市场表现回顾 - 纳斯达克100指数在2026年2月月度回调2.32%，成交总额约53,456亿美元[10] - 截至2026年2月27日，指数市盈率(PE-TTM)为33.88倍，位于2011年以来77.16%的历史分位数，估值处于相对高位[15] - 技术分析显示指数风险度从1月30日的75.97降至2月27日的42.60，且触发了局部顶右侧信号，预示可能进入调整期[18] 事件驱动因素 - 宏观层面多空交织：1月ISM制造业指数反弹至52.6推迟降息预期，而12月核心PCE同比超预期回升至3.0%确认通胀粘性[21] - 政策层面存在三重博弈：特朗普施压大幅降息与美联储鹰派立场对峙；最高法院驳回关税后，特朗普援引《贸易法》122条款宣布全球加征10%关税[32] - 行业经历“恐慌-质疑-修复”周期：月初AI插件引发软件板块抛售（高盛软件股指数单日回调6%），月末转向“合作”叙事修复情绪[50] 后市展望与风险 - 2026年3月市场聚焦三重主线：宏观数据（ISM、非农、CPI/PCE）校准降息预期；FOMC会议点阵图定调利率路径；产业端博通财报与英伟达GTC大会验证AI景气度[78] - 地缘政治（美伊冲突）构成主要不确定性，可能通过推高油价干扰通胀判断并压制风险偏好[80] - 主要风险包括：行业政策或监管环境突变、宏观经济不及预期、重大预期外地缘或贸易事件[90][91][92]

中国大模型市场格局与调用量变化 - 根据OpenRouter数据，在9号到15号的一周内，中国大模型的调用量达到4.12万亿Token，首次超过美国模型的2.94万亿Token [1] - 调用量前五的模型中，中国占据四席，分别是MiniMax的M2.5、月之暗面的KimiK2.5、智谱GLM-5和DeepSeek V3.2 [1] - 市场出现战略分叉：BAT等公司将模型整合进搜索、电商、办公等现有业务，而Kimi、智谱、MiniMax等新势力则通过大量Agent拓展开发者生态 [1] 调用量激增的驱动因素与用户构成 - 调用量的激增主要源于全球开发者的使用，OpenRouter平台上美国开发者占47.17%，中国开发者仅占6.01% [2] - 驱动因素包括性能提升与成本优势：中国模型在代码编写、搜索等硬核领域表现已可比肩OpenAI和Anthropic的主力产品 [2] - 成本是核心优势：中国模型的调用成本仅为海外巨头的1/10到1/20，例如同样任务，使用Claude需100元，而使用MiniMax可能只需5元 [3] - 具体价格对比：MiniMax M2.5输入0.3美元/百万Token，输出1.1美元；智谱GLM-5输入0.3美元，输出2.55美元；Claude Opus4.6输入5美元，输出25美元 [4] 技术架构与效率优化 - 中国厂商采用混合专家（MoE）架构，根据任务只调用部分专家，实现了工程效率的极致优化 [3] - 阿里云等平台将顶级开源模型打包，推出首月7.9元的订阅，大幅降低了开发者的试错成本 [3] - Kimi K2.5能同时调度100个Agent分身，将复杂任务效率提升3到10倍；智谱GLM-5具备200K超长上下文窗口，适用于长时间任务 [3] Agent场景爆发与Token消耗逻辑转变 - Agent场景的爆发改变了Token消耗逻辑，从Chatbot的线性对话转变为任务执行中的反复推理推演，导致单次任务Token消耗呈指数级上升 [5] - 中信证券测算，智能体执行任务时，整体Token消耗可能提升十倍以上，对应的算力需求需增长百倍以上 [5] - OpenRouter数据显示，超过70%的Token消耗来自互联网大厂、中大型企业及专业程序员的生产环境 [6] - 在100K到1M Token的智能体典型工作流消耗区间，MiniMax M2.5的调用量遥遥领先 [6] 新势力厂商的财务压力与商业模式探索 - 新势力厂商面临严重亏损：智谱三年半亏损62亿元，MiniMax三年零三个季度亏损13.2亿美元（约95亿人民币） [8] - 算力成本占研发开支的70%到80%，形成“越卖越亏”的局面，每赚1元需付出5元多的算力成本 [8] - 行业探索从售卖API转向售卖结果，即Results-as-a-Service（RaaS）的按效果付费模式 [8] - 商业模式转变驱动行为变化：按Token定价促使厂商控制成本，按结果定价则促使厂商追求更高的通过率和转化率 [10] 按效果付费模式的落地场景 - **电商直播**：中科深智提供AI直播全托管服务，企业零成本开播，按GMV分成。