行业竞争阶段与范式演进 - 大模型竞争已从“Chat”阶段转向“Agent”阶段，重心从榜单分数位移至真实环境的复杂任务执行[2] - 行业预判2026年为商业价值落地元年，技术路径正向可验证强化学习演进[2] - AI的核心价值正从“提供信息”转向“交付生产力”[4] - Agent的瓶颈在于环境反馈，未来训练范式将从人工标注转向可验证强化学习[5] - 高质量数据即将枯竭，未来竞争是“能源转化效率”的竞赛，需通过二阶优化器和线性架构实现更高的Token效率[5] 中美竞争格局与反超概率 - 行业领军者对中国在引领新范式上反超的胜率评估为不超过20%[2][5][6] - 中国在旧范式上的反超胜率很高，但在引领新范式上的胜率较低[5] - 中美在算力投入结构上存在本质差距：美国算力可能比中国大1-2个数量级，且大量投向“下一代研究”，而中国算力更多被交付与产品化占据[11] - 反超机会窗口在于：当Scaling Law遭遇边际效应递减，全球进入“智能效率”竞赛时，中国的节俭式创新可能突围；以及2026年前后可能出现由学术驱动的范式转向[5] 中国AI发展的关键约束与挑战 - 面临三道关键门槛：算力瓶颈、toB市场与国际商业环境、文化与组织的冒险程度[10] - 中国最缺的是对不确定性的容忍度，真正的反超取决于是否敢于将资源投向可能失败但能定义未来的新范式，而非仅在旧赛道刷榜[5][9] - toB市场面临挑战，国内付费文化与企业侧采用速度会影响“把技术变成现金流”的能力[10] - 在toC应用形态上可能做到极致，但toB需要发展自己的“协作与落地体系”来弥合AI与企业流程之间的gap[22][24] 技术路径与架构创新 - 可验证强化学习的难点在于可验证场景正在逐渐耗尽，需扩展到半自动甚至不可验证的任务空间[40] - 线性注意力架构是重要方向，例如kimi Linear架构能在长程任务上比全注意力机制效果更好，且端到端速度有6到10倍优势[116] - 使用二阶优化器可实现约2倍的Token效率提升，相当于用50%的数据达到一样的Test Loss，或用一样的数据获得更低的Loss[110][112] - 未来模型需解决在强化Agent能力的同时避免损害通用能力的问题[62] - 原生多模态、记忆与持续学习、反思与自我认知能力是未来的关键突破方向[68][70][73] 公司实践与进展 - 智谱AI通过构建真实编程环境作为强化学习反馈源，结合SFT数据进行双向优化，提升了模型在真实交互中的稳定性[49] - 智谱AI开发了全异步强化学习训练框架，使不同任务能够并行运行、动态收敛，并已完成开源[51] - Kimi的K2模型是中国第一个Agent模型，可完成两三百步的工具调用，在HLE基准上达到45%的准确率，比OpenAI更高[114] - 通义千问在2025年致力于打造通用智能体，其Qwen3-Max模型在SWE-bench上达到70分，总体能力排在前五[149][152] - 通义千问的多模态模型在语言智力上已能与235B的语言模型持平，解决了多模态模型通常“变笨”的问题[153][160] 市场分化与未来方向 - 市场出现明显分化：toC和toB路径不同，垂直整合与模型应用分层路径也不同[179] - 对于toC，大部分用户不需要用到极强的智能，体验类似搜索引擎加强版；对于toB，智能越高代表生产力越高，价值越大[182][184] - 在toB市场，用户愿意为最强模型支付高溢价，导致强的模型和稍弱的模型分化越来越明显[185][186] - 未来AI将走向数字智能体和具身智能体，操作GUI与API，并可能进入物理世界[171] - 2026年的重点方向包括：继续Scaling已知与未知路径、推进全新模型架构解决超长上下文与高效知识压缩、发展多模态感统能力、以及AI for Science的突破[98][99][100][101]

公司客户基础 - 客户遍及海内外，包括众多世界500强企业、政府部门、国际性专业组织 [1] - 具体客户包括华为、微软、苹果、谷歌、迪士尼、Facebook、沙特文旅局、国际篮联、中国国家体育总局、中央电视广播总台 [1] 人工智能技术平台 - 公司的Agent平台已成功接入微软AzureGPT5、谷歌CloudVertexGemini2.5、DeepSeekR1以及KimiK2等多套主流模型 [1] - 平台支持多模型智能调度，实现AI能力全面设计 [1]

