AI Agent行业发展趋势 - 2025年AI Agent将迎来规模化落地浪潮 通过智能化任务处理重构标准化作业流程[1] - 2025年AI智能体将变得更加普及且能处理更复杂任务 迎来应用与生态全面开花[3] - 中国企业级Agent应用市场规模2028年保守估计达270+亿美元 呈现多模态能力融合、具身智能渗透、多智能体协作三大特征[3] - 2025年有望成为AI应用落地元年 AI Agent应用场景快速爆发 2027年后加速渗透 2030年前渗透率将比当前提高一个数量级[4] 行业标准化进程 - 建立AI Agent标准化体系已成为产业共识 需围绕任务处理精准度、响应及时性、系统可扩展性等构建框架[1] - 当前市场缺乏一致性定义导致产品质量良莠不齐 标准化可助力用户筛选优质产品并规范市场[3] - 联想集团展示天禧超级个人智能体、乐享超级智能体、城市超级智能体等创新实践 搭载乐享超级智能体的"硅基员工"引发关注[1] 技术应用场景 - AI Agent将在数据分析、企业运营、投研等环节发挥深远影响 实现"人类策略+机器执行"的组织革新[4] - 消费端化身个性化生活管家 如智能理财、健康预警等场景推动服务从被动响应转向主动预判[4] - 联想集团构建跨设备、跨生态超级智能体 天禧个人超级智能体具备多模态感知、认知决策、自主演进三大核心能力[6] 企业战略布局 - 联想集团聚焦AI内嵌智能终端、AI导向基础设施和AI原生方案服务三大业务[6] - 基础设施业务构建万全异构智算平台 包含服务器、存储、数据网络等AI基础设施体系[8] - 方案服务业务推出通用解决方案及垂直行业解决方案 发布业内首个企业超级智能体"联想乐享"[8] 市场影响与投资价值 - 智能体从技术验证迈向规模化落地 带动AI产业链市场爆发 行业龙头将深度受益[6] - OpenAI、Kimi等厂商拓展AI智能体能力边界 商业化落地加速将带来算力需求大幅增长[9] - 联想集团凭借混合式AI战略和韧性增长能力 有望在AI商业化应用推广中获得显著收益[9]

AI Agent代码质量监控行业趋势 - 硅谷加速迈向AI Agent主导软件编程的未来 但AI生成代码的缺陷检测成为新问题 连OpenAI也面临此类挑战 [1] - AI Agent产出的代码量将远超历史总量 人类无法全面检查错误或幻觉 企业级复杂代码库问题更严峻 [2] - 行业已出现多家解决方案提供商 如Anysphere的Cursor推出Bugbot检测编码错误 [5] PlayerZero公司概况 - 完成1500万美元A轮融资 由Foundation Capital的Ashu Garg领投 该投资人曾早期投资Databricks [1] - 此前获500万美元种子轮融资 Green Bay Ventures领投 多位知名天使投资人参与 包括Dropbox CEO Drew Houston等 [1] - 创始团队来自斯坦福DAWN实验室 导师Matei Zaharia为Databricks联合创始人 公司技术源于其博士研究成果 [1] 核心技术方案 - 开发AI Agent监控系统 在代码投入生产前发现并修复问题 训练模型深度理解代码库架构原理 [2][3] - 技术通过研究企业历史错误和解决方案 实现故障自动诊断与修复 并形成持续学习机制 [3] - 方案被比喻为大型代码库的免疫系统 已获Zuora等企业采用 监控核心计费系统代码 [4][6] 市场验证与竞争优势 - 获Vercel CEO Guillermo Rauch认可 演示后被评价为"重大突破" [5] - 差异化在于专注大型代码库场景 虽为AI Agent设计 但已落地编程助手辅助的人类编码场景 [6] - 标杆客户Zuora工程团队全面使用该技术 证实商业化可行性 [6] 融资与投资人背景 - 累计融资2000万美元 包含种子轮和A轮 [1] - 投资人包括Databricks核心技术创始人、多款开发者工具公司CEO 形成战略资源网络 [1][5]

