📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告分析了 AI 产业由训练驱动转向推理需求扩张和生产力场景落地的演进趋势。核心观点认为，Agent 的加速落地将持续推高算力总需求，驱动 CPU、AI 互联、边缘云及国产算力产业链景气度全面上行，同时 Physical AI 正从技术验证稳步迈入产业化阶段。
行业主线：
- 算力需求结构性重构：Agentic AI 驱动需求由训练向推理外溢，导致 CPU 供需失衡、价格中枢上行；AI 互联侧 CPO 与 OCS 落地加速，云服务进入由算力稀缺性驱动的结构性涨价周期。
- AI Infra 边缘化：推理需求向边缘侧下沉，推动云架构向“云-边-端”分布式体系升级，边缘云战略地位提升。
- Physical AI 产业化：世界模型赋能自动驾驶（加速 L3 落地）与具身智能（人形机器人量产），实现“感知-决策-执行”闭环。
关键变化与分歧：
- CPU 预期差：市场此前低估了 AI 场景对 CPU 的需求，但 Agent 带来的任务编排与调度将驱动 CPU 需求结构性扩张。
- 国产算力替代拐点：国产模型（如 DeepSeek V4）与国产硬件的协同优化将加速推理侧的国产替代进程。
受益方向与风险：
- 受益方向：头部模型平台厂商；算力通胀链条（GPU/存储/互联/CPU/云服务）；国产算力芯片及超节点产业链；边缘云及 Physical AI 仿真平台与量产车企。
- 核心风险：宏观经济波动、技术进步不及预期、中美竞争加剧。