> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 汽车 | AI系列深度15期：Transformer如何开启AI第二次爆发？ ## 核心内容概述 本报告探讨了 AI 第二次爆发的核心驱动力——**Transformer 架构**。与 AI 1.0 时代的“一任务一模型”不同，AI 2.0 以通用底座模型为核心，结合大规模数据、算力与自监督训练，实现从基础感知到复杂任务的跨越。Transformer 通过自注意力机制解决了传统循环网络的瓶颈，成为推动 AI 技术进步的关键架构。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. AI 第二次爆发的本质 - AI 1.0 以“人工设计”为核心，模型能力受限于特定任务和架构。 - AI 2.0 以“规模化学习”为核心，模型能力来源于弱归纳偏置和数据驱动。 - Transformer 架构是 AI 2.0 的关键基础，推动模型能力向通用化、多模态方向发展。 ### 2. Transformer 技术优势 - **自注意力机制**：解决循环网络的串行计算和长程依赖问题，适合 GPU 并行计算。 - **弱归纳偏置**：为跨模态迁移提供统一接口，使多种输入形式进入同一模型体系。 - **技术演进**：模型能力提升更多来自 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。 ### 3. 大模型发展三阶段 - **第一阶段**：模型能力奠基，通过预训练、参数扩张和 Scaling Laws 提升基础能力。 - **第二阶段**：人机对齐与行为优化，采用 SFT、RLHF、DPO 等技术提升模型可用性。 - **第三阶段**：推理与外部系统赋能，通过思维链、RAG、工具调用、强化学习推理等方式，将模型能力迁移到实际运行系统中。 ### 4. GPT 系列的产业落地路径 - GPT-1 至 GPT-3 验证 decoder-only 架构和规模化泛化能力。 - InstructGPT 和 ChatGPT 补齐交互入口，提升用户友好性。 - GPT-4/GPT-4o 推动模型走向多模态交互，o1/o3/o4-mini/GPT-5 进一步整合多种能力。 ### 5. Scaling Law 的演进 - Scaling Law 描述参数量、数据量与训练算力如何转化为模型能力。 - 2024 年以来，Scaling 范围扩展至训练、推理、数据、架构、对齐与多模态的全链条资源优化。 ### 6. 产业形态变化 - AI 2.0 推动数字 AI 任务边界初步收敛，Transformer 已覆盖文本、代码、知识库、工具、多模态输入和数字工作流。 - 产业价值重心从“设计何种架构”转向“整合规模、数据、对齐、推理与系统工程能力”。 ### 7. 物理 AI 的前景 - 数字 AI 底座模型发展路径清晰，但难以实现物理世界的闭环建模。 - **物理 AI** 将成为未来 AI 发展的增量方向，智能驾驶是当前最先跑通闭环的代表场景，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 ## 最新金股组合 | 代码 | 简称 | 行业 | 总市值 (亿元) | 27EPS (元) | 28EPS (元) | 27PE | 28PE | |------------|------------|------------|--------------|-----------|-----------|------|------| | 2328.HK | 中国财险 | 非银 | 3,648 | 2.20 | 2.40 | 6 | 6 | | 300604.SZ | 长川科技 | 机械 | 1,647 | 4.80 | 6.55 | 54 | 40 | | 002371.SZ | 北方华创 | 机械 | 4,985 | 12.53 | 16.47 | 55 | 42 | | 600388.SH | 龙净环保 | 环保公用 | 226 | 1.38 | 1.59 | 13 | 11 | | 000848.SZ | 承德露露 | 食饮 | 92 | 0.69 | 0.71 | 13 | 13 | | 600415.SH | 小商品城 | 商社 | 702 | 1.19 | 1.39 | 11 | 9 | | 688141.SH | 杰华特 | 电子 | 514 | 1.38 | 4.75 | 83 | 24 | | 002428.SZ | 云南锗业 | 计算机 | 437 | 1.71 | 2.57 | 39 | 26 | | 688266.SH | 泽璟制药-U | 医药 | 323 | 2.43 | 3.63 | 50 | 34 | | 601899.SH | 紫金矿业 | 金属与新材料 | 8,511 | 3.59 | 4.26 | 9 | 8 | **数据来源**：Wind，东吴证券研究所 **注**：所对应市值、PE 收盘价截至 2026/7/31，港股市值对应港币，其余数据货币单位均为人民币，HKDCNY 汇率为 2026 年 7 月 31 日的 0.86，盈利预测源于东吴证券研究所。 ## 东吴证券研究所机构销售通讯录（节选） | 部门 | 姓名 | 职位 | 手机 | |------------|----------|------------------------------------|----------------| | 公募机构销售 | 华北区域 | 安娜、卢亚英、姚瑶、李佳南、韩琳、刘诗琦、程心泽、张寅瑜 | 188-0120-3679, 136-8127-5172, 156-0117-6366, 156-5220-3010, 150-6618-8388, 188-1179-3924, 186-0064-7575, 178-6422-3739 | | 华东区域 | 武晋婧 | 华东区域销售总监兼海外业务销售总监 | 186-2108-1818 | | 华东区域 | 谢彤 | 华东区域销售副总监 | 185-2133-4346 | | 华东区域 | 韩青 | 华东区域销售副总监 | 188-1735-2981 | | 华南区域 | 姚珂 | 华南区域销售副总监 | 188-2332-0511 | | 华南区域 | 吴芳虹 | 华南区域销售副总监 | 198-6673-6086 | | 非公募机构销售 | 保险机构业务 | 俞雅敏、罗媛、刘昕彤、董尚文、江迎若、汤祎祎 | 186-1637-6606, 187-0190-2356, 188-1130-9155, 191-2133-4561, 186-1612-2668, 158-9506-6578 | | 非公募机构销售 | 银行及创新业务 | 汤婷、梅沁、王莹莹、王朝阳、张琛、陈睿、郭欣然、过云龙 | 138-1190-4357, 150-5733-5883, 135-8175-2401, 136-6137-9921, 151-0450-0067, 159-0049-9885, 173-1097-5925, 157-0156-0032 | | 非公募机构销售 | 私募业务 | 杭静、宋林秋、刘茜、马昕妍、黄奕晗、赵已诺、励洁茹 | 136-0165-9578, 188-1027-3834, 137-7211-1521, 180-6149-7613, 156-1873-5185, 131-6630-5338, 135-8665-3825 | ## 法律声明 本公众号为东吴证券研究所依法设立、独立运营的官方订阅号，内容均来自已发布研究报告，不构成投资建议，版权归属东吴证券研究所所有。未经授权，禁止复制、转载。