人工智能行业专题：大模型发展趋势复盘与展望

摘要： 本报告对全球人工智能大模型的发展趋势进行了深度复盘与前瞻分析。核心观点认为 Scaling Law 将持续，2026 年模型推理侧需求将进入放量拐点，算力和模型厂商将成为最优投资方向。同时，分析了美股科技巨头资本开支的持续增长及其面临的电力瓶颈问题。

行业主线：

1. 技术演进：模型架构正从 Transformer 向能降低推理成本、提升长文本处理能力的 Titans 和 Mamba 架构演进；强化学习（尤其是 RLVR）成为提升模型性能的关键。
2. 资本开支：北美科技巨头 Capex 保持高增长，预计 2026 年增速在 30% 以上，但电力缺口已成为制约数据中心建设的核心矛盾。
3. 应用落地：AI Agent 趋于成熟，AI 编程（如 Cursor）商业化最快，端侧 AI 手机与 AI 眼镜将塑造全新流量入口。

关键变化与分歧：

1. 叙事转移：市场关注点从预训练阶段的“暴力美学”转向推理侧的效率提升与 Agent 的实际交付能力。
2. SaaS 市场重构：通用型、准确度要求低的 SaaS 将被大模型替代，而拥有数据壁垒、工作流复杂的垂类场景（医疗、能源等）风险较低。
3. 竞争格局：中美模型差距在 3-6 个月，算力资源分布不均是主要制约，国内厂商在算法效率优化上具有较强动力。

受益方向与风险：

1. 受益方向：算力基础设施（芯片、云厂商）及具备生态优势的大模型厂商。
2. 核心风险：宏观经济波动、下游 AI 需求不及预期、核心技术突破迟缓、AI 平权竞争导致云业务利润率下降。