计算机行业市场前景及投资研究报告：AI上下半场切换产业后续投资机会

%%%%从AI上下半场切换看产业后续投资机会研究所计算机研究小组2025-06-05%%1%%%AI本质是生产力革命，模型进步驱动每一轮产业周期01

AI是典型的周期性成长行业，历史上共经历三次“浪潮”起伏：➢

第一次浪潮（20世纪50~70年代）：人工智能起步阶段，首次提出人工智能概念及少数成果，算法理论薄弱及计算机性能缺陷导致无法支持应用推广；➢

第二次浪潮（20世纪80~90年代）：以专家系统和日本第五代计算机为代表，专家系统的出现推动人工智能从理论走向实践医疗、气象、地质等部分实际应用；➢

第三次浪潮（2000年以后）以机器学习、深度学习为代表的算法催生深度学习革命在图像识别、语音识别、自然语言处理等细分领域取得巨大进步，互联网、工业等领域实现规模化落地。人工智能发展三次浪潮人工智能三要素萌芽时期探索时期高速发展时期90年代日本的第五代计算机失败1957心理学家罗森布拉特发明感知机的模型1982Hopfied神经网格模型提出2016AlphaGO战胜人类顶级国棋选手李世石算法1956达特茅斯会议提出人工智能概念20121986深度学习算法在语音、图像识刚上取得重Hinton等提出2006反向传播算法Hinton提出深度学习算法模型大突破AI三要素专家系统广泛应用神经网络初步发展统计机器学习、深度学习、类脑计算信息系统早期专家系统算力数据19501980未来2000资料：《新华三人工智能发展报告白皮书》杨新安等著，36Kr，研究所3%%%%从历史上看，每一轮AI技术周期都分为上下半场02

从历史上看每一轮AI技术创新周期都可以分为上下半场：➢

上半场（探索模型智力水平极致）：AI上半场主要聚焦于模型和方法的创新，通过开发新的算法和模型架构追求模型的智力极限，算力为王；核心指标：巨头认可、模型智力斜率变化；➢

下半场（完善系统能力应用落地为王）：AI下半场转向定义问题，基于现有模型能力通过系统化工程手段推动AI与现实场景融合落地变现，应用为王。核心指标：AI系统构建、产品能力节点；一张图看懂AI创新周期上半场下半场格局技术确认模型快速迭代商业模式突破全面扩散整体分散，不同场景集中度存在分化跨越产品力奇点，部分场景完成0到1商业闭环突破可以复制产品方法论出现，下游各个场景全面爆发应用模型云集中，具备资金、人才等资源大厂占据优势算法与架构不断迭代，模型智力快速提升催生生态系统初步完善，整体服务能力快速提升。技术确认落地，巨头纷纷入局集中，格局基本稳定催化硬件训练端集中，推理端格局较为分散率先铺设，训练硬件基础资源率先兑现训练需求不断攀升，推动相关产业链快速增长推理需求不断增长，云与推理算力产业链快速扩容%%资料：研究所4%%%%%%03

本轮大模型技术周期：大模型大力出奇迹，量变引发质变

Transform框架大力出奇迹的成功是本轮AI大模型革命的起源，其带来的影响主要是两个方面➢

Scalling

Law：1）规模越大能力提升斜率越高；2）参数到一定量级会涌现出新能力产生质变（理解、逻辑）；➢

通往AGI的路径：Transform架构已经在文本（语言类）、图像、视频逐步跑通，有望不断产生新的Scaling

Law范式推动AGI实现。Transform出现涌现效应Scalling

Law不断在其他领域复现推动AGI实现资料：《Emergent

Abilities

of

Large

Language

Models》Wei

etal.，研究所。%%5%%%大模型出现，AI从机械智能向类人智能转化04

从机械式向真正类人转化（智能涌现）：（1）生成式AI带来的全新机会在于AI智能涌现之后出现的理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力，去创造出过去没有过的全新的用户体验、更高的生产效率。（2）从感知智能向认知智能转化：感知智能是机器具备了视觉、听觉、触觉等感知能力，将多元数据结构化，并用人类熟悉的方式去沟通和互动。认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感，结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等，赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力。大模型真正让人感觉仿佛开始“思考”，归纳总结+深思熟虑后得到拟人化结果本轮大模型升级逐步在多种模态中取得明显效果，模型智力+工具水平大幅提升资料：woshipm网站，新商纪公众号，研究所6%%%%05

