中信证券：
《人工智能行业2025年中期投资策略报告：推理走向舞台中央，自主可控大势所趋，Agent及多模态加速》

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一、核心观点与算力需求趋势

（一）核心投资方向

报告指出 2025 年下半年人工智能行业投资核心聚焦三大方向：一是 AI 算力消耗从训练转向推理，大厂 AI 与业务结合、Agent 及多模态技术渗透带来显著算力增量，需关注海外算力新技术如液冷、PCB、铜连接等领域；二是国内自主可控趋势明确，AI 芯片为核心，国内头部云厂商算力消耗将突破 50 万亿 + token 大关，需重视国产电源、铜连接、液冷等标的；三是 Agent 成为全球科技巨头发力重点，B 端强调业务流理解与群体智能，C 端注重综合能力，各类 Agent 将加速落地。

（二）推理算力需求爆发驱动因素

1. 大厂 AI 与业务融合
   ：互联网大厂纷纷将 AI 融入原有业务，如谷歌搜索推出 AI 模式，全球年搜索量 5 万亿次 +，单次回答平均 2000token，日均消耗 27 万亿 token，远超其 Gemini 模型日均 16 万亿 token 消耗；抖音搜索、微博 AI 智搜等也将搜索功能从普通服务器迁移至 AI 服务器，视频编辑、剪辑等功能亦被 AI 重塑，大幅提升推理算力需求。
2. Agent 与深度思考推理结合
   ：Agent 与深度思考推理结合后，执行任务准确率显著提高，单次任务平均消耗 token 达十万亿量级，远超 AI 搜索单次问答 token 消耗，且能延伸至更多开放式场景。同时，多 Agent 协作的群体智能逐步商用化，复杂多步骤任务可通过 Agent 实现，进一步拉动推理算力需求增长。
3. 多模态技术渗透
   ：多模态生成的图片及视频质量显著提升，AI 营销内容占比大幅提高，超过 50% 的广告主在生成创意内容时使用 AIGC，且 AI 营销内容占比超 10%。一分钟视频生成 token 消耗约 10 万亿 token，多模态模型商业化加速，如快手可灵四五月连续两月付费金额超 1 亿，推动算力需求提升。

二、算力领域投资分析

（一）海外算力链投资

1. 推理占比提升与云厂商机遇
   ：参照台积电 Cowos 扩产节奏，2026 年 ASIC 芯片边际变化明显，英伟达仍保持较高增速。随着推理占比提升，云计算厂商投入产出比逐渐清晰，超卖率有望进一步提高，带动利润率上升。
2. 机柜增量与新技术
   ：2025 年下半年英伟达 NVL72 机柜上量，液冷散热、铜连接、电源为核心变化领域。散热方面，英伟达单卡功耗从 700 瓦提升至 1200 - 1400 瓦，未来或达 2000 瓦 +，大机柜、超节点出现使散热难度增加，目前供应商以台系、美系为主，国内厂商扩产能力优势显著，有望进入全球供应体系；铜连接领域，铜线短距数据传输成熟度高，448G 等新技术路线面世，扩产快的企业将受益于高速连接需求增长；电源领域，5.5KW 电源已量产，2026 下半年 800V HVDC 数据中心电力基础设施及 1MW IT 机架落地后，电源将持续升级，氮化镓等技术机会值得关注。
3. PCB 领域机遇
   ：英伟达、亚马逊、Meta、谷歌等需求景气度高，上游国产化比例提升，部分领域库存下降、价格具备弹性，PCB 市场有望量价齐升。

