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科技行业AI展望：New Scaling，New Paradigm，New TAM。

全球 AI 展望：New Scaling，New Paradigm，New TAM

展望全球 AI 发展趋势，1）模型端新架构正逐步探索，预训练 Scaling Law 有望呈现新起点；2）算力端训练与推理共同推动算力需求持续上行，有望 开启新 TAM，同时算力硬件设计进入新范式；3）应用端商业模式变革带来 新范式，Agent 在细分领域率先落地带来新 TAM。持续看好 AI 产业投资主 线，看好全球 AI 应用进入业绩收获期。

模型：预训练 Scaling Law 有望开启新起点

回顾近三个季度以来的大模型迭代情况，强化学习（RL）带来的后训练 test-time compute 依然是大模型的主流迭代方向。经典 transformer 架构下 模型参数规模或已达到了瓶颈，人类现有公开数据已接近被使用完。但值得 注意的是科技巨头在预训练阶段仍在继续尝试，以腾讯混元 Turbo S 与 Gemini Diffusion 为代表的大模型开始尝试在架构上进行探索，或是 Scaling Law 提速的可行性方案，我们认为，预训练 Scaling Law 有望开启新起点。

算力：需求长期上行趋势明确，算力硬件设计进入新范式

1）训练端来看，模型层后训练阶段不断有新的 Scaling 路径涌现；新架构 正在积极探索过程中，未来有望重启预训练阶段的算力需求叙事；全球大规 模算力集群有望伴随英伟达 B 系列交付节奏的恢复加速推进。2）推理端来 看，Agent 大量的工具调用、信息交互与多模态推理带来 tokens 消耗量数 量级的提升，长期看好全球算力需求持续上行。3）产业趋势来看，目前大 模型对网络、延迟、计算、功耗等等之间的平衡要求更高，软硬件协同设计 有望成为新的趋势，系统的综合能力越发重要。英伟达发布 NVLink Fusion 强化其在互联领域的壁垒，昇腾 CloudMatrix 384 超节点创新高密度机架方 案，算力硬件设计进入软件指导设计、系统定义能力的新范式。

应用：Agent 进展提速，看好全球 AI 应用进入业绩收获期

产业趋势来看，伴随模型在工具调用等方面的迭代，Agent 任务长度 Scaling 加速，长序列瓶颈正在突破；MCP 等协议统一了工具调用生态，国内外厂 商快速跟进，可商业化的 Agent 产品快速发展。落地节奏来看，受益于国产 大模型的能力追赶，国内 AI 应用加速产品迭代，快速进入商业推广阶段。 目前，美股头部 AI 应用厂商 Q1 业绩大部分持续超预期，存量客户的渗透 率基本接近 10%，国内 AI 应用加速实现从简单环节到复杂环节的产品升级， 25 年有望实现复制推广，我们看好全球 AI 应用在 25 年进入业绩收获期， 打开成长空间。

落地节奏展望：商业模式变革，看好细分场景率先放量

不同于传统软件，Agent 应用从交付工具转变为交付结果，按效果付费由于 ROI 可量化加速了落地节奏，新范式有望成为行业共识。Agent 产品必须要 与垂直行业数据、垂直场景数据深度结合，才能实现真正的商业化落地，数 据复杂度低、幻觉容忍度高的场景有望率先实现规模化商业落地。具体来看： 1）2C 场景（广告、电商、虚拟陪伴等）因幻觉容忍度较高，成为商业化进 展较领先的业务场景；2）AI+营销/销售，具有数据资源的天然优势，业务 目标可量化，共同驱动 AI 快速商业化；3）AI+HR，由于语言与数据密集型 的特征天然适合自动化改造，AI 应用正从“效率工具”到“战略中枢”进行 跃迁。我们看好 AI 应用在数据与流程标准化程度高的细分领域率先放量。