科技行业深度研究：大模型后训练，中美路径与商业闭环

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 科技 大模型后训练：中美路径与商业闭环 华泰研究 科技 增持 (维持) 计算机 增持 (维持) 谢春生 研究员 SAC No. S0570519080006 SFC No. BQZ938 xiechunsheng@htsc.com +(86) 21 2987 2036 袁泽世*，PhD 研究员 SAC No. S0570524090001 yuanzeshi@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 重点推荐 股票名称 股票代码 目标价 (当地币种) 投资评级 用友网络 600588 CH 22.57 买入 鼎捷数智 300378 CH 68.07 买入 奥多比(Adobe) ADBE US 474.87 买入 虹软科技 688088 CH 73.47 买入 泛微网络 603039 CH 75.60 买入 翱捷科技 688220 CH 130.00 买入 芯原股份 688521 CH 207.43 买入 微软(Microsoft) MSFT US 648.00 买入 福昕软件 688095 CH 119.23 买入 金山办公 688111 CH 380.80 买入 沪电股份 002463 CH 84.40 买入 资料来源：华泰研究预测 2025 年 12 月 01 日│中国内地 深度研究 全球主流大模型集中于中美。据 Artificial Analysis 数据，美国头部模型厂商包括 OpenAI、xAI、Anthropic 与 Google；国内 DeepSeek、阿里、智谱、Kimi 与 MiniMax 较为领先。由于国内高性能算力受限，在同样强化学习+后训练范式下，海外模型偏向规模扩展，而国内擅长架构优化。投资建议上，把握算力、存储、电力、应用四个方向，我们认为：1）大模型产业的基座是算力。2）随着多模态模型的普及，存储需求同步提升。3）电力是算力的配套，是大规模集群上线的前提之一。4）AI 应用是商业化落地的关键。 与市场不同的观点 1）中美大模型差异并非技术强弱，而是算力结构决定路线：海外依托高密度集群深化后训练与推理扩展，国内在算力约束下以 Attention 优化、MoE稀疏化和长上下文重构追求单位算力效率，因此跑分不构成统一比较锚。2）AI 应用落地并非遥远，OpenAI 提出统一模型、Pulse 主动 Agent 与 ACP对话内结账已使应用从“能用”进入“可经营”，电商等高频闭环场景率先具备规模化条件。3）市场普遍低估数据标注的价值，ScaleAI、SurgeAI 等高收入与高客单价显示标注是模型能力上限的关键投入；需求扩张叠加客户对独立供应链偏好提升，行业定价权仍在抬升。 强化学习+后训练范式下，中美模型迭代路径分化明显 大模型能力演进呈预训练、后训练与推理全链路扩展范式。早期 Scaling Law聚焦预训练（参数/数据/算力同步放大）；2024 年 9 月 OpenAI 发布 o 系列后，强化学习系统性并入后训练，推理端以思维链延长思考时间、生成更多token 释放能力。海外以 xAI 为代表，依托约 20 万卡级集群，持续在推理端扩算力；国内在算力受限下更侧重架构与算法精修，Qwen、DeepSeek、Kimi 等以注意力优化、稀疏化与 MoE 等提升训练推理效率与性价比。我们认为，两条路径将沿各自要素禀赋持续演进。 商业化已成头部厂商当前重心，应用与生态建设优先推进 OpenAI 提出 GPT-5 统一模型后，后续的模型迭代更多属工程整合、价值再提效，研发重心上移至应用与变现。OpenAI 以 ACP（与 Stripe）实现对话内购买，首批接入 Shopify、Etsy，并与 Salesforce、Walmart 协作，打通“发现-支付”闭环。国内侧阿里 Qwen 以多模态与场景推动 token 上量；据云栖大会 2025 主题演讲，近 2-3 个月 Token 消耗倍增、百炼平台过去一年日均调用量增约 15 倍、FY26Q1 云业务收入同比增速 25.8%。我们认为，支付闭环叠加生态扩展将主导下一阶段商业化。 投资建议 1）算力：预/后训练迭代推高算力需求，OpenAI 规划算力中心合计超 36GW；据 SCMP，出口限制后 NVIDIA 在华先进芯片份额 95%→0，国产供给接棒。利好海外/国产算力链，如翱捷科技、沪电股份、芯原股份。2）存储：多模态/长视频抬升容量与带宽（图片 1MB、音频 5MB、视频≈50MB/分）。3）电力：美国新建大型数据中心并网申请到商运的中位时长继续增加，而矿场改造成本约 500-800 万美元/兆瓦、落地更快。4）应用：OpenAI ACP 实现对话内结账贯通“触达-体验-支付”；国内入口卡位者更易受益：2C 领域，福昕软件、金山办公、奥多比有丰富的 C 端用户积累；2B 领域，用友网络、泛微网络、鼎捷数智、虹软科技、微软有多样化的企业客户。 风险提示：宏观经济波动，技术进步不及预期，中美竞争加剧。研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。 (19)(3)143147Dec-24Apr-25Aug-25Nov-25(%)科技计算机沪深300 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 科技 正文目录 与市场不同的观点 ......................................................................................................................................................... 5 #1：中美大模型走出了差异化的发展路线 ............................................................................................................ 5 #2：AI 应用的转折点或将到来 .............................................................................................................................. 5 #3：数据标注的重要性被低估............................................................................................................................... 5 投资建议...........................................................