時代)，產品強供給；共簽約 32 個項目，總投資額 450 億元，達成意向採購金額 162 億元；舉辦 20 場產業對接會、8 場場景發佈會，發佈 57 個優質場景需求，競爭與資本化雙驅動下，商業應用也成為企業後續發力的重要方向。

AI 應用從硬件到內容及應用均可看場景貨幣化如何看？

每一次信息革命的迭代均伴隨硬件端的革新，從手機到 XR 再到 AI 眼鏡 AI 玩具再到具身智能，硬件及新技術的發展也需要應用場景來託舉，傳媒有望承接其應用，從 2G\2B\2C 端均可看其商業化進展，也為傳媒走向智媒帶來較大推動，AI 應用的邊界有望擴容，從 AI 硬件應用場景的探索、多模態融合到數字人、數字營銷、內容生成、圖像、視頻、語音互動、情緒感知、企業應用、電商、教育等領域；商業化角度看，AI 變現模式如訂閲付費、按量收費，展望看 2G 具採購 AI 硬件軟件內容的潛力，2B 的 MaaS(模型即服務) 有望複製 SaaS 企服路線，2C 有望複製電影、音視頻等領域付費模式，商業化探索仍具潛力。

AI+ 傳媒應用看什麼？

從行業看，據 Acumen Research and Consulting 數據顯示到 2032 年全球生成式 AI 市場收入預計將達 2088 億美元，2024 年至 2032 年複合年增長率擬為 35.3%(其中，從 2024 年到 2032 年，亞太地區生成式 AI 市場將以 36.5% 的複合年增長率增長)，同時，AI 教育也有望是 AI 應用關鍵組成，據 Verifiedmarket 數據顯示 2033 年全球教育 AI 市場規模有望達 222.4 億美元，從榮信文化 (301231.SZ) 到天舟文化 (300148.SZ) 再到豆神教育 (300010.SZ)，均在探索 AI 應用新領域。

榮信文化 AI 智能硬件端佈局，AI 驅動少兒教育數字化，推出樂樂趣小火箭 AI 點讀筆，也在積極對接優質 IP 如動畫繪本等，增強內容壁壘；天舟文化，深耕教輔領域多年，推出 AI 練字筆 (抖音直播間天舟知卯) 配套 AI 測評系統與 APP 課程，覆蓋書寫姿勢矯正與效果評估，後續將繼續推進新技術與文化教育產業的深度融合應用，積極培育數字化、智能化的新業態，助力文化產業實現高質量發展。

在 AI 消費端，以 B 站 (09626) 為代表，AI 內容銷售日均時長同比增 100%，用户對 AI 內容需求強勁。伴隨新勢力企業開啓資本化，從智元機器人到宇樹科技再到 MiniMax，AI 硬件及 AI 應用企業均需要商業化來加持，傳媒板塊有望受益 AI 模型開源、新 AI 產品迭代以及新勢力企業資本化拉動估值抬升；AI+ 傳媒應用看什麼？可關注 AI+ 數字營銷 (藍色光標、浙文互聯、姚記科技、引力傳媒、因賽集團等)，AI+ 內容 (芒果超媒、萬達電影、上海電影、博納影業、光線傳媒、華策影視、中信出版、中文在線等)，AI+ 教育 (天舟文化、榮信文化等)，AI+ 陪伴 (奧飛娛樂、湯姆貓、實豐文化等)，AI+ 美業 (美圖)，AI+ 社區 (B 站等)，AI+ 版權 (阜博集團、視覺中國等)。

風險提示

科技產業政策變化的風險；AI 生產的文化產品不受歡迎的風險；AI 應用不及預期的風險；AI 產品商業化進展低於預期的進展；數據安全的風險；推薦公司業績不及預期的風險；行業競爭的風險。