报告概述
本报告由东吴证券研究所发布，系统梳理了大模型行业从Transformer奠基到Agent产品化的完整技术演进史，并对当前发展阶段进行了深入定位。报告将大模型产业与互联网、云计算、移动互联网等历史技术周期进行比较，提炼出产业链价值分配的核心逻辑，指出利润池当前主要集中在基础设施层。此外，报告详细拆解了全球及中国主要大模型厂商的竞争格局，并对未来可能的发展情景进行了推演。读者可通过本报告快速建立对大模型产业的全景认知，理解技术路线、商业逻辑与投资方向。
报告的核心结论
大模型产业正进入以推理模型与Agent能力为核心的第五阶段
报告指出，当前产业竞争焦点已从'回答问题'转向'完成任务'，模型评价标准升级为复杂目标规划、工具调用与动作执行能力。2025-2026年，OpenAI、Anthropic、DeepSeek等厂商的旗舰模型均重点强化Agent与长程任务执行，标志着AI从信息生成器向任务执行系统的转变。
产业链利润池首先流向基础设施层，硬件仍是当前最确定的受益环节
报告分析认为，GPU/ASIC、HBM、先进封装、高速网络等稀缺硬件资源处于供给瓶颈，英伟达数据中心收入持续高增验证了这一点。云平台虽收入增长快但资本消耗大，应用层长期空间最大但短期分化显著。当前投资应优先关注算力链。
开源模型持续追赶将压缩模型层超额利润，推动多模型路由常态
报告认为，随着DeepSeek、Qwen、MiniMax等开源模型能力逼近闭源，企业将采用多模型分层策略：复杂任务用前沿闭源，中低复杂度用便宜开源或闭源，敏感数据用私有化模型。模型能力商品化后，竞争焦点转向入口、数据、成本控制与工作流嵌入。
国产算力全流程训推能力是下一阶段关键壁垒
报告强调，仅完成推理端国产化不算真正的自主可控，训练侧的技术难度与战略价值远高于推理。科大讯飞是目前国内唯一实现全国产算力全栈模型训练的厂商，其星火大模型在政企自主可控采购中具备稀缺性，2025年中标金额远超同行。
大模型本身具备核心投资价值，是未来智能时代的能力底座
报告指出，大模型不仅是软件产品，更是承载自然语言交互、代码生成、多模态理解与Agent执行的基础设施。尽管当前商业模式仍在验证中，但掌握更强基础模型的厂商更有机会占据开发者生态、企业入口与数据反馈闭环，长期有望成为平台型资产。
报告回答的关键问题
大模型行业当前处于什么发展阶段？
报告认为，当前大模型产业正处于基础设施高强度扩张、模型能力快速扩散、Agent初步产品化、企业逐渐实现ROI验证的关键时期。技术演进已完成五轮跃迁，当前为第五阶段——推理模型与Agent能力成为主线，竞争焦点从回答问题转向完成任务。
大模型产业链的利润主要流向哪里？
报告指出，当前利润池主要集中在基础设施层，包括GPU/ASIC、HBM、先进封装、光模块、交换机、数据中心、电力和液冷等。原因在于这些环节处于供给瓶颈，客户愿意提前锁定产能。云平台收入增长但资本消耗大，应用层长期空间大但短期分化。
开源模型对行业竞争格局有何影响？
报告认为，开源模型持续追赶会压缩模型层的超额利润，推动多模型路由成为常态。企业将根据任务复杂度选择不同模型，闭源模型必须保持代际领先，否则利润将被侵蚀。同时，开源模型有利于建立开发者生态，实现换道超车。
国产算力在大模型领域为何重要？
报告指出，面对国际地缘政治风险，依赖海外模型底座存在被切断的风险。真正的自主可控需实现全栈国产化训练，而不仅是推理端迁移。科大讯飞是唯一实现全国产算力上全栈模型训练的厂商，其稀缺性在政企采购中已得到市场验证，2025年中标金额远超同行。
投资大模型应关注哪些环节？
报告建议关注大模型本身以及相关产业链，包括AI芯片（国产算力、半导体设备）、数据中心（AI服务器、光模块、PCB/交换设备、液冷/电源/电网电力设备）、AI应用以及物理/端侧AI。当前利润池集中在AI硬件，中远期看好AI应用。
报告中的代表性数据
英伟达数据中心收入增速
FY2027Q1，英伟达FY2027第一季度数据中心收入同比增速，反映AI算力需求持续高增。
微软AI业务年化收入
截至2026年，Microsoft AI business年化收入规模，表明AI已进入云和基础设施的真实收入兑现阶段。
科大讯飞2025年大模型相关项目中标金额
2025年，科大讯飞2025年大模型相关项目中标金额，超过第二名至第六名总和，体现其在国产算力全流程训推领域的市场竞争力。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 大模型技术演进史：详细梳理从Transformer到Agent的五个阶段，以及每个阶段解决的问题和引入的新瓶颈。
- 大模型发展阶段映射：分析当前产业阶段，并与互联网、云计算、移动互联网等历史技术周期进行对比，提炼共同特征与差异。
- 产业链拆分与价值分配：绘制AI全产业链价值分配图谱，剖析利润池为何首先流向基础设施，并讨论开源模型对利润结构的影响。
- 竞争格局的本质与重点厂商分析：涵盖OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAI、DeepSeek、Qwen、字节、MiniMax、Kimi等全球主要模型厂商的路线、商业化与优劣势。
- 关键标的深度分析：重点分析智谱、MiniMax、科大讯飞三家公司的商业模式、技术路线、财务数据与投资逻辑。
- 未来大模型格局推演与投资建议：提出三种发展情景（闭源领先、开源追赶、架构突破），并给出对应的投资框架与建议关注标的列表。
- 风险提示：包括技术迭代不及预期、行业竞争加剧、算力供应链风险、监管政策不确定性和商业化落地慢于预期。
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