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大模型行业深度解析：从发展历程到投资视角

核心内容概述

本文从大模型行业的发展历程出发，分析其技术演进路径、产业链价值迁移、商业模式探索及投资机会。当前大模型行业正处于关键发展阶段，企业逐步实现ROI验证，竞争焦点从“回答问题”转向“完成任务”，评价标准升级为复杂目标规划、工具调用、动作执行与结果验证能力。大模型作为未来智能时代的底座，具备长期投资价值。

主要观点

1. 技术演进阶段

• 2017-2019：Transformer架构奠定基础。
• 2020-2021：预训练模型规模化发展。
• 2022-2023：指令对齐与产品化落地。
• 2023-2024：多模态开源与企业化应用。
• 2025-2026：进入以推理模型与Agent为核心的第五阶段。

2. 产业链利润迁移

• 利润池从训练GPU逐步扩展至API、订阅、AI原生应用、RAG、向量数据库、数据治理等。
• 当前利润集中在基础设施环节，包括：
  • GPU/ASIC、HBM、先进封装、光模块等稀缺资源；
  • CUDA生态、云平台、企业数据等高切换成本能力；
  • 代码助手、客服、办公等可量化ROI的应用入口。

3. 商业模式与投资建议

• 当前大模型商业模式仍处于探索阶段，尽管已有付费模式，但用户心智、使用场景与工作流嵌入尚未稳定。
• 投资建议包括关注：
  • 大模型企业：智谱（港股）、Minimax（港股）、科大讯飞、阿里巴巴（港股）；
  • AI芯片：国产算力、半导体设备；
  • 数据中心：AI服务器、光模块、PCB/交换设备、液冷/电源/电网电力设备；
  • AI应用：代码、客服、办公等高频场景；
  • 物理/端侧AI：边缘计算与终端智能设备。

4. 关键企业分析

• 智谱：从项目型AI公司向MaaS平台转型，通过Coding实现模型能力向收入规模的转化。
• MiniMax：通过架构优化实现成本与能力的平衡，走全球化与全模态平台化路线，Token Plan构建多模态智能额度池。
• 科大讯飞：具备国产算力全流程训推能力，是国内唯一实现全国产算力上全栈模型训练的厂商，具备政企自主可控采购的稀缺性。2025年大模型相关项目中标金额达23.16亿元，远超其他厂商总和。

关键信息总结

• 大模型行业已进入第五阶段，竞争从“回答问题”转向“完成任务”。
• 产业链价值优先流向稀缺资源、高切换成本能力、可量化ROI应用。
• 开源模型推动多模型路由成为常态，竞争焦点转向入口、数据、成本控制与工作流嵌入。
• 大模型商业模式仍需探索，但已有相对稳定的付费模式。
• 风险提示包括技术迭代不及预期、行业竞争加剧、算力供应链风险、监管政策不确定性、商业化落地慢于预期。

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数据来源

• 数据来源：Wind，东吴证券研究所
• 注：所对应市值、PE截止2026/5/31，盈利预测源于东吴证券研究所

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