AI叙事不断递进，阿里巴巴、中际旭创双双涨超2%！云计算ETF汇添富(159273)大涨超3%！机构：2026拥抱“AI+”投资主线！

今日（1.5），沪指加速上涨超1%重返4000点，算力板块再度强势，云计算ETF汇添富（159273）大幅收涨超3%，全天成交额超3000万元，环比放量33%。

消息面上，1月5日，阿里巴巴旗下高德已正式布局“世界模型”（World Model）技术，并计划基于该模型推出一项全新的产品应用。此举标志着高德在空间智能领域的战略进一步深化。

云计算ETF汇添富（159273）标的指数权重股多数收红：金山办公涨超6%，中际旭创、阿里巴巴-W、中科曙光涨超2%，浪潮信息、恒生电子涨近2%，腾讯控股微涨。

注：标的指数权重股仅做展示，不作为个股推介。

【机构：大模型发展趋势复盘与展望】

国信证券指出，复盘美股科技巨头过去三年股价走势，AI叙事不断递进。23年OpenAI领先全球开启AI加速度，微软受益于OpenAI独家合作，估值抬升明显。24年市场低估模型进步空间，叙事转向推理侧，认为应用公司最优，Meta坐拥社交垄断生态（潜在Agent入口）和广告场景，股价为除英伟达以外PE唯一抬升的巨头。同年云厂商由于大幅增加资本开支但供给受限，云收入传导有延迟，三大CSP估值略有所回落。25年模型差距与OpenAI明显收敛，谷歌后来居上，生态优势为市场追逐。26年，国信证券认为Scaling Law将持续，模型厂商打开差异化应用市场，模型推理侧需求或进入放量拐点，模型和算力或为最优投资方向。

25年四家巨头Capex同比增长50%以上，26年测算Capex将持续实现30%以上增速。25年北美四家巨头Capex持续上修，从年初3200-3300亿美元上修至年末接近4000亿美元，各家全年Capex投入均处于50%以上同比增长。巨额Capex投入数据中心建设，或面临电力瓶颈。24年北美数据中心容量约25GW，据Grid Strategies估计，至29年的五年时间将新增80GW需求，而考虑到煤电退役、配套变压器建设周期长等原因，电力缺口预计将成为主要矛盾。因此巨头在建设数据中心过程中，算力能耗比或成为关键考量因素。

模型架构继续演化，Scaling law延续，多模态+长文本为Agent爆发提供基础。23年迎来Scaling law红利期，24年多模态、推理模型涌现，25年算法工程与Scaling Law并进。长期来看，实现AGI仍然需要模型架构突破和Scaling做到极限。展望26年：

1）架构方面，下一代模型架构目前需要解决两大核心痛点：① 训练阶段Transformer的计算量和内存消耗瓶颈日益凸显；② 推理时模型的记忆能力有限，且模型参数无法跟随记忆变化。海外目前已有谷歌的Titans架构、以及Mamba架构，国内则更多从成本效率优化角度出发，包括Qwen3-Next、DeepSeek V3.2都取得了明显提升。

2）Scaling方面，预计26年Scaling law仍将延续，包括从预训练到后训练以及推理场景，而强化学习则将成为未来的重点突破方向；

3）多模态、长文本能力更加成熟，这为Agent的涌现提供技术基础。目前中美模型差距在3-6个月，算力和算法是追赶的关键。

模型降低软件开发门槛，需求天花板打开，但玩家重新洗牌。25年tokens消耗更多用于大模型企业内部以及推荐系统的重构，但26年开始预计下游应用的需求将持续增加，AI实际上打开了软件需求的天花板，据IDC数据，预计2029年全球SaaS市场将达到近1万亿美元规模（对比25年5800亿美元有明显增长），但其中玩家将重新洗牌。拥有数据壁垒，主要在垂类细分场景中布局，软件定义工作流程较复杂，或对准确度要求极高的行业，被大模型替代的风险较小，比如医疗、能源、会计、安全等领域。同时观察到大模型厂商已经开始通过与B端软件服务商合作开发更多行业需求，或与传统SaaS厂商产生直面竞争。

26年推理侧需求有望爆发，一级市场方面，编程场景、Agent爆发为主要应用方向。从用户量和创业公司的收入估值水平来看，当前规模增长较快的行业以AI编程、AI Agent、AI内容创作为主，聚焦生产力提升。今年以来诞生了多个爆款应用，其中AI编程软件Cursor ARR已达到10亿美元，AI agent Manus则在8个月时间ARR达到1亿美元，AI Perplexity也在向Agent拓宽产品边界，其ARR也已达到2亿美元，因此明年办公场景有望迎来更多产品落地。此外，随着模型能力的成熟，明年在端侧的AI手机、AI眼镜，以及协助大模型在企业落地的分销商这些领域将看到明显的增长。

（来源：国信证券20260105《人工智能行业专题：大模型发展趋势复盘与展望》）

【机构：拥抱“AI+”投资主线】

华西证券认为，AI大模型的研发从侧重规模，到追求效率，再到追求推理能力，一切朝着更利于应用的方向不断发展：

（1）在2023年及以前，LLM的发展遵循“Scaling Laws”，2023年4月GPT 4的成功进一步印证了该路径。

（2）效率追求：传统Transformer架构的注意力机制存在二次方的计算复杂度，极大地限制了上下文长度的扩展和模型的实际部署，从而催生了对稀疏架构和新型注意力机制的迫切需求，如MoE架构、MLA注意力机制等。

（3）推理追求：单纯的规模扩张并不能赋予模型多步骤的逻辑推理能力，直接体现为模型无法很好的解决复杂任务，从而催生了思考模型的诞生，如CoT。

（4）智能体的诞生：模型基础能力的提升+效率的提升+推理能力的增强，为智能体的诞生奠定了坚实的基础，智能体在传统大模型的基础上，进一步引入了与外部工具和环境的交互。

（来源：华西证券20251231《拥抱“AI+”与商业航天两大投资主线》）

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