纪要涉及的行业或公司 * AI（人工智能）行业，特别是大模型、多模态模型、世界模型（具身智能）及AI应用领域 [1] * 提及的海外公司：谷歌 [11] * 提及的中国公司：阿里巴巴、腾讯、字节跳动 [11] * 提及的行业：短剧、漫剧（文生视频应用）[8]，医疗、司法、企业服务（To B高价值场景）[11]，税务、工业、企业级服务（国内看好的To B方向）[12]，IP、工具、内容分发（文生视频配套产业）[13] * 提及的产业链环节：AI算力、AI芯片、CPU、存储 [13][14] 核心观点和论据 AI模型技术演进路径与确定性提升 * 模型是AI产业的核心驱动力，2026年模型升级的原有范式（预训练）将继续向上，同时模型与场景融合将加速 [1] * 模型演进历程：2018年Transformer架构出现 -> 2022年ChatGPT引爆市场 -> 2023-2024年通过扩大参数量提升智力 -> 2024-2025年后训练（如指令微调、思维链）兴起，使模型更拟人化 -> 2024年后从文本向多模态演进 [2] * 2026年模型将迎来“世界模型”的新变革，对应未来物理AI（如机器人、具身智能）市场 [3] * 模型能力量化：当前文本模型平均分约80分，原生多模态模型综合能力约30-40分，未来多模态能力有望提升至80分 [3] * 模型每一次大规模商业化层级的开启（如文本、多模态、物理世界模型），都会带来10倍甚至更大的市场增量 [4] * 2025年4月AI行情调整主因是预训练数据遇到瓶颈，但后训练新范式（如post training, IL, COT）为AI发展续命 [5] AI商业化落地加速与关键场景 * 2026年AGI（通用人工智能）行业将进入“与环境交互”的年份，更复杂、高价值的场景将被开启，AI将进入“A进程元年” [7] * 过去制约AI的最大核心问题“如何落地和变现”将在2026年得到明晰答案，AI应用将迎来规模化、商业化爆发 [8] * 文本模态：Coding（编程）场景因AI的泛化能力，已进化为可落地的变现应用，开启了市场对AI商业化的信心 [6] * 多模态（文生视频）：2026年文生视频模型将迈入生产力工具阶段，开启多模态变现开端，复刻2025年Coding场景的商业化路径 [8][9][10] * 论据1：文生视频的时长和质量将迎来较大提升，从15秒向30秒甚至40秒迈进 [9] * 论据2：文生视频的编辑可操控性将因多模态模型对物理世界规则理解的加深而大幅提升 [9] * To B高价值场景：2026年海外医疗、司法、企业服务等场景将迎来大规模落地 [11] * 落地快的场景需具备条件：较好的数字化基础、明确的规则、高人力成本 [12] * 国内看好方向：税务、工业、企业级服务 [12] 投资建议与看好的方向 * 应用侧： * AI入口重构：未来2-3年是AI to B/to C入口重构的黄金变革期，看好有模型云及入口先发优势的厂商，如谷歌、阿里巴巴、腾讯、字节跳动 [11] * To B高价值场景：看好医疗、司法、企业服务（海外），以及税务、工业、企业级服务（国内） [11][12] * AI+视频：文生视频将迎来商业化元年，带动从IP、工具到内容分发的配套产业链变革，大幅降低内容供给门槛，引发内容爆发 [13] * 算力侧： * AI算力：应用推理开启后，推理需求可能是训练需求的3倍甚至10倍以上，将带动算力需求大幅增长 [13] * CPU及存储：未来在训练和推理范式上，CPU、AI芯片及存储环节将出现大规模新兴变化，建议积极关注 [14] 其他重要但可能被忽略的内容 * 分析师认为近期AI产业调整主因是：需求侧落地未见明显加速，以及海外宏观波动放大了AI板块的波动 [1] * 分析师所在机构（长江证券）联合长电科技举办了本次AI主题汇报 [14] * 分析师建议投资者不要因短期波动而丧失对AI产业长期进展的信心 [14]