文章核心观点 - 理想汽车创始人李想对人工智能进步速度的预期，与AI领域核心领袖、Anthropic公司首席执行官Dario Amodei的观点高度相似，两者均认为“强大AI”或“具身智能”可能在1-2年内取得超预期的巨大进展 [1][2][4][10] - 这一预期并非空谈，已直接影响理想汽车公司的战略资源投入方向与实际执行，其重心已完全转向“具身智能”领域，并认为人形机器人是必须立刻启动、否则将错过最后上车机会的赛道 [1][2][5] - Anthropic公司及其CEO Dario Amodei的观点具备极高的参考价值，这主要基于Anthropic近期的商业成就、技术突破（如Claude Code）以及Dario本人在AI治理方面的前瞻性判断 [1][11][21] 李想对AI与机器人发展的预期 - **对AI进步速度的预期**：李想认为当前人形机器人遇到的难题，非常类似于2025年2月7日Manus/Genspark所讲的通用智能体（Agent）所面临的难度，机器人迭代速度可能比软件稍慢，但进展幅度和变化程度将比所有人想象的更快 [1][4] - **对机器人赛道的紧迫性判断**：李想认为“做家政的人形机器人必须立刻启动，再不启动就会错过第一波最后的上车机会”，公司已推动相关团队从水下浮出水面，并开始招聘最好的人才 [5] - **对AI工具的评价与内部推广**：李想明确认为GitHub Copilot是上一个时代的产物，今天已变得毫无意义，转而盛赞并强推公司内部使用Claude Code，尤其是Sonnet 4.5版本之后的Claude Code [15] Dario Amodei的观点与Anthropic的成就 - **对“强大AI”的预期**：Dario Amodei在其署名文章《技术的青春期》中指出，强大的人工智能可能最快在1-2年内到来，尽管也可能显著更久 [1][7] - **“强大AI”的能力锚点**：这种AI将在大多数领域（如生物学、编程、数学、工程、写作）比诺贝尔奖得主更聪明，能够被赋予需数周才能完成的任务并自主执行，其吸收信息和生成动作的速度大约是人类的10-100倍，可被部署数百万个实例协同工作，被概括为“数据中心里的天才国度” [8][9] - **Anthropic的商业成功**：Anthropic整体年化营收从2025年初约10亿美元跃升至2025年8月的50亿美元（八个月内增长5倍），并预计到2025年底将达到90亿美元 [13] - **Claude Code的技术突破与市场反响**： - Claude Code正从AI编程助手演变为开发者保持竞争力所必需的全新基础架构，其采用终端原生、拥有完整文件系统和命令行访问权限的架构，使其能作为真正的智能体（Agent）持久化工作，改变了开发者与AI的根本关系 [12][15][16] - 在2026年1月，Claude Code在VS Code的AI编程助手每日安装量已快速超过OpenAI Codex [20] - Claude的用户群体具有显著行业特征：软件公司占比达23.3%，是仅用ChatGPT公司比例（10.1%）的2.3倍；在金融服务、保险、医疗保健等受监管行业也占据超额比例 [17][19] - **Dario Amodei的前瞻性佐证**：早在2020年，Dario就曾试图说服OpenAI董事会解除Sam Altman的CEO职务，比Ilya Sutskever在2023年的行动早三年，这源于其对AGI发展路线（治理优先 vs 能力优先）的深刻分歧 [21] Claude Code的技术细节与行业影响 - **核心架构优势**：采用命令行界面（CLI）与工程师实际工作方式一致，能直接读写文件、执行bash命令、跨会话维护状态，并能协调跨越数天的多步骤流程，解决了传统编程助手（如Copilot）无状态、上下文有限的难题 [15][16] - **能力边界**：不仅能调用现有工具，还能在没有工具时自己编写工具，甚至直接调用操作系统权限来解决问题，被李想评价为“一个更高的数字文明给其配了完整的工程师团队与数字世界的所有工具” [15][17] - **行业采用案例**：已成为开发者面对最棘手问题时的首选工具，一位Google首席工程师公开承认Claude在一小时内重现了一年的架构工作；即使在微软内部，各大主要工程团队也已广泛采用 [14][15]

