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中信建投：AI大模型投资机遇展望
报告认为2026年计算机板块迎来基本面修复与AI范式转移拐点，模型能力迭代加速、应用渗透率提升、国内算力需求陡增。核心观点是：海外大模型格局已形成OpenAI、Anthropic、Google三家分层竞争，国内模型能力快速追赶并在多模态领域反超；模型密度法则导致推理成本断崖式下降，Token消耗量进入指数增长阶段，算力与infra方向最值得关注。适合需要了解大模型产业格局与投资逻辑的机构投资者、分析师阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍海外大模型格局已基本集中于OpenAI、Anthropic和Google，三者底层模型迭代方向出现分化：OpenAI向B端Agent生态倾斜，Anthropic巩固B端壁垒并探索模型智能上界，Google依托生态做全矩阵布局。
- ▍国内模型能力快速追赶海外，在多模态视频生成领域实现反超（字节Seedance 2.0、阿里HappyHorse包揽文生视频、图生视频、视频编辑三大榜单全球冠亚军），但图像生成领域仍落后于OpenAI和Google。
- 01GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0准确率82.7%，超越前代GPT-5.4超7个百分点，大幅领先Claude Opus 4.7的69.4%；在OSWorld-Verified评测中准确率达78.7%。
- 02Anthropic顶级模型Mythos在SWE-bench Verified得分93.9%，并在几周内挖出数千个高危0day漏洞，包括隐藏27年的OpenBSD远程崩溃漏洞；美财政部与美联储因此举办系统性金融风险紧急会议。
- 03清华大学团队提出模型密度法则（Densing Law）：模型能力密度约每3.5个月翻倍，自ChatGPT发布后增长斜率提升约50%；同等性能模型API价格约每2.5个月折半，Gemini-1.5-Flash定价较2022年底降价逾266倍。
- 04全球Token消耗量陡峭上行：谷歌月Token消耗量从2024年4月的9.7万亿升至2025年12月的4320万亿；字节豆包日均Token调用量从2024年5月的1200亿增至2026年3月的120万亿。
- 05国内模型密集发布：DeepSeek-V4在SWE Verified得分80.6%、GDPval-AA 1554分；小米MiMo-V2.5-Pro在从零构建SysY编译器测试中逼近全球顶尖闭源模型，且Token消耗比竞品低42%。
反方 / 局限
- — 报告承认风险包括宏观经济下行（IT支出不及预期）、应收账款坏账、行业竞争加剧、美国对华科技施压导致供应链安全——但未讨论AI大模型投入是否能转化为可持续商业回报，以及高估值下的泡沫风险。
OpenAIAnthropicGoogleGPT-5.5Claude Opus 4.7MythosGemini 3.1 ProDeepSeek-V4MiniMax M2.7GLM-5.1Kimi K2.6Qwen3.6-MaxMiMo-V2.5Seedance 2.0HappyHorse模型密度法则字节跳动阿里云智谱AI华为
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