短期来看智力天花板逐渐显现，模型后续升级更多偏向应用效果提升后续大模型演进情况Math、Code⚫⚫⚫Deepseek-V3Qwen2.5-Max………….多专家稀疏模型（MoE）效率提升逻辑提高⚫⚫⚫Deepseek-R1ChatGPT-o1Qwen—QwQ推理模型（Reasoning）GPT3（稠密模型）耳聪目明&能说会画⚫⚫⚫Deepseek-JenusGPT4oQwen—Omni全模态模型（Omni）VL(OCR

)、Audio、Stable

Diffusion、Sora资料：机器之心，Social

Recruitment公众号，CSDN，研究所%%7%%%%%%AI上半场：追求模型智力极限，算力为王06图：海外五大科技企业季度收入（亿美元）图：海外五大科技企业季度净利润（亿美元）图：海外五大科技企业季度资本开支（亿美元）图：海外五大科技企业季度资本开支占营收比重（%）资料：iFinD，研究所（注：1）选取公司为谷歌、微软、亚马逊、Meta、苹果；2）此处Q1-Q4分别代表1-3月、4-6月、7-9月、10-12月，微软、苹果财报周期与传统公司不同，已对齐，下同。）%%8%%%AI下半场：技术与场景融合，应用为王07

AI本质是生产力革命，核心是对人工的替代，AI落地会分为辅助人工、替代人工、超越人工三个阶段。AI应用落地三个阶段AI大模型助力软件开发生产力大幅提升3KeywordD超u越m人my工Title巴基斯坦Hamind4年德国Alex19年1.规则和流程由AI去制定；2.AI能力超越最专业的人员。编程经验1周后2D替u代m人m

y工Title完成95%MVP2周完成7%MVP10周完成时间1.场景中80%以上的任务可以用AI替代；2.除了少数顶尖专家其余工作均可以由AI完成。GPT-4

211美元Copilot：

20美元Bubble：

134美元：开发：45000美元测试：11000美元托管：20美元1D辅u助m人my工Title成本1.规则和决策由人去制定，AI解决一些固定流程；2.核心流程由人定义。2460美元周薪酬

：资料：海外独角兽公众号，研究所9%%%%08

从AI行情复盘看AI投资上下半场切换

复盘2023年以来至今核心公司的涨跌幅与大模型相关的重大事件可以发现，多轮行情由模型侧不同的边际大变化驱动。具体而言，2023年GPT迎来产品发布大年，2023年3月至7月行业普涨，光模块如新易盛、中际旭创、天孚通信等表现亮眼，走出独立行情；2024年3月kimi实现长文本突破，办公软件如福昕、金山办公迎来阶段性上涨；2025年Agent智能体加速落地，金蝶、鼎捷等涨幅明显。图：2023年以来AI板块核心股收盘价涨跌幅复盘2023.03.14GPT4发布2024.09.13o1-preview发布2024.12.26DeepSeek

v3发布900%800%700%600%500%400%300%200%100%0%-100%-200%新易盛中际旭创天孚通信金山办公科大讯飞金桥信息福昕软件万兴科技金蝶国际鼎捷数智虹软科技资料：Wind，研究所%%10%%%%%%AI应用投资短期—把握不同场景奇点爆发09➢

不确定性何解：与传统用用相比，AI应用的核心问题是要面对不确定性，产品是概率分布的，因此产品的迭代流程也需要发生变化。➢

商业化奇点较晚：与过去的技术革命相比，AI的商业化奇点的到来较此前互联网等技术革命更晚，因为AI应用是替代关系，需要至少做到人类智慧的水平才具备商业化价值。AI应用的核心问题是要面对不确定性AI应用的商业化奇点显著晚于传统应用AI应用/产品的关注重点可能是准确性、可靠性、响应速度、用户体验的愉悦度，以及不断更新优化——Perplexity

AIAI传统应用AI应用互联网等技术革命互联网等技术革命不确定性100%确定性确定性收敛过的确定的部分可以回归传统方法去迭代优化不确定的部分则需要继续不受约束地探索传统方法正常迭代可能的AI应用迭代路径传统AI应用AICopilotAIAgent◆◆举例：图像人脸识别、搜索推荐等角色：AI能力通常是作为独立组件◆举例：Word、WPS、编程IDE等

