迈富时全栈工厂打开AI应用新空间

正文目录投资要点 4我们与市场观点不同之处 5迈富时：深耕营销销售场景，迈向原生企业应用平台 6发展历程：从营销数字化服务起步，逐步走向AI原生应用平台 6T云、珍客到AI-Agentforce：由营销销售软件延伸至企业级智能体应用 7股权结构稳定，管理层深耕营销领域 9财务表现：AI驱动营收持续高增，利润端扭亏为盈 10股价复盘：经营拐点显现，AI应用催化估值修复 12核心看点一：AI应用加速放量，驱动公司业绩拐点显现 13行业：AI应用重塑营销销售价值形态，场景收费成为增长关键 13市场空间：AI应用打开增量需求，企业采购从工具转向业务执行 13场景落地：营销销售场景率先验证Agent商业价值 14公司“场景+数据+平台+模型”架构全面跑通，向AI原生应用平台跨越 15行业数据沉淀构筑AI应用壁垒，25年业绩拐点已现 17对标海外AI赋能路径，迈富时智能体应用价值有望持续释放 17从Agentforce到Ontology，AI应用落地依赖场景数据与业务执行能力 17区别于海外模型吞噬软件担忧，AI有望强化迈富时垂类数据与场景闭环优势 19核心看点二：GEO重构流量入口，有望开辟公司第二增长曲线 20技术原理：围绕“检索重排—生成”链路构建AI可信知识源 20GEO与生成式搜索推动企业获客逻辑升级 20智能体中台赋能公司GEO产品实现商业化落地 22核心看点三：全栈工厂重塑公司应用交付与定价逻辑 24经济学：三层价值增值逻辑 24补足算力底座，向全栈工厂升维 24定向配售扩充智算资源，与沐曦合作推动国产算力向应用转化 24AI员工验证场景价值计费推动商业闭环形成 25盈利预测与估值 28盈利预测 28估值 30风险提示 32投资要点AIAgent量入口重构趋势，有望打开新增市场空间。我们看好公司依托Tforce营销大模型与AI应用加速放量，驱动公司业绩拐点显现AI应用正在重塑营销销售场景价值形态，企业采购目标从工具提效延伸至业务执行和结果交付。随着获客成本上升、渠道流量分散和转化链路拉长，客户需求从流程管理和数据看板，上移至线索识别、内容生成、客户触达和转化跟进等具体任务。营销销售场景反馈周期短、ROIAIAgent率先落地。公司锚定营销和销售两大环节，构建从流量触达到线索转化的数字化闭环，推出Tforce营销大模型和AI-Agentforce智能体中台，形成“场景+数据+平台AIAgent走向多智能体协同和全流程业务执行。数据资产沉淀构成公司I55年末，2130721个细分行业，并在六大核心5年公司A客户数量同比增长%V和RU分别同比提升%和%，AIAIAgentforce验证企业软件向业务流程自动化演进，PalantirOntology验证场景数据和业务GenAIOSAI-AgentforceI应用业务增长主要由A6到28年A收入有望由65.4089%。AIKA客KA20262.702028年7.3665%AI-AgentforceGEOKAARPU202667.5202888.915%AI应用业务毛利率仍显著高于精准营销服务，叠加收入规模扩大及销售、管理费用率平稳，有望推动利润端持续释放。GEO重构流量入口，有望开辟公司第二增长曲线GEOSEOAI搜索中的可读、可信与可引用程度，推动企业获客逻辑从搜索结果页排位转向AIGEO202562030518亿元，期间144%GEO为前端入口、AI-Agentforce智能体中台为底座，T-GEOSMBKA及外贸2026年一季度落地“消耗+GEO市场扩容构筑第二增长曲线。应用交付与定价逻辑AI工厂定位有望重塑AIKnow-howAgent5GPUTforceAI-Agentforce计费逻辑，将模型调用映射到线索识别、内容生成、客户触达和转化跟进等业务动作。我们认转化为可交付、可AI应用商业化效率和结果定价能力。我们与市场观点不同之处市场对迈富时的主要担忧在于，大模型吞噬软件，侵蚀公司的护城河和成长空间。我们认AI积累。通用大模型能够提供底层能力，但企业真实业务中的数据沉淀、流程理解、行业经验和系统连接能力，仍需要长期场景积累支撑。营销销售场景并非简单的内容生成，而是覆盖线索识别、客户触达、销售跟进和经营复盘等完整流程，对场景理解和持续迭代能力T云和珍客积累客户基础与业务流程，并Tforce营销大模型、AI-AgentforceGenAIOS，将营销销售经验转化为可调用、可复用的场景资产。我们认为，这类能力难以被通用大模型直接替代，并有望随AIAgentAI应用交付效率有望持续提升，长期成长空间有望进一步打开。迈富时：深耕营销销售场景，迈向AI原生企业应用平台发展历程：从营销数字化服务起步，逐步走向AI原生应用平台TMarketingforce平台，2025AI-Agentforce应用平台。公司20092009AI+SaaS业务、云端销售服务及精准营销服务，业务底盘最初建立在营销与销售服务能力之上。20132013SaaSMarketingforceSaaS产品TSaaSMarketingforce2023237T2023年SaaS50.0%、46.4%57.0%20242025AI2025年度AI+SaaSAIAI2025年，AI-AgentforceTforce2025年以来，公司的升级已体现在产品形态、客户覆盖和行业复制上。上半年，AI-Agentforce1.02.0Eva、AIAI356个，AI5,518家。与此同时，公司在消费零售、汽车、金融、医疗大健康、文旅、制造六大核心行业沉淀上千个可复用知识图谱，新客户专属智能体上线周期压缩至三AI原生企业应用平台。图表1：公司发展历程服务切入公司起步，围绕企业营销与销售需求提供数字化服务，积累客户、场景与交付经验。

