模型能力持续跃迁有望带动AI应用生态繁荣，云计算产业步入二次加速期

研报总结

开源大模型能力持续提升，带动AI应用生态繁荣度提升

国产开源模型加速迭代，能力快速追赶海外闭源模型

• 国内头部模型厂商密集发布新一代大模型，参数规模更大、智能体（Agent）能力更强、开源生态更完善以及多模态应用更深入。
• 国产开源模型能力快速提升，与海外头部闭源模型差距持续收窄，例如Kimi K3在Arena AI前端代码竞技场榜单中排名全球第一。
• 国产大模型已跨过“可用线”，用户愿意在真实工作流中使用，通过真实使用积累高质量数据，实现“AI时代”的数据飞轮效应，持续提升模型能力。

开源模型推动AI从可用升级为易用，有望加速企业端AI落地

• 开源模型在性价比、数据安全、可定制性等方面优于闭源模型，例如Kimi K3的Token价格约为Opus 4.8的一半。
• 开源模型可以全参数微调、LoRA轻量适配、知识注入，打造企业专属“领域专家”模型，实现模型行为自主可控。
• 开源模型可以在公有云、私有云、本地、边缘及混合部署，客户具备多种选择。
• 开源模型能力大幅提升有望降低企业部署高质量模型门槛，顶尖模型token价格中枢有望持续下移，推动企业级AI部署以及商业化落地。

AI驱动云厂商量价齐升，多模型策略带动下游议价权提升

海外Hyperscaler及NeoCloud业绩高增，AI驱动云厂商量价齐升

• 海外云厂商云业务收入均维持高质量增长，主要受益于企业级AI部署需求逐步释放，AI需求正在由基础设施逐步向平台服务、企业软件等方向传导。
• NeoCloud专注提供GPU基础设施，具备更高的采购效率以及灵活性，在AI业务场景对比传统CSP厂商具有GPU集群效率、性价比、更高的采购效率以及灵活性、硬件优先分配权等优势。
• NeoCloud业绩超预期，AI算力需求旺盛，公司正将NVIDIA relationship +GPU allocation + deployment speed作为自身核心竞争力，并向“AI基础设施操作系统”升级。

向后展望，受益于开源模型能力提升以及AI需求爆发，云厂商有望迎来量价齐升

• 模型分层策略带动下游话语权提升，云厂商可以依据客户需求提供对应的模型，掌握路由权、客户入口和定价权。
• 推理成本大幅下行，杰文斯悖论将驱动AI云总需求持续扩张，AI实际使用成本（cost/Mtok）大幅下降。
• 开源模型带动云厂商MaaS+IaaS业务同步增长，企业自建算力不经济，更倾向于租赁云厂商基础设施。
• 其他增值服务提供更大的变现空间，例如数据库、存储、RAG、安全、身份认证和监控等。

国内互联网云：AI需求带动收入增速以及利润率同步增长

• 国内互联网云厂商利润率远低于海外云厂商，主要原因是规模效应、带宽服务、客户付费意愿等方面的差异。
• 随业务结构调整完毕以及AI时代来临，互联网云厂商市场份额逐步企稳回升，主要因持续加大针对芯片的投入、AI大模型层面投入、优质的应用流量入口等优势。
• 利润端：国内云厂商利润率在GPU云时代具备明确的上行驱动力，主要因加大高毛利MaaS及Agent业务布局、加大海外市场布局、企业倾向于通过云厂商提供的MaaS服务获取AI能力等。

国内运营商云：云业务快速增长带动估值中枢提升

• 云已经成为运营商第二增长曲线的核心部分，智算需求拉动移动云增长，天翼云保持稳健增长并加快向“云智一体”升级，联通云加速由传统云服务转型AI云与Token服务平台。
• 运营商云或成为承担十五五规划重要角色，政策持续加码算力建设，三大运营商资本开支结构正加速由传统通信网络向算力网络、智算中心及AI基础设施倾斜。
• 运营商作为算力建设国家队，依托网络优势，全域布局构建“东数西算+全球协同”的新型算力基础设施矩阵，国云国芯国模协同筑牢安全底座。
• 中国移动通过建立Token中心将AI商业模式由“卖算力”向“经营AI服务流量”延伸，Token中心是中国移动围绕Token，构建连接算力—模型—智能体—产业应用的综合服务枢纽。

