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      被AI“慣壞”的我們,正催生一個比“互聯網+”更徹底的產業煥新?

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      先來個靈魂拷問:現在遇事不決,你是先打開某搜索引擎,還是直接問AI?

      相信很多人已經被AI徹底“慣壞”了——想了解最新投資風口?問AI;想了解實興的網絡熱梗?問AI;連點個外賣,都得讓AI推薦“12點前必達的附近最好吃的蔥油拌面”。

      而投資圈也在2026年達成兩大共識:第一,AI將成為下一代流量入口;第二,“AI+”將像曾經的互聯網一樣,徹底重塑各行各業。于是,一門新生意火了——“借AI之力打廣告”,也就是投資人嘴里時髦的三個字母:GEO。


      富二家最新上新的這期B站視頻:《被AI“慣壞”的我們,正催生一個比“互聯網+”更徹底的產業煥新?》,將帶你穿透現象看本質:GEO為何能迅速崛起?它背后廣闊的AI應用生態覆蓋哪些領域?更重要的是,面對2026年的爆火的AI應用,我們普通人該如何布局?本期沒有小道消息,全是硬核邏輯,為你提供一份從認知到行動的完整指南。

      1、開年風口GEO——從“搶排名”到“搶AI嘴替”的營銷革命

      GEO的本質,是一場從“搶搜索排名”到“搶AI推薦位”的營銷革命。

      要理解它的顛覆性,得先回顧它的“前任”——統治互聯網二十年的SEO。早年上網,大家靠搜索引擎找信息,SEO就是讓你的網頁在搜索結果里排到前面。好比超市里把商品擺到顯眼位置,用戶看不看得見,全憑運氣。

      但時代變了大人們。現在誰還一頁頁翻搜索結果?直接問AI更省事。這就好比你去超市,本來想自己挑牙膏,結果AI導購直接塞給你一支:“別挑了,這款最適合你!”而GEO要做的,就是游說這位“金牌導購”,讓AI在回答時把自家產品塞進用戶手里。

      為什么GEO能火到被資本追捧?三大邏輯告訴你——

      01

      品牌剛需:不做 GEO即等著被遺忘?

      現在的用戶有多依賴 AI? ChatGPT月活用戶規模逼近9億,某包日活破億,全球每六個人就有一個在使用生成式AI。更關鍵的是用戶獲取信息的方式的直接變革 —— 以前是 “找鏈接”,現在是 “要答案”。而GEO就是以更高的效率,把那件最適合你的產品端到你眼前。全球權威的信息技術公司Gartner認為生成式AI已嚴重威脅傳統搜索引擎,2025年全球傳統搜索引擎訪問量直接下降25%。這意味著什么?未來如果你的品牌沒被AI “記住”,用戶在AI里搜不到你,你就幾乎相當于在互聯網上 “隱形” 了。

      這就是AI時代的 “馬太效應”——AI越推薦誰,誰的曝光越多;誰不被推薦,就越沒機會。因此GEO在未來極有可能成為品牌剛需,甚至是成為無GEO不營銷。

      02

      商業閉環:中小企業也能玩得轉

      在過去的2025年,其實有很多AI應用賽道“曇花一現”,其核心是沒跑通商業模式。

      但GEO不一樣,它的商業模式比較接地氣。以前的廣告是 “按點擊收費”,比如SEO競價排名,用戶點一次你就得掏錢,不管最后買不買,相當于 “吃幾碗粉給幾碗錢”,中小企業扛不住;而GEO是SaaS付費模式,相當于 “包月自助餐”—— 企業定期給GEO服務商交錢,服務商持續優化內容,讓AI一直推薦你的品牌,成本可控,中小企業也能玩得起。國內A股出現了GEO概念股。秒針營銷科學院測算,2025年中國GEO市場規模是29億元,但到了2030年,這個數字會飆升到達到240億元。

      因此,面對全球數字廣告這一個大蛋糕,GEO準備做的,不是要去切走這個蛋糕的一大塊,而是準備掀翻桌子,重做一個蛋糕,從根本上改變流量分配方式。

      03

      馬斯克添柴:開源算法點燃全球風口

      就在大家還在糾結GEO是不是炒作的時候,馬斯克出來添柴了。1月10日,馬斯克在社交媒體發文,宣布一周內開源X平臺最新的內容推薦算法。這相當于馬斯克把GEO的 “武功秘籍” 公之于眾,以后大家都能知道AI喜歡什么、排斥什么,什么樣的內容能被算法選中。市場解讀為馬斯克親自下場做GEO,風口從A股概念升級為全球熱潮。

      2、從GEO管窺,AI應用整迎來“多點開花”

      管中窺豹,可見一斑。GEO只是AI應用爆發的一個縮影, GEO是面向于 “營銷曝光” 的應用,但企業和個人的需求遠不止這些。

      如果把時間往回撥一年,你會發現2025年AI圈里最熱的詞還是“算力基建”,相當于大家都在“買鏟子”;而進入2026年,風向明顯變了——資本市場、技術、產品正在一起“調轉船頭”,把焦點對準了“用AI淘金”這件事。投資邏輯,正從“為技術買單”轉向“為落地能力買單”,這也讓AI應用賽道充滿了高彈性與高想象空間。