T云上线一站式营销SaaS产品T云推出，业务由服务延伸至营销工具与流程系统。

升级启动Tforce业务开始由传统AI+SaaS向AI应用升级。

建设全栈Token工厂完成约5亿港元定向配售补强算力底座，与沐曦签署战略合作，将国产GPU算力与企业级智能体场景深度结合，推动全栈Token工厂建设2009年

2013年

2015年

2021年

2024年

2025年H1

2026年aS起步建设

珍客推出伸至销售侧。

平台跃迁AI-Agentforce1.0/2.0落地，覆盖营销销售全链路，平台化、行业化和智能体化加速推进公司官网、华泰研究T云、珍客到AI-Agentforce：由营销销售软件延伸至企业级智能体应用TSMBT云的核心定位是B2B企业（如机械制造、化工等）AI内容生成模块（频）B2B频平台实现低成本甚至免费的精准曝光。TAIT效果，并从中筛选出潜在销售线索。客户可通过产品内集成的数据看板查看曝光、访问、询盘等多维度数据，并根据数据反馈调整后续策略。图表2：T云工作流程示意图公司招股说明书、华泰研究珍客：面向KA客户的销售赋能平台，主攻线索高效转化瓶颈。珍客主要服务于具有庞大销售团队、需要对销售人员及客户资源进行系统化管理的企业，客户覆盖零售、汽车、信息技术等多个行业。与T云侧重于营销获客不同，珍客聚焦于销售过程的数字化管理，其核心价值在于帮助企业打通从线索分配到客户转化再到客户运营的全流程。珍客在产品设计上选择了与微信、企业微信等社交平台的深度连接，用户可通过产品将社交平台上的销售线索信息直接导入系统，实现线索的统一管理。珍客标准版的典型工作流程包括线索管理、线索转化以及客户运营：线索管理环节提供客户信息合并去重和自动分配功能，避免不同销售人员重复跟进同一客户；线索转化环节通过话术库、素材库等工具辅助销售人员开展日常沟通和销售活动；客户运营环节借助会员管理和社交裂变工具，帮助企业维护存量客户并拓展新客；全过程由数据分析看板提供可视化的转化数据，便于追78供内容生成、销售自动化、客户管理及增值服务方面的定制化工具，帮助企业进一步挖掘已有客户的价值。图表3：珍客工作流程示意图注：条形图的高度显示公司产品在整个营销流程相关步骤中所覆盖的潜在客户人数，其中范围收窄表示筛选出更具针对性的销售线索。公司招股说明书、华泰研究TMarketingforce平台运行，公司将底层云计算、大数据和人工智能能力封2023237T图表4：Marketingforce平台结构公司招股说明书、华泰研究AI-Agentforce推动公司产品形态从模块化软件上移至企业级智能体平台。T云和珍客AI-Agentforce智能体中台。AI智能体。AI-Agentforce已形成“营销销售能力+垂类行业专精”的双引擎架构，其中营销销售能力300多个核心模块，行业层则面向消费零售、汽车、金融、医疗大健康、文旅、制造等重点领域沉淀专属能力。底层能力方面，平台已具备多模型融合框架，可对接Tforce、通用大模型及垂类开源模型，并支持多智能体协作、安全与权限管理、知识库管理等企业级能力。产品落地已从通用软件延伸至行业化、场景化的智能体应用，产品输出层级继续提升。外EvaAIAI年上半356个，AI5,5182025年末，公21T进一步向行业化、场景化和智能体化延伸，产品输出从软件工具走向可直接参与业务执行AI应用。图表5：公司核心产品矩阵定位产品描述应用层AI营销专家AI专家直接管理营销过程所有智能体。实时捕获热点，设计框架-供给创意-生成内容自动全流程，覆盖内容生产核心环节。应用层AI销售专家AI专家直接管理销售过程所有智能体。精准洞察商机与痛点。自动处理线索话术，全流程自动化管理（含加好友、日程提醒等）。应用层AI客服专家AI专家直接管理客服相关所有智能体。实现全渠道全天候高效响应（智能分诊、复杂问答、情感分析等）。应用层AI外贸专家目前成员：EVA-智能挖掘、沟通开发客户，提升外贸转化率。Nora-AI视频营销全流程，支持多语言及多国真人虚拟形象。应用层AI培训专家AI-反馈-陪练结果追踪。应用层AI研发专家AI专家直接管理研发过程所有智能体。替代研发团队，基于流程数据等关键要素自动管理下属AI设计、AI编码、AI开发、AI测试等。应用层Data-Agent经营分析大师支持自然语言动态追问，报表秒级生成。统一企业数据输出口径，消灭重复需求，并提供实时的核心业务异常预警。应用层T-GEO全面打通“AI平台提问到获取答案”全流程，助力品牌在全域营销环境中有效提升AI可见性。中间层AI-Agentforce智能体中台3.0AIWorkflow，NLA（自然语言构建智能体），MAS（多智能体协作），AgenticAI中间层AI-Agentforce知识中台企业自己的非结构化数据知识库，全面实现数据+AI：AI自己做数据生产、总结、应用。平台层AI-PaaSAI原生的PaaS层开发平台AICRMAICDPAISCRM等。操作系统层GenAIOSAI原生操作系统，承载AI原生平台及全场景AI员工。以数据为基础，拥有自我训练能力，并智能化培训、管理、调用、迭代智能体。公司微信公众号、华泰研究股权结构稳定，管理层深耕营销领域公司股权结构集中：创始人保持主导，控制结构稳定。20251231日，赵旭隆45.63%7.51%权图表6：公司股权结构图注：截至25年年报公司年报、 、华泰研究公司核心管理层在营销数字化、销售转化、平台产品和技术研发方面积累较深。创始人赵旭隆自集团成立以来持续负责整体战略、业务管理、创新及研发决策，长期推动公司从营销服务向平台化产品升2009CRMAI工程背景的管理AI公司管理团队兼具业务理解、产品能力与技术落地经验，能够较好支撑公司从营销销售平AI应用平台升级。图表7：公司管理层背景姓名 职位 履历姓名 职位 履历赵旭隆

