报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 大语言模型发展进入深度推理阶段，通用人工智能愈行愈近，AI应用进入爆发前夜，从技术、应用、能源三个维度展望人工智能未来发展，提出推理计算、合成数据等十个方面重要发展趋势 [2] - 技术是源动力，OpenAI发布o1推理模型标志大语言模型进入深度推理阶段，合成数据价值显现，缩放法则迁移到更广阔人工智能领域 [2] - 应用是牵引力，AI Agent将进入能力跃升阶段，具身智能突破，AI4Science进入黄金时代，端侧创新涌现，自动驾驶迈向端到端，“人工智能+”全面铺开 [2] - 能源是支撑力，推理端算力需求大幅增长，基于云的人工智能系统需消耗更多能源，可持续发展紧迫 [2] 根据相关目录分别进行总结 技术是原动力 - 推理计算提升大模型准确率，强化学习激发模型推理能力：OpenAI发布o1推理模型，算力需求向推理侧迁移，强化学习激发推理能力，结合蒸馏技术可实现能力高效迁移 [6] - 高质量数据更为稀缺，合成数据价值显现：高质量数据稀缺性加剧，合成数据可用于训练大语言模型，与推理计算的化学反应开始显现 [9] - 缩放法则依然有效，o3与GPT5循环驱动有望开启：缩放法则将从文本大语言模型训练迁移到更广阔人工智能领域，o3模型有望驱动模型和数据间的飞轮效应 [12] 应用是牵引力 - 应用的最佳形态——超级智能体（AI Agent）走向普及：AI Agent即将进入能力跃升阶段，全球巨头争相布局端侧AI Agent，未来在C端有望成操作系统，B端AI助手向Agent过渡 [15] - 具身智能不断突破，人形机器人进入量产元年：具身智能核心能力为感知、学习和交互，Nvidia世界模型加速机器人训练，人形机器人进入量产元年并进入工厂实训，加速智能制造落地 [17] - AI4science：黄金时代已经到来：人工智能加速科学研究进度，应用于所有STEM领域，2024年诺贝尔奖表彰相关贡献，特定领域短期内受益，能提升先进技术水平 [20] - 端侧创新将不断涌现，AI塑造端侧新分工新格局：AI大模型成熟使硬件产品可加入AI元素，“AI+硬件”模式应用广泛，催生产业链分工，拉动上游产品 [22] - 自动驾驶迈向端到端，Robotaxi进入商业化落地阶段：自动驾驶算法进入端到端阶段，大语言模型和视觉语言模型与端到端融合，智能驾驶商业化进程加速 [24] - “人工智能+”全面铺开，企业数字化率先落地：“人工智能+”与多领域融合推动转型升级，企业数字化在提升效率、精准决策、创新服务方面潜力大 [27] 能源是支撑力 - AI对能源需求大幅增长，可持续发展日益紧迫：推理端算力需求大幅增长，基于云的人工智能系统能耗增加，对供电系统挑战大，全球新一轮AIDC启动建设 [30]