夜雨聆风
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投资要点
投资要点：
AI第二次爆发的本质，是模型能力形成方式从“人工设计”转向“规模化学习”。AI1.0时代深度学习仍带有“一任务一模型”特征，CNN、RNN等架构分别服务于图像、文本等专用任务，能力主要停留在基础感知层面。本轮AI2.0以Transformer等通用底座为核心，叠加数据、算力与自监督训练，使模型学习统计结构与通用表征，能力来源由强任务先验和强归纳偏置，转向弱归纳偏置下的规模化学习与涌现。
Transformer成为AI2.0关键基础架构：自注意力机制解决循环网络串行计算和长程依赖瓶颈，更适合GPU并行算力与大规模训练；弱归纳偏置为跨模态迁移提供统一接口，使多类输入逐步进入同一底座体系。2017年以来，主干架构总体稳定，能力提升更多来自MoE、长上下文、多模态融合、后训练与推理机制，而非底层架构切换。
从技术演进看，大模型可概括为“模型能力奠基—人机对齐与行为优化—推理与外部系统赋能”三阶段，并由能力广度和使用效率两条支线贯穿。第一阶段通过预训练、规模扩张和Scaling Laws奠定参数内能力；第二阶段通过SFT、RLHF、DPO等对齐技术提升可用性；第三阶段依托思维链、RAG、工具调用、强化学习推理和任务路由，将能力增量迁移到运行时系统。
GPT系列提供了大语言模型落地产业端的典型路径：GPT-1至GPT-3验证decoder-only架构和规模化泛化能力，InstructGPT与ChatGPT补齐交互入口，GPT-4/GPT-4o推动模型走向多模态交互，o1/o3/o4-mini/GPT-5进一步整合推理时计算、工具使用、多模态任务和实时路由。关键技术通常先在研究与工程验证中形成，再通过产品化入口实现规模扩散。
Scaling Law回答“规模如何转化为能力”，也反映AI2.0资源优化边界的外扩。早期scaling围绕参数量、数据量与训练算力展开，随后纳入能力涌现、计算最优配比、高质量数据、对齐、部署和推理成本等约束。2024年以来，MoE稀疏激活、测试时计算、RL reasoning、扩散Transformer与视频生成等方向，使scaling扩展为训练、推理、数据、架构、对齐与多模态的全链条资源优化框架。
从产业形态看，AI第二次爆发的外在结果是数字AI任务边界初步收敛。Transformer已参与文本、代码、知识库、工具、多模态输入和数字工作流，推动架构、任务与模态三重收敛。产业价值重心也从“设计何种架构”，转向“谁能把规模、数据、对齐、推理与系统工程能力做到位”。但推理阶段增量目前更多体现在语言、数学、代码等可验证任务中，向视觉生成、复杂多模态交互与真实物理闭环迁移仍需验证。
我们认为,数字AI底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理AI将成为物理世界的AI解决方案，从而在AI的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。
风险提示：技术迭代不及预期的风险，大模型厂商 ARR 增速放缓的风险，云服务商资本开支不及预期的风险，智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险。
1
AI2.0的本质：从“人工设计”到“规模化学习”
2012年AlexNet在ImageNet数据集上取得突破，正式开启深度学习第一轮发展浪潮。该阶段具有鲜明的“一任务一模型”特征：CNN、RNN等网络架构各自适配特定任务领域，模型核心价值主要集中在图像、文本等基础感知环节。受架构能力约束，当时模型尚难形成流畅的人机交互能力，这也是To C产品未能大规模落地的重要原因。