20212022200916许健康

执行董事兼高级副总裁

2009年加入上海珍岛，2020年起任高级副总裁，2022年起任执行董事。拥有逾16年企业互联网服务经验，长期专注数字营销领域的创新、实施和整合，对企业获客需求及经营痛点理解较深。司秘书 期参与司秘书 期参与司运管理组织同业务推。201223刘欢王士义 副总裁陈海林 首席技马进 首席财

2009年加入上海珍岛，2022年起任上海珍岛副总裁及执行董事。拥有逾16年网络产品设计、研发和架构经验，曾负责产品、研发及创新业务，当前重点拓展集团主要客户战略关系。2024年起担任公司首席技术官，2022年起担任上海珍岛首席数据官助理。拥有逾13年网络产品研发经验，曾负责产品开发、数据平台及技术研发相关工作，具备分布式数据库和精准营销数据平台项目经验。2025年起担任公司副总裁，2013年加入上海珍岛。此前曾任TurboCRM2025年起担任公司副总裁，2013年加入上海珍岛。此前曾任TurboCRM华东业务总监、ShopExECP事业部总经理，当前负责公司数字化服务战略规划及大中型企业AI、行业大模型业务实践与转型。张蓬 副总裁公司25年年报、华泰研究财务表现：AI驱动营收持续高增，利润端扭亏为盈2025202528.1880.8%。分业务看，AI14.8776.5%52.8%；13.3147.2%AI+SaaS业务全面转AIAI应用放量，双业务线共同推动公司收入规模快速提升。图表8：迈富时营业收入（亿元）及同比速（%） 图表9：迈富时分业务收入（亿元）及同增速（%）(亿元)

(亿元)

AI应用业务 精准营销服务28.1898.5%28.1898.5%66.1%15.598.7711.4330.3%12.325.282.667.8%26.5%80.8%302520151050

120% 16100% 141280%1060% 840% 6420%20% 0

AI

14.913.314.913.38.47.0 7.26.15.3 5.34.44.43.02.3160%140%120%100%80%60%40%20%0%-20%-40%2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025事兼全事兼全执行裁 IT、数字化型、业生建设国际化理方拥逾18年经。联席董事长、执行董2025年获委任为执行董事、联席董事长兼全球执行总裁。曾任职中国惠普、DXC及OpenText生态体系，在赵国帅公司公告、 、华泰研究 注：25年报将此前的AI+SaaS业务调整为AI应用业务公司公告、 、华泰研究2025年公42.0%202453.0%AI应用业务202486.3%KA客户收入占比提升、KAKA客户AI-AgentforceAIAI应用2026年公司整体毛利率有望提升。14.5%、6.8%15.6%，202421.0%202417.0%显著压缩，研发费用率基本保持稳定。综合来看，公司在毛利率阶段性承压背景下，通过销售和管理费用率下降对冲部分压力，费用结构持续优化，为盈利改善提供支撑。图表10：迈富时分业务毛利率（%） 图表11：迈富时费用率（%）

AI应用业务 精准营销服务 综合毛利率 销售费用率 管理费用率 研发费用率90.1%85.3%83.0%75.2%62.9%90.1%85.3%83.0%75.2%62.9%54.5%34.0%17.0%49.0%53.0%57.3%86.3%87.7%89.2%18.9%5.0%24.0%13.9%14.3%42.0%49.2%32%32%28%27%21%21%20% 20%19%14%18%17%14%7%16%17%17%17%14%16%25%30%25%20%15%10%5%0%2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025公司公告、 、华泰研究 公司公告、 、华泰研究2025年公司实现0.898.7720251.5291.3%，20240.79亿元，延续高速增长。20247.812025年净利润弹性明显释放。整体来看，公司经调整净利润持续改善，一方面受益于收入规模快速增长，另一方面也受益于销售和管理费用率下降、经营杠杆逐步释放。图表12：迈富时归母净利润（亿元）、调整后净利润（亿元）及增速（%）(亿元420(2)

归母净利润 经调整后净利润 经调整净利润增382.1%0.79(0.28)