公司战略转型 - 公司创始人李想作为拥有70%投票权的控制人 正全力推动公司向硅基生命（即具身智能机器人）领域进行战略转型 其目标并非技术演示 而是直接面向量产 [1] - 该战略转型要求公司的组织形式发生根本性变化 不同于传统的汽车制造或互联网模式 需将各团队整合进行联合设计 共同开发硅基生命的感知、大脑、心脏、神经、软件与硬件本体 [2] - 公司计划对技术和研发团队进行大规模调整 按照最先进的、协作创造硅基生命的方式重新分配工作权限 [2] 产品定位与紧迫性 - 公司规划的硅基司机产品定位远超从A点到B点的移动功能 而是作为生活助理 承担充电、接送孩子、取快递、处理违章等事务 [2] - 公司规划的家政人形机器人则专注于解决做饭、洗衣、收纳等家务 [2] - 创始人李想判断 启动家政人形机器人项目的紧迫性极强 必须立刻启动 否则将错过该领域第一波也是最后的上车机会 [2] - 公司已将部分从事空间机器人和人形机器人的团队从秘密研发状态转为公开 并开始招聘顶尖人才 包括从外部机器人创业公司回流的人员 [2] 核心判断与依据 - 创始人李想的核心判断是 当前机器人领域遇到的难题 与2025年2月7日行业讨论通用智能体（Agent）所面临的难度高度相似 基于此判断 他认为机器人技术迭代速度虽比软件稍慢 但进展幅度和变化程度将远超所有人预期 [3][4] - 该判断的正确与否直接决定了公司资源错配的风险与获得市场先机的可能性 是一个高度复杂且关键的决策 [4] - 行业技术发展存在不确定性 例如2025年三季度有专家认为Agent发展需要10年 但到同年11月 其观点已因技术进步（如Opus 4.5）而发生巨大转变 [4] 公司资源与能力评估 - 公司作为一家总部位于北京的中国企业 已成功开发出MEGA、L9、i6等产品 并拥有727亿元人民币的净资产和989亿元人民币的现金储备 资金实力雄厚 [3] - 在2026年人工智能行业发展前景下 决定公司能否成功制造硅基机器人的主要矛盾被认为是创始人李想本人的学习能力、迭代速度和判断质量 其他均为次要矛盾 [3] - 公司2025年最重要的技术研究和突破中 超过50%是由应届毕业生（校招生）完成的 这被视为一个关键的阶段性成果 [6] 成功的关键要素 - 关键要素一：对机器人技术未来落地程度的判断必须准确 这是战略方向的根本锚点 [4] - 关键要素二：能否筛选出符合公司愿景的应届毕业生并有效地将其组织起来 这被认为是人工智能行业的核心成功要素 对领导者的组织与学习能力要求极高 [5][6] - 创始人认为 只要能有效组织好应届毕业生的智力资源 所谓基于履历的行业专家或当前具体的人事变动都不是主要问题 [6] 商业模式与竞争逻辑 - 只要能够造出市场真正认可的硅基司机与家政机器人 商业模式将自然形成正向循环 其内核是“先收款 再给货” 资金由供应链垫付 扩大再生产除了建厂外无需自有资金 而公司现有资金在中国建厂绰绰有余 [7] - 该领域的竞争核心是供给方在特定领域的智力密度 而非单纯比拼资金多少 资金多在一定程度上的作用有限 [7] - 历史表明 在大厂笼罩下 不断有新小厂诞生 正是因为新小厂在新兴领域往往效率更高 认为大厂因资金更多就更有优势的观点已被多次证伪 [7]

理想汽车研发体系重组 - 公司将研发体系重组为三大团队：基座模型团队、软件本体团队、硬件本体团队 [1] - 郎咸朋成为硬件本体负责人，主要负责机器人研发，向总裁马东辉汇报，不再负责自动驾驶 [1] - 自动驾驶团队并入由勾晓菲负责的软件本体团队，勾晓菲将统筹智能座舱和智能驾驶研发，向马东辉汇报 [1] - 詹锟领导基座模型团队，负责统筹VLA和自研芯片融合，向CTO谢炎汇报 [1] 公司对AI与Agent的远期构想 - 站在2026年1月视角，先进公司的组织方式将整合为共同设计硅基生命的感知、大脑、心脏、神经、软件本体、硬件本体，与过去软硬件分离的方式有根本不同 [2] - 公司认为未来组织都需要Infra团队确保算力和数据稳定性，相当于硅基生命的云端心脏 [2] - 