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训练大模型成本巨大,但应用落地不能仅需一个大模型,而是需要场景know-how和生态加持
大模型是AIagent应用的核心,当前大模型落地面临AI竞争加剧,企业转向体系化竞争,单品+生态模式难以为继。AI需结合应用软件,渗透研发、生产、运营环节,实现业务价值。同时,AI应用需依托稳定健全安全的数字基础设施,而非孤立重建智算体系。行业落地新一代人工智能时,不仅需要行业大模型,更需端到端解决方案,涵盖上层应用、训练数据、底层算力、智能平台及工程实现。我们认为,优秀的模型+场景know-how是最优解,因此我们认为大模型企业搭配生态体系是企业端落地的最佳路径。
.阿里云-通义千问体系在模型能力、硬件能力与生态建设能力上保持领先
通义千问模型在国内保持领先,2023年起通义千问陆续发布200多款全尺寸模型,已实现全模态覆盖;基于通义千问衍生了超过10万模型,已经成为全球最大模型开源生态,必威体育精装版发布的QwQ推理模型在HuggingFace上取得了超过R1模型的能力,即将发布的Qwen3模型有望更胜一筹。同时阿里在自主算力体系上有较强的沉淀,CPU+GPU双自主全面覆盖通用计算+智算需求,CPU上绑定RSIC-V生态持续迭代,GPU依靠平头哥起步较早能力较强,在需要强调自主可控的行业拥有优势,同时阿里云作为国内最大的公有云厂商,拥有领先的生态建设能力。
Agent市场规模有望超过万亿,通义千问有望成为B端Agent的“链主”
我们认为AIAgent是大模型应用落地的核心方式,未来市场规模有望超过万亿,未来有望深入B端企业的方方面面。Agent本身需要模型、工具等组件,随着MCP协议的普及,模型使用的工具本身也需要生态体系加持。不同于字节、腾讯在C端流量入口上的强势,阿里与通义千问本身在B端拥有更充足的资源禀赋,且模型能力、模型生态、自主硬件层面积淀深厚,近期通义千问已经发布包括金融、政务在内的行业垂直生态体系,我们看好阿里有望成为中国B端Agent落地的“链主”,相应的生态体系公司有望受益。
建议关注阿里云生态链软件:
阿里通义千问金融合作伙伴:信雅达、新致软件、恒生电子、中科软、中科金财、博彦科技
阿里通义合???伙伴:亚信科技、金蝶国际、亚信安全、朗新集团、软通动力、用友网络、石基信息、神州数码、长亮科技、鼎捷数
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阿里持股合作企业:恒生电子、税友股份、金桥信息、朗新集团、石基信息硬件:
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)阿里生态链芯片:海光信息、寒武纪、全志科技、润和软件、中科蓝讯、乐鑫科技、芯原股份等
AIDC:万国数据、世纪互联、数据港、润建股份、宏景科技、弘信电子、杭钢股份
风险提示:大模型发展不及预期、AI研发投入转化效率不及预期、测算主观性风险;AI成为中国软件公司“第四次工业革命”产业发展需依赖生态加持;AI领域竞争加剧,企业走向体系化竞争,以往“单品+生态”难以制胜,AI需要结合应用软件方能渗透各个研发生产运营环节,实现业务价值。同时AI应用要构建在稳定、健全、安全的数字基础设施之上,而不是自建一套新的孤立的智算技术体系。
在行业落地实现新一代人工智能应用时,需要的不仅仅是行业“大模型”,而是端到端的解决方案,即包含上层应用、训练数据、底层算力、智能平台以及工程实现。我们认为,如金山办公、金蝶国际、同花顺等头部企业通过构建生态实现自我强化,中小企业则需依附阿里、腾讯等生态链。;;自主芯片+底层模型+TOB生态共筑阿里AI云生态领军地位;根据阿里公布的25财年Q3财报,公司的资本开支达到人民币318亿元,环比大增80%。主要用于云计算基础设施的扩展、技术研发以及新兴市场的开拓。未来三年,阿里将围绕AI战略核心,在AI基础设施、基础模型平台及AI原生应用、现有业务的AI转型等三方面加大投入:
投入AI和云计算的基础设施建设,三年预计超3800亿元。AI时代对于基础设施有明确而巨大的需求,将积极投资于AI基础设施建设,
未来三年在云和AI的基础设施投入预计将超越过去十年的总和。
投入AI基础模型平台以及AI原生应用。AI基础大模型对于行业生产力变革具有重大意义,将大幅提升AI基础模型的研发投入,确保
技术先进性和行业领先地位,并推动AI原生应用的发展。
投入现有业务的AI转型升级。对于电商和其他互联网平台业务,AI技术升级将带来用户价值的巨大提升机会,因此将持续提升AI应用
的研发投入以及算力投入,运用AI技术深度改造升级各业务,把握AI时代的新发展机遇。;;;;;发布底层服务器APG,实现AI私有云到公有云全面覆盖:
基于海光/IntelCPU+国产GPU,APG服务器实现最高十万卡规模超大规模集群部署,在万卡级运行环境下拥有超过96%的性能线性度
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