1.520.89

450%400%350%300%250%

(1.30)(2.73)2021

(1.32)(2.16)-1.5%2022

(1.69)2023

(8.77)2024

200%150%100%50%0%-50%公司公告、 、华泰研究股价复盘：经营拐点显现，AI应用催化估值修复AI下资金及“AI+SaaS”概念的双重推动，短期内获得较高的流动性溢价；而随着后续资金IT2025年实现扭亏为盈，AI商业化落地得到财务验证，基本面与估值重新匹配，中长期成长逻辑清晰。20245SaaS提供商，资本市场看中公司“AI+SaaS9通标的，南下资金大量涌入为公司带来流动性溢价，推高股价，整体显著强于大盘。20252月中旬，部分现有股东限售期到期，新增流通股份对短期交易情2024月中旬，另一批现有股东及控股股东相关限售安排到期，市场对潜在减持和筹码供给的担忧延续，对估值表现形成进一步影响。2026AI应用业务催化。AIAgent产业趋势升温后，市场AI-Agentforce智能体中台、GEO生成式搜索优化、AI应用收入放量及算力资源布局的关注度提升，推动公司估值出现阶段性修复。1月，GEO概念升温带动公司股价快速上涨，11223.61%至47.96港元，市场开始关注公司在生成式搜索优化和AI营销获客场景中的布局。4月15日，公司发布2026年一季度自愿公告，AI应用业务收入同比增长约AI-Agentforce416日公司股12%AI应用收入放量和业务转型兑现的预期升温。5155AI算力建设，包GPU采购、AIDC租赁等。51842.26港元，较前一交4.24%工厂战略及算力资源布局。图表13：迈富时港股股价涨跌幅复盘、公司公告、华泰研究核心看点一：AI应用加速放量，驱动公司业绩拐点显现eNet研究院联合发布的《2025智能营销50AIAIAgentAIAgentTforceAI+数据+平台+AI原生应用平台跨越。行业：AI应用重塑营销销售价值形态，场景Token收费成为增长关键市场空间：AI应用打开增量需求，企业采购从工具转向业务执行应用进一步向业务问题求解、自动执行和结果交付延伸，在原有市场之上创造更高的单2025AI提升。其原因在于，企业在营销销售环节面临获客成本上升、渠道流量分散和客户转化链路拉长等问题，单纯依靠流程管理和数据看板已难以满足经营需求。AI画像、内容反馈和销售过程数据，直接参与线索识别、内容生成、客户触达和转化跟进等AI务任务，并带来可衡量的业务价值。AI增强型主要是在既AI原生型则在AI成为业务执行和价值交付的核心驱动2025ICONIQ31%AI37%AI32%的软件公司AIAI工具以提升竞GenAI202320%47%32%AI项目AI原生产品。图表14：AI增强型与AI原生型厂商对比对比维度AI增强型应用AI原生型应用开发模式在既有产品和业务流程中整合AI能力，主要用于增强原有功能或拓展应用边界从底层架构到核心服务均围绕AI构建，使AI深度融入产品设计、开发和运行过程交付流程以工具或系统交付为主，通常由客户IT部门主导验收更接近数字员工交付，客户业务、IT、HR等多部门共同参与价值体现提升既有流程的工作效率参与业务任务执行，并直接产生可衡量的业务价值收入模式AI能力作为新增功能，与原有产品组合销售基于用量、效果或业务结果的新型收费模式核心能力客户基础、分销渠道、数据资产和行业Know-howAI原生产品体验、模型调用能力、场景数据和业务Know-how代表企业传统企业软件厂商迈富时弗若斯特沙利文、华泰研究行业竞争格局正在由单点功能优化，走向平台化与行业化能力竞争。过去企业软件厂商更多通过增加功能模块提升竞争力，但功能堆叠并不必然带来更高客户价值。随着客户更加关注产品对完整业务流程、行业场景与数据协同的支撑能力，竞争重点也逐步落到能否嵌入客户工作流，能否提供行业化和个性化能力。AI数据、工作流程与情境，因此通用化应用可能逐步让位于更贴近行业场景的定制化应用。AI式，即将平台能力、AIAgent和专家支持整合为一体化、结果导向的解决方案，把领域专业知识直接嵌入产品，在医疗、零售、金融服务等垂类领域解决端到端问题。场景落地：营销销售场景率先验证Agent商业价值Agent价值变现阻指标的业务环节，反馈周期短、数据变化快，天然适合算法驱动与持续优化；另一方面，营销销售直接面向企业营收端，各环节效率提升可直接转化为业绩增长，价值回报路径明确，更易获得管理层支持，客户付费意愿较强。图表15：计算机技术在营销领域的应用演进艾瑞咨询、华泰研究当前大模型在文本生成、多模态内容创作以及多轮自然语言交互方面已达到商业可用水平，能够精准覆盖营销文案撰写、广告素材制作、智能客服等场景。并且相较于工业控制、医疗诊断AIAgentCopilot3%-5%10%及以上的增长提升。Agent重塑营销销售场景价值形态，增量价值高于替代价值。AIAgent的应用将使营销销售产品的价值衡量方式从用户席位和功能模块，逐步延伸至替代成本、效率增益和业务结果。亿欧智库预测，2024AIAgent442AIAgent提升AIAgent营销市场空间将达到万亿级。图表16：2023-2028E中国AIAgent营销市场规模（亿元）(亿元)

AIAgent创造价值 AIAgent重构存量价值 yoy12,00010,000

11,223216%11,223216%157%6,282129%3,20496%79%1,3981724428,0004,0002,000

50%02023

2025E

2026E

2027E

0%2028E亿欧智库、华泰研究公司“场景+数据+平台+模型”架构全面跑通，向AI原生应用平台跨越场景知识及数据资产层面：行业知识显性化、行业资产结构化构成模型能力的双层基础。导购痛点、邀约话术等具体业务细节，通过深度客户共创，将隐性行业经验拆解为原子要素并构建成可复用的知识图谱。第二层是数据资产的结构化沉淀：大模型仅靠公开语料无法解释“某品牌在华东地区的试驾转化率为何低于华南”这类深度问题，公司十余年服务21万家企业客户所积累的客户行为、对话记录、转化路径等核心数据，经清洗、脱敏与结Tforce营销大模型转化为可检索、可推理的行业知识网络，让模型能够精准定位问题对应的知识图谱并给出可靠回答。TforceTforceTforce30%，99.92%图表17：通用大模型与垂直大模型对比对比维度 通用大模型 垂直大模型对比维度 通用大模型 垂直大模型设计目标 跨领泛能初企快原开发学研用工开等特定领域高精度任务，如高风险决策支持、合规性要求严格的领域、专业术语密集型任务等训练数据 混合文本、代码、图像等多模态数据，构建跨领域语义理解能力 结构化领域数据与非结构化数据结合，提升专业术语理解能力开发成本 开发成本较低，主要体现在模型的微调和应用上。由于通用大模型已经 开发成本较高需要在特定领域内收集大量数据并进行专门训练此外经过大规模数据训练，开发者只需要进行少量的调整即可 垂直大模型的开发还需要领域专家的参与，以确保模型的专业性和准确性参数规模 千亿级参数（如GPT-4开发成本 开发成本较低，主要体现在模型的微调和应用上。由于通用大模型已经 开发成本较高需要在特定领域内收集大量数据并进行专门训练此外经过大规模数据训练，开发者只需要进行少量的调整即可 垂直大模型的开发还需要领域专家的参与，以确保模型的专业性和准确性

