📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告系统分析了 AI 全产业链的投资机会，探讨从算力基础设施扩容到 AI 应用变现的演进逻辑，重点覆盖算力端、模型端、AI 应用、EDA 工业软件、算力租赁与调度以及智能驾驶与机器人六大核心板块。
行业主线：
- 算力端：国产算力与国产模型的双向适配加速国产替代进程；AI Agent 的普及驱动算力架构升级，带动 CPU、超节点及 AI 基础软件放量。
- 模型端：国产模型能力快速追赶，商业化验证逻辑从模型评测排名转向真实 Token 调用量与 ARR（年化收入）的兑现。
- 应用端：AI Coding 率先实现规模化变现；具备强私域数据、基础通用工具属性或卡位落地“最后一公里”的咨询实施商将脱颖而出。
- EDA 与算力租赁：EDA 行业兼具技术升级与国产替代弹性，正由点工具向平台化演进；算力租赁与调度受益于资本开支抬升与异构资源调配需求。
关键变化与分歧：
- 成本与需求的正循环：推理成本快速下降打开了 Token 放量空间，而 Agent 应用带来的 Token 消耗呈指数级增长，支撑算力需求高位运行。
- 商业化兑现路径：海外头部厂商已形成大规模收入，国内厂商正处于从项目制向 API 调用、MaaS 平台等可持续收入模式迁移的验证期。
受益方向与风险：
- 受益方向：国产 AI 芯片、AI 服务器、AI 基础软件、垂直领域 AI 应用（财税、工业等）、国产 EDA 工具及全球 AMR 龙头。
- 核心风险：AI 应用落地不及预期、国产算力与模型生态发展不及预期、行业价格战导致盈利下滑、宏观环境波动。