      大家最還關心的肯定是:2026年“殺手級”AI 應用還可能在哪些領域? 接下來是一些可展望的方向。

      1. AI 智能體

      AI 智能體相當于給企業打工的 “數字員工”,簡單實用,24 小時在線。這個賽道的核心邏輯是 “降本增效”,企業付費意愿強。

      2. AI 醫療

      醫療行業是 AI 應用的 “剛需中的剛需”,政策支持力度最大,商業化落地最快。

      AI 影像診斷已經在各大醫院普及了,比如肺結節檢測,AI 制藥也有更寬廣的空間。

      3. AI 工業

      制造業是國民經濟的支柱,AI 正在給制造業帶來 “革命式” 降本。1月7日,八部門提出要在2027年推進 “AI + 制造”,推動3-5個通用大模型制造業深度應用;推出1000個高水平工業智能體。這個賽道雖然低調,但潛力巨大。

      更深層次看,當前全球科技巨頭在全方位布局個性化AI及端側AI,拓寬商業變現方式,而國內企業憑借對本土場景的深度理解,有望在AI應用的落地速度與創新維度上實現追趕與超越。

      3、AI投資敘事沿革

      ——從“賣鏟子”到“淘金者”的轉變

      其實從2025開始,市場上已陸續有資金關注AI應用方向,但始終未能形成明確的共識與合力。原因之一在于,CPO等硬件板塊的賺錢效應持續強勁,沉淀其中的資金并未大規模轉向。進入2026年以來,隨著腦機接口、衛星互聯網等新主題的不斷涌現,AI硬件領域的部分資金開始被分流,各種主題投資機會也漸次展開。

      今年已是AI敘事進入爆發階段的第四個年頭。按照技術產業的演進規律,在基礎設施逐步完善后,重心向應用端遷移是自然而然的過程。

      歷史往往有相似的節奏,以移動互聯網為例,2008年3G啟動試商用,2009年正式發牌,2010年iPhone4掀起智能手機革命,硬件與網絡基礎迅速完備。但真正引爆市場的超級應用如微信,直到2012年后才成為全民級的社交工具。AI的發展同樣可能遵循“基建先行、應用后至”的路徑。當前,硬件與技術準備已相對充分,投資邏輯可能逐步從“重算力”向“算力與應用平衡”演變。

      回過頭看,市場資金的演進脈絡,依然清晰沿著“從上游基建到下游應用”的產業順序展開。

      4、AI應用爆火,那該買什么呢?

      AI賽道的故事性很強,分歧也很大。2025年,從硬件算力到模型應用的全面爆發,讓市場見識了其爆發力,也引發了關于“泡沫”的討論。2026年,這個賽道將進入一個關鍵階段:從預期炒作向業績驗證的艱難渡河。這意味著分化不可避免。一部分無法兌現商業前景的公司將被淘汰,而真正擁有技術壁壘、數據護城河和清晰落地場景的公司,其價值將更加堅實。

      大數據ETF(515400)是值得關注的標的之一,原因就是AI應用的普及,將再次拉動對云計算以及數據中心的需求。大數據ETF所跟蹤指數中算力服務、數據中心成分更高,也有白馬級龍頭,中科曙光、浪潮信息的最新業績反饋出產業的成長,長期投資價值屬性強。

      軟件相關ETF,如創業板軟件ETF富國(159107),其指數成分股企業多為數字化和國產軟件崛起的長期敘事。不同于純情緒驅動的炒作,軟件公司的變化是看得見摸得著的,往往先體現在訂單和收入,再慢慢反映到利潤上。

      港股那邊,港股互聯網龍頭股都有自家的大模型,也是預期的主要方向。港股通互聯網ETF(159792)這只規模近900億的龍頭品種,像其跟蹤指數成分股中騰訊、阿里巴巴、商湯、快手等都有業界領先的大模型,京東健康、金蝶國際、金山軟件等則是提供了AI+應用場景,而未來智譜、MiniMax大概率也會加入其中。

      注:以上涉及的成分股個股展示僅作示例,不代表投資建議。投資者投資指數基金,請關注指數基金投資風險,包括但不限于標的指數回報與股票市場平均回報偏離、標的指數波動、基金投資組合回報與標的指數回報偏離等特有風險。經富國基金評定,以上基金的風險等級為R4中高風險,適合風險承受能力為C4及以上的投資者。本基金風險等級及適配投資者等級以銷售機構評定結果為準。


      說了這么多,總結一下吧:

      2026年已經是行業公認的AI應用的 “黃金元年”,開年GEO成了第一個爆火的風口。互聯網發展史告訴我們,每一次信息分發邏輯的重構,都會誕生新的商業巨頭:90年代靠電視廣告,00年代靠搜索引擎,10年代靠社交媒體、20年代幾乎必然會誕生新的巨頭,而GEO、AI 廣告、AI醫療、AI工業這些賽道,就是誕生巨頭的土壤。

      對于普通人來說,2026年的AI應用,既是投資機會,也是生活方式的改變。希望當那一天真正到來之前,你我都已經做好了準備!

      最后,富二想說,文字能表達的內容有限,關于“ AI應用”更深度的分析、更直觀的數據圖表、以及更具體的投資策略,我們都放在B站視頻里了!

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