公司认为未来组织都需要基座模型团队作为硅基生命的大脑，进行视频音频多模态和机器人大脑研发 [2] - 公司认为未来组织将以校招本科生为主，进行预训练与后训练 [2] - 公司预测在2025年下半年，将形成软件本体团队和专门“造手”的团队，构建完整工具链和SaaS调用能力，让模型具备数字世界执行力 [2] - 公司构想未来数字世界工具和模型免费，但消耗token需要付费，硅基人类只消耗token [3] - 公司计划按协作造硅基生命的方式调整工作权限，构建包含推理芯片、操作系统、基座模型的完整AI系统 [3] - 公司分别从2022年、2022年、2023年开始研发推理芯片、操作系统、基座模型，认为原生联合设计的迭代速度更快 [3] - 公司旨在构建真正的软件本体，服务用户大规模生产，围绕用户建立完整软件生态，持续研发系统级通用Agent [3] - 公司认为手机上的所有应用都应该能在车上运行，以实现生态的完全丰富 [3] - 硬件本体方面将加深电池、电机、碳化硅、心态、主动式转向、刹车、悬架的自研 [4] 对系统级通用Agent与具身智能的认知 - 公司认为要服务好用户必须做系统级通用Agent，这需要基座模型能力与生态 [5] - 公司认为机器人迭代速度会比软件稍慢，但进展幅度和变化程度将比所有人想象的快 [5] - 公司认为具身智能除了云端大脑，还需要端侧建设，包括本地推理芯片作为硅基生命的本地心脏，以确保断网安全 [5] - 公司认为端侧模型类似人类大脑，容量有限但反应快，必须重新设计感知系统 [5] - 公司以犀牛和人看不到自己鼻子为例，说明感知是被大脑模型训练出来的，必须与大脑联合设计 [5] - 公司认为具身智能的竞争是物种进化竞赛，大脑、感官、肢体的完美平衡联合设计是关键，任何一项弱30-50%就会被淘汰 [5] - 公司认为过去的优势是隐藏的，而未来的主动服务是肉眼可见、无需用户指令的，其核心是高频且无需用户指令 [5] - 公司预测未来五年在数字世界美国或许略优，但在具身智能领域，即使有特斯拉，中国企业也会完胜美国 [5]

云服务厂商提价动态 - 亚马逊云科技(AWS)上调其EC2机器学习容量块价格约15%，其中p5e.48xlarge实例每小时费用由34.61美元涨至39.80美元 [1] - 谷歌云将于2026年5月1日上调多方式数据传输价格，其中北美地区价格翻倍，从0.04美元/GB涨至0.08美元/GB [2] - 欧洲地区数据传输价格从0.05美元/GB涨至0.08美元/GB，亚洲地区从0.06美元/GB涨至0.085美元/GB [2] - AWS和谷歌的提价行动被视为云服务涨价的第一枪，反映下游算力需求旺盛，国产云厂商有望跟进 [1][2] 提价背后的驱动因素 - 近期CPU及存储硬件成本上涨是云服务提价的背后逻辑之一 [1][2] - 以Clawdbot为代表的通用AI Agent能够7*24小时执行复杂任务，对算力提出更高要求，带来算力需求的激增 [1][3] - Agent复杂任务执行的普及进一步推动了算力需求的增加 [1][2] 通用AI Agent的发展与影响 - 开源项目Clawdbot在GitHub上已收获超过6.58万stars，关注度持续攀升 [3] - Clawdbot是一个AGI雏形下的AI Agent，可在本地计算机运行，兼容多系统，并能接入常用聊天工具及GitHub、Google Drive等生产力工具 [3] - 通用Agent通过插件和Skills扩展能力，其顺畅执行复杂任务的能力有望进一步推动算力需求高增 [3] 国内模型厂商的Agent布局 - Kimi于1月27日发布并开源K2.5模型，带来全新视觉理解、代码和Agent集群能力，并将Agent能力扩展到日常办公领域，掌握Word、Excel、PPT、PDF等软件技能 [4] - 阿里旗下的千问App全面接入淘宝、支付宝、飞猪等阿里生态业务，实现AI购物功能，从普通AI助手升级为阿里生态的Agent入口 [4] - 多Agent协同已成为产业趋势，有望成为人类的生产力工具及生活助手 [4] 相关受益标的 - 重点推荐深信服(300454.SZ) [5] - 受益标的包括并行科技(920493.BJ)、青云科技-U(688316.SH)、优刻得-W(688158.SH)、金山云(03896)、云赛智联(600602.SH)、首都在线(300846.SZ)、铜牛信息(300895.SZ)等 [5]

