> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 计算机行业深度报告总结 ## 核心内容 本报告聚焦于大模型行业的发展历程、当前阶段、产业链价值分配以及投资建议，指出大模型行业正处于从“回答问题”向“完成任务”转变的关键阶段，企业逐渐实现 ROI 验证。当前阶段的产业重点在于推理模型与 Agent 能力，竞争焦点转向任务规划、工具调用、执行和结果验证。 ## 主要观点 1. **技术演进阶段**： - 2017-2019：Transformer 架构奠定基础，实现并行训练和长距离依赖捕捉。 - 2020-2021：预训练规模化，GPT-3 证明少样本学习能力，API 商业化起步。 - 2022-2023：指令对齐与产品化，ChatGPT 实现用户交互产品化。 - 2023-2024：多模态、开源、长上下文与企业化并行推进。 - 2025-2026：推理模型与 Agent 能力成为主线，模型能力评价标准升级。 2. **发展阶段映射**： - 当前阶段与互联网 1995-2000 年、云计算 2008-2015 年、移动互联网 2009-2014 年具有相似性，但成本结构和竞争格局不同。 - 与云计算相似，AI 产业遵循基础设施先行、平台能力扩张、应用生态释放价值的路径，但需求和成本曲线更不稳定。 - 与移动互联网不同，AI 入口更分散，包括搜索、办公、代码、云、企业软件、终端和机器人等。 3. **产业链价值分配**： - 利润池优先流向基础设施、高切换成本能力、可量化 ROI 应用入口。 - **第一利润池**：GPU/ASIC、HBM、先进封装、高速网络、电力和冷却。 - **第二利润池**：云与 AI 平台，提供模型、算力、数据、权限、审计、安全和部署能力。 - **第三利润池**：应用层，长期空间最大但短期分化显著，主要集中在代码助手、客服、办公、搜索、广告、设计、视频、游戏、教育、金融、医疗和工业等场景。 ## 关键信息 - **利润池迁移**：早期利润集中在训练 GPU，ChatGPT 之后扩展至 API、订阅与 AI 原生应用，多模态和开源阶段，私有化部署、RAG、向量数据库、数据治理成为增量，推理模型与 Agent 阶段利润进一步外溢至推理 GPU/ASIC、HBM、高速网络、电力、液冷、Agent 平台与工作流软件。 - **投资建议**： - 大模型：关注智谱、Minimax、科大讯飞、阿里巴巴。 - 相关板块：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、物理/端侧 AI。 - **风险提示**： - 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。 ## 重点标的分析 - **智谱**：从项目型 AI 公司向 MaaS 平台转型，通过 Coding 实现从模型能力向收入规模的转化，正在寻找中国版 Anthropic 路径。 - **MiniMax**：通过架构优化实现成本与能力平衡，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的商业模式。 - **科大讯飞**：国内唯一实现全国产算力上全栈模型训练的厂商，在政企自主可控采购中具备稀缺性，2025 年大模型相关项目中标金额达 23.16 亿元。 ## 未来格局推演 1. **情景 A**：闭源模型持续领先，放大代际差距，利润集中在 AI 硬件和头部模型厂。 2. **情景 B**：开源模型持续追赶，推动模型能力商品化，形成多模型分层路由格局。 3. **情景 C**：出现新的模型架构突破，可能催生全新企业。 ## 投资逻辑 - **从模型能力到任务执行**：投资重点从追逐模型能力转向谁能以更低成本、更高可靠性完成真实任务。 - **关键指标**：推理效率、系统稳定性、企业部署能力、单位任务成本优化。 - **商业化路径**：代码、客服、办公等高频场景落地最快，ROI 易量化；医疗、金融、工业等长期空间更大但需更高可靠性。 ## 附图与数据 - **图1**：大模型演进示意图，显示从 Transformer 到 Agent 的五个阶段。 - **图2**：大厂 CapEx 呈加速上升趋势，表明 AI 基础设施扩张。 - **图3**：英伟达数据中心收入持续高增，反映算力需求激增。 - **图4**：微软 AI 业务收入快速增长，显示云厂商商业化进展。 - **图5**：开源模型持续追赶，说明模型能力商品化趋势。 - **图6**：GitHub Copilot 与人力成本对比，显示 AI 工具的经济价值。 - **图7**：调研中认为 AI 在该领域带来了改进的比例，显示 AI 在企业中的应用价值。 - **图8**：AI 用户渗透率尚处早期，显示市场增长潜力。 - **图9**：美国互联网公司融资情况，1995-2000，类比 AI 发展阶段。 - **图10**：AI 时代与互联网时代前期的纳指走势对比，显示市场趋势相似。 - **图11**：移动操作系统市场格局，显示入口分散性。 - **图12**：AI 产业链价值分配图谱，显示当前利润池分布。 ## 总结 当前大模型产业正处于关键发展阶段，从“回答问题”转向“完成任务”，投资逻辑也从追逐模型能力转向完成任务的可靠性与成本控制。利润池主要集中在基础设施、高切换成本能力与可量化 ROI 应用入口，其中 GPU/ASIC、HBM、先进封装、高速网络、电力和冷却是当前的核心利润池。重点标的包括智谱、MiniMax 和科大讯飞，其在技术、商业模式和市场定位上具有独特优势。未来大模型格局可能呈现三种情况：闭源模型持续领先、开源模型追赶、或出现新架构突破。投资需关注大模型及其相关产业链，包括 AI 芯片、数据中心、AI 应用和端侧 AI。