人工智能行业专题（14）：大模型发展趋势复盘与展望.pdf

人工智能行业专题（14）：大模型发展趋势复盘与展望。复盘美股科技巨头过去三年股价走势，AI叙事不断递进。23年OpenAI领先全球开启AI加速度，微软受益于OpenAI独家合作，估值抬升明显。24年市场低估模型进步空间，叙事转向推理侧，认为应用公司最优，Meta坐拥社交垄断生态（潜在Agent入口）和广告场景，股价为除英伟达以外PE唯一抬升的巨头。（24年2月，英伟达业绩会估计数据中心收入约40%来自推理。）同年云厂商由于大幅增加资本开支但供给受限，云收入传导有延迟，三大CSP估值略有所回落。25年模型差距与OpenAI明显收敛，谷歌后来居上，生态优势为市场追逐。26年我们认为Scaling Law将持续，模型厂商打开差异化应用市场，模型推理侧需求或进入放量拐点。模型和算力或为最优投资方向。

25年四家巨头Capex同比增长50%以上，26年我们测算Capex将持续实现30%以上增速。25年北美四家巨头Capex持续上修，从年初3200-3300亿美元上修至年末接近4000亿美元，各家全年Capex投入均处于50%以上同比增长。巨额Capex投入数据中心建设，或面临电力瓶颈。24年北美数据中心容量约25GW，据Grid Strategies估计，至29年的五年时间将新增80GW需求，而考虑到煤电退役、配套变压器建设周期长等原因，电力缺口预计将成为主要矛盾。因此巨头在建设数据中心过程中，算力能耗比或成为关键考量因素。

模型架构继续演化，Scaling law延续，多模态+长文本为Agent爆发提供基础。23年迎来Scaling law红利期，24年多模态、推理模型涌现，25年算法工程与Scaling Law并进。长期来看，实现AGI仍然需要模型架构突破和Scaling做到极限。展望26年：1）架构方面，下一代模型架构目前需要解决两大核心痛点：①训练阶段Transformer的计算量和内存消耗瓶颈日益凸显；②推理时模型的记忆能力有限，且模型参数无法跟随记忆变化。海外目前已经有谷歌的Titans架构、以及Mamba架构，国内则更多从成本效率优化角度出发，包括Qwen3-Next、DeepSeek V3.2都取得了明显提升。2）Scaling方面，预计26年Scaling law仍将延续，包括从预训练到后训练以及推理场景，而强化学习则将成为未来的重点突破方向；3）多模态、长文本能力更加成熟，这为Agent的涌现提供技术基础。目前中美模型差距在3-6个月，算力和算法是追赶的关键。