大模型迭代演进与商业化路径分析交流纪要

本次交流探讨了大模型的演进路径、商业模式变迁及其对硬件产业链的影响。模型演进分为三个阶段：从预训练参数竞赛转向后训练强化学习，2026年将进入系统编排阶段，实现从单体智能向智能体代理器（Agent）的演进。商业模式预计从“用户数×订阅ARPU”转向“用户数×Token消耗×单价”，最终演进为基于场景工作流数量及业务价值的计价模式。行业渗透将经历AI编程代理、流程性代理、专业领域代理、企业级数字员工及世界模型五个阶段，目前处于第一阶段初期。硬件需求结构随之变化：预训练阶段拉动GPU和光模块，推理阶段提升存储需求，而AI代理的爆发将驱动CPU在复杂编排与任务管理中的超预期增长。投资者应重点观测ARR增长斜率和技术范式迭代。