杨晓峰 华福证券 AI 互联网传媒首席: 然后到了这个到了这个 Cloud Code 这一块，就是等他们把这个最新的 Cloud Code 这 个模型推出来之后，相当于说是大家突然发现，如果用 Cloud Code 来写代码或者写程序 的话。首先他对于整个环境里面那些东西，他的理解是非常完整的。然后就是他写出来代 码，可能你只需要花一些时间去 review 它就可以了，就是你只需要去稍微去判断一下， 说他这个写的对不对，或者说是怎么样就可以了。当然，就是你不需要说自己花很多的这 个精力再去到这个写代码上面去，就这样一个是一个超，就是一个节点，应该说一个节点 就是 AI 它这个能替代你的这部分，就是能替代写代码这个工作的这个超过了，就是你需 要去为它真正所花费的精力、花费的时间，就是确实是变成了一个节省精力的这样一个过 程。 那么这个是他的一个它的一个特征，然后它的主要能力，就是它可以当然它可，首先是最 简单的，它可以跟你对话对吧，然后它可以操作你的这个，操作你选定的这个范围内的这 个文件夹里面的文件。它可以创建或者是修改这些文件。然后，它还可以通过这个 MCP 的方式，就是去控制，比如说像你的这个浏览器，或者 ...

行业与公司 * **行业**：半导体行业、人工智能（AI）行业 [1] * **公司**：台积电、Google、Anthropic、OpenAI、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、美图、Roblox、Reddit、Figma、Adobe、帕拉蒂亚、第四范式 [1][2][4][12][13][15][16][21] 核心观点与论据 半导体行业趋势 * **台积电大幅上调资本支出**：对未来几年资本支出（CAPEX）增长预期达到30%至40%，为近年来最大上调，指引显示资本支出将达到500多亿美元，表明对未来两三年需求有较高信心，消除了短期内资本开支见顶的预期 [1][4] * **行业处于大扩产周期**：存储器价格上涨以及台积电扩产预期推动了半导体设备板块表现良好 [5] * **存储需求侧重点迁移**：存储需求正从训练侧向推理侧迁移，应用侧需要大量存储来调用上下文信息，这不仅体现在DRAM和HBM需求上，也反映在英伟达Roving架构中专门设计用于提高SSD与芯片共享速度的新接口，随着Agent市场发展，SSD需求将同步增长 [1][7][8] AI模型与技术进步 * **多模态模型实现质变**：以Google的NanoBanana为代表的多模态模型在2025年实现质变，从生成工具转变为真正生产力工具，大幅增加下游场景潜在可能性，例如编程中的浏览器自动化、GUI Agent读屏能力以及视频生成中的动作模仿 [1][6] * **多模态视觉模型提升环境理解**：使AI系统从“瞎子”变成能够“看见”外部世界，极大地拓展了下游应用可能性，特别是在机器人领域增强对外部环境理解能力，在医疗场景提升病例及影像读取能力，并增强了Agent执行连续任务的能力 [6][9] * **强化学习在垂直领域应用优势**：通过后训练和强化学习，将人类解决问题的思维方式嵌入模型，改变其参数，使其能像人类一样思考，这种方法对垂直场景的数据要求非常高，需要大量专家级数据标注，已成为发布智能代理（Agent）的一种普遍方式 [1][10][11] * **编程领域取得显著进步**：通过强化学习和后训练，编程Agent在2025年取得显著进步，实现了循环编程、自我调试和纠错等功能，并进入商业化普及阶段 [11] * **基础模型梯队格局**：全球最高水平的第一梯队是Anthropic、OpenAI和Gemini，第二梯队包括Grok、Gemini GML智谱产品以及kimi等 [6] 市场动态与竞争格局 * **中美AI应用市场表现分化**：中国市场的AI应用股票和美国以软件为代表的应用股票走势完全不同，美国市场中除了Google之外的大多数互联网公司和软件公司在8月份之后表现相对疲软，而上游公司则不断修正预期 [3] * **国内外市场关注点差异**：国内市场更关注C端发展，阿里、字节和腾讯主导前端流量竞争；海外市场则更关注To B业务发展 [1][12] * **国内AI生态特点**：国内市场具有生态闭环特点，模型与生态融合阻力较小，已基本完成底层联通，现在更多是如何将模型融入产品设计的问题 [12] * **国内巨头竞争策略差异**： * 字节通过豆包手机采用操作系统加APP模式，将所有AI功能集中于操作系统 [13] * 阿里的通义千问基于超级APP形式存在，后台接入自有生态（如飞猪、闪购），实现高颗粒度解析，每个小程序页面都能无缝跳转并嵌入回答内容中 [13] * 腾讯将小程序变成Agent，将所有AI功能下放给应用场景和小程序，实现链路连接 [13] * **国外主要AI公司现状**：OpenAI和Anthropic已成为百亿级别的公司，OpenAI在面向C端市场发力较少，Anthropic引起市场震动较大，目前美股平台公司中只有Google拥有自主模型 [15] * **美股软件板块下跌原因**：与OPS 4.5的发布有关，当Chatbot向Agent形态迁移时，Anthropic积累的全自动化工作流方式产生了更大影响，其Cloud Code和Cloud Coworker等新产品通过循环编程实现AI自行改正bug，大幅降低了软件开发成本并提高效率，从而引发市场震动 [17] 产品与投资 * **Anthropic产品创新**：Cloud Code和Cloud Coworker等产品通过循环编程实现AI自行改正bug，仅需人工进行产品设计，大幅降低了软件开发成本，并且能够模拟人眼进行界面交互，解决了后台无法执行工作的难题 [2][17][18] * **Google产品影响**：Google发布的自动生成节点编辑工具直接与Figma竞争，并对传统工作流工具如N8N产生重大影响，其推出的下游工具类产品主要面向C端或非专业用户 [16] * **阿里巴巴通义千问影响**：发布后将所有流量打包到同一个入口，整合自有流量，提高了产品解析能力，与竞品差别缩小，统一了流量入口并促进二线产品对头部业务的冲击，预计迭代速度会很快，对股价波动稳定性有积极影响 [14] * **投资标的建议**： * **平台类公司**：如Google、腾讯、阿里和快手，由于自有流量生态及自研模型能力，是较为明确的投资标的 [21] * **终端场景公司**：如美图、Roblox、Reddit等，受AI冲击较小，可通过Agent强化自身产品 [21] * **To B应用公司**：如Figma、Adobe等需要通过业绩证明自己不会被淘汰，而像帕拉蒂亚、第四范式这种专注垂直模型开发的公司相对受影响较小 [21] * **关注重点**：今年应重点关注各行业Agent的发展速度及落地效果 [21] 其他重要内容 行业挑战与观察点 * **存储器价格短期快速上涨**：因资源因素短期内快速上涨 [1][5] * **电力设备可能成为长期制约**：电力设备供给与产能问题可能成为长期制约因素 [1][5] * **下游厂商接受度是关键**：下游厂商对于存储涨价接受程度将在三四月份新品发布时成为关键观察点 [1][5] * **Agent层面进展**：去年（2025年）基础模型迭代没有显著跳跃式升级，但Agent层面通过强化学习取得重要进展，强化学习将知识库沉淀到模型中，使其具备类似肌肉记忆般规划工作流的能力，这一发展偏向垂直行业 [19][20] * **Anthropic潜力被低估**：Anthropic公司在Agent生态中的潜力被低估，其积累的模型和应用方式可能带来更大的颠覆性影响 [16]