百亿级参数（如Med-PaLM的540亿参数），通过领域数据精调优化性能典型应用 通用对话、文本生成、多语言翻译等泛化任务 医疗诊断辅助、金融风控、法律文书审核等垂直任务性能表现 在广泛任务中的表现非常出色，尤其是在多任务处理和迁移学习方面在一些特定任务中，通用大模型的表现不如垂直大模型百度开发者中心、腾讯云、华泰研究

在特定领域任务中的表现优异，能够提供高精准度和高效性的解决方案平台层面：AI-Agentforce原生企2025能复杂的管理命题：包括内容是否合规、数据权限是否严密、多智能体如何分工协同、效果波动由何所致、表现不佳的智能体怎样淘汰迭代等一系列问题。我们认为，这些正是AI-AgentforceAI应用提供一套可复用的系统性解法，并最终成为AI全生命周期的管理、治理与持续进化才是平台交付的核心能力。AI-Agentforce3.0，构建了“自然语言构建智能体、多智能体协同、多模态交互、全链路覆盖、业务系统集成打通”的技术体系，能够显著降低企业AI的技术门槛与集成成本，为企业构建一支“数智员工军团”，覆盖从获客、转化到复购的全链路。AI-Agentforce3.0还覆盖市场洞察、内容生成、线索获取、客户培育到经SCRMCDPCRM不再需要在多个割裂的系统间手动传递数据，而是能够在统一的智能体平台上实现营销全流程的自动化协同。图表18：AI-Agentforce智能体中台能力图谱公司微信公众号、华泰研究AI-AgentforceTforce的“理解偏差”，在内容生成场景中能精准把握品牌调性与行业特性，输出高贴合度的营销素材；其次，AI-Agentforce紧跟行业前沿趋势，不断优化功能提升用户粘性：面对生成3.0GEO8AIAI搜索平台中获得更高的内容AI-Agentforce——专业任务用Tforce，批量文案用高性价比模型，合规内容用权威模型，实时交互用快速响应模型。智能体全流程赋能，AI-Agentforce已深度融入公司核心应用生态。T云为例，其整合90%的流量入口，覆盖搜索生态、短视频生态、自媒体生态、B2B流量生态四大阵AIAgent自动完成关键词优化、跨平台内容分发、数据诊断与策略迭代。图表19：AIAgent全链路智能体能力体系公司微信公众号、华泰研究行业数据沉淀构筑AI应用壁垒，25年业绩拐点已现我们认为，AI时代公司护城河更多体现在数据支撑下的行业知识积累与场景复用能力。截20252130个大行业、721个细分行业。其中消费零售、汽车、金融、医疗大健康、文旅、制造六大核心行业已沉淀上千个可复用的知识图谱，将新客户专属智能体的上线周期从三个月压缩至三周以内。我们认为，公司有望降低交付成本，持续提升并行服务客户的能力。专属智能体上线周期缩短后，公司能够更快完成客户交付，并在后续服务过程中持续沉淀行业数据与知识图谱，进一步强化交付效率和行业复制能力，形成后来者难以仅依靠算力或模型投入复制的竞争壁垒。25年业绩表现出色，进一步印证“场景+数据+平台+模型”一体化能力的市场价值。截至2025年末，公司付费客户数稳步增长，客户结构持续优化。其中，KA1,609105.5%，平均合同价值（ACV）60.6%。KA客户的快速扩张叠加客户采购模式从以往的单点功能转向整体解决方案这一趋势，带动每用户平均月收入（ARPU）60.3%KAAI应用业务的收7.27图表20：2021-2025年公司总用户数及ARPU 图表21：2021-2025年公司应用毛利及经调整后净利润率28,00027,00026,00025,00024,00023,00022,000

总用户数 ARPU (元)

