行业趋势转变 - AI行业正经历从传统大模型向推理模型和Agent的转变 强调"巧"而非"大" [2][4] - 模型进化方向从死记硬背转向链式思考(CoT) 实现多步验证和精准输出 [5] - 应用范式从聊天机器人升级为能执行任务的Agent 覆盖客户服务 金融分析等场景 [7] 技术路径分化 - 两种发展情景：Chinchilla缩放持续有效则2028年模型达65万亿参数 或预训练停滞转向推理优化 [10][11] - 推理模型代表如OpenAI的o1/o3和DeepSeek R1 已展现更高基准测试成绩及成本优势 [5] - 算力需求结构变化：推理计算占比将超50% 2028年推理算力缺口达2500亿exaFLOPS [13] 产业链影响 - 芯片需求从通用训练芯片转向定制推理芯片 网络设备商持续受益 [9][18] - 开源模型(Llama/DeepSeek)发展迅速 但微调成本仅为大模型训练的小部分 [15][16] - 科技巨头自由现金流可能改善 因推理成本下降减少资本支出压力 [19] 投资逻辑重构 - 缩放定律有效时优先布局芯片/设备供应商 警惕高资本支出科技企业 [1][18] - 预训练停滞则关注科技巨头现金流回升及用户基数大的应用类公司 [1][19] - ChatGPT两月新增1亿用户显示Agent应用爆发潜力 [7]