Token价格下降带动AI应用起量，关注FDE、AI4S、AI办公、多模态等领域投资机会

参照移动互联网时代，Token价格下降有望带动AI应用生态繁荣

• 以史为鉴，上网资费大幅下降为移动互联网时代应用爆发以及用户快速增长基础。
• Tokens价格类比上网资费，人均调用量类比DOU，Tokens生产成本已经处于快速下降阶段。
• 智能体应用渗透率快速提升，带动Tokens混合均价持续下行，主要因极高的输入输出比、极高的缓存命中率。

FDE：加速模型在产业端落地，完成AI“最后一公里”交付

• FDE（Forward Deployed Engineer）助力模型厂商加速企业端落地，将散落在员工脑中的业务经验和流程规则转化为AI可调用的知识库、工作流和应用能力。
• FDE项目成本随客户数量增长而持续下降，未来会明显分化，高端实施和重复搭建被Agent和平台持续压缩，场景定义、客户信任、组织推动和行业知识沉淀会持续升值。
• 迈富时：FDE带动公司AI应用业务步入爆发周期，推出AI-Agentforce 3.0智能体中台、Knowforce知识中台、OntologyForce OSAI操作系统等产品。
• 神州控股：AI First FDE，将AI First FDE作为“Data × AI”与“AI for Process”战略的工程化落地抓手，推动AI项目由传统“先建平台、再找场景”转向以业务问题为起点、以结果验证为导向。

AI4S：AI加速“设计-验证”循环，市场空间广阔

• AI for Science（科学智能）是指利用人工智能技术和方法来加速科学研究和发现的过程。
• AI4S应用领域广泛，已经在化学、生命科学、物理学等方向承担相应科研任务，市场空间广阔，有望成为继Coding后下一重要增量方向。
• 全球科研相关的智能工具、平台及服务的投入不断提升，推动行业规模持续走高，2026‑2035年，国内外AI4S市场有望维持高速扩张。
• 从全球头部云厂商AI4S布局来看，云厂商正从“算力底座”向上层“AI4S应用平台”全面渗透，行业竞争焦点从模型精度本身转移到能否真正取代手工操作流程。

AI办公：白领办公市场空间广阔，通用办公Agent加速涌现

• Anthropic与OpenAI是Agent领域的代表性企业，二者产品已经体现出通用办公Agent的商业发展空间。
• 两家头部企业近期都对产品架构做出调整，加大布局通用办公Agent方向。
• 办公场景是AI技术商业化变现路径清晰、战略价值高的“超级入口”，AI办公应用能形成完整的收入链条，包括个人订阅、企业订阅，以及任务执行带来的Token和云资源消耗。
• 腾讯、阿里、字节都在加大投入AI办公相关产品，其中腾讯WorkBuddy现阶段处于国内领先水平。

投资建议

• 随着模型能力提升以及AI使用成本的快速下行，云计算以及AI应用产业景气度正处于上行趋势。
• 云计算：杰文斯悖论将带动云需求总量步入爆发增长阶段，云计算有望维持量价齐升趋势。
• AI应用：企业级AI应用以及C端Agent智能体正处于加速落地阶段，其中企业AI预算释放已经从试点论证逐步步入规模化落地阶段。

相关标的

• 云计算/算力租赁：阿里巴巴、金山云、粤港湾智算、利通电子、蜂助手、杰创智能。
• AI应用：腾讯控股、快手、迈富时、深演智能、迅策、中科闻歌、神州控股、汇量科技、海致科技集团、阜博集团、焦点科技、中文在线、蓝色光标、巨人网络、恺英网络。

风险提示

• AI大模型迭代不及预期。
• AI应用商业化不及预期。
• 行业竞争加剧。
• 监管政策影响。