开源海外 潮瞰寰球第1期：从Anthropic ARR及RSI看模型增长演进

这份研报分析了大模型增长的核心在于斜率变化而非总量，指出前期过于乐观的情绪有所回调，但AI的潜在市场空间依然巨大，未到泡沫破裂阶段。报告还探讨了第三方数据对大模型ARR的解释力减弱，Anthropic七月ARR数据增速放缓符合预期，并非突发利空。此外，报告强调了大模型领域存在智能、成本、延时的不可能三角，头部厂商可通过卡位和差异化生态发展获得竞争力。疾病场景（大B）优于C端和SMB场景，粘性更强、预算弹性更大。

大模型赛道未来发展趋势显示，增长核心为斜率变化而非总量，市场空间巨大但需理性看待。第三方数据对ARR的解释力减弱，需关注厂商自身动态。头部厂商通过卡位和生态差异化保持竞争力，疾病场景（大B）是关键突破口。RSI技术尚处初级阶段，小厂或成下一代技术点突破口。国产模型有成熟技术路线，蒸馏非核心制约因素，仍有机会缩小差距。

研报重点分析了Anthropic及OpenAI增长放缓的原因，指出OpenAI增长更多源于C端及SMB，难以持续推动模型增长。RSI技术目前处于从自我修改代理向自动化AI研发闭环过渡的初级阶段，距离真正实现或需到2028年之后。报告还探讨了小厂在RSI技术研发上的灵活性，以及国产模型的技术路线和追赶机会。疾病场景（大B）的粘性和预算弹性是优于C端和SMB场景的关键。

当前大模型市场现状显示，增长斜率放缓导致投资情绪波动，前期过度乐观的回调仍可能持续。第三方数据对ARR的预测存在偏差，参考价值有限。市场对仿真流等模型技术迭代的担忧可能加剧，引发国产模型股价波动。RSI技术进展不及预期，可能导致大模型研发投资的长期回报滞后。但整体而言，AI潜在市场空间巨大，未到泡沫破裂阶段。

研报提示了大模型增长斜率放缓可能导致投资情绪波动，前期过度乐观的回调仍可能持续。第三方数据对大模型ARR的预测存在偏差，参考价值有限，难以准确指导投资。短期内市场对仿真流等模型技术迭代的担忧可能加剧，引发国产模型股价波动。RSI技术进展不及预期，可能导致大模型研发投资的长期回报滞后。需关注技术迭代和投资情绪的双重影响。