报告行业投资评级 - 行业投资评级：看好（维持）[1] 报告核心观点 - 核心观点：AWS和谷歌拉开“云涨价”序幕，其背后逻辑在于CPU及存储成本上涨以及AI Agent复杂任务执行带来的算力需求激增，这反映了下游算力需求旺盛，建议重视AI基建产业链的投资机会[1][4][7] 根据相关目录分别总结 云服务市场动态 - 亚马逊云科技（AWS）上调其EC2机器学习容量块价格约**15%**，例如p5e.48xlarge实例每小时费用由**34.61美元**涨至**39.80美元**[4] - Google Cloud将于**2026年5月1日**调整数据传输价格，其中北美地区价格翻倍，从**0.04美元/GB**涨至**0.08美元/GB**；欧洲从**0.05美元/GB**涨至**0.08美元/GB**；亚洲从**0.06美元/GB**涨至**0.085美元/GB**[4] - 云涨价的背后逻辑在于近期CPU及存储成本上涨，同时AI Agent的复杂任务执行带来算力需求激增[4] - AWS和谷歌的行动可能引领国产云厂商跟进涨价[4][7] AI Agent发展推动算力需求 - 开源项目Clawdbot在GitHub上收获超**6.58万** stars，它是一个可在本地运行的通用AI Agent，能接入多种聊天工具和生产力工具[5] - 以Clawdbot为代表的通用Agent能够**7*24小时**执行复杂任务，对算力提出更高要求，有望进一步推动算力需求增加[5] - 国内模型厂商竞相布局通用型Agent：Kimi发布并开源K2.5模型，将Agent能力扩展到日常办公领域，掌握Word、Excel、PPT、PDF等软件技能；阿里千问App全面接入阿里生态业务，升级为生态内的Agent入口，可实现点外卖、购物、订机票等功能[6] - 多Agent协同已成为产业趋势，有望成为人类的生产力工具及生活助手[6] 投资建议与关注标的 - 投资建议关注AI基建产业链[1][7] - 重点推荐：深信服[7] - 受益标的包括：并行科技、青云科技、优刻得、金山云、云赛智联、首都在线、铜牛信息等[7]

公司战略升级 - 理想汽车于1月26日召开全员会，宣布公司战略升级方向，将从“创造移动的家”转向具身智能领域，以硅基生命构建为核心，推动研发体系与组织架构全面变革，全力布局人形机器人与系统级通用Agent赛道 [1] - 公司将重构研发团队，划分为基座模型、软件本体、硬件本体三大板块，其中汽车与机器人统一归入硬件本体团队，形成“模型－软件－硬件”协同链路 [1] - 此次调整旨在强化全栈自研能力，硬件端深化电池、电机等核心部件自研，软件端构建通用Agent生态，实现手机应用与车机系统无缝兼容 [1] 技术布局与研发路径 - 公司自2022年起布局推理芯片与操作系统，2023年启动基座模型研发，具备原生协同设计基础 [1] - 针对通用Agent研发，公司聚焦改善生活类场景，以自动驾驶、人形机器人与家政服务为核心，打造统一的系统与交互方式 [2] - 公司将采用科学的后训练模式，保持基座模型每周迭代、Agent本体每日迭代的节奏 [2] - 公司预判，2026年是AI头部公司入局的最后窗口期，人形机器人业务必须加速启动，并将启动专项招聘吸纳核心人才 [2] 行业趋势与竞争策略 - 当前AI行业组织方式已发生根本性变革，各类企业均转向联合设计模式，围绕硅基生命的感知、大脑、心脏等核心模块协同研发 [1] - 行业已验证通用Agent的四条路径：Claude代表的模型能力派、豆包手机代表的系统终端派、阿里千问代表的生活生态派及Manus代表的浏览器工具派 [2] - 纯模型路线已成为主流，2024年坚持知识图谱路线的创业团队多数退场，而Manus等纯模型派企业已成长为“独角兽” [2] - 具身智能竞争的关键在于大脑、感官、肢体的协同设计，任一环节短板都将导致淘汰 [2] 转型影响与市场展望 - 此次战略升级标志着理想汽车正式从汽车制造商向具身智能企业转型 [3] - 公司凭借家庭用户场景积累，在自动驾驶与家政机器人领域具备天然优势 [3] - 业内分析认为，其转型进展将为新能源汽车行业竞争维度升级提供重要参考 [3]