本订阅号中所涉及的证券研究信息由光大证券研究所编写，仅面向光大证券专业投资者客户，用作新媒体形势下研究 信息和研究观点的沟通交流。非光大证券专业投资者客户，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号 难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。光大证券研究所不会因关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相 关人员为光大证券的客户。 报告摘要 2Q25以来美股AI板块持续强势，AI应用重点公司估值修复，相比软件行业享有更高的溢价。2025年4月9日至7 月28日，关税担忧缓解，美股云厂商指引AI算力需求强劲，AI算力重点公司市值涨幅高达102%。我们选取66 家重点AI公司，25M4-25M7，重点AI应用公司与标普北美技术软件公司的估值差重回历史高位，表明由AI驱 动的市场乐观情绪再次活跃。 算力领涨应用分化，体现了怎样的产业趋势？ 1）近期AI算力行情背后有长期产业趋势支撑，彰显全球AI应用的多维度市场需求。①长尾算力需求的潜在空 间远超市场预期；②高性价比的轻量级AI模型逐渐受到市场的青睐；③主权AI算力市场空间广阔。 2）软件行业基本面稳健，趋势上行但边际改善有限。①营收：超预期公司占比处于历史高位 ...

报告行业投资评级 - 增持（维持） [1] 报告的核心观点 - AI Agent 将成中国智能经济重要抓手，有落地必要性与可行性，未来中国 Agent 市场增长动能强劲，B 端潜力巨大 [2] - Agent 是集感知、决策、记忆、执行于一体的应用，实际落地和多 Agent 协同是核心竞争力，赋能生产逻辑源于效率、认知突破与人机协同新生产力模型 [5] - 建议关注各行业龙头标的 [6] 根据相关目录分别进行总结 1. AI Agent：智能体，智能在哪里？ - 感知+决策+记忆+执行于一体的现象级应用产品：Agent 是自治系统，核心特征有自主性、工具调用、记忆机制和目标导向，能主动规划执行路径，标志 AI 范式跃迁；由感知、决策、记忆、执行四大核心模块构成闭环系统 [11][12] - Agent 的分类以及未来发展方向：按能力演进分 L0 - L5，主流大厂 AI Agent 处 L2 阶段；按面向客户类型分 ToC 和 ToB，ToC 追求通用智能上限，ToB 商业模式趋成熟；未来实际落地能力和多 Agent 协同是核心竞争力和主流方向 [16][19][21] 2. 产业需求的核心逻辑：为何 Agent 成为未来必选项？ - 效率革命的底层驱动：Agent 作为第三代数字员工，提供全新赋能场景，企业级 Agent 效率提升显著，源于非结构化数据处理、动态决策优化和跨系统协同壁垒优势 [25][26][29] - 认知突破与复杂任务处理：Agent 核心突破是任务拆解与规划能力，可处理复杂业务，超越传统 RPA [30] - 人机协同与新生产力模型：Agent 推动企业架构向“人类员工 - 数字员工”共生网络进化，人类角色转变为策略监督者 [31] 3. 我国发展 AI Agent 的必要性与可行性 - 必要性：破除制造业的效率天花板与服务业的人力密集困局：中国面临效率瓶颈、服务业人力密集和人力成本加压问题，Agent 可提升效率、减少人工操作、缓解成本压力 [32] - 可行性：顶层设计+实际落地带来可预见的 Agent 发展前景：政策端国家战略引领，将 AI Agent 列为六大技术趋势之一，构建“654”分析框架；企业端从解决实际问题场景出发构建可落地的 Agent，中国团队以实际应用为导向训练智能体，能操作未开放 API 的老旧系统 [33][35][39] - Agent 将成为智能经济的关键抓手：AI Agent 是推动智能经济发展的核心驱动力，能降本、迭代、普惠，未来中国 Agent 市场增长动能强劲，B 端潜力大 [40] 4. 投资建议 - 关注各行业龙头标的，如 AI + 数据的海天瑞声、深桑达 A 等众多标的 [42]

