AGENT 加速驱动算力通胀与 Physical AI 产业化深度研究

摘要： 本报告分析 AI 产业由训练驱动转向推理需求扩张的新阶段，探讨 Agent 加速落地如何驱动算力通胀，并系统分析 AI 模型、边缘云基础设施及 Physical AI 的产业化趋势与投资机会。

行业主线：

1. 算力需求结构性重构：Agentic AI 推动需求由训练向推理外溢，导致 CPU 供需失衡、云服务进入结构性涨价周期，算力稀缺性重新定价。
2. AI Infra 边缘化：推理需求下沉驱动云架构向“云-边-端”分布式体系升级，边缘云战略地位提升，CDN 厂商具备天然拓展优势。
3. Physical AI 规模化落地：世界模型赋能自动驾驶（L3 商业化）与具身智能（人形机器人量产），Physical AI 正从技术验证迈入产业化阶段。

关键变化与分歧：

1. CPU 环节预期差：市场低估了 Agent 任务中串行计算对 CPU 的调度需求，CPU 环节存在补涨行情。
2. 国产算力替代加速：DeepSeek V4 等模型深度适配国产硬件，有望成为推理侧国产替代的非线性催化剂。
3. 边缘云商业化节奏：海外厂商已率先落地大额订单，国内厂商产品布局已完成，正等待应用端放量。

受益方向与风险：

1. 受益方向：头部模型平台、算力通胀链（GPU/存储/互联）、国产算力链、边缘云及 Physical AI 相关产业链（如仿真平台、L3 量产车企）。
2. 核心风险：宏观经济波动、技术进步不及预期、中美竞争加剧。