◆

举例：未来更成熟的AI形态软件中的Copilot◆角色：能够感知环境、进行复杂决或API服务，执行特定的单一的AI

◆

角色：理解用户意图和上下文，提策并执行动作技术成熟度任务供个性化辅助理解用户意图和上下

◆

效果：拥有更强大的自主性和能力文，提供个性化辅助◆效果：增强特定环节的智能化水平◆效果：提供实时的、上下文相关的帮助，可覆盖多个环节工作链路蚂蚁猫猩猩脑残人资料：海外独角兽公众号，研究所%%11%%%AI应用投资短期—把握不同场景奇点爆发10分类所属场景AI+企业服务AI+证券代码PLTR.OBABA.N公司名称Palantir公司业务数据集成、分析与应用电商平台等市值（亿美金）31432023年涨跌幅167%2024年涨跌幅340%2025年初至今涨跌幅ToB76%36%ToB/ToC阿里巴巴2742-12%9%ToCToCAI+社交AI+教育RDDT.NDUOL.OTEM.ORedditDuolingoTempusAIShopifyGitLabELASTICMeta美国社交新闻网站，类似知乎全球最大的语言学习APP205233-381%43%-9%-32%58%84%9%-17%-16%14%35%-1%219%-ToBAI+医疗基于全世界最大的临床与分子诊疗数据库赋能精准医疗电商独立站运营服务商107ToCToBToBAI+电商SHOP.OGTLB.OESTC.NMETA.OSNOW.NZM.39%119%194%39%6%0%代码托管平台DevSecOps企业搜索技术提供商-10%-12%65%-22%13%-43%90%713%-49%36%30%18%69%19%27%44%-31%25%-7%AI+搜索AI+ToB/ToCToB全球最大的社交媒体平台16767698AI大数据AI+企业服务AI大数据AI+医疗SnowflakeZoom云原生数据库厂商ToB远程会议软件服务245ToBMDB.OMongoDBDoximityApplovinUIPATHGoogle开源文档型数据库158108%-16%278%95%58%48%65%52%5%-17%0%ToCDOCS.NAPP.O医疗专业人士数字平台101ToBAI+广告移动广告技术、应用变现和游戏开发与发行RPA解决方案商13497023%3%ToBAI+企业服务AI+PATH.NGOOGL.OAAPL.ODDOG.OINTA.OCFLT.OCRM.NToB/ToCToC全球领先的搜索引擎2016630360410-12%-19%-17%-13%-16%-21%-6%AI+终端苹果手机、移动终端提供商龙头云应用程序的可观察性和安全性平台，大模型可检测性能可视化对金融、法律特定行业提供CRM等云软件云计算软件开发商，实时数据流平台厂商CRM软件服务提供商ToB可视化监测AI+金融法律AI大数据AI+企业服务AI+电商DatadogIntappToB45ToBConfluentSalesforce亚马逊80ToB2528218394698%81%60%54%65%42%50%77%157%61%175%20%57%29%82%ToB/ToCToBAMZN.OFRSH.OMNDY.OWDAY.OGDDY.NSAP.N全球最大的电子商务平台AI+办公FreshworksMonDayWORKDAYGoDaddySAPCRMSaaS服务提供商-4%ToBAI+企业服务AI+企业服务AI+网站来自以色列的项目管理平台，管理者看到每个员工工作进度人力资源管理解决方案15631%-3%ToB670ToB提供域名注册、网站托管和在线营销服务全球领先的ERP软件提供商25986%59%-25%20%1%-8%ToBAI+企业服务AI+多媒体AI+企业服务AI+税务376417583424%-7%ToB/ToCToBADBE.OAI.NAdobe全球领先的数字媒体和在线营销软件提供商AI和物联网解决方案提供商为消费者和中小型企业提供财务管理软件AI数据工程公司C3.AI-25%22%12%-50%10%2%ToB/ToCToBINTU.OINOD.OSOUN.OMSFT.OORCL.NNOW.N财捷213314AI数据工程InnodataSoundHound

AI微软386%836%12%58%50%ToBAI+语音AI+领先的语音人工智能公司40ToB/ToCToB全球最大的电脑软件操作系统提供商关系型数据库全球龙头3441047432094AI大数据AI+企业服务OracleToBServiceNow工作流管理软件龙头-5%资料：iFinD，研究所（注：数据更新至2025/6/4）12%%%%11

AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革

AIAgent用工程化思想拔高均值，以往产品所积累下来的SOP、PDCA、OKR可以与AI

Agent适配，并且通过AI赋能带来升级，提供对个人和企业更高的价值SOP（Standard

OperatingProcedure）用于指导员工如何执行特定的任务获操作的指导文件PDCA广泛应用于质量管理和持续改进的进程中OKR（Objective

andKey

Results）是一种设定和跟踪目标及其执行结果的管理工具和方法%%资料：萃智坊公众号，质量视界公众号，中国航天科工三院306所公众号，研究所13%%%%%%AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革12

