重视两大核心趋势：AI日新月异，自主安全加速落地

AI：从模型到算力、应用，AI创新不停歇

AI模型能力持续提升，使用成本降低。GPT-5 在各方面都表现得更加智能，在学术和人类评估的基准测试中表现出色，尤其 是在数学、编程、视觉感知和医疗保健领域。

AI模型能力持续提升，使用成本降低。GPT-5 在各方面都表现得更加智能，但成本端却大幅降低。GPT-5的输入价格仅为4o 的一半，较GPT-4.1下降37.5%，且推出Token缓存优惠——重复内容享90%优惠。

无序竞争的阶段已经过去，呈现多强争锋的竞争格局。大模型技术发展已跨越初期规模化竞争的“百模大战”阶段，正式步 入以核心技术突破与商业价值验证为主导的产业深化期。在行业格局层面，通用基础大模型赛道完成首轮市场整合，核心 竞争主体从上百家迅速缩减，标志着行业从资本驱动向技术壁垒构建的战略转型。目前海外大模型形成OpenAI、Google、 Anthropic、X.AI和Meta等主流大模型厂商，国内大模型团队也在分化成由阿里、字节、DeepSeek、阶跃星辰和智谱等主 流大模型厂商。

开源模型能力快速追赶，中国大模型被世界“看见”。特别是Deepseek横空出世，引起世界关注，也带来全球人工智能竞 争格局的重塑，目前全球领先的大模型主要来自美国和中国。LMArena数据显示，来自中国的开源大模型已经牢牢占据榜 单前五。阿里的 Qwen 系列和 DeepSeek更是从 2024 年下半年起，就在开源社区构建起越来越深远的影响力。

国内外多模态大模型迎来快速突破。根据Artificial Analysis VideoArena最新排名，文生视频领域，快手可灵2.5 Turbo排名第一，其次为谷歌Veo 3（No Audio）和OpenAI的Sora 2 pro（No Audio）。图生视频领域，中国更是包 揽了前十的大部分席位。

国内外多模态大模型迎来快速突破。 OpenAI于2024 年 2 月推出的初代 Sora 模型，堪称视频领域的 GPT-1 时刻， 2025年9月底，OpenAI推出Sora 2，视频领域有望迎来 GPT 3.5 式突破时刻。 Sora 2在物理模拟、真实感和可控性 方面显著提升，还能同步生成对话、背景音效和声音效果，创造出从逼真到动漫风格的统一视听体验。10 月 16 日，谷歌在 Gemini API 中发布了 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast 付费预览版，在Veo 3基础上进行了重大升级，带来更丰 富的音频支持、更强的叙事控制及更逼真的质感还原。

国内外多模态大模型迎来快速突破。2025年9月，可灵2.5Turbo发布，主要性能更新体现在：（1）提示词理解与 时序控制更精准；（2）高速动态质量更流畅更稳定；（3）多种风格保持能力全面覆盖。 商业化层面，快手可灵AI在2025年第二季度收入突破2.5亿元，较一季度的1.5亿元实现显著增长。可灵的全球创 作者超过4500万，企业客户数量超过2万家。

2026年CSP资本支出预计将高达5,200亿美元，GPU采购 与ASIC研发成创新高核心驱动力。根据TrendForce集邦 咨询最新调查，随着AI Server需求快速扩张，全球大型 云端服务业者（CSP）正扩大采购NVIDIA（英伟达） GPU整柜式解决方案、扩建数据中心等基础建设，并加 速自研AI ASIC，预估将带动2025年Google（谷歌）、 AWS（亚马逊云科技）、Meta、Microsoft（微软）、 Oracle（甲骨文）和Tencent（腾讯）、Alibaba（阿里巴 巴）、Baidu（百度）等八大CSP的合计资本支出突破 4,200亿美元，约为2023年与2024年资本支出相加的水平， 年增幅更高达61%。 2026年在GB/VR等AI机柜方案持续放量下，八大CSP的 总资本支出有望再创新高，年增达24%，来到5,200亿美 元以上。除此之外，支出结构已从能直接创造收益的设 备，转向Server、GPU等资产，意味着巩固中长期竞争力 与市占率优先于改善短期获利。

