📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告为海外科技行业培训框架，重点分析了AI大模型在商业化、技术迭代（特别是Agentic AI和Physical AI）以及计算体系演进方面的核心趋势，并探讨了算力基础设施的投资机会。
行业主线：
- AI商业化与技术迭代：AI正由内容生成工具向软件开发Agent演进，且通过具身智能（Physical AI）加速向物理世界延伸。
- 计算体系全栈化：竞争重心由单点算力转向计算、网络、存储与软件平台的协同优化，推动全栈AI基础设施的演进。
关键变化与分歧：
- Agent进入超级应用时代：AI Agent正从对话工具演变为任务执行平台，结合如微信等大规模用户生态，有望成为国内商业化重要落地场景。
- 技术能力边界扩展：训练与推理的双重Scaling驱动模型能力提升，Coding能力已在真实场景落地。
受益方向与风险：
- 受益方向：重点推荐算力核心标的，如英伟达（NVDA.O）和台积电（TSM.N），受益于预训练、推理及先进制程需求的持续旺盛。
- 核心风险：AI技术发展或经济回报不及预期，行业竞争风险及政策监管风险。