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正文目录
TOC\o1-3\h\z\u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
图表目录
图表1：预训练的ScarlingLaw 5
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
图表11：台积电新建产能情况 11
图表12：相比最初的LLM，Agent带来约20倍算力需求 12
图表13：Agent与Chatbot消耗Tokens数量对比 12
图表14：影响Agenttoken消耗量的关键指标 13
图表15：Agent算力需求测算 13
图表16：Agent代表应用月活人数 14
图表17：NVLinkFusion架构 15
图表18：昇腾与英伟达芯片设计方案对比 15
图表19：昇腾与英伟达机架方案对比 16
图表20：昇腾单卡性能与英伟达对比 16
图表21：DeepSeek后国内Agent应用加速产业进程追赶 17
图表22：海外大厂对于AGI演进路径的判断 18
图表23：大厂和初创公司成熟的Agent产品及比较 18
图表24：模型成功率与人类完成时间对比 19
图表25：AI可以完成的任务长度19-24年每7个月翻一番 20
图表26：不同工具调用协议和方式的区别 20
图表27：MCP的组成和各部分功能 21
图表28：AnthropicClaude3.7模型下游行业调用占比情况 21
图表29：美股AI应用公司Q1业绩超/低预期情况梳理 22
图表30：海外2B应用AI渗透率情况统计（截至24年底） 22
图表31：国内Agent应用加速进入复杂业务环节 23
图表32：25Q1收入、归母净利同比增速情况 23
图表33：25Q1净利率、毛利率、期间费用率情况 24
图表34：典型AI应用公司AI业务进展 24
图表35：AI应用公司支持MCP情况统计 25
图表36：Agent有望带动软件商业模式向按效果付费转变 26
图表37：以Salesforce为例看Agent商业模式演进 26
图表38：Meta加速推荐系统AI升级 27
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。图表39：2B应用：分场景看业务进展成熟度排序 27
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