Microsoft 、 Google 、 AWS、Meta四大云服务 厂商资本开支持续强劲， 说明AI算力需求旺盛。 根据各大云厂商最新披 露的财报： 2025Q2 ， Microsoft 资 本 开 支 为 170.79亿美元，同比增 长23.11%；Google资本 开支为224.46亿美元， 同比增长70.23%；AWS 资本开支为321.83亿美 元，同比增长96.32%； Meta资本开支为165.38 亿美元 ， 同 比 增 长 102.35%。

大模型的快速发展，带动了AI算力的强劲需求。OpenAI已承诺从甲骨文、英伟达、AMD及博通等供应商处获取超过26GW 的算力资源，未来十年相关成本可能远超1万亿美元规模。

英伟达数据中心收入及博通AI芯片收入持续高增长更为直接地论证了AI算力的强劲市场需求。（1）2023Q2开始英伟达数 据中心业务保持超高速增长，主要由于市场对AI和高性能计算的需求不断增加，推动了英伟达GPU的销售。 （2）在AI浪潮推动下，博通定制AI加速器业务表现尤为抢眼。博通2025财年第三财季AI半导体收入同比增长63%至52亿 美元，展望第四财季，博通预计AI芯片业务收入将大幅增长至62亿美元，实现连续11个季度增长。

AI Agent正在重新定义软件服务。生成式 AI Agent 可以被定义为一个应用程序， 通过观察周围世界并使用可用的工具来实 现其目标。Agent 架构中有三个核心组件：（1）模型（Model）：用作 Agent 中用来做核心决策的语言模型（LM）；（2） 工具（Tool）：通过工具，Agent 便能够与外部数据和服务互动，大大扩展了它们的行动范围。工具可以有多种形式，常见 是 Web API 方式，即 GET、POST、PATCH 和 DELETE 方法；（3）编排层（Orchestration）：编排层描述了一个循环过程： Agent 如何接收信息，如何进行内部推理，如何使用推理来结果来指导其下一步行动或决策。这个循环会持续进行，直到 Agent 达到其目标或触发停止条件。

2025 年有望成为Agent 繁荣的元年。Gartner 将 agentic AI 列为 2025 年十大技术趋势之首，并预测 2028 年至少有 15% 的日 常工作决策将由 agentic AI 自主完成，而这一数字在 2024 年为 0。根据Market and Market预测，AI Agent市场规模将从2024 年的 51 亿美元增长到 2030 年的 471 亿美元，2024 年至 2030 年的复合年增长率为 44.8%。

推理模型点燃 Vibe Coding 的高速增长。早 期势头主要由 Anthropic 在 2024 年 6 月发布 的 Claude 3.5 Sonnet 推动。该模型让开发者 从“自动补全”迈向“部分任务委托”，模 型能够稳定地调用工具、处理多文件编辑。 推理模型的出现，尤其是 2025 年 2 月发布 的 Claude 3.7 Sonnet reasoning 模式，让 Vibe Coding 成为现实。 Cursor的年度经常性收入（ARR）在短短 6 个月内从 1 亿美元增长至 5 亿美元；Replit 的 ARR 从 2024 年底的 1000 万美元增至 2025 年 7 月的 1.44 亿美元；Lovable 成为增 长最快的软件初创公司之一，成立 8 个月即 达成 1 亿美元 ARR。

代码类智能体领跑商业化进程。根据CB Insights发 布的AI Agent营收TOP20榜单，软件开发类 Agent 继续在营收榜单中占据主导地位，共有 6 家上榜企 业，其中包括领先者 Anysphere 的 Cursor与 Replit。 这一类别的企业展现出极高的资本效率——人均创 收高达 140 万美元，几乎是其他类型 Agent（人均 59.4 万美元）的两倍。从市场份额来看，代码类 Agent 已成为智能体领域最先实现规模化变现的赛 道。

浏览器有望成为AI Agent新入口。OpenAI、谷歌公司、Anthropic和Perplexity公司都推出了助手，不仅能解锁网页内容的问 答功能，还能在浏览器中代表用户进行导航和操作。10月21日，OpenAI推出人工智能浏览器ChatGPT Atlas，这是一款基于 ChatGPT构建的新型浏览器。使用Atlas浏览器，用户还可以用“智能体（agent mode）模式”让ChatGPT执行任务。