AI第二轮产业变革的核心逻辑出现根本变化：模型能力不再主要依靠人工定制，而是依托海量数据与规模化训练自主形成。上一轮深度学习的模型性能高度依赖人为设计的网络结构，研发人员依据图像局部特征、时序依赖等现实规律设计架构。本轮大模型以Transformer等统一通用架构为基础，叠加算力提升与数据规模扩张，通过自监督训练从海量样本中学习统计结构与通用表征，使模型能力形成方式由过去依赖强任务先验和强归纳偏置，转向弱归纳偏置下的规模化学习与能力涌现。
各类主流网络架构的归纳偏置强度整体呈递减趋势：CNN绑定较强的空间特征约束，RNN内置时序递归逻辑，而Transformer主要依靠注意力机制与位置编码搭建通用框架，人为预设约束相对最少，模型效果更多由数据驱动。对比AI 1.0与AI 2.0可以看到，长期维度下，依托通用框架叠加算力扩容的技术路线，逐步优于人工注入领域知识的定制化方案。
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Transformer成为跨模态通用底座
Transformer是AI2.0的起点。相较循环网络，其主要突破两个瓶颈：1）循环网络需按时间步串行计算，难以并行；自注意力允许序列内各位置并行计算，能够更充分利用GPU算力；2）循环网络在远距离信息传递中存在衰减，全局自注意力使任意两个位置可直接交互，从而缓解长程依赖问题。
同时，Transformer能够成为大模型通用基础架构，除并行计算优势外，另一关键原因在于其弱归纳偏置设计，天然支持跨模态迁移与复用。
2017年以来，主流大模型底层主干架构保持高度稳定，Transformer仍是前沿大模型最核心的架构基础。近年来模型能力提升更多来自MoE稀疏化、注意力机制优化、长上下文扩展、多模态token融合，以及以强化学习和test-time compute为代表的推理型后训练机制，而非底层架构范式的全面切换。
3
Transformer发展复盘
结合核心论文，我们认为大模型演进框架可以总结为：一条核心发展主线搭配两条并行优化支线。主线为模型能力升级重心持续向外转移，分为三个递进阶段；两条支线分别对应能力拓展广度、训练推理使用效率。该划分标准区分能力优化所处层级，分为架构设计、预训练、规模扩张、对齐调优、推理增强、智能体系统等各类技术进展。
3.1
阶段一：模型能力奠基
本阶段核心思路是依托模型参数承载全部基础能力，覆盖底层架构设计、预训练、规模扩容三大环节。2017年Transformer问世，搭建起支持并行运算的注意力基础框架；2018-2019年GPT-1、BERT落地，确立预训练+微调的主流训练模式，实现海量文本数据的特征学习；2020年Scaling Laws理论与GPT-3落地，证明模型性能可随规模提升稳定增长，形成可量化的工程落地路径；2022年Chinchilla进一步明确算力约束下，参数量与训练数据的最优配比。
整体来看，该阶段核心目标是将通用基础能力固化至模型参数，奠定大模型“预训练+规模扩张”的底层发展范式，模型性能上限直接由算力、数据投入规模决定。
3.2
阶段二：人机对齐、行为优化
本阶段不会为模型新增底层原生能力，而是校准模型现有输出逻辑，使其贴合人类指令与使用偏好。代表性技术包括FLAN指令微调、InstructGPT提出的SFT监督微调-奖励模型-强化学习RLHF三段式流程、Constitutional AI、DPO等，ChatGPT的推出则是该阶段技术落地、走向商业化的标志性节点。
我们认为，模型具备基础能力、可正常落地使用、输出行为可控是三个独立维度，对齐技术主要解决后两大痛点。正是依托对齐相关技术，预训练模型中潜藏但无法直接落地的能力得以释放，成为AI2.0从实验室技术转向大众产品爆发的核心转折点。
3.3
阶段三：推理与外部系统赋能
本阶段聚焦模型部署使用环节，依托运行时配套系统补充额外能力。2022年思维链技术落地，通过分步推理优化模型解题逻辑，能力提升不再单纯依赖模型参数；RAG检索增强、Toolformer、ReAct等方案，将外部知识库、工具能力与模型解耦；2024-2025年o1、DeepSeek-R1等工作将强化学习用于长链条推理与可验证任务，打开推理阶段算力优化的新方向；o3、GPT-5更进一步整合推理逻辑、工具调用、任务调度路由，产品形态从单一独立模型升级为一体化智能系统。