（二）国内算力链投资

1. 国产芯片替代趋势
   ：受美国 BIS 政策收紧影响，国产芯片占比提升为必然趋势。国产芯片逐步进入量产交付阶段，市场集中度预计显著提高。国内算力消耗增长迅速，如字节跳动每三个月 token 消耗接近翻一倍，5 月底达 16.4 万亿 token，国内大型云厂商日均 token 消耗达 30 万亿时将面临算力紧张，达 60 万亿时或出现算力缺口，国产芯片 2025 年迎来发展大年。
2. 生态建设进展
   ：国内芯片生态分两条路线，一是天数智芯、沐曦、海光等主打 GPGPU 路线，追求与英伟达 CUDA 兼容，降低客户迁移成本；二是华为 Mindspore 为代表的自主生态，需长期投入提升产品出货量与开发者数量。

三、大模型与 AI 应用发展

（一）大模型演进：从推理到智能体

1. 模型性能瓶颈与突破
   ：GPT4 系列基础模型显示预训练受 Scaling Law 限制，仅提升参数规模、扩大数据集对性能提升边际递减，后训练与测试扩展成为重点，DeepSeek - R1 等模型证明推理时代全面开启；Claude4、Gemini 2.5 pro 强大的代码能力标志大模型进入智能体阶段；OpenAI o3 能融合图像内容入思维链，多模态能力显著提升。
2. 代表性模型进展
   ：Claude4 系列（Opus 4、Sonnet 4）在 SWE - bench、Terminal - bench 测试中表现领先，具备工具扩展思考、与 Claude Code 深度集成等功能；OpenAI o3 图像推理与工具调用能力突出，但幻觉率较高；Gemini 2.5 pro 新增 “Deep Think” 模式，推理能力大幅提升，多模态处理、编程能力增强；DeepSeek R1 在推理任务上与 OpenAI o1 性能相当，成本更低，且能通过蒸馏迁移推理能力至小模型。

（二）AI 应用场景拓展

1. 机器人领域
   ：2023 年以来机器人大模型快速发展，Google 推出 RT - Trajectory、AutoRT、Octo 等模型，提升任务泛化与操作能力；DAAG 引入失败经验重用机制，提高稀疏奖励下强化学习效率；Gemini Robotics 聚焦三维建模与低延迟控制，实现视觉、语言与动作深度融合，推动机器人从感知理解走向高频执行。
2. 智能驾驶领域
   ：VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）成为端到端架构重要发展方向，通过融合多模态数据构建 “多模态世界模型”，2025 年成上车元年，元戎启行、理想等车企加速布局低速场景试点。车企推动 “智驾平权”，比亚迪等将高阶智驾下沉至 10 万级车型，带动城市 NOA 渗透率提升，利好国产智驾芯片厂商。
3. 端侧设备领域
   ：2025 年 AI PC/AI 手机或成标配，高通称超 85 款骁龙 X 系列 Windows 11 AIPC 在研或量产，2026 年预计达 100 款，NPU 性能与功耗优势显著；AI 手机市场爆发，2025 年渗透率或超 40%，呈轻量化、多模态趋势。
4. 千行百业赋能
   ：教育领域，AI + 教育软件通过算法分析学情数据，动态定制学习路径，实现教学流程智能化重构；工业领域，AI 大模型渗透至设计、制造与质检全流程，CAD 软件接入 AI 提升建模效率，视觉质检系统结合 8K 相机与视觉大模型实现高速高精检测；军事领域，AI 用于无人作战系统与战场决策支持，美军部署多型自主无人装备，Anduril 推出 Pulsar 系统等，推动军事感知与决策体系智能化、实时化。

