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这份研报的核心内容是什么？
这份研报探讨了AI从TOKEN MAXING到VALUE MAXING的发展阶段，当前处于聚焦确定性价值回报的关键节点。大模型渗透分为五个阶段：数据原生场景（如CODING）、WORKFLOW/垂类行业、企业数字员工、具身与物理AI。报告重点分析了北美大模型厂商在科研、金融场景的发力，以及AI FOR SENSE下一代模型范式。投资线索包括大模型厂商布局WORKFLOW场景、垂类场景催生新型‘铲子股’，以及科研、金融场景的增量价值创造能力。
AI行业的发展趋势如何？
AI行业正从放开使用转向聚焦确定性价值回报，大模型渗透分为五个阶段逐步深入应用。目前数据原生场景（如CODING）逐渐成熟，WORKFLOW/垂类行业进入关键落地期，企业数字员工和具身与物理AI是未来发展方向。北美厂商重点布局科研和金融场景，押注AI FOR SENSE下一代模型范式。从WORKFLOW到数字员工的市场空间可达十万亿，WORKFLOW和垂直行业当前增量市场可达五万亿。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了AI大模型厂商在WORKFLOW类场景的自下而上布局，以及科研、金融等垂类场景的自上而下发力。报告指出垂类场景落地将催生新型‘铲子股’，如AI FOR SENSE领域的数据闭环、测试验证相关企业。科研和金融场景被视为当前AI突破瓶颈的核心方向，具备增量价值创造能力。此外，报告还探讨了AI FOR SENSE作为下一代范式的落地进度和市场价值。
当前AI市场现状如何判断？
当前AI市场正从早期广泛使用转向聚焦价值落地，大模型渗透逐步深入不同应用场景。数据原生场景已相对成熟，WORKFLOW和垂类行业进入快速发展期，增量市场潜力巨大。北美厂商在科研和金融场景投入加大，AI FOR SENSE领域开始兑现价值。市场空间从WORKFLOW到数字员工可达十万亿，当前增量市场可达五万亿。不同阶段厂商采用不同布局策略，阶段二厂商自下而上，阶段三厂商自上而下。
研报提示了哪些风险？
研报提示的风险包括TOKEN消耗和成本上涨可能带来的预算压力，若价值落地不及预期将影响AI渗透节奏。模型范式迭代存在不确定性，RSI落地进度或不及市场预期。垂类场景商业化落地速度和空间仍需进一步验证。此外，AI行业从WORKFLOW到数字员工的庞大市场空间需要时间逐步兑现，早期投入可能面临较长的回报周期。