文章核心观点 - 到2026年，AI行业组织方式发生根本性变革，转向跨团队联合设计“硅基生命”的完整系统，涵盖感知、大脑、心脏、神经、软件与硬件本体[1] - 通用智能体（Agent）的发展路径已经跑通，并成为未来核心，其关键在于主动服务与系统级整合，而非简单的工具调用[7][10][12] - 具身智能是下一场关键竞争，需要云端大脑与端侧系统的联合设计，中国企业在此领域具备显著优势[12][14] - 理想汽车的战略重心转向构建完整的AI系统与系统级通用智能体，并计划进军人形机器人领域，以创造“硅基人类”服务用户[4][11][13] AI行业组织与研发范式变革 - 行业组织方式统一为跨功能团队联合设计，共同构建硅基生命的感知、大脑、心脏、神经、软件和硬件[1] - 所有领先公司均设立基础设施团队保障算力与数据，相当于“云端心脏”；设立基座模型团队作为“大脑”，研发多模态与机器人技术[1] - 研发以大量招收校招生（包括本科生）为主，均需进行预训练与后训练[1] - 自2025年下半年起，普遍组建专门的“软件本体”团队和“造手”团队，构建完整工具链与SaaS调用能力，赋予模型数字世界执行力[1] - 提供免费的数字世界工具和完整团队服务，例如Lovart提供从创意到发布的全流程设计团队，Claude Code覆盖从需求分析到部署验证的全流程[1] - 通过微调、上下文工程与记忆技术，将基础模型转化为可配合工具进行大规模生产的“个体”[1] 模型训练的正确与错误路径 - 评估模型能力是必要环节[2] - 基座模型迭代频率需至少每周一次，智能体本体需至少每天一迭代[4] - 两种错误的后训练方式包括：1）采用类似LoRA方式，主模型参数不动，用小模型辅助，这被比喻为制造“章鱼”结构，无法成为“人”[3]；2）根据需求直接调整主模型参数，这会导致主模型性能变差[3] 通用智能体（Agent）的成功实践与核心特征 - 2024年关于大模型落地的争论中，坚信“大模型+提示工程”的B派（以Manus团队为代表）最终成功，而依赖知识图谱和规则算法的A派几乎全军覆没[5][6] - 2025年初即开始布局通用智能体的团队，在2026年成为华人领域80%的主流成功者[6] - Claude Code被视作工程思维的通用智能体，它通过CLI工作，能调用工具、编写新工具甚至直接调用操作系统权限解决问题，相当于配备了一个完整的工程师团队[6][7] - 使用Claude Code三天后能深刻理解AI未来发展方式，预计2026年80-90%的信息类工作可由其完成[7] - Manus从“浏览器+工具”角度定义了通用智能体的做法，其约100人的团队做出了世界领先的通用智能体，并被Claude的Cowork功能模仿[7] - 豆包手机实现了系统级通用智能体，其优势在于：1）能调用并开启手机上几乎所有应用的功能[8]；2）交互方式符合人类直觉[9]；3）操作路径能转化为训练数据，实现自我进化（步骤从7-8步缩减至1-2步）[10] - 2026年1月，千问APP作为生活服务领域的通用智能体表现突出，例如能在几十秒内完成点20杯不同奶茶的复杂任务，而人类需要10-20分钟[10] 通用智能体的发展路径与生态要求 - 四条已跑通的通用智能体路径：模型能力派（如Claude）、系统终端派（如豆包手机）、生活生态派（如阿里）、浏览器工具派（如Manus）[11] - 构建真正的系统级通用智能体需要强大的基座模型能力和丰富的生态，否则会受制于其他平台（如ChatGPT做购物受亚马逊限制，豆包手机受微信/支付宝限制）[11] - 现有车机系统的深度定制功能（如直达指令）本质是“热键”或“API”，割裂了用户体验且无法产生有效训练数据，并非真正的智能交互[10] - Claude Code选择CLI而非IDE界面，是为了与工程师的实际工作逻辑保持一致，促进人机相互理解，这种逻辑尚未在任何车辆（包括特斯拉）上实现[10] 理想汽车的战略转向与具身智能布局 - 理想汽车计划对技术和研发团队进行大调整，按照最先进的“协作造硅基生命”方式工作[4] - 