(亿元)11.1711.175.1%7.264.736.16-2.3%3.95-11.5%-14.8%5.4%108642

AI应用毛利 经净调整后净利润率

10%5%0%-5%-10%-15%21,000

02021 2022 2023 2024 2025

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-20%公司公告、华泰研究 公司公告、 、华泰研究对标海外AI赋能路径，迈富时智能体应用价值有望持续释放从Agentforce到Ontology，AI应用落地依赖场景数据与业务执行能力2023局限于记录数据和辅助分析，而是进一步延伸至业务问题求解和任务自动执行。作为全球CRMsfceIM平台steinGT，AI2024Agentforce平台，全面跨入智能体阶段。Agentforce可以基于底层数据和工作AIAgentAgent7×24小时全天候运行，自主理解意图、规划任务并调用系统接口执行，实现了业务流程的自动化。图表22：Agentforce平台结构Salesforce官网、华泰研究PalantirOntology应用落地关键。Palantir长期围绕企业数据价值挖掘构建产品能力，针对复杂业务场景打造数据整合、治理和分析2016年推出Foundry平台，服务企业供应链优化、风险控制和财务洞察等数据决策场景；2023年进一AIPAIOntology，本体论通过统一方法对企业业务对象、数据关系和决策动作进行建AIAgent能否真正进入企业核心流程，不仅取决于模型能力，也取决于企业是否PalantirAI应用从单点辅助走向主动执行的重要基础。图表23：“本体论”连接AI应用与分散的业务数据和逻辑Palantir官网GenAIOSAI-Agentforce能力构成核心支撑。公司主动拥抱AI浪潮，推出国内首个营销大模型Tforce和AI-AgentforceSalesforceAgentforceAIAgent嵌入营销、销售、客服等业务流程；从底层逻辑看，公司更强调企业私有数据和业务逻辑的组织能力，这一点与PalantirOntologyAI应用和业务数据的思路较为接近。我们认为，AIAgent能否真正进入企业核心流程，关键在于模型能否理解企业自身的产品体系、客户画像、销售规则和合规GenAIOS通AI-AgentforceAI员工矩阵，将大CRMCDPAIAgent能够基于真实业务数据完成内容生成、线索识别、客户触达、转化跟进和经营分析等任务。图表24：GenAIOS的三层架构公司微信公众号、华泰研究区别于海外模型吞噬软件担忧，AI有望强化迈富时垂类数据与场景闭环优势AIAgentSaaS公司股价出现较原生应用公司而言，AI并未削弱数据资产和业务流程的价值，反而进一步凸显场景数据、系统连接和结果闭环的重要性。PalantirAI软件厂商的发展路径，其核心价值并不只来OntologyAIAIAgent从内容生成走向任务执行，高质量、AI应用落地的关键基础。迈富时的核心优势在于营销销售场景中的数据沉淀和业务闭环能力。公司深耕营销赛道多年，围绕客户获客、内容生成、线索识别、销售跟进和转化反馈等环节，形成从流量触达到客户转化的业务闭环；同时，公司长期连接搜索、短视频、微信和自媒体等多类渠道，并与腾讯、百度等头部平台建立合作关系，有助于持续积累营销场景中的客户行为数据和AIGenAIOSAI-Agentforce智能AIAgent连接起来，有望进一步强化其在营销销售场景中的数据闭环和结果交付能力。核心看点二：GEO重构流量入口，有望开辟公司第二增长曲线AIAISEOAIAI提问，品牌竞争的重点也从争夺搜索结果页位置，逐步转向争AI生成结果中的可见度和可信度。技术原理：围绕“检索—重排—生成”链路构建AI可信知识源GEO搜索进行内容适配。品牌通过提升知识资产的完整性、结AI高在生成式回答中被展示或推荐的概率。相较传统搜索更关注关键词、链接结构和结果排优化重点也从关键词覆盖延伸至问题语料、语义关联、内容可信度和答案可引用性。品牌内容能否被有效识别，取决于其是否具备清晰的问题对应关系、稳定的实体信息、可机器解析的内容结构，以及数据、案AI取、验证和引用。图表25：GEO运行过程中欧AI与营销创新实验室《AI行业搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图》，20251106、华泰研究GEO优化主要包括三个技术方向。语义聚类等方式，将用户自然语言问题与品牌产品、服务能力、行业场景和内容资产建立关联，形成更完整的问题语料库，提高品牌内容对真实用户需求的覆盖能力。第二，AI索链路测试与优化。AI搜索在生成回答时，通常会经历检索、重排和生成等环节，品牌可通过持续测试不同问题下的返回结果、引用来源和回答结构，推测不同平台的信息调用偏好，并据此优化内容颗粒度、标题层级、问答表达和来源说明。第三，内容结构化与可信、、Product、OrganizationAI系统抽取和理解页面信息的成本；同时保持官网、媒体稿、产品文档、行业案例等多渠道表述一致，并补充数据、案例、更新时间和引用来源，以提升内容作为候选知识源的稳定性。GEO与生成式搜索推动企业获客逻辑升级生成式AI重构用户信息获取与消费决策的全链路，品牌曝光逻辑向核心信源演进。当前用户交互方式向生成式搜索快速迁移，据第57次《中国互联网络发展状况统计报告》数据，202512AI6.022024141.7%。CNNIC80.9%AI大模型寻找答案，这意味着传统基于关键词竞价和粗放式铺设外链的流量分发机制正面临重构。在生成式搜索场景下，大语言模型通过深度理解用户意图并综合多源高质信息直接生成答案，企业获客逻辑也由争取搜索AIGEO从前沿概念转向企业品牌营销的核心战略布局。图表2680.9%的用户利用大模型寻找答案AI的目的10.3%23.6%10.3%23.6%29.7%30.0%33.0%36.0%80.9%生成会议纪要、PPT作为生活助手生成图片、视频生成、处理文本回答问题0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%CNNIC、华泰研究SEO用、答案生成与推荐排序逻辑进行全链路优化，让企业的品牌信息、产品优势、核心价值Adobe20264QuarterlyAITrafficReport平台引荐的消费者较非AI渠道的消费者立即离开的概率降低32%，停留时间/单次访问价值分别高出AI时往往具备更强的目的性，且生成式搜索相较搜索引擎的界面无明显的广告标识，使得用AI所推荐产品的信任度较高，所带来的流量单位价值更高。图表27：SEO与GEO对比对比维度SEOGEO共同点目标抢占短尾高流量关键词首页，获取广泛曝光LLM都致力于免费、有机流量增长与品牌曝光查询方式短尾关键词（2–5字）自然语言长查询（20+词，多轮追问）基于用户意图做语料/关键词研究展示形式蓝色链接列表一次性整合答案，用户直接获取信息最终都驱动点击或品牌印象排名指标外链、关键词密度、点击率、跳出率、访问量等权威度、内容深度、结构化程度、LLM抓取能力技术优化（速度、结构化数据）和深度内容建设执行策略关键词布局、外链建设、Meta/结构化数据、页面速度深度长文、FAQ/HowToSchema、多轮问答预测、站外引用平台布局续迭代优化评估指标排名位置、CTR、跳出率、平均停留时长LLM用户调研转化率A/B析优化策略腾讯云、华泰研究图表28：传统搜索引擎和生成式搜索结果的差异品牌曝光主要品牌曝光主要名、标题摘要和落地页承接生成式搜索侧重直接生成答案，能够在结果页内完成方案整合、产品推荐和价格比较。传统搜索引擎呈现的是链接列表，用户需要自行筛选、点击和判断品牌曝光从链接排名转向答案引用与推荐。百度搜索页、DeepSeek搜索页、华泰研究GEO应用厂商有望深度受益。据艾瑞咨询预测，随AIAIGEOGEO202562030518144%，GEOAICRMAIAgent流量运营能力。图表29：2025-2030E中国GEO市场规模预测（亿元）(亿元)5184695184693772178960

