长城证券:模型能力持续跃迁有望带动AI应用生态繁荣 云计算产业步入二次加速期

智通财经
Oct 13

智通财经APP获悉,长城证券发布研报称,随着模型能力提升以及AI使用成本的快速下行,该行认为云计算以及AI应用产业景气度正处于上行趋势。云计算:杰文斯悖论将带动云需求总量步入爆发增长阶段,云计算有望维持量价齐升趋势;AI应用:企业级AI应用以及C端Agent智能体正处于加速落地阶段,其中企业AI预算释放已经从试点论证逐步步入规模化落地阶段。

长城证券主要观点如下:

国产开源模型能力快速追赶海外闭源模型,有望加速AI在企业端落地

自六月以来,国内多家头部模型厂商密集发布了新一代大模型,呈现出参数规模更大、智能体(Agent)能力更强、开源生态更完善以及多模态应用更深入的趋势。随着国内模型厂商加速模型迭代,国产开源模型能力快速提升,与海外头部闭源模型(如Anthropic、OpenAI等)差距持续收窄。相对于闭源模型,开源模型(1)具备更高的性价比;(2)可以更深层次的对模型进行优化,推动模型行为实现自主可控;(3)开源模型可以在公有云、私有云、本地、边缘及混合部署,客户具备多种选择。该行认为随着开源模型能力追赶以及维持较高性价比,顶尖模型token价格中枢有望持续下移,进而推动高质量基础模型从可用走向易用,从而加快企业级AI部署以及商业化落地,带动需求端从前沿模型实验室扩展到工业、生命科学、金融、公共部门等多个垂直领域。

云计算:北美及国内AI云计算行业步入量价齐升阶段

北美/国内CSP以及NeoCloud公司26Q2业绩均已发布,26Q2 Azure/AWS/Google/Coreweave/Nebius/阿里巴巴云业务收入同比增速分别为43%/37%/82%/112%/454%/45%,均维持加速增长趋势。该行认为云计算行业已经步入量价齐升阶段,主要因(1)开源模型能力快速提升,云厂商可以依据客户对质量、延迟、成本等方面要求为客户提供对应的模型,模型分层策略带动产业话语权由头部模型厂商向下游CSP迁移;(2)AI实际使用成本(cost/Mtok)大幅下降,在成本端具备经济效益之后,杰文斯悖论将带动云需求总量步入爆发增长阶段;(3)开源模型参数量持续攀升,例如KIMI7月17日发布的K3模型参数量已经达到2.8万亿,单次部署的资源门槛同步抬高,企业自建算力不经济,因此更倾向于租赁云厂商基础设施,带动云厂IaaS+MaaS收入共振。2026 H1国内外主要云厂商相继上调算力服务价格,价格战成为过去式。北美云厂商、NeoCloud及国内云厂商云业务收入增速持续加速,量价齐升逻辑得到报表验证。

AI应用:Vibe Coding后,关注AI4S、FDE、AI办公等应用端机遇

参照移动互联网时代,AI应用将成为Token价格下降以及模型能力提升直接受益方。26H1下游变现场景主要集中在Vibe Coding,随着模型能力提升,AI有望赋能更多下游应用场景(1)AI4S:AI用于加速科学研究和发现的过程,目前已经在生命科学、物理学、材料学等多领域落地,打造“AI预测一自动化验证一数据回流”的完整数据闭环;(2)FDE:模型落地企业业务需要跨过系统对接、权限梳理、流程改造、合规审计、组织适应等难题,FDE加速模型与企业业务流程落地,面向客户,FDE把散落在员工脑中的业务经验和流程规则转化为AI可调用的知识库、工作流和应用能力;面向平台,FDE把行业场景、系统接口、测试方法和失败案例沉淀为可复用的产品组件,持续迭代产品,从而降低后续FDE项目交付成本与周期;(3)AI办公:企业以及员工为效率付费意愿动力强,AI提高工作效率,用户付费意愿较高;此外,该行认为AI在办公场景的高频调用,能持续获取企业私域数据(如审批流、文档),用以微调模型,形成用户使用越多--模型越懂企业--用户越离不开的正向数据飞轮循环。

相关标的

云计算/算力租赁:阿里巴巴、金山云、粤港湾智算、利通电子、蜂助手、杰创智能;AI应用:腾讯控股、快手、迈富时、深演智能、迅策、中科闻歌、神州控股、汇量科技、海致科技集团、阜博集团、焦点科技、中文在线、蓝色光标、巨人网络、恺英网络。

风险提示:AI大模型迭代不及预期;AI应用商业化不及预期;行业竞争加剧;监管政策影响

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10