公司正构建包含推理芯片、操作系统、基座模型的完整AI系统，并分别于2022、2022、2023年启动，强调原生联合设计的迭代速度远快于借用外部组件[4] - 目标是构建真正的软件本体，服务用户大规模生产，打造围绕用户的完整软件生态和系统级通用智能体，让手机所有应用都能运行在车机上[4] - 同时深化硬件本体自研，包括电池、电机、碳化硅、主动式转向、刹车、悬架等[4] - 公司战略聚焦于改善生活的ToC领域，具体为“自动驾驶+司机”与“人形机器人+家政”的组合[11] - 认为雇佣司机、保姆、家政的是同一人群，他们期望统一的大脑系统和沟通方式，因此必须立刻启动人形机器人项目，否则将错过最后的上车机会[11] - 计划从水下浮出水面的机器人团队中招聘顶尖人才，并将此前因缺乏机器人业务而流失的员工招回[11] - 当前机器人面临的难题与2025年初通用智能体面临的难度相似，其迭代速度虽比软件稍慢，但进展将远超预期[11] - 公司使命更新为“Be Proactive, Change the World”，品牌定位从“创造移动的家”强化为“给车和家赋予生命”，核心是创造“硅基的人”[12][13] 具身智能的竞争逻辑与技术架构 - 具身智能需要云端大脑与端侧系统联合设计，端侧必须配备本地推理芯片（“本地心脏”）以确保断网安全，并配备反应快速的端侧模型（“大脑”）[12] - 必须重新设计感知系统，因为感知是由大脑模型训练出来的，需与大脑联合设计[12] - 具身智能竞争被比喻为物种进化竞赛，大脑、感官、肢体的性能必须完美平衡，任何一项弱30-50%就会被淘汰[12] - 未来服务的核心是Proactive（主动服务），即高频且无需用户指令的可见服务[12] - 展望未来五年，在数字世界美国可能略优，但在具身智能领域，即使有特斯拉存在，中国企业也将完胜美国[14]

行业投资评级 * 报告对行业给出“超配”评级，预计行业未来6-12个月表现将跑赢大盘10%以上 [42][45] 核心观点 * 报告认为，2026年通用智能体（Agent）将继续成为海内外大模型厂商在应用领域的竞争焦点，通用大模型应用的“主入口”将从聊天机器人（ChatBot）升级为智能体（Agent）[5][23] * 通用智能体的兴起将带来应用生态和算力需求两方面的投资机会 [25] 行业近况与厂商动态 * **行业趋势**：2026年开年以来，包括Anthropic、字节跳动、阿里巴巴在内的国内外大模型厂商陆续发布新一代通用智能体应用，并将桌面端工作台作为主要产品形态，该领域竞争已成为头部厂商的焦点 [3] * **海外厂商**：Anthropic于2026年1月12日发布Claude Cowork预览版，定位为桌面级工作伙伴，其特点是获得用户授权后可直接操作本地文件，并支持多任务并行，在文件权限获取和操作执行上采取了更为激进的路线 [4][8][9][12] * **国内厂商**： * 阿里巴巴千问于1月15日更新，其智能体能力打通淘宝闪购等内部生态，并内测“任务助理”通用智能体功能 [4][13] * 字节跳动于1月20日发布扣子2.0，定位为企业AI生产力平台，可完成写作、出图等办公任务，并上线Coze Skill功能，可将业务逻辑打包为技能 [4][13] * MiniMax于1月20日迭代MiniMax Agent 2.0，发布桌面端应用MiniMax Agent Desktop，定义为“AI原生工作台” [4][13] 投资机会分析 * **应用生态**：通用智能体产品将趋于集中，但在众多垂直领域，将为拥有行业数据、客户和入口积累的中小厂商带来丰富的生态机会 [25] * **算力需求**：通用智能体产品相比传统聊天机器人，在代币（Tokens）消耗上呈现指数级增长，图表显示单智能体任务消耗约为聊天的4倍，多智能体系统可达15倍 [25][26] * 新一代智能体产品对模型记忆及用户数据存储的需求也将提升 [25]