“大信创”：国产软硬件逐渐迈入“好用”阶段，替换节奏有望加速

根据工信部印发的算力发展规划，2025年国 内智能算力规模将超过105EFLOPS。2023 年10月，工信部等六部委联合印发《算力基 础设施高质量发展行动计划》，提出到2025 年，全国算力规模超过300EFLOPS，智能算 力占比达到35%，达到105EFLOPS，东西部 算力平衡协调发展。

2023年以来，地方性政策频繁落地，鼓励智能算力基础设 施的建设。2024年4月，北京市经信局和通信管理局印发 《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》 的通知 ， 提出到 2025 年 ， 本 市 智 算 供 给 规 模 达 到 45EFLOPS，2025-2027年根据人工智能大模型发展需要和 国家相关部署进一步优化算力布局。到2027年，实现智算 基础设施软硬件产品全栈自主可控，整体性能达到国内领 先水平，具备100%自主可控智算中心建设能力。重点建设 海淀、朝阳、亦庄、京西（石景山、门头沟）等E级智能 算力高地，优先加快两个10EFLOPS大规模智算集群建设 进度，着重满足快速增长的大模型训练算力需求和推理算 力需求。 2023年12月，深圳市工信局发布《深圳市算力基础设施高 质量发展行动计划（2024-2025）》，提出要基本形成算力 多元泛在、存力安全可靠、运力优质互联、算存运协同建 设的算力基础设施技术体系。到2025年，通用算力达到 14EFLOPS（FP32），智能算力达到25EFLOPS（FP16）， 超算算力达到2EFLOPS（FP64）。存储总量达到90EB。先 进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要 数据灾备覆盖率达到100%。

国内互联网厂商资本开支回暖，AI算力或为投资重点。2023年以来，腾讯、阿里等互联网厂商资本开支明显回暖，我们判断 AI算力或为投资重点。

2025H1本土AI芯片品牌市场份额达到35%。根据IDC统计，2025上半年中国加速芯片的市场规模达到超过190万张，从加速技 术角度来看，非GPU卡的需求持续增长，政策的支持力度也在不断加大，其增长速度远超GPU，占据30%的市场份额；从品 牌角度来看，本土芯片品牌进一步得到普及，约占整个市场份额的35%。 英伟达芯片后门事件敲响警钟，推动AI芯片国产化占比进一步提升。2025 年 7 月 31 日，国家网信办依法约谈美国芯片巨头 英伟达公司，直指其对华销售的H20算力芯片存在 “漏洞后门安全风险”。此外，国产AI芯片企业的快速发展，也在重塑市 场竞争格局。通过提供高性价比的芯片方案，并结合自有软硬件生态，国产厂商正逐步提升市场竞争力，降低对海外厂商的 依赖。

供给端：华为昇腾、海光、寒武纪等国产AI算力正在崛起。 华为昇腾：国产算力“扛旗者”。华为于2018年10月发布了AI战略，并于2019年8月在深圳坂田总部正式发布AI处理器昇腾 910、昇腾310和MindSpore全场景AI计算框架。昇腾系列（HUAWEI Ascend）AI处理器和基础软件构建Atlas人工智能计算解 决方案，包括Atlas系列模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施 方案，覆盖深度学习领域推理和训练全流程。

海光：DCU产品兼容“类 CUDA”环境，实现快速迭代。海光 DCU 主要具有三大技术优势。一是强大的计算能力。海光 DCU 基于大规模并行计算微结构进行设计，具备强大的全精度各种数据格式的算力，是一款计算性能强大、能效比较高的通 用协处理器。二是高速并行数据处理能力。海光 DCU 集成片上高带宽内存芯片，可以在大规模数据计算过程中提供优异的数 据处理能力，使海光 DCU 可以适用于广泛的应用场景。三是良好的软件生态环境。海光DCU 采用 GPGPU 架构，兼容“类 CUDA”环境，解决了产品推广过程中的软件生态兼容性问题。公司通过参与开源软件项目，加快了公司产品的推广速度，并 实现与 GPGPU 主流开发平台的兼容。近五年来海光信息收入和利润实现超高速增长，印证公司在国产算力领域的竞争实力。

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