案例显示，在同等投流ROI下，AI直播GMV可达头部真人主播的40%到50%，同时人力成本节省70%以上 [12][13] - **金融营销**：蚂蚁数科推出智能托管模式，银行设定目标后全流程由智能体执行，最终按交易规模增长的千分之二到千分之四收费。区域性银行是该模式的主要采纳者，占合作机构的三分之二 [14] - **工业领域**：在设备预测性检修、节能优化等场景尝试按实际节能效果收费，但大额复杂项目因效果难以衡量，仍采用传统模式 [15] 按效果付费模式的挑战与临界点 - 技术成熟度与采购主体变化是模式兴起的两个原因：技术能力提升，且采购方从科技部门转变为直接背负业务KPI的营销、财务等部门 [16] - **核心挑战在于效果归因**：企业业务增长是多因素共同作用的结果，目前缺乏统一标准精确量化AI的贡献度，基本只能一事一议 [18] - 实施按效果付费需重构商业逻辑，包括重新包装SKU、设计定价模型和签订合同 [19] - 该模式对厂商现金流构成巨大考验，需要先垫付算力成本，在效果达成后才能收款 [19] 行业成本结构与规模经济拐点 - 存在“杰文斯悖论”现象：过去三年主流模型的单位Token推理成本下降99%以上，但调用量暴涨导致算力总账单持续扩大 [20] - 海豚投研测算，为回本，云厂商需用算力创造1.2万亿美元收入，最终用户需靠AI创造2.4万亿美元经济价值，相当于美国GDP的7.5% [21] - 算力需求逻辑从训练转向推理，更关注单位Token的成本、能效和场景适配度，降低了竞争门槛 [22] - 主要云客户（如微软、亚马逊、谷歌、Meta）在购买标准GPU的同时，也在推进自研或扶持第三方专用推理芯片，2026年四家资本支出合计近7000亿美元 [23] - 中国新玩家积极布局低成本算力，如首都在线为智谱扩增GPU集群，弘信电子提供绿色算力直供，润泽科技支撑字节跳动的万亿级Token吞吐 [24] - 规模经济的拐点取决于“每花1元算力能收回多少钱”的比例何时超过1，当前算力成本占收入比例过高是主要财务风险 [24][26]

全球AI模型调用量格局剧变 - 2026年2月9日至15日当周，中国AI模型以4.12万亿Token的调用量，首次超越同期美国模型的2.94万亿Token [1] - 次周（2月16日至22日），中国模型调用量进一步冲高至5.16万亿Token，三周内增长127%，同期美国模型调用量则降至2.7万亿Token [1][7] - 全球AI模型API调用量在过去一年内（2025年3月初至2026年2月中旬）经历了超过10倍的增长，从周调用量1.24万亿Token飙升至13.95万亿Token [6] 中国模型集群式崛起与市场主导 - 在2026年2月16日至22日的周榜单中，全球调用量排名前五的模型有四款来自中国，分别为MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2 [10] - 这四款中国模型合计贡献了Top5总调用量的85.7% [10] - 中国模型的崛起并非依赖单一产品，而是厂商集群式发展的结果，在海外开发者主导的平台（美国用户占47.17%，中国用户仅占6.01%）上展现出全球吸引力 [1][3] 领先模型表现与市场格局 - **MiniMax M2.5**：于2026年2月13日发布，上线不足一周便登顶周调用量榜首，在2月9日至15日当周平台总增量3.21万亿Token中，其单一模型贡献了1.44万亿Token [10] - **月之暗面Kimi K2.5**：发布后调用量连续跳涨，其能调度多达100个Agent并行工作，将复杂任务处理效率提升3到10倍，发布后不到一个月的累计收入已超过其2025年全年总收入 [13] - **智谱GLM-5**：发布后用户规模高速增长，上线次周调用量增长至0.8万亿Token [13] - **市场集中度**：2025年下半年，在中国大模型B端市场，阿里千问系列模型的日均Token调用量占比达32.1%，相比上半年（17.7%）几乎翻倍，领先于字节豆包（21.3%）和DeepSeek（18.4%）[14] - **全球总量**：过去一年，DeepSeek全系列模型总Token调用量以14.37万亿位居全球第一，阿里千问以5.59万亿位居第二 [13] 核心竞争优势：极致的成本优势 - **输入成本**：中国头部模型如MiniMax M2.5和智谱GLM-5的输入价格均为0.3美元/百万Token，而美国主流模型Claude Opus 4.6的价格为5美元/百万Token，是前者的约16.7倍 [15] - **输出成本**：MiniMax M2.5的输出价格为1.1美元/百万Token，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token，Claude Opus 4.6则高达25美元/百万Token，分别是前两者的约22.7倍和9.8倍 [16] - 中国模型在多项基准测试（如SWE-Bench Verified、BFCL Multi-Turn）中表现已比肩甚至超越国际顶尖模型，结合巨大成本优势，形成强大竞争力 [15][17] 技术架构创新驱动降本增效 - **混合专家模型架构**：以MoE架构为代表的技术路线是中国模型大幅降低推理成本的核心原因之一，DeepSeek、阿里通义千问等模型均已广泛采用 [18] - MoE架构通过“按需激活”专家网络，相较于传统稠密模型，可降低推理时60%的显存占用，并将推理吞吐量提升高达19倍 [18] - **垂直整合路径**：中国厂商积极探索将上层模型算法、中层云基础设施和底层AI芯片进行一体化协同优化，如阿里的“通义-云-芯”体系，通过极致算力调度进一步降低基础设施成本 [19] 行业趋势：Token从“流量”变为“燃料” - **需求质变**：AI正从“问答工具”进化为深度参与工作流的“生产力工具”，驱动单位用户Token消耗量结构性上升，即“Token通胀” [19][20] - **三大驱动力**：1) 用户需求从浅层问答转向深度“干活”（如重构代码、生成文档）；2) AI Agent技术普及，多步骤调用累加Token消耗；3) 推理强度上升，更长链路的深度思考增加Token消耗 [20] - **商业模式演进**：AI服务从“按量计费”向“燃料+成果”混合模式演进，企业更愿为直接“成果”付费，催生订阅制等新模式，未来定价将向高度定制化、多维度的动态体系发展 [21][22] 市场增长预测与产业生态 - **增长预测**：摩根大通预测，从2025年到2030年，中国Token消耗量的年复合增长率将达到惊人的330%，在5年间实现370倍的增长 [19] - **产业生态**：形成“AI中国团”的宽广技术产业群落，多家头部企业并存的格局有利于竞争创新和人才生态建设，并在中美AI竞争中形成集群优势 [15] - **全球影响**：在硅谷寻求融资的AI初创公司中，其路演核心模型有高达80%使用中国的开源模型 [15]

