大模型行业研究框架：从参数规模到 Agent 价值

本文探讨了大模型范式的演进及其对 AI 产业投资框架的影响。模型演进分为三个阶段：预训练参数扩张期、强化学习驱动的 Agent 时代以及可编写工程代码的代理器模式。商业模式随之从订阅制转向基于 Token 消耗的模式，大幅推高 Token 需求。算力结构由预训练主导转向后训练与推理主导，催生了 KV Cache 存储需求的爆发，投资机会从计算芯片向存储、推理芯片及云服务扩散。投资框架建议分三步走：首先关注 Token 消耗量与渗透率，其次关注 ARR 增长斜率与商业化验证，最后关注新商业模式与护城河。结构性机会聚焦于 EPS 持续上修的垂直场景标的（如金斯瑞生物科技）、国产算力产业链、高价值闭环数据资产公司及算力租赁等。