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阿里云生态链专题研究：自主芯片+底层模型+TO B生态共筑阿里AI云生态领军地位。

1.训练大模型成本巨大，但应用落地不能仅需一个大模型，而是需要场景know-how和生态加持

大模型是AI agent应用的核心，当前大模型落地面临AI竞争加剧，企业转向体系化竞争，单品+生态模式难以为继。AI需结合应用软件， 渗透研发、生产、运营环节，实现业务价值。同时，AI应用需依托稳定健全安全的数字基础设施，而非孤立重建智算体系。行业落地新 一代人工智能时，不仅需要行业大模型，更需端到端解决方案，涵盖上层应用、训练数据、底层算力、智能平台及工程实现。我们认为， 优秀的模型+场景know-how是最优解，因此我们认为大模型企业搭配生态体系是企业端落地的最佳路径。

2.阿里云-通义千问体系在模型能力、硬件能力与生态建设能力上保持领先

通义千问模型在国内保持领先，2023年起通义千问陆续发布200多款全尺寸模型，已实现全模态覆盖；基于通义千问衍生了超过10万 模型，已经成为全球最大模型开源生态，最新发布的QwQ推理模型在Hugging Face上取得了超过R1模型的能力，即将发布的Qwen3 模型有望更胜一筹。同时阿里在自主算力体系上有较强的沉淀，CPU+GPU双自主全面覆盖通用计算+智算需求，CPU上绑定RSICV生态持续迭代，GPU依靠平头哥起步较早能力较强，在需要强调自主可控的行业拥有优势，同时阿里云作为国内最大的公有云厂商， 拥有领先的生态建设能力。

3.Agent市场规模有望超过万亿，通义千问有望成为B端Agent的“链主”

我们认为AI Agent是大模型应用落地的核心方式，未来市场规模有望超过万亿，未来有望深入B端企业的方方面面。Agent本身需要模 型、工具等组件，随着MCP协议的普及，模型使用的工具本身也需要生态体系加持。不同于字节、腾讯在C端流量入口上的强势，阿里 与通义千问本身在B端拥有更充足的资源禀赋，且模型能力、模型生态、自主硬件层面积淀深厚，近期通义千问已经发布包括金融、政 务在内的行业垂直生态体系，我们看好阿里有望成为中国B端Agent落地的“链主”，相应的生态体系公司有望受益。