行业投资评级 - 行业评级为“增持” [2] 报告核心观点 - Claude Cowork正式发布，大幅降低普通用户编程使用门槛，通用Agent（智能体）或加速落地 [4][6] - 根据《A CPU-Centric Perspective on Agentic AI》，Agent任务中CPU需承担更多工作负荷，伴随Agent加速落地，CPU需求或加速增长 [4][6] - 报告推荐标的为海光信息，相关标的为龙芯中科、中国长城 [6] 报告内容总结 行业事件与趋势 - 2026年1月12日，Antropic发布Claude Cowork，将AI代码执行能力下放至普通用户，无需编程即可批量处理文件、抓取数据等复杂任务 [6] - Claude Cowork采用与Claude Code相同的智能体架构，其功能包括：根据用户指令分析并制定计划；在虚拟机环境中执行工作，不占用用户本地资源；协调多个工作流并在执行完成后直接交付至用户本地的文件系统 [6] - Claude Cowork可在扩展时间内处理复杂任务，不会因对话超时或上下文限制中断用户指令进程，并取消了命令行工具或虚拟环境配置的技术要求，大幅降低非技术用户的使用门槛 [6] 行业影响与需求分析 - 根据研究报告《A CPU-Centric Perspective on Agentic AI》，针对Agent任务，CPU需要承担更多的负载 [6] - 具体表现为：Agent工具处理过程中在CPU上的耗时可占总延迟的90.6%；Agentic吞吐量的瓶颈可能来自CPU的缓存一致性、核心过载等；大批量处理场景下，CPU动态能耗最高可占总动态能耗的44% [6] - 与AI大模型相比，伴随Agent加速落地，CPU需承担更多的工作负荷，其重要性逐步提高，预计需求将加速增长 [6] 投资建议与催化剂 - 报告推荐标的为海光信息，相关标的为龙芯中科、中国长城 [6] - 行业催化剂包括：长流程通用Agent加速落地；云厂商CPU订单大幅上修 [6] 公司估值与预测 - 报告提供了海光信息的估值数据，收盘价参考2026年1月21日，为288.11元/股 [7] - 海光信息预测每股收益（EPS）为：2025年1.34元，2026年1.99元，2027年2.69元 [7] - 对应预测市盈率（PE）为：2025年215.01倍，2026年144.78倍，2027年107.10倍 [7] - 对海光信息的评级为“增持” [7]

人工智能ETF市场动态 - 截至2026年1月22日，人工智能ETF最新规模突破100亿元，创成立以来新高 [1] - 截至2026年1月21日，人工智能ETF近5个交易日内有4日资金净流入，合计流入资金11.00亿元 [1] - 华富人工智能ETF（515980）跟踪中证人工智能产业指数，其权重配置为40%聚焦AI应用端、60%布局算力基建 [2] - 该跟踪指数是全市场选股中唯一季度调仓的人工智能指数，以高频跟踪产业最新发展趋势 [2] - 场外投资者可选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021）进行投资 [3] 大模型技术进展 - 2026年1月22日，百度正式发布文心大模型5.0正式版，其基于原生全模态建模，拥有2.4万亿参数，支持文本、图像、音频、视频等多种信息理解输出 [1] - 文心5.0以1460分位列LMArena文本榜国内第一、全球第八，超过GPT-5.1-High、Gemini-2.5-Pro等多款国内外主流模型 [1] - 文心5.0正式版已可在百度千帆平台调用，并已接入文心一言官网、百度慧播星及文心助手等其他百度AI产品 [1] - 此前，百度文心助手月活已突破2亿 [1] 行业竞争与产品趋势 - 2026年开年以来，国内外大模型厂商竞争焦点正从ChatBot向具备自主规划与执行能力的通用Agent产品转移 [2] - Anthropic发布桌面级工作伙伴Claude Cowork，阿里千问打通淘宝闪购生态并内测"任务助理"，字节跳动推出企业AI生产力平台"扣子2.0"，MiniMax上线桌面应用Agent Desktop [2] - 头部厂商将通用Agent视为构建AI原生工作入口的战略高地，预计2026年Agent将持续迭代，并带动相关应用生态与算力需求增长 [2] 科技巨头资本开支 - 微软、谷歌、Meta、亚马逊等海外科技巨头预计2026年资本开支总和达5964亿美元，同比增速达47% [1] - 这些资本开支中用于AI基础设施的比例不断提升 [1]