报告行业投资评级 - 看好，维持 [5] 报告的核心观点 - AI是典型的周期性成长行业，历史上经历三次“浪潮”起伏，每轮AI技术创新周期分上下半场，上半场聚焦模型和方法创新，追求模型智力极限，算力为王；下半场转向定义问题，推动AI与现实场景融合落地变现，应用为王 [7][11] - 本轮大模型技术周期起源于Transform框架，带来涌现效应和Scalling Law，推动AGI实现，AI从机械智能向类人智能转化，后续大模型演进更多偏向应用效果提升 [14][18][22] - 复盘2023年以来AI行情，多轮行情由模型侧不同边际大变化驱动，AI应用投资短期要把握不同场景奇点爆发，中期要把握Agent AI原生应用范式变革，云是现阶段AI下半场产业投资的核心 [31][35][40][63] 根据相关目录分别进行总结 AI本质及发展历程 - AI是生产力革命，历史上经历三次“浪潮”：20世纪50 - 70年代为起步阶段，因算法理论和计算机性能问题无法推广应用；80 - 90年代以专家系统和日本第五代计算机为代表，推动AI从理论走向实践；2000年以后以机器学习、深度学习为代表，在细分领域取得巨大进步并规模化落地 [7] AI技术创新周期上下半场 - 上半场聚焦模型和方法创新，追求模型智力极限，算力为王，核心指标为巨头认可、模型智力斜率变化；下半场转向定义问题，推动AI与现实场景融合落地变现，应用为王，核心指标为AI系统构建、产品能力节点 [11] 本轮大模型技术周期影响 - Transform框架带来涌现效应和Scalling Law，推动AGI实现，AI从机械智能向类人智能转化，生成式AI带来理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力，从感知智能向认知智能转化 [14][18] 后续大模型演进情况 - 短期智力天花板逐渐显现，模型后续升级更多偏向应用效果提升，如效率提升、逻辑提高、全模态发展等 [22] AI应用落地阶段 - AI落地分为辅助人工、替代人工、超越人工三个阶段，大模型助力软件开发生产力大幅提升 [28] AI行情复盘 - 2023年以来多轮行情由模型侧不同边际大变化驱动，2023年3 - 7月行业普涨，光模块表现亮眼；2024年3月kimi实现长文本突破，办公软件阶段性上涨；2025年Agent智能体加速落地，相关公司涨幅明显 [31] AI应用投资短期策略 - AI应用核心问题是面对不确定性，商业化奇点较晚，投资要把握不同场景奇点爆发，报告列举了不同分类、场景下公司的业务、市值、涨跌幅等信息 [36][37][38] AI应用投资中期策略 - 把握Agent AI原生应用范式变革，Agent与Workflow可融合成智能体系统，Manus工作流程构建完整自动化链路，大模型能力提升，AI Agent智变元年已至，基于大模型的应用对智算算力需求日益提升，大厂推动MCP生态，Agent执行能力大幅提升 [44][48][52][55][62] 云在AI下半场产业投资中的核心地位 - 大模型日均调用量持续攀升，促使云服务需求上升，大厂云市场份额领先，预计图像、视频类大模型调用量将起量，云是反应应用落地情况的核心指标，国内有望复制海外云重估路径 [63][67]