多模态智能体与大模型迭代 - 中国信通院联合蚂蚁集团、百度、华为等40余家单位编制《多模态智能体技术要求》并启动首批评估工作 [2] - 头部大模型自7月以来加速迭代 包括Grok4、KimiK2、GLM4.5、Genie3及GPT5 [2] - 大模型进化呈现开源、低成本、低幻觉及多模态特征 推动AI应用落地与智能体爆发 [2] 算力市场发展前景 - 2025中国算力大会将于8月22-24日在大同举行 主题为"算网筑基 智引未来" [3] - 截至今年3月中国在用算力标准机架达1043万架 智能算力规模达748 EFLOPS [3] - 2025年中国人工智能算力市场规模预计达259亿美元 同比增长36.2% [3] - 大模型行业领军者通过技术迭代强化客户黏性 推动算力需求持续增长 [3] 脑机接口技术进展 - OpenAI拟投资脑机接口公司Merge Labs 该公司探索通过基因疗法改造脑细胞 [4][5] - Neuralink研发脑机植入物 短期目标治疗疾病 长期目标提升人类能力 [4][5] - 全球脑机接口医疗领域潜在市场规模2030-2040年预计达400亿-1450亿美元 [5] - 行业需关注应用场景拓展、信号获取技术突破及通道数提升等核心要素 [5] 鸿蒙生态建设进展 - 鸿蒙5终端突破1000万 鸿蒙原生应用开发数量超3万个 其中TOP5000应用覆盖99%用户使用时长 [6] - 鸿蒙6操作系统发布推动生态持续演进 吸引开发者与厂商形成正向循环 [6] - 鸿蒙系统定位为国家信息技术设施安全的重要保障 计划拓展至全球终端市场 [6]

行业投资评级 - 投资评级：看好丨维持 [6] 核心观点 - 国务院常务会议审核通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，政策层面鼓励人工智能商业化规模化应用，AI赋能千行百业势不可挡 [2][3] - H20解禁及DeepSeek技术平权推动成本降低，多模态加速演进，叠加国家政策支持，国内AI商业化进程再提速 [9] - 海外大模型密集更新迭代（如xAIGrok4、KimiK2、OpenAIChatGPTAgent等），国内大厂（阿里通义千问、阶跃星辰）同步推进模型创新，产业与政策双驱动下AI应用商业化加速 [9] - 海外大厂提升capex投入，国内AI商业化聚焦三大细分赛道： 1) AI交互产品（玩具及工具）货币化潜力突出，推荐上海电影（强IP）、快手及美图（工具型领先） [9] 2) 大厂依托流量、模型、数据优势布局to C AI Agent商业闭环 [9] 3) 海外已验证的商业模式（广告、电商、教育）有望在国内复制 [9] 政策与产业动态 - 国务院常务会议明确支持AI规模化应用，强调政府及国企示范引领，开放场景支持技术落地，优化创新生态（算力、算法、数据供给） [9] - NVIDIA恢复H20在华销售，推出兼容GPU；国内大模型密集发布（如KimiK2总参数达1T，激活参数32B） [9] 技术进展 - 多模态能力显著提升：xAIGrok4支持语音交互与代码生成，KimiK2强化代码与Agent任务能力 [9] - 开源生态加速：阶跃星辰Step3模型全球开源，阿里通义千问推出多款细分模型 [9] 重点推荐领域 - AI玩具及工具：体验升级与受众拓宽驱动商业化，关注玩法创新与IP优势 [9] - To C AI Agent：大厂流量与数据优势构建商业闭环 [9] - 垂直赛道复制：广告、电商、教育领域海外模式本土化 [9]

行情 - 人工智能大模型板块局部走强，汉王科技、直真科技、因赛集团（20CM）涨停，云从科技涨超11%，鼎捷数智、恒锋信息、拓尔思、当虹科技、格灵深瞳、值得买等集体大涨 [1] 事件 - 2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将于2025年7月26日在世博中心举办，国务院总理李强将出席开幕式并致辞 [2] - OpenAI准备在8月推出新版旗舰大模型GPT-5，并推出mini和nano版本，GPT-5将是一套集成了大量技术的系统，包含o3推理能力，旨在打造更强大的系统并最终实现通用人工智能（AGI） [3] 机构解读 - 世界人工智能大会（WAIC）已成为全球AI生态的重要推动力量，本次大会主题为"智能时代同球共济"，强调全球AI合作和技术普惠，有望推动新的产业技术革新和AI应用产业落地 [4] - GPT-5或将是一个完全多模态的大模型，支持语音、图像、视频、代码等多种输入方式，多模态大模型将提升算力需求，驱动推理应用爆发并带动硬件更大规模建设 [4] - 国产模型如豆包Seed1.6、阿里通义千问、KimiK2等呈现百花齐放局面，中国大模型企业的能力并不落后，2025年有望成为世界认知中国人工智能潜力的第一年，未来有望走向全球 [4]