3.4
模型能力的广度与效率
两条并行优化支线贯穿整个发展阶段，两条支线不会改变能力优化的核心层级，而是决定同一阶段下，模型可覆盖场景范围、落地成本高低：
能力拓展广度：Codex实现代码领域适配，Flamingo、GPT-4o、Gemini打通图像、音频、视频多模态输入，超长上下文技术将单轮可处理信息量级提升至百万token；
落地使用效率：MoE稀疏架构（Switch Transformer、Mixtral、DeepSeek-V3）在固定算力下拓展有效参数规模，LoRA/QLoRA、FlashAttention、RoPE等技术降低训练与推理部署成本，LLaMA、Mistral、通义千问、DeepSeek等开源模型完善产业生态。
站在产业视角来看，当前行业底层架构逐步趋同，预训练方案也趋于同质化，行业竞争核心已不再是底层架构设计优劣，而是企业在模型外部体系的搭建能力，具体涵盖对齐数据集与优化方案、推理架构与工具链路、全流程训练部署工程化能力，行业价值创造重心，正从底层架构研发转向全链路工程落地。
4
复盘GPT：大语言模型如何落地产业
我们选择GPT作为大模型落地的产品代表，从产业视角复盘大语言模型由学术成果走向规模化应用的完整周期。2018—2026年，GPT大致经历基础语言模型、产品化、多模态、推理模型四个阶段。每一次跃迁，均对应Transformer能力被进一步产品化、系统化的关键节点。
基础语言模型阶段（GPT-1至GPT-3、InstructGPT）的核心特征，是decoder-only架构确立与规模化泛化能力显现。OpenAI基本确立以自回归Transformer为核心的大语言模型路线，并依托参数、数据、算力扩张持续提升模型能力：GPT-1验证预训练表征可迁移至下游任务，GPT-2展现无需微调的zero-shot泛化能力，GPT-3进一步体现few-shot与上下文学习能力，并在工程层面开始以scaling law指导规模扩张。InstructGPT在预训练模型基础上引入人工示范、人工偏好数据与RLHF，使模型输出更贴合人类意图，形成SFT—奖励模型—强化学习（PPO）的经典三阶段流程。
产品化阶段（ChatGPT/GPT-3.5）的核心变化，是基础语言模型正式转向对话式AI助手产品。GPT-3.5是底层模型系列，ChatGPT则是在其基础上经过后训练与产品化封装形成的对话应用，补齐模型从“能续写”到“能对话、能理解用户意图并完成任务”的关键环节，也成为大语言模型进入大众应用市场的标志性拐点。
多模态阶段（GPT-4/GPT-4 Turbo/GPT-4o）中，OpenAI的优化重点从单纯提升文本生成与指令跟随，进一步转向输入模态扩展。GPT-4引入图文输入，使模型能够在文本与图像共同输入下完成视觉问答、图表解释、截图分析与文档理解，ChatGPT由此具备“看图理解”的多模态能力；GPT-4o则进一步走向原生端到端实时多模态交互，推动模型产品形态由文本助手向综合交互入口升级。
推理模型阶段（o1/o3/o4-mini/GPT-5）的核心突破，是推理时计算量扩展。o1通过强化学习优化模型解题过程，使模型在回答前先完成问题拆解、步骤规划与推理校验，而非直接快速生成答案；o3、o4-mini将推理能力进一步延伸至工具使用与多模态任务；GPT-5则在性能升级基础上，将快速模型、深度推理模型与实时路由机制整合为统一系统，以适配快速问答、复杂推理以及不同成本、延迟约束下的多类使用场景。
复盘GPT迭代历程可以发现，其产业落地关键节点与前文划分的三大演进阶段高度一致：基础大模型发展阶段，对应模型内部原生能力搭建；以RLHF、ChatGPT为代表的产品化阶段，对应人机对齐行为优化；多模态大模型与推理模型落地，则对应推理与外部系统赋能阶段，并同步带动能力广度、落地效率两条支线持续展开。
