计算机行业深度报告：解析大模型行业，从发展历程到投资视角

摘要： 本报告对大模型行业进行了系统性深度分析，探讨其从 Transformer 奠基到 Agent 执行能力的五个演进阶段，指出当前产业正处于基础设施高强度扩张、模型能力快速扩散、Agent 初步产品化及企业 ROI 验证的关键期。

行业主线：

1. 能力演进与逻辑迁移：大模型竞争焦点已从“回答问题”转向“完成任务”（Agent 时代），投资逻辑随之从追求模型能力转向追求以更低成本、更高可靠性完成真实任务。
2. 利润池迁移路径：利润池沿产业链从早期的训练 GPU $\rightarrow$ API/订阅 $\rightarrow$ 私有化部署/RAG $\rightarrow$ 推理 GPU/ASIC、HBM、高速网络、电力、液冷及 Agent 平台持续外溢。
3. 竞争格局分化：形成前沿闭源模型（OpenAI、Anthropic 等）、高性价比/开源模型（DeepSeek、Qwen 等）以及平台型公司（Google、阿里、字节等）三条主线竞争。

关键变化与分歧：

1. Agentic Engineering 崛起：模型正从简单的代码生成器升级为可规划、可执行、可审查的软件工程智能体，编程场景成为最清晰的高价值入口。
2. 开源与闭源之争：开源模型能力快速追赶，压缩了通用能力的超额利润，推动模型能力商品化，使得竞争重心转向入口、数据与工作流嵌入。
3. 国产化底座紧迫性：在地缘政治压力下，实现从“算力适配”到“全栈训练自主”的突破成为核心战略点。

受益方向与风险：

1. 受益方向：短期内 GPU/ASIC、HBM、先进封装、光模块、电力及液冷等基础设施受益最为确定；中长期看好具备高频、可量化 ROI 的 AI 应用。
2. 核心风险：技术迭代不及预期、开源冲击导致模型层毛利承压、算力供应链受限及商业化落地进度慢于预期。