在AI基础设施方面，周志峰表示，首先是AI芯片领域，将有更多"国设"（我国设计）且"国造"（我国全 链条制造）的GPU开启批量交付；与此同时，在3D DRAM堆叠、通算融合发力创新的新一代AI云端芯 片，也将在市场中崭露头角。在算力需求上，预计未来12-24个月，Token消耗量将提高1至2个数量级， 集群推理优化、终端推理优化、软硬协同推理优化等将成为降低Token成本的核心技术。 本次创业与投资论坛活动主题为"创业投资开启AI技术与应用共振周期"，在AI应用方面，启明创投给出 了三大展望。启明创投认为，AI交互范式转移将在未来两年内加速到来，伴随用户对手机屏幕依赖的 减弱与语音等自然交互方式的重要性上升，将推动AI原生超级应用的诞生。也将带来基于AI交互范式 新形态硬件的机会。 同时，垂直场景中的AI应用潜力巨大，越来越多初创公司将凭借行业认知深耕细分领域、快速实现产 品与市场匹配，并以此与"大厂"形成差异化竞争。而在商业模式方面，AI BPO（业务外包）模式将在 7月28日，由启明创投主办的2025世界人工智能大会（WAIC）"启明创投·创业与投资论坛——创业投资 开启AI技术与应用共振周期"在上海举办 ...

上海市人工智能产业发展现状 - 上海市人工智能规上企业数量近400家，产业规模超4500亿元，人工智能人才约占全国1/3 [1] - 建成市级算力、语料等公共服务平台，布局50个行业开放语料库，成品语料总量超过1800TB [1] - 形成一东一西、一软一硬差异化发展格局，打造国家人工智能产业投资基金、上海人工智能母基金等千亿级资本矩阵 [1] 未来人工智能发展战略 - 聚焦高端芯片、基础软件、智能算力等关键领域，支持金融机构与科技企业深化与大院大所的战略合作 [2] - 推动AI在金融市场交易、支付结算服务、智慧银行建设、智能投资管理等全流程、全领域的深度应用 [2] - 加大对人工智能企业信贷支持力度，创新金融产品和服务，拓宽企业融资渠道 [2] AI技术发展趋势 - AI大模型参数量规模扩大性能提升依然有效，后训练部分强化学习明显提升推理性能 [3] - 模态融合越来越丰富，原生多模态较好地解决输入延迟问题 [3] - 2025年大模型在实时数据集成能力上呈现显著提升，有效降低幻觉 [3] - 数据紧缺明显，合成数据较大扩充数据范围 [3] AI应用落地展望 - 2025年是AI应用加速落地之年，AI算力消耗从训练转向推理，带来显著增量 [3] - 本轮AI渗透较互联网时代大幅提速，B端落地进程或超预期 [3] - AI Agent将成为2025年AI发展的重要方向，多智能体集群将提升大模型性能 [4] - 中国互联网企业在多媒体领域具有全球影响力，游戏、电影、短剧、短视频是多模态落地第一阶段 [4] 算力投资机会 - 推理占比提升带动云计算厂商投入产出比改善，超卖率有望继续提升 [5] - 2025年下半年核心是英伟达NVL72机柜上量，液冷散热、铜连接、电源变化最大 [5] - PCB、光模块等供应链具有估值性价比和景气度投资机会 [5] 人形机器人发展前景 - 人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，未来年度市场规模预计达数万亿元 [5] - 目前产业处于起步阶段，需攻关大规模高质量交互数据获取、跨场景知识迁移等核心问题 [6]

AI+医疗健康产业变革 - 2025世界人工智能大会将"AI+医疗健康"列为核心议题，标志行业从技术炫技阶段转向解决真实痛点的深水区 [1] - 行业竞争重心从模型能力比拼转向产业价值兑现，AI价值体现在破解患者买药难、保险理赔复杂等民生痛点 [1] - AI与医疗健康结合呈现三大趋势：垂直场景深度攻坚、智能体集群协同作战、数据驱动模式变革 [1] 医疗支付场景的AI应用挑战 - 医疗支付场景因医学专业性、保险复杂性、合规严苛性，对AI Agent要求更严苛，需同时理解诊疗逻辑、计算分摊规则、识别潜在欺诈 [2] - 平台型公司凭借全链条数据积累、场景洞察与技术整合能力，可构建具备专业性、协同性与合规性的AI Agent [2] - 公司已形成"前端交互—中台决策—后端履约"全链路AI Agent矩阵，包括Xiaofu智能助手、ClaimMaster理赔审核、资源调度智能体等 [2] AI Agent集群协同模式 - 公司通过mind42.ai中枢实现智能体高效协同，如理赔申请自动触发临床数据调用、保险规则匹配及药品供应链联动 [2] - 集群作战模式实现全程无人工介入的精准决策，体现AI Agent在医疗支付场景的不可替代优势 [2] 未来AI企业竞争力维度 - 竞争力取决于能否在"效率提升—成本优化—生态共赢"链条中证明不可替代性 [3] - 技术需扎根场景、服务民生，方能实现"智能同球共济"的产业愿景 [3]