AI硬件端表现 - 年初DeepSeek引爆市场，大模型、AI应用相关个股涨势凶猛，自2月底修整后AI行情逐步重回"C位" [2] - 英伟达市值突破4万亿美元，新易盛等光模块龙头半年报业绩预告亮眼，胜宏科技、新易盛、中际旭创等股票大涨 [2] - H20芯片放开管制，国内龙头AI芯片企业开启上市进程（包括沐曦和摩尔线程），国内算力龙头企业合并，国内AI算力资源迎来巨大发展 [2] 科技行业发展路径 - 科技行业先硬后软，俗称"硬三年、软三年"，硬件方面逐步打破市场担忧后，下半年软件方面有望成为下一轮AI行情焦点 [2] - 世界上最优秀的科技公司大多是软件公司，成熟的软件业务低成本、复制性强，边际利润提升快，软件股在历次行情中弹性高 [2] - 2013-2015年"互联网+"浪潮中，电子与通信设备硬件先行，计算机、传媒等软件端后至，传媒、计算机板块暴涨超560%，通信与电子板块分别大涨360%与271% [3][4] 软件指数表现 - 2023年初第一轮AI行情中，1月到4月初软件指数累计上涨48.7%，位于同类指数前列 [7] - 2023年5月底到6月底AI行情反弹中，软件指数累计上涨23.2%，涨幅超过代表AI硬件龙头的通信指数 [7] - 2025年1月中旬到2月底DeepSeek带动的国产AI大模型和AI应用行情中，软件指数累计上涨高达41.9% [7] AI应用发展前景 - 下半年产业层面新进展或带动AI应用发展提速，软件行业长期投资机遇可长期关注 [8] - 2023年AI训练元年，2024年AI推理元年，2025年迎来AI应用大规模落地元年 [9] - 中国AI核心产业规模2024年达6832亿，同比增长28.7%，显著高于全球平均增速，预计2027年突破1.2万亿元，年复合增长率25%以上 [15] 软件ETF(159852) - 软件ETF(159852)是目前规模最大(44亿)、流动性最好(日均成交额2.2亿)的跟踪中证软件服务指数的ETF产品 [9] - 中证软件服务指数选取头部30只业务涉及软件开发、软件服务的上市公司，AI大模型与应用含量高 [9] - 成分股配置侧重AI应用场景，服务对象主要为偏B端易于商业变现，覆盖金融、办公、安全等领域 [14] 国内AI应用进展 - KimiK2、豆包、DeepSeek持续更新，Kimi K2引市场关注，7月底WAIC将在上海举办 [15] - 中国在大模型应用与商业化上进步神速，快手的可灵AI推出10个月后年经常性收入突破1亿美金 [15] - 企业级AI解决方案占比高达64%，是行业发展主要推手，软件ETF持仓结构与之呼应 [15]

报告核心观点 - 市场本周继续上涨，指数震荡上行，冲高受阻后将进入盘整蓄力阶段，但不改变震荡上行趋势，建议保持高仓位，配置上坚守金融和科技主线 [3][4][15] - 主题方面，重点看好人工智能和机器人，反内卷主题可关注钢铁和有色，金融和地产板块适合低吸配置 [5][7][8] 分组1：指数震荡上行，坚守金融和科技 - 本周指数继续上涨，创业板指数上涨3.17%领涨，上证指数仅上涨0.69%，符合震荡上行预期，预计冲高受阻后进入盘整蓄力阶段，趋势不改 [3][15] - 市场处于震荡上行趋势，建议保持高仓位，蓄力结束后上行启动速度可能较快，下半年主线是金融和科技，坚守主线可避免参与轮动行情 [4][16] 分组2：主题方面，重点看好人工智能和机器人 人工智能 - 未来1 - 2个月人工智能产业边际变化可能较大，OpenAI最新模型在IMO达金牌水平，gpt5可能面世，我国KimiK2成全球最强开源模型，下周巨头财报对产业预期有边际利好，看好其上涨持续性 [5][17] 机器人及其他科技细分 - 机器人是人工智能重要应用领域，看好跟随人工智能板块上涨，自身也有边际利好如宇树科技开启上市辅导，其他科技细分或有轮动上涨机会，关注创新药、军工、稳定币、核聚变、深海经济 [6][18] 反内卷主题 - 月底临近，有政策预期的反内卷主题短期或有上行波动，但整体持续性一般，需从中期思考配置，关注钢铁和有色 [7][19] 金融和地产板块 - 大金融板块是指数上行重要组成部分，短期震荡期适合低吸配置，预期风险评价下行的地产板块也值得关注 [8][20]