特别声明
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核心观点
1、大模型进入后训练和COT扩展阶段。
2025年的基模型能力可能基本没有提升，GPT-5系列或还是用的GPT-4o的基模型，2025年是后训练和推理得到了加强。根据SemiAnalysis的文章，OpenAI团队自GPT-4o发布之后，迄今尚未完成一次完整的，为下一代前沿模型设计的大规模预训练。如今GPT-5技术根基本质或仍未突破GPT-4o的范畴。
2、生成和理解达成统一。
谷歌推出的Gemini 3模型，在相当程度上实现了此前业界对下一代大模型的部分预期，展现出强大的跨模态对话、理解与内容生成能力等。但其泛化能力与生成质量仍存在矛盾：复杂场景下的逻辑连贯性不足，且生成内容的可控性未达预期。“生成式幻觉”与“理解偏差”的遗留问题，成为下一阶段技术突破的关键方向。
3、国产算力芯片基本达到H系列水平。超节点使得卡间互联速度大幅提升，TileLang使得国产软件生态能力提升，多家国产AI芯片厂商的下一代产品都或将支持FP8计算。
1）9月央视《新闻联播》报道，阿里平头哥最新PPU芯片各项主要参数指标均超越了英伟达A800，与H20相当。2）超节点通过高速互联技术，弥补原先服务器间带宽不足以及高时延等问题，以期实现算力效率的优化。2025年4月，华为推出CloudMatrix 384超节点，可将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群。而阿里云也于2025年发布磐久128超节点AI服务器，单柜支持128个AI计算芯片。3）TileLang或将解决头部AI芯片公司与国产AI芯片的高性能计算平台之间接口互不兼容的问题，同时对国产AI芯片的高性能计算平台进行有效的优化，有望降低互联网大厂在生成式AI模型推理和训练代码迁移时的成本，加速国产AI芯片的技术落地和商业化。4）2025年8月，DeepSeek宣布DeepSeek-V3.1采用了UE8M0 FP8 Scale参数精度，并明确指出该精度标准是针对即将发布的下一代国产芯片设计，我们认为将加速国产A1芯片在未来推理主导市场的规模化落地。
4、世界模型与具身：躯体大幅进步，大脑发展滞后。
机器人本体的能力在提升，成本在下降。但VLA模型存在割裂，大脑对复杂物理世界的实时推理能力不足，导致落地场景有限且局限于结构化场景。宇树科技创始人王兴兴就曾指出，VLA模型是一个相对比较傻瓜式的架构。基于VLA模型的机器人现在跳舞、打拳效果很不错，可如果要训练机器人跳全新的舞蹈，每次有新的动作都要从头开始训练。
5、AI应用的商业模式仍在探索。
从智谱招股书，我们看到了国内AI付费的困难，智谱过去三年收入年复合增长率虽然超过 130%，但亏损扩大幅度比收入更加显著；从Minimax招股书，我们看到了海外虽然付费意愿较强，但算力成本仍较高，目前公司毛利率尤其是C端产品毛利率较低。
风险提示
AI技术进展不及预期、行业竞争加剧、国际环境发生变化。
西部证券—投资评级说明
分析师声明
免责声明
研究报告来源
对外发布时间：2026年1月4日
对外发布机构：西部证券研究发展中心
参与人员信息：
分析师：郑宏达
执业编号：S0800524020001
邮箱：zhenghongda@research.xbmail.com.cn
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