市场回顾 - 7月21 - 25日，类权益市场走强，万得全A较18日涨2.21%，中证转债同期涨2.14%，全年维度万得全A涨11.93%，中证转债涨11.82%[1][8] - 基建叙事经历“大涨 - 缩圈 - 承压”，部分资金转至科技板块，7月23 - 25日科创50、科创100分别累计涨3.73%、3.08%[18][23] - 转债估值拉伸，80元、100元、130元平价对应估值中枢较18日分别环比升1.82、1.65、1.49个百分点[31] 海外动态 - 美日达成贸易协议，美对日进口产品征15%关税，日向美投资5500亿美元；美菲协议税率19%；美欧谈判焦灼，欧盟或对美1170亿美元商品征30%关税[36] - 中美确定7月27 - 30日第三轮经贸会谈，美财长表示延长休战期、扩大讨论范围，总统称“不远的将来”访华[37] 投资策略 - 权益关注科技和低位板块，半导体、AI、机器人等值得关注，消费和科技部分低位行业有望补涨，反内卷&基建板块可博弈反弹[46][50] - 转债估值虽高但有支撑，权益积极预期叠加债市充裕需求，估值兑现是机会，建议保持做多思维，采用哑铃配置[52][62] 市场风险 - 权益市场风格加速轮动、转债市场规则超预期调整、海外通胀难缓解致美联储加速紧缩等[3][119][121]

公司背景与愿景 - MiniMax创业初衷为"Intelligence with Everyone"，致力于让AI普惠大众[1][27] - 公司为国内首批大模型创业公司，创始人闫俊杰为国内首批深度学习研究博士生[3] AI生产力与创意价值 - AI正逐步成为社会核心生产力，公司内部70%代码由AI生成，90%数据分析由AI完成[13] - AI视频模型"海螺"过去6个月全球生成超3亿个视频，Labubu创意视频制作成本从百万级降至数百元/天[10][11] - 创意领域展示AI高效生成能力，如"海宝"IP衍生形象可一键生成徐汇书院×海宝等跨界设计[8] AI技术演进路径 - 模型训练从依赖人工标注转向AI自主完成机械工作，标注员转型为专家指导AI思考过程[15] - 强化学习通过编程IDE/Agent环境/游戏沙盒等可验证奖励环境实现持续进步[15] - 模型参数量增长与芯片进步脱钩，算力更多投入研究探索而非规模扩张[24] 行业竞争格局判断 - AI领域将维持多玩家共存格局，因模型对齐目标差异反映不同公司价值观[19] - 开源模型影响力提升，最佳开源模型性能持续逼近闭源模型[20] - 多Agent系统弱化单一模型优势，智能系统不再由大公司垄断[19][20] 成本与普惠化趋势 - 顶级模型推理成本一年内下降一个数量级，未来1-2年可能再降一个数量级[24] - 单次对话Token消耗从数千增至数百万，但单位Token成本大幅降低[25] - 训练成本不会显著增加，创新使AI研发从"烧钱"转向高效实验设计[24][25]

迈富时公司研究 - 迈富时凭借全链路产品矩阵与高客户粘性占据市场优势 [3] - AI Agent商业化落地有望打开第二增长极 [3] - 智能体一体机精准切入政务场景并提供可观收入增量 [3] - 公司专注于AI Agent战略 [3] - 目标突破50%营收增长边界 [3] 行业趋势 - AI Agent重构营销SaaS范式 [3]