互联网行业 - 春节成为C端AI全民普及的拐点，AI应用正从Chat向Agent进化 [1][2] - 短期电商业务受同期国补高基数影响，本地生活领域竞争依然激烈 [1][2] - 互联网巨头AI流量入口竞争加剧，多条业务线整合协同与AI赋能或成为业绩及估值的关键驱动因素 [1][2] - 首选AI落地领先、具备全场景生态壁垒的龙头公司，推荐阿里巴巴-W、百度集团-SW，受益标的腾讯控股 [2] - 全球化出海有望由粗放扩张转向精细化盈利，推荐实现规模化突破、具备全球竞争力的拼多多 [2] AI行业（海外） - OpenAI正敲定一轮约1000亿美元的融资，估值或将达到8500亿美元 [3] - OpenAI 2025年营收目标为131亿美元，高于此前100亿美元的目标，预计到2030年总收入将超过2800亿美元 [3] - OpenAI到2030年的累计算力投入指引约为6000亿美元，较此前1.4万亿美元的构想大幅下调，或可缓解市场对资本开支的焦虑 [3] - Google近期发布Gemini 3.1 Pro，其在ARC-AGI-2测试中的得分从前代的31.1%大幅提升至77.1%，表现超越竞品GPT-5.2与Claude Opus 4.6 [3] - Gemini 3.1 Pro延续了100万token的输入窗口与64k token的输出窗口，显著增强了多模态输出与复杂任务的执行效率 [3] AI行业（国产） - 2月20日，智谱与MiniMax股价逆势大涨42.7%和14.5%，体现了市场对其2月发布的新版大模型的认可 [4] - 在OpenRouter大模型排名中，国产大模型包揽前三名 [4] - 在Agent方面，国产AI与开源AI在算力和数据受限的前提下依然跻身全球第一梯队水平，后续tokens调用量带来的想象空间较大 [4] 投资建议摘要 - 互联网行业：关注AI商业化及应用场景拓展；开源模型能力提升下，AI云需求有望持续验证，推理需求增长，国产AI芯片增长迅速；推荐阿里巴巴-W、拼多多、百度集团-SW，受益标的腾讯控股 [5] - 计算机行业：AI需求可预见性提升，软件侧亦孕育机会；重点推荐受益于央国企IT支出的浪潮数字企业；受益标的包括金蝶国际、百融云、北森控股、第四范式及AI大模型标的MiniMax、智谱 [5] - 汽车及自动驾驶行业：国内L3级获准入试点许可，高阶智驾商业化有望迎来拐点；随技术成熟、成本下降与政策驱动，Robotaxi有望加速落地；受益标的包括整车（小鹏汽车-W、小米集团-W、特斯拉）、自动驾驶解决方案（百度集团-SW、小马智行-W、文远知行-W）及零部件（地平线机器人-W、速腾聚创、禾赛-W） [5]

美股市场整体表现 - 当地时间2月20日，美股三大指数集体低开后盘中直线拉升翻红，道指涨0.23%，纳指涨0.93%，标普500指数涨0.54% [1] 大型科技股与中概股表现 - 大型科技股涨多跌少，谷歌因发布最新基础大模型Gemini 3.1 Pro而上涨3.5%，该模型相比去年11月发布的Gemini 3 Pro推理性能直接翻倍 [3] - 纳斯达克中国金龙指数低开高走翻红，现涨0.06% [3] 网络安全行业遭遇抛售 - 网络安全概念股集体大幅下跌，截至当天收盘，SailPoint下跌9.44%，Okta跌9.18%，Cloudflare跌8.05%，Crowdstrike跌7.95%，Zscaler跌5.47% [3] - Global X网络安全ETF下跌近5%，创下自2023年11月以来最低收盘纪录 [3] - 市场分析将此次下跌归因于一则关于AI安全工具的新闻，软件领域存在稳定的抛售，网络安全股因此遭遇“迷你闪崩” [5] 引发市场担忧的AI安全工具 - Anthropic PBC发布了名为Claude Code Security的新AI工具，该工具能够扫描代码库漏洞并建议修复方案 [3] - 该工具不仅扫描已知模式，还能像人类安全研究员一样阅读代码、追踪数据流、理解组件交互，并标记传统扫描器通常忽略的细微逻辑缺陷 [3] - Anthropic PBC表示，其Claude Opus 4.6模型在内部测试期间，已在生产开源代码库中发现了超过500个在数十年专家审查中幸存下来的漏洞 [4] - 该公司使用Claude审查自身代码，并发现它在保护Anthropic系统方面“极其有效” [4] - 新工具目前仅作为针对企业和团队客户的有限研究预览提供，开源维护者享有优先访问权，其针对的是代码审计和漏洞检测，而非实时终端保护、身份管理或零信任网络 [4] 市场对行业格局的潜在担忧 - 市场参与者担忧，AI原生工具发现“潜伏数十年未被察觉的漏洞”的能力，可能削弱现有企业安全套件的长期价值 [5] - 市场担忧AI原生工具正将安全重心从被动监控转向主动自动化修复 [5]

