长江AI产业链深度巡演1大模型后续会如何迭代

大模型后续迭代及AI产业链发展深度分析

大模型迭代框架及阶段划分

• AI核心要素：算力、算法、数据。
• 模型迭代阶段：
  • 第一阶段（2023年初-Q3 2024）：依靠预训练提升参数量规模，模型智力水平从30分提升至60分以上。
  • 第二阶段（2024年9月-2025年）：进入争议期，产业界转向后训练（强化学习）路径，模型开始具备实际应用能力，如Agent形态出现。
  • 第三阶段（2025年底-2026年）：后训练积累数据反哺预训练，模型向智能体代理器进阶，产品形态如小龙虾、Cloud Code Codex等出现，token消耗斜率大幅提升。
  • 第四阶段（未来）：垂类专业Agent（金融、医疗、教育等）应用，市场空间近三四万亿美元。
  • 第五阶段（未来）：企业数字员工，乃至世界模型或物理AI阶段。

当前市场担忧及分析

• 担忧核心：coding市场是否足以支撑AI长期发展，token消耗是否达到中期位置，竞争加剧是否导致token价格下降。
• 分析结论：
  • coding市场仍处于早期，真实市场空间巨大（核心池约7000亿-1万亿美元）。
  • token消耗和价格未出现利空，需求远大于供给。
  • 未来商业模式将向场景端渗透，AR公式演变为：工作流数量 x 工作流业务价值。

大模型后续迭代趋势

• AR斜率持续打开：大模型AR斜率和空间将持续扩大，远超预期。
• 模型范式持续创新：参数量、场景学习、自迭代等方面将持续创新。
• 国产模型加速迭代：将推动国产需求及算力斜率增长。
• 硬件投资持续增长：模型范式变化将引导硬件增量投资，CPU需求将超预期。

研究结论

• AI产业链发展前景广阔，大模型迭代和场景渗透将持续推动产业链发展。
• 关注AR斜率、模型范式迭代、国产模型发展及CPU等结构性机会。
• AI生产力变革将持续带来深远变化，模型厂商积极投入，场景端产品需求明确。