Agent与Workflow并不矛盾，使用时往往两者融合可以成为智能体系统✓

Agent是一个能自主感知环境并采取行动实现目标的计算实体。而基于大语言模型（LLM）的

AIAgent则是能够使用传感器感知周围环境，利用

LLM进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等，做出决策并使用执行器做出响应的人工实体✓

工作流：是指通过预定义的代码路径对LLM和工具进行编排的系统。✓

智能体：是指LLM动态指挥其自身的流程和工具使用的系统，并保持对任务完成方式的控制权。✓

理想状态下大家会希望有一个智能体动态指挥所有任务，但实际操作中产品的定义是建议尽可能选择简单的解决方案，只有在必要时才增加复杂性。当产品足够完善，或者大家发现50%以上的任务都可以用一个智能体系统完成时，就是该场景智能体的质变时刻人类与AI协同的三种模式Copilot和Agent的最大差异，Agent进入/定义工作流智能体的核心构成模块：增强型LLM；但基础是、Memory

Tools%%资料：CSDN，研究所14%%%AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革13Agent渐行渐进，应用场景迎来重构

Manus

的工作流程呈现清晰的分层协作架构：用户发起需求后，模型首先进行任务拆解与规划，生成结构化待办清单；调度器随即分配子任务至专用Agent群，驱动虚拟机中的浏览器/Python环境执行数据抓取、API调用等操作；执行结果实时回传并由Claude

二次介入，整合多源数据生成最终报告。该架构通过高低阶模型协同与工具链（调用6-8个工具）深度绑定构建出从需求输入到成果交付的完整自动化链路。

Manus是中国AI

Agent领域的现象级产品，其阶段性突破的核心在于工具链整合能力的规模化跃升，它可以完成从文件处理、数据分析、代码编写到内容创作等多种任务，比如帮助用户生成旅行计划、分析、筛选简历或开发简单的网页游戏，但技术护城河也相对薄弱。工作原理资料：LlamaIndex网站，研究所15%%%%AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革14大模型能力持续提升，长文本、深度思考能力不断突破，配套协议不断完善，AI

Agent智变元年已至。2022年ChatGPT发布以来，模型的长文本能力、逻辑、数理、多模态能力不断提升。2024年9月OpenAI发布O1模型开始具备深度思考能力，通过不断试错，模型能够优化其决策策略，从而在复杂推理任务中表现出色。技术不再是限制AI应用落地的最大瓶颈。截止到2025年2月，中国AI原生APP月度活跃用户已经达到2.4亿，环比增长88.9%，同时，用户粘性也持续增长。AI原生App用户规模一路走高，综合类AI原生APP已经形成了基本的用户认可度，垂类AI原生APP如雨后春笋逐步全面开花，并且中国AI应用在全球榜单中全面崛起。图：核心玩家模型进展情况资料：CSDN，中国信息通信研究院，研究所%%16%%%%%%AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革15大模型能力持续提升，AIAgent应用智变元年已至基于大模型基座诞生出的AI原生应用和被赋能的应用对于智算算力的需求日益提升。当前时点，B端和C端软件处于利用大模型作为赋能的重构期。在垂直领域内利用特定数据、针对具体场景优化模型以及提供工程化解决方案，是实现生成式人工智能实际应用的基础，同时也是构建企业竞争优势的核心。这些建立在数据、算力、场景的基础之上，伴随应用模式探索路径的逐步清晰，赋能范围将逐步扩大，对于智算算力的需求将日益提升。图：中国人工智能应用场景发展资料：IDC，《中国人工智能计算力发展评估报告》，研究所%%17%%%AI应用投资中期—把握AgentAI原生应用范式变革16大厂推动MCP生态，Agent执行能力大幅提升图：MCP图形原理图：MCP

Market

Map资料：a16z网站，norahsakal网站，研究所18%%%%17

云是现阶段AI下半场产业投资的核心大模型日均调用量持续攀升，促使云服务需求上升。自2024下半年开始，随着云厂商大模型能力的快速提升，以及配合模型调用降价策略，MaaS平台大模型调用量开始快速增长。调用量从2024年6月的月度日均963亿Tokens，发展到12月份，整体市场调用量日均达到9522亿Tokens。在DeepSeek的浪潮之下，2025年以来，大模型日均调用量继续高速增长。根据大模型调用量带来的公有云市场份额来看，大厂云遥遥领先，其中火山引擎占据46.4%的市场份额，其次为百度智能云、阿里云。其他腾讯云、云以及第三方云厂商占据份额较少，但伴随整体应用逐渐起量，有望充分受益。从大模型模态的角度，当前调用量仍然以大语言模型、文本类的能力为主，自2024年第四季度，语音类模型调用量也开始增长。预计到2025年，图像、视频类大模型的调用量也将开始起量。图：2024年中国公有云大模型服务调用量分布（Tokens），2024图：中国大模型服务市场日均调用量（单位：亿Tokens），2024H2资料