市场规模 yoy2025 2026E 2027E 2028E 2029E

1600%1400%1200%1000%800%600%400%200%0%艾瑞咨询、华泰研究智能体中台赋能公司GEO产品实现商业化落地公司以GEO为前端入口、智能体中台为核心底座，形成营销闭环。不同于市面上普遍将GEOGEOAIAI-AgentforceAIAgent全链路布局实现能力升级。智能体中台以四层架构构建多模GEOAgent调度支撑，-内容引用-GEOAI流量空转。T-GEO语义建模、用户意图计算、LLM认知机制分析、AI信源权重控制、持续训练反馈为核心的Tforce85%的用户意图预测准40%。图表30：公司GEO产品矩阵与技术支撑GEOGEO智能洞察与分析策略与知识构建内容创作与分发效果监测与优化监测品牌在主流AI平台的曝光、引用与情感倾向自动输出定制化GEO优化方案，构建企业专属知识库批量生成高引用率内容，并一键发布至全渠道可视化追踪关键词排名与内容效果，策略驱动持续优化AI生态监测品牌影响力分析GEO营销策略生成AI内容创作全渠道一键发布可视化数据工作台效果追踪与归因AI-Agentforce中台AI-Agentforce中台能力供给流程协同数据与知识驱动规模化与稳定性保障（Agents）体、策略智能体、内容智能拆解与流程编排，图-内容-转化”全链路闭环，确保从用户意图捕捉到最终商业转化的端到端自动化贯通进行数据整合，形成统一的营销数据湖，为所有智能体提供决策依据，并将GEO案例等专家经验进行知识沉淀和复用将复杂的AI技术与营销逻辑封装，让企业无需深究底层技术即可使用高级AI能力，同时保障服务的稳定性和响应速度能力多智能体实时决策与调度能力自研营销大模型(Tforce)结构化知识库建能力全链路AI原生工程化能力公司微信公众号、华泰研究GEO产品核心能力亮点显著。1）AIAI平台，实时监测品牌收录与曝光，解析引用源、洞察品牌情感，精准把控AI自动化AI大模型批量生成原创内容，一键分发至多渠道，搭配合规审查功能，实图表31：公司GEO智能体产品优势能力 介绍能力 介绍引用来源解析 分析AI信源引用模式与权重，定位影响AI引用来源解析 分析AI信源引用模式与权重，定位影响AI认知的关键信息节点品牌情感洞察 识别AI回答及引用的情感倾向，规避错误信息，保障正面传播优化策略定制 基于多维度分析结果，制定个性化内容策略与优化方案优化策略定制 基于多维度分析结果，制定个性化内容策略与优化方案AIAI提示词意图洞察 基于用户决策路径，洞察真实搜索并生成AI提示词，以用于内容优化指令库逆向分析 基于AI提示词逆向分析收录内容特征，并对应策略输出批量批量AI创作 结合AI提示词与知识库，AI批量生成高质量内容AIAI推荐曝光 优化适配AI平台收录规则，推动AI推荐排名提升平台合规审查 多维度审查，保障传播合规性可视化效果监测 生成可视化的监测报告可视化效果监测 生成可视化的监测报告艾瑞咨询、公司官网、华泰研究GEOSMBKAB2B生产制造、汽车、家居、大健康、文旅、外贸出海等多个行业，验证了其解决方案具备跨2026年第一季度最新业务情况中披露，GEO产品已率先落+紧密绑定，由固定收费进一步延伸至效果交付，有助于提升客户粘性和收入持续性。随着GEO行业增量空间的释放，该产品有望构筑公司的第二增长曲线。核心看点三：全栈Token工厂重塑公司AI应用交付与定价逻辑CEOGTC2026工厂经济学概念，将数据中心定义为AI产业链正经历从算力叙事工厂定位与。Token经济学：三层价值增值逻辑的推理与训练成本。这一层的经济特征是固定成本较重、边际成本随规模递减，超额收益来自资源稀缺性或规模领先带来的成本优势，算力层本身缺乏差异化，长期竞争将集中于成本效率，核心价值在于卡位与规模。第二层：模型层承载的信息质量因模型能力不同而产生显著差异。模型层的加价逻辑在于智能密度溢价，能解决问题的质量上限。这一层的壁垒来自训练数据与算力的先发优势，但随着高质量开源模型持续涌现，溢价空间面临结构性压缩，倒逼模型厂商向上游控算力或向下游做应用。第三层：应用层Know-how投入所能兑现的业务价值。RAGPromptAgent图表32：Token经济学的三层框架层级生产的价值加价来源核心壁垒算力层TokenTokenToken的场景转化率稀缺性+规模降本通用推理质量溢价私有数据×行业Know-how资源卡位/成本领先训练先发优势数据飞轮/效果承诺/模型中立性华泰研究补足算力底座，向全栈Token工厂升维定向配售扩充智算资源，与沐曦合作推动国产算力向应用转化规模化落地的算力底座。515日发布定向配4.61%5GPU购、组网、AIDCAI售有助于公司强化智算资源储备与产业链协同能力，提升算力供给的稳定性和可控性，为AI工厂建设夯实底层基础。与沐曦合作丰富算力来源，推动国产算力向企业级智能体场景转化。2026522日，公司与沐曦股份签署战略合作协议，双方将围绕算力基础设施、企业级智能体中台及行业GPU智能体中台，将相关算力能力接入政务招商、新能源客户运营、零售消费、文旅服务等产业场景，完成从算力到应用的高效转化。我们认为，此次合作有助于进一步GPU算力与企业级智能体场景深度结合，并将算力资源更高效地转化为可交付、可衡量的业务价值。图表33：沐曦算力接入AI-Agentforce公司微信公众号、华泰研究为什么需要算力底座？AI应用从工具交付走向持续运行，算力需求随客户使用深度提升。员工完全不同，一个销售智能体要持续识别线索、生成话术、跟进客户；一个客服智能体7×24消耗和算力调用。客户越依赖AI员工，底层算力需求越稳定；AI应用渗透率越高，推理和训练需求越大。员工矩阵就很难在大客户环境中规模化运行。AI员工验证场景价值，Token计费推动商业闭环形成应用价值兑现。此次与沐曦签约，有GPU署提供底层支撑。在该架构下，底层整合多元算力与模型能力，中台依托KnowForceAIAI-Agentforce等计费方式，将模型调用和智能体执行转化为获客、转化、客户AIAI应用价值兑现。