人工智能行业2025年中期投资策略报告：推理走向舞台中央，自主可控大势所趋，Agent及多模态加速.pdf

人工智能行业2025年中期投资策略报告：推理走向舞台中央，自主可控大势所趋，Agent及多模态加速。展望2025年下半年，我们认为算力领域投资主要围绕以下 几方面展开：

三大增量助力推理算力需求加速。AI算力消耗开始从训练走 向推理，并且带来显著的算力增量，探究背后增量需求主要来自 三方面：一是各家互联网大厂纷纷加速AI与原有业务结合，如 谷歌搜索在今年5月21日正式迎来 AI 模式，并逐步在美国市 场推出，考虑到谷歌搜索全球范围内年搜索量为5万亿次+；二是Agent和深度思考推理的结合，通过 两者结合，Agent执行任务准确率大幅提高，Agent执行一次任务 平均消耗token达到十万亿的量级，大幅超过AI搜索单次问答 token消耗，并且能延伸到更多开放式场景，同时多Agent协作的 群体智能也已开始逐步商用化；三是多模态，随着多模态生成的图片及视频质量今年均显著提升，今年AI营销内容占比提升十分明显，而一分钟视频的生成token 消耗基本在10万亿token量级，目前多模态模型开始步入快速商业化阶段，多模态的加速渗透带来明显的算力需求提升。

展望2025年下半年及26年，我们认为算力领域投资分为海外景气度投资以及国内自主可控两大类：

海外算力链：1）重视推理占比的提升，云厂商持续受益：参照台积电Cowos扩产节奏，ASIC芯片在 26年 的边际变化最为明显，同时英伟达依然有较高增速。其次随着推理占比的提升，云计算厂商投入产出比逐渐清 晰，并且超卖率有望继续提升，从而带动利润率提升；2）围绕机柜增量变化及新技术投资，25年下半年核心是 英伟达NVL72机柜上量，其中液冷散热、铜连接、电源变化最大：散热方面：散热方面将是AI算力领域未来 几年核心技术升级方向之一，英伟达单卡功耗从700瓦到1200、1400瓦，未来有望迭代至2000瓦+，并且大机 柜、超节点的出现，热源的叠加使得散热难度进一步提升，因此散热成为了接下来持续迭代升级的方向。3）围绕预期差及景气度投资，重视PCB，英伟达、亚马逊、META、 谷歌等相关需求景气度高，并重视上游国产化比例提升，并且部分领域库存开始下降、价格具备一定弹性。

国内算力链：一方面来自于美国BIS政策的持续收紧，中期维度看，国产芯片占比提升是必然趋势。考虑 到国产芯片逐渐进入量产交付阶段，预期市场集中度将看到显著提升。另一方面随着国内算力消耗快速增长（典 型如字节跳动，每三个月token消耗接近翻一倍，5月底为16.4万亿token）。我们认为国内增速斜率更陡峭，国产芯片今年将迎来发展大年。

大模型：逻辑推理快速提升，迈向智能体阶段。GPT4系列基础模型表明，预训练受到Scaling Law限制愈 发明显，仅提升参数规模、扩大数据集对模型性能的提升边际递减。而后训练、测试时扩展方兴未艾，DsspSeek R1 等实践证明推理时代已全面开启；Claude4、Gemini 2.5 pro强大的代码能力则说明大模型行业正走入智能体 阶段；o3能够将图像内容融合入思维链中，能在思考全程任何时刻进行视觉推理，多模态能力显著提升。

AI应用将主要围绕以下几方面：

机器人： 2023年以来，机器人大模型快速演进，Google推出RT-Trajectory、AutoRT、Octo等模型，显著 提升任务泛化与操作能力。DAAG引入失败经验重用机制，提升稀疏奖励下的强化学习效率。Gemini Robotics 聚焦三维建模与低延迟控制，已实现视觉、语言与动作的深度融合，推动机器人从感知理解走向高频执行。

智驾：VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）作为端到端架构的重要发展方向，通过融合视觉、语言等多模态数 据构建 “多模态世界模型”，其架构含预训练、蒸馏部署、行动学习三阶段，2025 年成上车元年，元戎启行、 理想等国内外车企加速布局低速场景试点。车企推动 “智驾平权”，比亚迪等将高阶智驾下沉至 10 万级，带 动城市 NOA 渗透率提升，利好国产智驾芯片厂商，其凭借定制化方案与性价比抢占海外厂商主导的中高算力芯片市场。