镜思洞察:先说结论,这份东吴证券的传媒行业深度报告,本质上是一份站在2026年年中回望大模型江湖的战报

镜思

先说结论，这份东吴证券的传媒行业深度报告，本质上是一份站在2026年年中回望大模型江湖的战报，标题里那八个字诸侯混战、国模出海，基本把全篇的戏剧张力都剧透完了。

报告开篇就抛出了一个每隔一阵子就会被搬出来审判的老问题，那就是ScalingLaw是不是已经见顶了。

每次模型迭代一放缓，市场就开始集体emo，怀疑AI是不是泡沫、Transformer是不是只是概率统计的障眼法，然后下一代模型能力又一次跃升，这些怀疑就被暂时按下暂停键，如此循环往复，堪称科技圈的年度固定节目。

分析师的态度很鲜明，他们认为压缩本身就是智能，当AI已经能操作工具、改代码、写报告、生成观点，如果这都不算理解，那非要完全复制人脑神经结构才叫理解，这个标准本身可能就是一种傲慢。

报告给出的核心判断是，ScalingLaw没有失效，真正遇到瓶颈的只是单纯堆参数这一个维度，而多模态、Multi-Agent多智能体协作、RSI递归自我改进这三个新维度的空间才刚刚被打开，天花板还远得很。

在多模态这条线上，谷歌靠原生多模态架构一度领先，DeepMind的Omni模型甚至能在虚拟环境里梦到怎么解鞋带再到现实里做出来，而国产模型在文生视频排行榜上已经霸榜，前十名里有九个是中国模型，这波属实是国模出海的高光注脚。

Multi-Agent这条线更是让人开眼，月之暗面的KimiWork搞出了一个极端案例，300个子Agent并行协作、连续编码13小时、自主调用工具4000多次，人类干活只能一件一件来，AI却能开着军团模式大规模并行，当然代价也不小，成本暴涨几百倍、系统难调试、可靠性还得慢慢磨。

至于RSI，那就是让AI自己训练AI的时间维度scaling，Anthropic披露代码库里超过80%的代码已经由Claude自己写出，工程师人均合并代码量是过去的8倍，这个飞轮一旦转起来相当科幻，但报告也提醒，如果基础模型有对齐瑕疵，RSI会把这个瑕疵放大，所以他们一边踩油门一边喊着要系安全带。

接下来是最精彩的宫斗环节，Frontier前沿模型的竞争格局可以用四个字形容，交替领先。

谷歌靠Gemini3短暂称王两个月，Anthropic靠coding编程能力实现反超,ARR一度冲到470亿美金，然后OpenAI又靠GPT5.5和5.6把编程能力追了回来。

大模型第一的宝座就像个烫手山芋，谁都坐不稳，报告一针见血地指出，领先优势的半衰期正在急剧缩短，从登顶到被反超有时候只需要一个季度。

更有意思的是开源和闭源的天平之争，报告用了一个特别接地气的洞察，开发者用开源、企业买闭源，但天平正在倾斜。

客户原以为自己一堆任务都得用顶级旗舰模型，真跑起来才发现，可能90%的场景根本不需要那么贵的模型，医保申诉信、客服邮件、代码补全、文档摘要这些活儿，便宜的开源模型就能搞定。

这就给国产开源模型留出了巨大的空间，DeepSeek算法创新领先又便宜，智谱GLM系列编程能力优秀，Harvey甚至用GLM训出的法律agent在专业榜单上超过了GPT和Opus。

报告还打了个绝妙的比方，Anthropic和OpenAI现在的处境，像极了当年的英特尔，高端芯片利润高，却被便宜够用的ARM一点点蚕食份额，最后守住了数据中心却丢了PC和移动市场，历史会不会重演，报告觉得概率不小。

另一个值得玩味的现象是，模型公司在做应用，应用公司也在做模型，双方开始互相卷进对方的地盘。

Anthropic往下游冲，做ClaudeCode、做对标Figma的ClaudeDesign，发布当天Figma股价就跌了7%，画面一度非常刺激。

而应用公司这边，SpaceX豪掷600亿美元收购Cursor，转头就宣布自研1.5万亿参数的底座模型，用超过10万张GPU给自己撑腰，彻底摆脱了供应商同时也是竞争对手的尴尬处境。

报告最后梳理了AI应用的三波浪潮，从VibeCoding到VibeWorking再到VibeCreating，逻辑是从高可验证性向低可验证性一路递进。

编程之所以最先爆发，是因为代码能不能跑有编译器直接给yes或no，反馈清晰所以强化学习训得飞快。

办公场景正在渗透，知识工作者已经占了Codex用户的20%,增速是程序员的3倍，AI的风已经从程序员工位吹到了普通打工人的桌面，金融更是成了Anthropic的第二大收入来源。

而创意生成还在实验期，视频生成抽卡成功率太低,生成十次可能只有一次能用,剩下九次都是废片,但报告认为它的天花板可能最高,因为它在重新定义人类的想象力和表达欲。

落到投资建议上，报告给了三条主线，一是OpenAI和Anthropic或将在今年下半年到明年陆续上市，会成为整个板块的定价锚点，二是关注谷歌能否靠多模态和世界模型翻盘,三是看好中国开源模型的全球化机会，从能用走向好用。

当然，风险提示也没落下，ScalingLaw失效、ARR增速放缓、自由现金流承压这三把达摩克利斯之剑始终悬在头顶。

总的来说，这份报告读下来的最大体感是，大模型的战争远未到终局，比拼的早已不只是谁的参数更大，而是谁能同时平衡好模型能力、产品体验、数据飞轮和算力供给这四个要素，谁能把这四个球一起抛稳，谁才有资格笑到最后。

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