行业投资评级 - 科技行业评级为“增持”（维持）[7] - 计算机行业评级为“增持”（维持）[7] 核心观点 - AI产业正经历从模型、训练到应用的全方位范式革新，行业演进加速 [2] - Scaling Law 2.0时代下，合成数据与Mid Training范式重塑模型演进路径，算力扩张仍是核心增长引擎 [2][3] - AI应用商业化步入规模化阶段，Agent能力与交易闭环融合带动产业落地加速 [2][6] 模型层：算力与数据驱动演进 - 算力扩张是行业核心增长引擎，2010-2024年代表性模型训练算力年均增长4-5倍，头部模型达9倍水平 [3][13] - 合成数据持续扩大训练资源池，典型开源模型训练数据常见于10-15万亿tokens，头部厂商通过新方法持续扩容，例如阿里Qwen系列从18万亿tokens提升至36万亿tokens [3][12] - 预计前沿模型单次完整训练成本或在2027年达到十亿美元量级 [3][13] 训练层：Mid Training范式突破 - Mid Training成为Scaling Law 2.0重要标志，通过将强化学习前移至中间环节，实现算力对数据的自我生成与最优分配 [4][16] - 该范式在多智能体辩论等机制下生成数据量远超人工标注，并通过动态权重分配提升强化学习训练质量与数据利用率 [4][16] - Mid Training的应用有望突破传统Scaling Law下的性能边界，打开模型能力上限 [4][16] 智能体层：架构标准化趋势 - GPT-5以统一架构实现快思与深思的自适应协同，并通过实时路由器按任务复杂度动态分配算力资源 [5][19] - 该“统一系统”范式代表行业向“多模型一体化、动态资源分配”方向演进，DeepSeek V3.1与Grok 4 Fast等产品快速跟进验证此趋势 [5][19] - 该架构有望显著提升智能体在复杂场景中的响应效率与稳定性 [5] 应用层：商业化规模化加速 - 头部厂商战略重心从模型能力转向商业化生态构建，OpenAI推出Agentic Commerce Protocol，使AI Agent具备直接交易能力，实现从“推荐”到“结算”的全链路闭环 [6][22] - 全球AI应用正经历产品化（2023）→商业化试点（2024）→规模化落地（2025）三阶段演进 [6][25] - 海外厂商已进入规模化放量初期，国内厂商受益于DeepSeek-R1等模型突破，应用节奏显著加快，部分AI应用（如深度研究、企业问数）已具备大规模商业化能力 [6][26] - Agent与交易协议的深度结合、ROI体系的持续明晰，正推动AI应用产业价值释放进入加速期 [6]