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这份研报主要分析了哪些内容？
这份研报主要分析了国内大模型在参数竞赛中的发展趋势，特别是参数量扩张对研发战略的影响，以及推理算力成为商业化核心瓶颈的问题。报告探讨了国产卡涨价对云厂商盈利模型的影响，并分析了专业模型厂商和云厂商的市场竞争格局。
国内大模型赛道未来发展趋势如何？
国内大模型赛道未来将呈现专业模型厂商分化为性价比和推理能力两大赛道的趋势。极致性价比路线以DeepSeek为代表，而极致推理能力路线则由Kimi、智谱、MiniMax等竞争。同时，AI公有云格局中，火山引擎、阿里云合计占据80%以上市场份额，但云厂商面临推理算力不足和国产卡涨价带来的成本压力。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了做大参数量模型的关键要点，包括技术与资源层面的预训练稳定性、数据质量、后训练与Agent思维链数据、算力需求以及模型分层运营策略。此外，报告还深入探讨了国产推理算力不足的困境，包括供给端芯片供不应求、成本与性价比问题、超节点与智算中心约束，以及这些因素对AI云厂商成本和服务售价的影响。
当前国内大模型市场现状如何？
当前国内大模型市场现状是专业模型厂商在参数竞赛中加速扩张，但推理算力不足成为商业化核心瓶颈。国产卡价格上涨压制云厂商盈利模型，导致市场格局向性价比和推理能力两大赛道分化。AI公有云市场由火山引擎、阿里云主导，但云厂商面临算力成本上升的压力。专业模型厂商如DeepSeek、Kimi、智谱等则在自建算力或布局中低端模型以争夺市场份额。
研报提示了哪些风险？
研报提示的主要风险包括国产推理算力不足制约商业化进程，云厂商成本上涨可能影响行业预期。此外，专业模型厂商分化为性价比和推理能力两大赛道，竞争加剧可能导致部分厂商市场份额流失。AI公有云市场集中度较高，但云厂商若无法解决算力瓶颈，可能面临盈利能力下降的风险。对于字节等应用工程化优秀但模型能力相对落后的企业，若在2026年底前无法取得模型突破，市场份额可能进一步被阿里云等领先者占据。