四、端侧技术与产品变革

（一）机器人大模型创新

1. RT - Trajectory
   ：沿用 RT - 1 约 3500 万参数主干架构，以事后 2D 轨迹草图训练，推理时通过轨迹图、人体视频或 LLM 生成的推理轨迹评估，平衡运动细节与语义抽象，大幅提升不同任务间泛化能力。
2. AutoRT
   ：结合 VLM（场景理解）与 LLM（任务规划），实现 20 + 机器人并行部署，流程包括探索、任务生成、过滤、执行，提升数据采集效率与数据集多样性，采用遥操作、脚本化策略、RT - 2 等数据采集策略。
3. Octo
   ：开源机器人学习系统，通过分块 Transformer 架构，支持多种传感器输入与动作空间，适配不同机器人，训练数据集涵盖 80 万个数据片段，仅训练轻量化适配器模块，可灵活新增动作头与观测输入。
4. DAAG
   ：扩散增强智能体，结合 LLM（Gemini Pro 1.0）、VLM（CLIP）、扩散模型（Stable Diffusion 1.5、ControlNet），将强化学习失败经验重新利用，仅需 10% 真实数据即可达传统强化学习 100% 数据效果，速度提升 3 - 5 倍。
5. Gemini Robotics
   ：增强具身推理与时空感知能力，Gemini Robotics - ER 实现 3D 检测与多视角对应、轨迹预测与抓取规划；Gemini Robotics 基于 ER 融合机器人动作数据微调，实现端到端低延迟控制（50Hz），采用云端 - 本地协同架构，平衡复杂计算与实时性。

（二）AI PC 与 AI 手机发展

1. AI PC
   ：高通骁龙 X 系列平台推动 AIPC 向全价位段、多品类拓展，华硕、惠普、联想等推出多款 AIPC 产品，骁龙 X Elite NPU 每瓦特性能是英特尔酷睿 Ultra7 处理器的 5.4 倍，原生应用数量达 750 个，用户 93% 使用时长集中在原生应用，AI 功能提升创作、办公效率。
2. AI 手机
   ：2024 年中国 AI 手机出货量同比激增 591%，渗透率从 3% 跃升至 22%，2025 年预计突破 1.18 亿台，占整体市场 40.7%。手机 AI 大模型呈轻量化与多模态趋势，联想、星纪魅族等厂商推出相应产品；交互体验革新，AI 语音助手可理解语义与语境，部分手机具备隔空操作功能；实用新功能不断涌现，如 AI 消除、实时翻译等。

（三）自动驾驶技术演进

1. 端到端架构发展
   ：特斯拉 FSD V12 率先实现完全端到端，由神经网络训练而成，取代大量人工代码，在高速、城市道路场景表现出色。端到端算法分一段式（统一神经网络直接映射输入输出）与两段式（分解为感知与决策模块），各有优势。
2. VLA 模型应用
   ：VLA 融合视觉与语言信息，提升环境理解、场景语义推理、端到端导航能力，本质是构建 “多模态世界模型”，架构分预训练（云端构建融合基座模型）、蒸馏部署（压缩为端侧模型）、行动学习（模仿学习与强化学习赋予行动能力）三阶段，2025 年成上车元年，国内外车企与科技公司积极布局。
3. 智驾平权与芯片需求
   ：比亚迪、吉利等车企推动 “智驾平权”，将高阶智驾下沉至 10 万 - 15 万元车型，15 万以下车型城市 NOA 渗透率预计迅速提升。中高算力芯片需求增长，英伟达 DRIVE 系列芯片占据高端市场，地平线等国产芯片厂商凭借适配性优势，在本土车企中应用扩大，市场份额逐步提升。

五、风险分析

1. 外部环境风险
   ：北美经济衰退预期增强，国际地缘变局冲击全球供应链韧性，企业海外拓展承压。
2. 供应链风险
   ：芯片结构性短缺可能制约产能释放与交付节奏。
3. 市场竞争风险
   ：行业竞争加剧或触发价格战，中低端产品毛利率可能跌破盈亏平衡点。
4. 成本与利润风险
   ：原材料成本高企叠加汇率宽幅波动，持续侵蚀外向型企业利润空间。
5. 技术与落地风险
   ：大模型迭代周期拉长可能影响 AI 产业化进程；汽车智能化渗透率及工业 AI 质检等场景落地进度不及预期，或延缓第二增长曲线兑现；模型算法更新迭代效果不及预期，影响大模型演进与商业化落地。

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