科技
正文目录
模型：预训练ScalingLaw有望开启新起点5
大模型技术路线呈现出从预训练到后训练的发展过程5
预训练ScalingLaw有望开启新起点7
算力：训练推理两条主线共同推动算力需求持续上行9
训练端：后训练新Scaling路径不断涌现，新架构在持续探索中9
推理端：Agent落地带来推理需求快速增长11
算力硬件新范式：软件指导设计、系统定义能力14
国产算力加速迭代，算力硬件架构不断创新15
应用：Agent进展提速，看好AI应用进入业绩收获期17
Agent或是AI应用的终极形态，目前雏形初具17
MCP为Agent开启了统一度量衡的时代20
AI原生应用海外商业化更好，AICoding是重要垂类赛道21
海外AI应用：25Q1业绩大部分超预期，全年收入指引积极21
国内AI应用：25Q1利润率先改善，全年收入放量可期23
落地节奏展望：商业模式变革有望成为共识，看好细分领域率先放量26
AI应用展望一：从交付工具到交付结果，重视AI应用商业模式变革26
AI应用展望二：数据复杂度影响落地节奏，看好细分场景率先放量26
AI应用展望三：AI+营销/销售，数据丰富+可量化ROI+标准化流程三大因素驱动AI快速商业化29
AI应用展望四：AI+HR，应用全面开花，从“效率工具”到“战略中枢”的跃迁30
AI应用展望五：AI+医疗，AI正在构建药物研发新范式33
重点公司推荐36
总结与重点公司推荐36
风险提示39
免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。2
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图表目录
图表1：预训练的ScarlingLaw5
图表2：前训练与后训练5
图表3：海外大厂模型迭代进度6
图表4：国内的模型迭代进度6
图表5：混元大语言模型TurboS多个测评集上表现优秀7
图表6：人类大脑ScalingLaw速度快于哺乳动物8
图表7：AI算力需求框架9
图表8：后训练阶段的算法10
图表9：不同阶段的Scaling方式10
图表10：星际之门阿比林项目11