图表34：全栈Token工厂架构：算力资源、中台能力与业务应用公司微信公众号、华泰研究图表35：公司建设全栈Token工厂实现效益闭环公司微信公众号、华泰研究员工商业价值已在外部客户场景和内部经营流程中得到验证。以公司基于智能体中台，为某大型汽车集团部署多个销售相关智能体为例，其中录音质检智能体负责自动质检通话GEOAI互通，形成从公域引流至到店转化的闭环，有效提升到店转化率与销售人效。公司内部经AI工具的提效作用，2025的情况下，AI应用收入实现%%I工具深度嵌入线索管理、AI员工在企业降本增效中的实际价值。图表36：公司AI销售智能体矩阵案例示意图公司公众号、华泰研究应用商业化效率和定价能力。随着企业部署大量智能体协同完成销售、客服、经营分析等任务，计GEODeepSeek-V4等底层模型能力进行场景化封装和流AI应用的商业化效率和结果定价能力。盈利预测与估值盈利预测2026/2027/202841.2062.0297.9146.2%、50.5%57.9%。我们认为，AI应用产品放量是公司收入增长的主要驱动，AI-AgentforceGEO工厂则有望强化交付和商业化能力。AI202552.8%提升至202876.5%2026/2027/2028年归2.073.997.395.0%6.4%7.5%。收入端：我们预计公司2026/2027/2028年收入分别为人民币41.20亿、62.02亿和97.91亿元，同比增速分别为46.2%、50.5%和57.9%。分业务看：AI应用业务：2026/2027/2028AI25.22亿、42.85亿和74.9070.0%、70.0%75.0%61.2%、69.1%和76.5。从客户结构看，KA客户将成为AI应用业务增长的主要来源，我们预计2026/2027/2028年KA收入分别为18.24亿、34.62亿和65.40亿元，同比增长102.0%、90.0%89.0%。客户数方面，AI-AgentforceGEO等产品更KA20262.7020287.36千家。单客价值方面，随着客户采购从单点功能转向整体解决方案，AI应用产品组合销售和场景覆盖深度提升，有望KAARPU202667.5202888.9万元。SMB客户方面，2026/2027/20286.98亿、8.239.5020.0%、18.0%15.0%ARPU持续提升。整体看，AI应用业务KAAI应用交付效率和商业化能力有望持续强化。图表37：AI应用收入拆分单位：百万美元/%2024A2025A2026E2027E2028EAI应用收入8421,4872,5224,2857,490YoY(%)163%70%70%75%KA3459051,8243,4626,540YoY(%)163%102%90%89%付费用户数(k)0.781.612.704.467.36YoY(%)106%68%65%65%ARPU(k)441562675776889YoY(%)28%20%15%15%SMB497582698823950YoY(%)17%20%18%15%付费用户数(k)2627282930YoY(%)3%3%3%3%ARPU(k)1922252932YoY(%)14%16.5%14.5%12.0%、公司财报、华泰研究预测精准营销服务：2026/2027/202815.98亿、.17亿和1%%%和%。我们认为，公司对精准营销服务的经营重心将更加注重利润质量和资金占用优化，后续在GrossBilling的同时，仍有望依托头部客户和综合服务能力维持稳定增长。2026/2027/202818.5829.2446.84亿元，对应综合毛利率分别为45.1%、47.1%和47.8%。分业务看：AI我们预计2026/2027/2028年AI应用业务毛利润分别为人民币17.78亿、28.2845.6970.5%、66.0%61.0%。2026年毛利率2025AI75.2%KA客户收入占比提2025年有所回落，但仍维持在较高水平。2027—2028AI应用收入规模扩大、全工厂建设推进，算力资源、模型调用、模型管理平台及智能体调度体系等投AI务，其收入占比提升将继续推动公司综合毛利率改善。精准营销服务：2026/2027/20280.80亿、0.961.155.0%。我们认为，精准营销服务仍面临平台成本、客户议价和行业竞争压力，毛利率修复空间有限，后续预计维持低位稳定。费用端：2026/2027/202813.0%6.0%，研19.0%20.0%20.0%2025KA司组织架构和管理体系较为稳定，管理人员及行政支出稳定。研发费用率提升主要考虑公AI-Agentforce智能体中台、Tforce营销大模型、GEO工厂相关工程化能力。整体看，公司销售和管理费用率有望保持平稳，AI展阶段仍将维持较高研发投入强度。2026/2027/2028年归母净利润分别为人2.073.997.39133.2%92.5%5.0%6.4%7.5%AI应用业务占比提升以及精准营销服务占比下降，将推动公司净利率逐步改善。我们看好公司AI应用业务放量和全栈工厂建设带来的长期商业化能力提升。图表38：盈利预测单位：人民币百万元2022A 2023A2024A2025A2026E2027E2028E总收入1,142.78 1,558.592,818.024,120.076,202.259,790.66yoy30.3% 26.5%80.8%46.2%50.5%57.9%总成本582.74 732.791,633.892,261.893,278.265,106.72yoy45.9% 39.3%123.0%38.4%44.9%55.8%总毛利560.04 825.791,184.131,858.182,923.994,683.94yoy17.2% 16.9%43.4%56.9%57.4%60.2%总毛利率49.0% 53.0%42.0%45.1%47.1%47.8%营业收入AI应用业务529.88 842.161,486.632,522.414,285.057,490.02精准营销业务612.90 716.431,331.391,597.671,917.202,300.64占比AI应用业务46.4% 54.0%52.8%61.2%69.1%76.5%精准营销业务5