公司动态：OpenAI人才与项目整合 - OpenAI宣布，近期火爆的AI开源项目OpenClaw的创始人Peter Steinberger将加入公司，其目标是驱动下一代个人智能体的开发[1] - OpenAI首席执行官Sam Altman表示，OpenClaw项目将作为开源项目保留在基金会中，公司会继续提供支持[1] - Peter Steinberger声明，加入OpenAI是为了置身于AI研发最前沿并继续开展构建工作，他认为OpenAI是继续推进其愿景并扩大影响力的最佳平台[2] 项目背景：OpenClaw - OpenClaw由奥地利软件开发者Peter Steinberger于去年年底推出，此前曾命名为Clawdbot和Moltbot[4] - 该项目在社交媒体上引发巨大关注并迅速走红，主要归功于当前消费者和企业对“自主化产品”的追捧，这类产品无需人类持续引导即可代表用户自动完成任务、做出决策并采取行动[4] - 用户还可以将OpenClaw连接到WhatsApp等即时通讯应用，通过这些平台直接指挥智能体[4] - Steinberger表示其下一个使命是构建一个连他母亲都能轻松使用的智能体，这需要更深层次的变革、对安全性进行更周全的考量，以及接触到最前沿的模型和研究成果[4] 行业竞争与市场格局 - AI巨头们正不惜重金招揽顶尖人才，今年5月，OpenAI斥资逾60亿美元收购了由iPhone设计师Jony Ive创立的AI硬件初创公司io[5] - Meta和谷歌也在投入数十亿美元竞购AI开发者和研究员[5] - OpenAI最近的估值已达5000亿美元，并正寻求进一步突破[5] - 在生成式AI市场，OpenAI正面临来自谷歌和Anthropic的激烈竞争，后者的AI模型正被大量企业用于接管业务流程[5] - Anthropic旗下的Claude近期凭借Claude Code势头强劲，该公司最近推出了Claude Opus4.6，据称该模型在代码编写、长任务持续处理以及高质量专业内容创作方面表现更佳[6] - 在本周早些时候完成的融资中，Anthropic的估值已达到3800亿美元[6]

核心事件 - 热门开源AI项目OpenClaw创始人Peter Steinberger于2月16日宣布将加入OpenAI [1] - OpenAI首席执行官Sam Altman确认OpenClaw将作为开源项目保留在基金会中，并继续获得OpenAI支持 [1] - Steinberger加入OpenAI的目标是驱动下一代个人智能体的开发 [1] 人才流动与行业竞争 - AI巨头正不惜重金招揽顶尖人才和团队，例如OpenAI在5月斥资逾60亿美元收购了由iPhone设计师Jony Ive创立的AI硬件初创公司io [8] - Meta和谷歌也在投入数十亿美元竞购AI开发者和研究员 [8] - OpenAI近期估值已达5000亿美元，并寻求进一步突破 [8] - OpenAI在生成式AI市场面临来自谷歌和Anthropic的激烈竞争 [8] - Anthropic在近期融资后估值已达到3800亿美元 [8] 项目背景与创始人动机 - OpenClaw由奥地利软件开发者Peter Steinberger于去年年底推出，最初命名为Clawdbot和Moltbot [7] - 该项目因契合当前市场对“自主化产品”的追捧而迅速走红，这类产品无需人类持续引导即可自动完成任务和决策 [7] - Steinberger表示加入OpenAI是为了置身于AI研发最前沿，并认为这是推进其愿景、扩大影响力的最佳平台 [3][4] - Steinberger称其本质是实干家，经历过13年的创业过程，当前目标是改变世界而非打造大公司，与OpenAI合作是实现目标的最快途径 [4] - Steinberger的下一个目标是构建一个连其母亲都能轻松使用的智能体，这需要更深层次的变革、周全的安全考量以及接触最前沿的模型和研究成果 [4][7] 技术发展与市场趋势 - 个人智能体是AI领域的重要发展方向，OpenAI将致力于让所有人都能使用智能体 [4] - Anthropic近期推出了Claude Opus4.6模型，据称在代码编写、长任务持续处理及高质量专业内容创作方面表现更佳 [8] - OpenClaw等项目展示了用户对智能体的强烈需求，用户可将其连接到WhatsApp等即时通讯应用来直接指挥智能体 [7] 项目状态与安全关注 - OpenClaw将转为基金会管理，保持开放和独立 [4] - 此前有用户报告OpenClaw智能体在获得iMessage访问权限后“失控”，疯狂发送了数百条垃圾信息 [7] - 网络安全专家警告该工具存在较高风险，因其能够访问私人数据、具备对外通信能力且会接触到未经审核的外部内容，这被称为AI领域的“致命三要素” [7]

内地龙头互联网企业AI模型迭代 - 字节跳动旗下“Seedance2.0”及快手旗下“可灵3.0”的电影级影片生成效果大幅提升 [1] - 阿里巴巴的“Qwen-Image-2.0”对标“Nano Banana”，其桌面Agent工具“Qoder Work”对标“Claude Cowork” [1] - 全球模型服务平台OpenRouter旗下的“Pony Alpha”能力逼近Anthropic旗下“Claude Opus4.6”，且“Kimi K2.5”登顶OpenRouter [1] 行业投资逻辑与催化剂 - 内地龙头互联网企业AI主线投资逻辑显著强化，助力港股科技板块估值修复 [1] - 待上线的重磅模型包括DeepSeek-V4、阿里Qwen3.5、豆包2.0、Mini Max M2.2等，或将成为下一阶段催化剂 [1] 公司首选股 - 招商证券国际首选股包括阿里巴巴、腾讯控股、快手 [1]

内地龙头互联网企业AI模型迭代进展 - 字节跳动旗下"Seedance 2.0"及快手旗下"可灵3.0"的电影级影片生成效果大幅提升 [1] - 阿里巴巴的"Qwen-Image-2.0"对标"Nano Banana"，其桌面Agent工具"Qoder Work"对标"Claude Cowork" [1] - 全球模型服务平台OpenRouter旗下的"Pony Alpha"能力逼近Anthropic旗下"Claude Opus4.6"，"Kimi K2.5"登顶OpenRouter [1] 行业投资逻辑与催化剂 - 内地龙头互联网企业AI主线投资逻辑显著强化，助力港股科技板块估值修复 [1] - 待上线的重磅模型包括DeepSeek-V4、阿里Qwen 3.5、豆包2.0、Mini Max M2.2等，或将成为下一阶段催化剂 [1] 公司首选股 - 首选股包括阿里巴巴、腾讯控股、快手 [1]

大模型技术进展 - 行业领先的AI模型持续升级，例如Anthropic推出的Claude Opus4.6具备“AI代理团队”功能并能处理百万tokens上下文窗口，在金融分析等专项测试中表现领先 [1] - OpenAI发布了最强编程模型GPT-5.3-Codex，在多项基准测试中表现优异 [1] 北美科技巨头业绩与资本开支 - 北美主要科技公司业绩表现强劲，Alphabet、Meta、亚马逊和微软的营收与利润增长显著 [1] - 上述北美科技巨头均计划在2026年显著提升资本支出 [1] 国内AI市场竞争动态 - 国内主要互联网公司开启春节AI市场竞争，腾讯、阿里、字节和百度纷纷投入资源推广AI应用 [1] 人工智能相关金融产品 - 创业板人工智能ETF国泰（159388）跟踪的是创业板人工智能指数（970070），其单日涨跌幅限制达20% [1] - 该指数聚焦于在创业板上市的人工智能相关企业，成分股涵盖软件开发、信息技术服务、智能硬件等领域的公司，旨在反映创业板中从事AI技术研发与应用的企业整体表现 [1]