通过对GPT发展的复盘，我们发现从 RLHF 到 ChatGPT，从长链推理到 o 系列模型，技术路线往往先在研究与工程验证中形成，再通过产品化入口实现规模扩散。当前，大模型能力提升的重心已不再局限于预训练阶段的参数扩张，而是逐步转向由后训练对齐、测试时计算、工具调用、外部数据与自动化工作流共同构成的系统化能力扩展。由此，围绕经典技术论文梳理行业演进脉络，能够帮助我们识别下一阶段产业落地的潜在方向与节奏。
5
caling Law复盘：从预训练幂律到全链条资源优化
扩展规律（scaling law）回答的是“规模如何转化为能力”。这一规律伴随大模型发展不断被修正与拓展，逐步形成覆盖训练、数据、对齐、推理与多模态的全链条框架。
阶段0（2017—2019）中，相关研究开始发现模型误差会随数据、模型与算力扩张呈稳定幂律下降，为“深度学习性能可被外推”提供了关键思想基础。
阶段1（2020）确立预训练scaling law。Kaplan等将语言模型loss抽象为参数量、数据量与算力的幂律函数，GPT-3进一步证明scale不仅能够降低loss，也会带来few-shot与上下文学习能力。
阶段2（2021—2022）转向能力scaling与涌现争论。Gopher、PaLM将scaling研究从loss曲线推向多任务能力谱系，“涌现能力”概念由此形成，随后也引发“涌现或由指标选择造成”的讨论。
阶段3（2022—2023）进入计算最优scaling。Chinchilla修正早期“只堆参数”的路径，指出在给定算力约束下，参数量与训练token数应同步增长，并以700亿参数Chinchilla在多项评测上优于2800亿参数Gopher作为验证。
阶段4（2023—2024）进一步纳入数据、对齐与部署约束。高质量token成为新的瓶颈，数据质量与重复、指令微调、奖励模型过优化、推理成本等因素均被纳入scaling变量。
阶段5（2024—2026）扩展出新的scaling轴。MoE稀疏激活、测试时计算、RL reasoning、扩散Transformer与视频生成等方向，共同推动scaling law从“预训练大模型规律”，演化为覆盖训练、推理、数据、架构、对齐与多模态的全链条资源优化框架。
扩展规律六阶段演进，与三大演进阶段在逻辑上互为表里：当scaling从“预训练参数与token”扩展到“数据、对齐、推理时算力与多模态”，本质上对应能力升级重心从模型内部原生能力搭建，继续延伸至人机对齐行为优化和推理与外部系统赋能。换言之，scaling的边界正在从训练阶段延伸至对齐与运行时。这进一步印证，AI2.0后续能力增量与成本结构，将越来越多由模型外部工程能力决定。
6
大语言模型或已成为数字AI任务的通解
较之AI 1.0时代不同任务匹配不同基座模型的产业形态，在AI 2.0时代，Transformer已以基座模型或重要组件的角色参与到广泛的数字AI任务解决过程，使得AI任务在数字AI领域的解决方案实现初步收敛。
我们将其概括为三重收敛：架构收敛，即文本、图像、音频等各类模态逐步统一到Transformer底座；任务收敛，即从“一个任务一个模型”走向“一个通用模型应对多任务”；模态收敛，即文本、图像、音频等不同输入进入同一模型体系处理。三者共同构成AI从专用模型走向通用底座的外在表现。但是，我们认为大语言模型尚未展现出可作为物理AI任务通解的迁移能力。
7
结论
第一，关于本质。AI 第二次爆发的核心，是模型能力从依赖人工规则与任务专用架构设计，转向依托通用架构、海量数据、参数规模与算力投入的共同扩展。相较于上一代任务专用模型，大模型不再主要依赖人为注入、且与具体任务深度绑定的强归纳偏置，而是通过统一底座模型在大规模数据中学习通用表征，并在不同任务、模态与场景中实现能力迁移。
