


人工智能,Agent,大模型,算力
龙虾宣告智能体时代到来,AI应用从“工具”升级为“伙伴”。(1)为什么是龙虾:与ChatBot类聊天窗口差异巨大,龙虾能够帮助用户自动化完成重复任务、管理项目流程,提升工作效率;年初龙虾出圈源于该项目本身升级与大模型能力提升的共振。(2)龙虾的影响:从模型看,龙虾是以多种机制抹平了顶尖与次顶尖模型的差距,并指明了大模型的长程任务、编程能力等已从加分项升级为必选项;从算力看,龙虾以推理+行动+反馈/调整的循环使得算力消耗急剧上升;从商业看,龙虾使得大模型定价的考量纳入Token用量、上下文长度等因素。(3)从龙虾看智能体发展趋势:可靠性、可审计、外部工具调用等发展方向明确,这将加速企业级数字员工的渗透;此外,个人智能助理也将愈加普遍。
告别刷榜评分,任务完成度成为大模型评估基准。(1)国产大模型近期进展:DeepSeek发布V4,以国产算力+高性价比+技术再创新继续推动开源模型的发展;其他国产模型围绕Agent普及趋势纷纷升级长程任务、编程、Agent等相关能力,并积极适配国产算力体系。(2)国产大模型的特点:当前以开源+高性价比为重要特点的国产模型仍紧跟美国闭源模型的发展,为全球AI行业提供近乎仅有的开源选择。(3)大模型性能正加速提升,其发展趋势主要包括两方面:一是能力范式跃迁,从“概率文本机器”到“可执行的认知+执行系统”,二是继续深挖降本增效,这也是大模型更大范围应用的基础;此外,垂类模型、端侧模型也将加速发展,更好支撑特定行业(金融、政务等)与AI硬件(可穿戴设备、眼镜等)等应用普及。
国产算力链愈发成熟,市场前景广阔。(1)算力总需求持续高增,天花板未知:美国云厂商的资本开支持续高增,是全球目前算力建设的主要推动力量,同时模型能力的持续提升会带来更多应用场景,从而持续推高算力需求天花板;结构上看,推理算力增速明显高于训练算力,这是AI应用普及的必然结果。(2)Token的定价:Token的价值目前并非由成本决定,而更主要由实现的任务决定,这也可能是Token价格的长期发展趋势,也即高端模型的Token高价格与次高端模型的Token平价会共存。(3)国产算力链的黄金时代:建设国产算力链是我国科技自立的必然要求与选择,目前国产大模型正加速适配国产算力,国产算力生态发展提速,包括各类算力芯片在内的全产业链迎来重大发展机遇。
业务机会。随着AI Agent在更多场景加速渗透,产业发展前景广阔,我们建议重点从以下三方面关注业务机会:(1)AI应用类:重点关注垂类Agent机会,包括①垂直行业类,从付费能力&付费意愿&行业信息化基础优选AI Agent服务商,关注客户流程重构;②垂直场景类,参考AI编程,关注数据丰富+正误标准明确+可系统性回滚三大特征;③慎重考虑消费级Agent机会。(2)大模型类:①从“过审资质”+ “国产算力兼容清单” + “行业ISV交付网络 ”+ “长期维保关系”四方面评估垂类模型相关机会;②关注端侧模型应用相关机会,主要包括各类AI硬件。(3)国产算力链类:AI芯片、制造相关的各类设备及材料等。
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