弘则研究科技国内外AI应用冰火两重天模型和应用的矛盾加剧发布于2026年

以下是关键信息归纳： 一、宏观趋势与市场分化中美AI应用市场“冰火两重天” ：美股软件股自2026年1月以来大幅下跌，主因Anthropic发布具备全自动工作流能力的Agent 产 《弘则研究科技：国内外AI应用冰火两重天，模型和应用的矛盾加剧》发布于2026年1月19日，核心围绕当前（2026年初）全球AI产业在模型演进、应用落地、资本市场表现等方面的结构性变化，尤其突出中美市场在AI应用端的分化。 以下是关键信息归纳： 一、宏观趋势与市场分化中美AI应用市场“冰火两重天” ：美股软件股自2026年1月以来大幅下跌，主因Anthropic发布具备全自动工作流能力的Agent产品（如CloudCode 、CloudCoworker），引发市场对软件开发成本和功能价值被颠覆的担忧。 中国AI应用生态更偏向“闭环整合”，头部厂商依托自有流量与生态快速落地Agent功能。 算力与应用侧走势分化：自2025年8月起，上游算力（芯片、设备、存储）持续走强，下游应用侧（互联网、软件公司）表现疲软。 市场对短期算力资本开支确定性高，但担忧中长期需求可持续性。 二、技术演进与模型格局基础模型进入线性增长阶段： 第一梯队：Anthropic、OpenAI、Gemini；第二梯队：Grok、智谱、Kimi；国内通义千问版本滞后，Deepseek V4有望冲击第一梯队。 未出现突破性跃迁，整体能力稳步提升。 多模态成为关键突破点：如Google的NanoBanana等图像编辑模型具备视觉交互能力，显著提升Agent在浏览器自动化、GUI 操作、机器人、医疗影像等场景的连续任务执行能力。 垂直模型转向“后训练+强化学习”模式：不再依赖RAG外挂检索，而是将专家思维链内化至模型，实现类人推理。 医疗、金融、编程等领域需大量专家标注数据支撑。 三、国内外AI应用落地对比 国内（闭环生态驱动）：字节：豆包手机采用“OS+APP”模式，通过读屏理解操作APP ，但效率偏低。 腾讯：开放小程序生态，将小程序转化为Agent（“超级应用+Agent”）。 阿里：通义千问新版本深度整合阿里生态（飞猪、饿了么等），实现无需跳转的闭环服务，被视为首个真正落地的C端Agent，显著提升其AI叙事确定性。 海外（平台+第三方生态）：Anthropic：聚焦编程工作流，实现“仅需产品设计即可自动生成完整产品”，颠覆传统软件开发逻辑。 OpenAI / JIMI：仍以Chatbot为主，侧重一次性输出，缺乏任务规划能力。 Google：拥有自有模型，推出Sketch（对标Figma）、Opa Notebook等工具，但偏C端，专业场景影响有限。 四、投资逻辑与标的推荐 上游（受益明确）：存储（DRAM/HBM/SSD）、半导体设备、电力设备——受益于AI推理需求迁移与台积电扩产（2026年CAPEX 预计增长30%-40%）。 平台型公司（生态+模型+流量）： 海外：Google； 国内：阿里（已验证闭环）、腾讯（待观察）、快手。 终端场景类（AI赋能而非替代）：推荐：美图、Roblox、Reddit。 ToB工具类（存在错杀机会）：Adobe、Figma等正与大模型公司合作转型，需观察2026Q1产品落地与业绩兑现。 五、核心判断与展望2026年是“第三个Agent元年”，但成败未定，市场给予极高溢价。 Agent的核心竞争力从“通用对话”转向“自动化工作流执行”，尤其在编程、医疗等垂直领域。 国内AI应用因生态闭环+快速迭代，在C端落地速度领先；海外则在B端工作流自动化上更具颠覆性。 存储需求正从训练侧向推理侧迁移，SSD作为“个人记忆体”将成为下一代Agent基础设施。 总结：文档揭示了AI产业正经历从“模型竞赛”到“应用落地”的关键转折，中美路径分化明显，技术突破（多模态、强化学习）与生态整合能力成为胜负手。