第二，关于发展历史及未来方向。Transformer 时代的大模型演进，大体可以沿着“预训练与规模化奠基—人机对齐与行为优化—推理增强与系统化扩展”三大阶段展开。自 2017 年 Transformer 提出后，主干架构范式总体趋于稳定，后续边际进步更多来自规模化、数据工程、后训练对齐、测试时计算、工具调用与系统工程等环节。与之对应，扩展规律也从早期围绕预训练参数、数据 token 与训练算力的规模化，进一步延伸至数据质量、对齐方法、推理时算力、多模态输入输出与外部工具系统的全链条优化。相应地，行业价值重心正从单纯讨论“设计何种架构”，转向比较“谁能把规模、数据、对齐、推理与系统工程能力做到位”。算力与系统工程、数据工程、对齐优化、推理系统建设，将成为后续更需重点关注的环节。
需要提示的是，推理阶段算力与强化学习带来的能力增量，目前更多体现在语言、数学、代码等结果相对可验证的任务中；其能否稳定迁移至视觉生成、复杂多模态交互与真实物理闭环场景，仍需持续验证。
第三，关于大语言模型成为数字 AI 任务的通用底座。AI 第二次爆发的外在形态，是架构、任务与模态的持续收敛。大语言模型不仅提升了文本任务能力，也逐步成为连接代码、工具、知识库、多模态输入与数字工作流的统一交互入口。从产业角度看，在通用底座形成后，产业价值更容易向掌握基础模型能力、数据闭环、算力资源与生态入口的主体集中。
8
风险提示
技术迭代不及预期的风险：数字 AI、物理 AI 技术进展低于预期，任务或应用场景拓宽速度低于预期。
大模型厂商 ARR 增速放缓的风险：若客户增长、续费率或客单价不及预期，模型厂商 ARR 增速可能放缓。
云服务商资本开支不及预期的风险：若自由现金流承压，或 AI 算力需求及投资回报低于预期，云服务商可能下调资本开支。
智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险：若产品可靠性、成本下降或用户需求低于预期，相关产品商业化进程可能放缓。
最新代表报告
《【AI系列深度14期】深度学习如何开启AI第一次爆发？》20260805
东吴汽车团队介绍
团队荣誉
2025年证券时报（新财富）最佳分析师汽车行业第一名；
2024年证券时报（新财富）最佳分析师汽车行业第一名；
第二十一届新财富最佳分析师汽车和汽车零部件板块第二；
第二十届新财富最佳分析师汽车和汽车零部件板块第二；
第十九届新财富最佳分析师汽车和汽车零部件板块第三；
第十五届卖方分析师水晶球汽车及零部件板块第二；
第五届新浪财经金麒麟最佳分析师汽车行业第二；
第四届新浪财经金麒麟最佳分析师汽车行业第二；
第三届新浪财经金麒麟最佳分析师汽车行业第三；
Wind第十二届金牌分析师汽车板块第一；
Wind第十一届金牌分析师汽车板块第一；
Wind第十届金牌分析师汽车板块第一；
Wind第九届金牌分析师汽车板块第二；
上海证券报最佳分析师汽车板块第一；
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华中科技大学企业管理学士，上海交通大学企业管理硕士；
负责投资策略+汽车智能化主线，曾任职长江证券汽车分析师等，13年汽车行业研究工作经验
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同济大学金融本硕；
聚焦全球化乘用车，5年汽车行业研究经验
工作邮箱：mengl@dwzq.com.cn
郭雨蒙 团队成员
中国海洋大学本科，北京航空航天大学硕士
聚焦零部件＋机器人，2025年加入东吴证券，此前就职于民生证券、天风证券，5年汽车行业研究经验
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同济大学本科，香港中文大学（深圳）硕士
聚焦智能化零部件+客车，4年汽车行业研究经验
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童明祺 团队成员
上海财经大学金融本硕
聚焦智能化乘用车，2025年加入东吴证券
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