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中美大模型竞争的核心转变是什么？
中美大模型竞争已从测试得分对比阶段转向实际应用，更关注真实业务场景落地、服务稳定性、成本及价值分配。供给端差异（GPU集群、运维效率）、资本市场、商业生态等因素放大模型能力差距，全模态业务推进难度更高。AI时代核心是创造经济总量价值，而非互联网移动互联网时代的商业变现最大化，中美大模型价值链分配存在明显不同：海外厂商仍能分到一定价值链比例，国内或诞生大模型厂商与行业龙头共建平台的新模式。
中美大模型在产业与市场层面的关键差异有哪些？
海外大模型多全球化部署，适配零散市场；国内以统一大市场为主，场景丰富，易跑通封闭简单场景，但全模态复杂场景落地难度大。产业与市场差异导致应用落地路径不同，海外侧重标准化工具全球化推广，国内更依赖本土化场景适配。这种差异影响商业生态，海外软件市场发达，有Salesforce、微软等标准化ToB巨头；国内ToB服务偏向区域性，类似教育信息化“一省一企”模式。
报告重点分析了哪些商业生态层面的差异？
报告重点分析了中美在商业生态层面的差异。海外软件市场成熟，存在Salesforce、微软等标准化ToB巨头，形成完善生态；国内ToB服务偏向区域性，类似教育信息化“一省一企”模式，生态相对分散。这种差异导致海外厂商能通过标准化工具覆盖更广市场，国内厂商需更注重本土化场景适配。此外，资本与资源层面，海外二级融资市场更成熟、生态完善，GPU集群效应突出；国内算力资源分布（如贵州、内蒙古）有成本优势，但集群效应较弱，影响模型训练效率与成本控制。
当前中美大模型市场的现状如何判断？
当前中美大模型市场存在显著差异。供给端，GPU集群与运维效率差异放大模型能力差距；商业生态，海外软件市场成熟，国内偏向区域性；资本与资源，海外二级市场更完善，国内算力分布有成本优势但集群效应弱。这些差异导致应用落地路径不同，海外侧重标准化工具全球化推广，国内更依赖本土化场景适配。AI时代核心是创造经济总量价值，而非互联网移动互联网时代的商业变现最大化，中美大模型价值链分配存在明显不同：海外厂商仍能分到一定价值链比例，国内或诞生大模型厂商与行业龙头共建平台的新模式。
研报提示了哪些投资相关风险？
研报提示AI商业化体量不及移动互联网，价值分配复杂，需警惕能力边界与效率边界不同向移动带来的投入产出失衡风险。当前中美大模型竞争已从测试得分对比阶段转向实际应用，更关注真实业务场景落地、服务稳定性、成本及价值分配。供给端差异（GPU集群、运维效率）、资本市场、商业生态等因素放大模型能力差距，全模态业务推进难度更高。AI时代核心是创造经济总量价值，而非互联网移动互联网时代的商业变现最大化，中美大模型价值链分配存在明显不同：海外厂商仍能分到一定价值链比例，国内或诞生大模型厂商与行业龙头共建平台的新模式。国内无法依赖标准化工具时，需中小公司提供助力，具备投资价值；25-26年AI办公市场（飞书、百炼平台、Workday）、电商生活服务等领域有落地机会。