> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 传媒行业深度报告总结 ## 核心内容 本报告聚焦于大模型在2026年中阶段的进展与未来趋势，分析了行业竞争格局、技术发展方向、开源与闭源模型的博弈，以及AI在不同应用场景中的渗透情况。 ## 主要观点 - **Scaling Law 未失效**：虽然单一维度的参数堆叠遇到边际收益递减，但多模态、Multi-Agent、RSI 等新维度的 scaling 潜力正在被打开。 - **多模态是新方向**：Google 通过 Gemini 3 实现了多模态能力的飞跃，而中国模型在多模态输出上已领先，但在输入理解上仍需追赶。 - **Multi-Agent 是协作新范式**：多个 AI Agent 并行协作能完成复杂任务，但面临成本、系统预测和可靠性等挑战。 - **RSI（Recursive Self-Improvement）**：AI 自主训练和改进自身能力，形成正向循环，但目前仍需人类决策支持，且存在失控风险。 - **大模型竞争格局：交替领先，终局未定**：OpenAI、Anthropic、Google 在不同阶段交替领先，领先优势的半衰期缩短，竞争更激烈。 - **开源模型冲击闭源定价**：开源模型在性价比、可控性和数据隐私上优势明显，正在蚕食闭源模型的市场份额。 - **AI 应用浪潮三阶段**：从 Vibe Coding（代码生成）到 Vibe Working（白领办公）再到 Vibe Creating（创意内容生成），AI 应用场景不断扩展。 - **企业端转向开源节流**：随着企业对成本控制和数据安全的重视，开源模型的使用比例正在上升，国产模型在全球化中具有潜力。 ## 关键信息 ### 技术趋势 - **Scaling Law 未失效**，但需从单一参数扩展到多模态、Multi-Agent、RSI 等新维度。 - **多模态能力**成为新竞争焦点，Google 依托 YouTube、Waymo 数据，中国模型在输出能力上已领先。 - **Multi-Agent** 提升复杂任务处理效率，但面临系统复杂性和成本问题。 - **RSI** 代表 AI 自主进化，目前仍依赖人类决策，但未来可能实现完全自主。 ### 市场竞争 - **大模型公司**：OpenAI、Anthropic、Google 交替领先，Google 在 coding 领域落后，但多模态布局仍具优势。 - **开源与闭源博弈**：企业客户倾向开源模型以降低成本和提升数据控制，但闭源模型在复杂任务上仍具不可替代性。 - **价格战**：闭源模型因性能优势维持高价，但开源模型正在冲击其定价根基，未来可能引发降价或市场份额流失。 ### 应用场景演进 - **Vibe Coding**：已实现商业化，通过强化学习和可验证性构建正向飞轮，但企业开始转向精细化管理。 - **Vibe Working**：正在渗透白领办公场景，如 PPT 制作、数据整理、市场分析等，但面临可验证性不足和合规审计空白的挑战。 - **Vibe Creating**：聚焦创意内容生成，如视频、音乐、设计等，虽商业化路径尚不清晰，但未来潜力巨大。 ### 投资建议 - **OpenAI 和 Anthropic**：预计下半年到明年陆续上市，形成板块定价锚点。 - **Google 翻盘机会**：取决于 Antigravity 重启产品飞轮、多模态+世界模型布局是否成功。 - **中国开源模型**：在“能用”基础上进入“好用”阶段，DeepSeek、GLM-5.x、Minimax m3 等在各自领域表现突出，全球化机会显著。 ### 风险提示 - **Scaling Law 失效风险**：若模型能力提升放缓，投资逻辑需重新评估。 - **ARR 增速放缓风险**：企业可能从 token 竞赛转向节流，影响大模型厂商收入。 - **自由现金流与资产折旧危机**：大厂 FCF 转负可能引发资本市场对 AI 投资的信心动摇。 ## 行业展望 AI 大模型正处于从“代码生成”向“办公辅助”再到“创意内容生成”的演进阶段，技术突破和商业模式创新并行。随着开源模型的崛起和企业需求的变化，大模型行业的竞争格局和盈利模式将面临深刻变革，未来更可能以多模态、协作、自我进化为核心竞争力。