AI大模型产业影响 - 大模型快速迭代推动"算力—数据—应用"全链条升级 算力需求持续攀升带动高性能GPU 液冷散热 电源 光模块 PCB等AI基础设施需求长期向上 海外科技巨头已提升资本开支预期 [3] - 应用端加速落地 大模型能力增强使企业业务自动化 智能化成本下降 催生新一轮SaaS 垂直行业AI应用和智能硬件需求 [3] - 头部模型厂商形成平台化能力并向上下游延伸 可能提升产业集中度 缺乏差异化定位和垂直场景理解的小厂易被淘汰 [3] 万兴科技AI战略布局 - 公司定位新生代数字创意赋能者 聚焦多模态领域 基于视频生成需求于2024年初发布音视频多媒体大模型万兴天幕1.0 后因算力要求高适度放缓节奏 今年升级至2.0版本并与华为合作 在质量 推理速度 可控性 运镜等指标达行业领先水平 [5] - 采用"双模驱动"策略 一方面与主流大模型合作整合优势能力 另一方面自主研发万兴天幕大模型追求高性价比解决方案 [11] - 推行矩阵化产品策略 通过"平台+创业者"模式赋能AI创业者 借助公司技术 营销 管理 平台及资金优势助力产品快速商业化 [14] AI应用商业化路径 - B端实现工具到平台演进 软件从单一功能变为智能化平台 可完成数据分析 业务预测 内容生成 流程自动化等任务 提高客户切换成本和生命周期价值 通过订阅 按调用量计费等方式提升ARR [8] - 拓展新商业场景 大模型能力提升和边际成本下降使过去无法实现或ROI不经济的场景变为可能 成为新收入来源 [8] - C端创造新内容交互形态 AI创作 AI助理具备规模化分发能力 工具生产力属性和多模态融合提升用户付费意愿和ARPU 爆款应用可获得极强估值溢价 [9] 技术发展趋势 - GPT-5能力提升呈现"润物细无声"特点 理解和推理能力强化 幻觉控制改善 但非跨越式飞跃 多模态进展未达预期 技术曲线进入"稳态爬坡"阶段 [13] - 多模态大模型发展空间广阔 算力消耗量大 应用场景丰富 文本大模型在算法 数据 算力三方面趋近天花板 [10][11] - AI原生应用形态是Agent 从根本上改变交互方式 公司推出万兴超媒Agent 通过对话处理音视频 图片 能生成通用型视频和垂类场景视频 [15] 中国市场优势与投资方向 - 中国拥有统一大市场及"一带一路"外溢效应 数字化消费市场和产业互联网场景丰富 包括电商 短视频 智能制造 机器人等 为AI落地提供土壤 [26] - 产业链完善 从芯片设计 服务器制造 液冷散热到软件平台与垂直应用 供应链整合能力全球领先 可快速实现规模化落地 [26] - 政策支持人工智能与实体经济融合 基础设施和试点应用提供支持 AI人才密度高 中美AI人才占全球57.7% 美国6.3万名 中国5.3万名 [26] - 投资关注四个维度：商业模式扩展性 行业Know-how与壁垒 成本优势 强客户黏性 [26]