行业与公司 * 行业：人工智能（AI）特别是Agentic Coding（智能体编码）、软件行业、算力基础设施（包括存储、CPU、数据中心等）[1] * 公司： * AI Coding/软件：卓易信息、Minimax、智谱[4] * AI基础设施：深信服、优刻得、青云科技、金山云、网宿科技[4] * CPU：Intel、AMD、Rambus、海光信息、中国长城、龙芯中科[4] * 存储：MU（美光）、SNDK（西部数据/闪迪）[4] * 互联：AVGO（博通）[4] 核心观点与论据 * AI Agent发展预测：2025年是Agent元年，2026年将是Agent爆发的年份，体现在Agentic Coding迭代速度大幅加快，以及国内外大厂争夺个人Agent助手超级入口，这将成为下一轮token加速的重要推手[1] * 对算力基础设施的全面影响：AI Agent的爆发不仅会带来算力需求数量级的提升，也会带来存储和CPU新的结构性需求[1] 当前算力通胀的链条正从存储、先进封装、CPU，向云服务和数据中心传导[1] * 软件行业面临重构：Agentic Coding的快速迭代会加速软件行业的重构，软件开发成本面临“杰文斯悖论”，即未来个性化的、由AI生成的软件会爆发，但单体软件的价值会剧烈下降[1] * 软件公司未来路径：未来的软件公司只有两条路，要么足够“轻”成为被AI随时调用的原子化API，要么足够“重”成为承载企业核心数据和合规的底座[2] 因此，具备“行业knowhow+专有数据”的深度垂直SaaS公司、基础设施底座平台公司未来机会会扩大，而简单的、缺乏行业深度的工具型软件将受损[2] * AI Coding市场与进展：AI Coding是发展最快的垂类AI应用，全球Coding市场空间约为2万亿美元[3] 目前AIcoding正在从代码补全向自主执行任务的Agentic Coding进行范式跃迁[3] * 代表性产品与特点：Anthropic基于Claude Opus 4.5大模型升级的Claude Code 2.1和Cowork是代表性产品，其特点包括200K tokens的超长上下文，以及Agentic工作流具备多工具、多Agent的调用能力[3] 这些特点指向了存储需求的增加（从HBM外溢到DRAM、NAND），并提升了CPU在动态批处理、吞吐率优化、Agent调度、工具编排等环节的重要性[3] * 技术迭代速度极快：2025年年中AI Coding仅能自主实现1000行左右代码的简单程序，现在1-2w行代码的中型系统的自动化率可以达到80%-90%[4] 预计未来两年中型系统可实现完全自主生成，五年后大型生产级系统的自主生成将成为可能[4] 其他重要内容 * 市场影响：年初以来AIcoding产品在海外媒体爆火，造成了美股存储/CPU等加速上涨和美股软件股的加速下跌的分裂走势[3] * Cowork产品细节：Cowork需要加知识库来永久性的存储用户资料，这进一步指向了存储需求的增加[3]