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MCP（模型上下文协议）行业观点和概念股名单
火眼金睛 / 今天09:46 发布
1、国内MCP发展比较滞后，但是发展速度超预期
与海外相比，国内MCP发展进度稍慢 1）模型能力，如千问2.5在复杂任务理解、多任务规划与执行能力上较Claude 3.5有差距，虽千问在长上下文理解能力已追平，但多任务规划仍有差异。 2）生态应用，国外有Makers、Cursus等超级AI agent，能实现复杂任务调用，适配MCP框架，而国内目前暂无此类应用，不过阿里的钉钉和夸克正朝MCP方向发力。 3）大厂策略，生态大厂间较为保守，如阿里MCP优先整合内部服务，外部服务接入优先级靠后。 Minimax带动MCP发展：Minimax对MCP发展有重要推动作用，其商业定价有199美金/月和299美金/月等，吸引众多企业开发者，通过MCP接入的开发者达上千家。百炼推出MCP时仅五十多款应用入驻，现达一百多款，而Minimax背后对接的工具服务及开发者达四位数以上。Minimax单日token消耗量在3500亿至4500亿之间，执行复杂任务时，一次任务token消耗量在15万至30万，带动阿里token量增长，其在to B领域商业价值凸显，近期还获得5000万美金融资。 2、阿里算力与模型情况
从2024年底到现在，阿里token用量呈指数级增长，2024年单日token消耗量未破万亿，2025年千问token消耗量达5万亿 - 6万亿，加上三方模型引入，单日消耗量达7万亿 - 8万亿，预计过一个季度可能破10万亿。 算力分配上，优先保障模型训练，主要使用A100卡；实时推理若需求增长，3800亿采购计划中的硬件采购（近80%，含数据中心和GPU）将发挥作用，若H800卡供应不足，将用昇腾和含光芯片替代，目标是今年实时推理算力国产卡占比达50%以上。 千问3.0模型特点：千问3.0采用MoE架构，节省训练成本，支持128K上下文长窗口，在中文语义和文化理解上因融合超40%中文语料占比而强于Claude，多模态能力提升，支持任意分辨率图像输入、实时语音转写、多元翻译、长视频解析等。在C-Eval中文基准测试得分超GPT turbo，数学推理准确度接近GPT turbo，但代码生成能力比Claude 3弱，推理成本降低50%以上，且能接入实时数据，时效性准确率提升92%，安全方面增加多项认证，与DeepSeek MoE价格相近，生态合作全面，与国产芯片适配度高。不过，其开源社区和开发者社区较国外成熟度低。 3、MCP应用场景
C端旅游规划场景：MCP在C端旅游规划有应用，但与设想有差距。目前可实现结合高德地图及抓取网上攻略，提供详细路书、交通规划及实时天气信息，但在预定机票、酒店、门票及导游，以及基于GPS定位的实时语音讲解等行动环节受阻 B端多领域应用场景：在B端，MCP应用广泛。金融领域，用于放贷审核，与银行合作，五分钟内读取用户协议并匹配审核标准给出审批建议，大幅缩短审批时间； 投资理财风险评估，结合内部数据库和数据分析标准，实时提供投资建议，并进行舆情监控。 制造领域，主要用于产品质检，结合智能硬件和OCR识别。政务领域，实现从合同审查到风险预警及项目审批全流程应用。 医疗领域，辅助临床诊断，如肺结核诊断，快速扫描识别病历和片子并给出病情分析建议，还可让AI替代医生进行简单沟通。此外，钉钉专业版推出6个基于办公场景的AI助理。 4、AI agent发展判断维度
token调用量：关注腾讯、字节和阿里等大模型的单日token调用量增长曲线，若保持高速增长，意味着复杂场景的大量落地应用，支撑token量增长，背后可能有超级agent或多agent结合推动，而这往往与MCP相关。 商业化营收数据：从产业端看，关注阿里与AI agent相关的商业化营收数据，如钉钉、阿里云、夸克的财报。钉钉今年AI目标为两个亿，三年目标100亿，且要保持50%以上增长；阿里云看其AI层包括token、agent标品及解决方案等收入；夸克今年会有新的AI商业化试营收支表，若这些财报数据保持高增长，证明AI agent潜力大。 新闻宣传：关注阿里、腾讯、字节等大厂的新闻稿PR，若有超级AI应用推出并大力宣传，说明在往前3 - 6个月已完成PMF并跑出标杆客户，产品成熟度较高。 5、大厂AI发展差异
腾讯：腾讯在AI领域一直发力游戏和视频，未来短期仍会聚焦此领域，不会切入办公、制造、医疗等赛道。其优势在于生态，容易通过MCP协议接通全国应用，在to C领域具有竞争力。 字节与阿里：字节和阿里在B端竞争激烈，阿里to B基因强，阿里云积累众多B端企业，钉钉拥有大量中小企业；字节的火山云引擎和飞书发展迅速，尤其飞书在办公领域与钉钉形成竞争，二者在AI产品方向和场景可能相似，未来可能在中小企业和中大客户间展开激烈竞争。目前AI to B渗透率低，双方先专注自身产品完善和客户AI化，未来可能会相互蚕食对方市场及拓展传统SaaS企业市场。 6、AI对SaaS公司影响
挑战：AI的发展对传统SaaS公司带来较大挑战，钉钉提出“对话即业务”概念，改变交互方式，将原本SaaS软件复杂功能隐藏，用户通过AI完成任务，使得传统SaaS公司从直接面向客户变为可能需后退一步成为生态合作伙伴，失去入口掌控权，这是他们不愿接受的。 机遇：传统SaaS公司也可成为MCP的工具服务商，为AI agent提供服务。同时，他们也在积极靠拢AI，将自身SaaS产品AI化，提升效率。未来，能力强、定价便宜的AI agent可能会通过API调用SaaS公司服务，但同质化竞争可能导致部分大型软件公司被淘汰，SaaS公司需提升产品力，快速成为行业伙伴以获取流量红利。全产业链研究 
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