人工智能行业报告：AI迭代短期产生爆发式硬件需求，产业整体仍处发展早期

行业报告研 究 部姓 名 ： 杨 森SFC ： BJ O6 44电 话 ： 07 55- 215 191 78E- ma il: y a n g s e n @ g y z q . c o m . h k请 务 必 阅 读 免 责 条 款证 券 研 究 报 告报告日期：2026-06-08AI迭代短期产生爆发式硬件需求，产业整体仍处发展早期目录一、AI性能快速迭代，商业落地推动AI Agent爆发二、硬件产业链不得不全栈式、性能指数级进化以满足AI发展需求三、AI产业仍处于早期，具有长足发展空间四、AI硬件产业链的投资思路五、风险提示数据来源：ChatGPT官网、百度、国元证券经纪（香港）整理ChatGPT迭代历史AI大模型迅速迭代，在某些专业领域已可以媲美人类以ChatGPT为例。过去8年来，其运算能力呈现指数级增长：➢ 参数量从1.17亿爆发式增长到了约1.8万亿，增长超过15000倍；➢ 上下文窗口从约1000个词→200万token，增长超过2000倍。性能和架构不断升级，使得ChatGPT在某些专业领域已可以媲美人类：➢ 从"预测词语"到"理解意图"：RLHF技术的引入，让模型不再只是机械地预测下一个词，而是学会了理解人类真正的需求。➢ 从"处理文字"到"感知世界"：GPT-4引入多模态能力，模型开始能够看、能够听，突破了纯文字的限制。➢ 从"回答问题"到"独立执行"：GPT-5系列具备Agent能力，能够主动规划任务、调用工具并独立完成复杂工作。版本发布时间核心参数核心特性与突破重要里程碑GPT-12018年6月 1.17亿参数训练数据：约5GB文本提出"预训练+微调"框架证明大规模无监督学习技术路线可行GPT-22019年2月15亿参数训练数据：约40GB文本（800万网页）生成质量大幅提升；首次出现"零样本学习"迹象OpenAI因认为"太危险"拒绝完整发布GPT-32020年6月 1750亿参数训练数据：约570GB文本少样本学习能力成熟第一次让普通人感受到AI的实用价值；确立"规模定律"（ScalingLaw）GPT-3.52022年11月 -加入RLHF（人类反馈强化学习）；学会理解人类意图ChatGPT正式上线5天获100万用户60天获1亿用户（人类历史上增长最快的消费级产品）GPT-42023年3月 约1.8万亿参数（混合专家架构MoE）首次引入多模态能力；能"看"图片AI首次在人类专业考试中超过大多数人；律师资格考试：前10%；医学执照考试：通过；SAT：前7%GPT-4o2024年5月 -原生多模态；文字/图片/音频同时理解、同时输出 响应延迟320毫秒，接近真人对话节奏GPT-52025年8月 -引入动态路由机制；根据任务复杂度自动分配算力具备Agent代理能力；从"回答问题"进化到"执行任务"；GPT-5.22025年12月 -ReasoningTokens机制成熟；输出前先进行内部验证幻觉率下降30%GPT-5.42026年3月 -上下文窗口100万token（部分版本支持200万）；新增NativeComputerUseOSWorld基准测试得分75%，首次超过人类平均水准（72.4%）；数据来源：各公司官网、百度、国元证券经纪（香港）整理盈利模式不断验证落地，AI Agent正进入商业爆发期智能体（AI Agent）是由大语言模型或领域模型驱动，具备环境感知、推理决策及行动能力的系统。对企业或个人而言，在当前AI的智能水平下，AI Agent是能够自主规划、记忆、调用工具，帮助人类或独立完成相对专业任务的智能助手，从而具有商业价值。➢ 技术层面：AI Agent技术生态已趋于成熟，LangChain、AutoGen、CrewAI等开源框架为构建复杂Agent系统提供了坚实基础多智能体协作系统、特定领域语言模型和ComputerUse能力也有望实现重大突破；➢ 商业层面：垂直行业应用将成为主战场，金融服务、医疗健康、制造业和客服领域将率先实现规模化部署。AI Agent正在大幅度提升社会生产效率，商业模式不断落地。举例而言：根据GitHub的数据，目前全球约3000万到4000万专业软件开发者，总薪资约3万亿美元。在AI辅助下，这些开发者现在产出的工作量相当于9万亿美元的生产力。阶段时间范围核心特征关键里程碑代表产品 / 技术技术萌芽期2023.1-2023.6 概念验证与早期探索首个自主 Agent 项目发布工具调用机制确立AutoGPT (16 万 + 星标)OpenAIFunction CallingReAct 范式框架爆发期2023.7-2024.6开源框架与商业产品涌现多模态与长上下文能力提升主流框架相继发布多模态模型能力升级LangChain、AutoGen、CrewAIBabyAGIClaude 3.5 Sonnet(100K 上下文)商业化加速期2024.7-2025.12 企业级产品与服务推出标准化协议开始形成多智能体系统发布通用交互协议诞生微软 Magentic-OneAnthropicMCP 协议微软 CopilotStudioSalesforce Agentforce生态深化期2026 年展望Agent Swarm 范式兴起Agent 原生模型出现可复用 Agent 市场形成智能体经济进入深化期AI向 "同事" 角色演进Anthropic VirtualCollaboratorAgent 原生基础模型企业智能中枢AI Agent技术演进历史目录一、AI性能快速迭代，商业落地推动AI Agent爆发二、硬件产业链不得不全栈式、性能指数级进化以满足AI发展需求三、AI仍处于早期，具有长足发展空间四、AI硬件产业链的投资思路五、风险提示数据来源：各公司官网、百度、国元证券经纪（香港）整理AI全产业链AI的性能迭代和大规模应用“迫使”硬件产业链极速进化➢ AI自身性能和外部应用的指数级增长要求AI产业的硬件性能和供应量做到同步的指数级增长。但物理现实世界产能升级的速度低于产业需求增长的速度，造成多个硬件供应环节或持续进入量价齐升、供不应求的局面。➢ 当下，硬件不再是被动支撑软件的"底座"，而是成为决定AI能力上限的核心瓶颈。➢ 整个产业链正经历从“芯片元件-服务器机柜-数据中心”的全栈式、革命性升级，硬件升级不再是单一环节的突破，而是芯片、封装、散热、电源、网络等多个环节的协同创新。具体内容语言模型、视觉模型（图 / 视频）、AgentAI 游戏、AI 传媒、AI 漫剧、AI 编程、AI 电商、AI 医疗消费电子、机器人、自动驾驶、AI 玩具、AI 手机、AI 眼镜、遥控、电池、灵巧手、线形关节、旋转关节、芯片 / 通信 / 触算法、视觉 / 雷达、电子皮肤、环卫智驾、矿卡智驾、端侧算力、摄像头、激光雷达、踏面单元层级模块具体内容算力GPU/TPU/ASIC/LPU、CPU、SoC存储存储芯片（利基 / NAND/DRAM/HBM）、存储模组、设备（洁净、半导体设备）AI 元件电容（钽电容）、电阻（MLCC）、电感PCB高多层 / HDI / 正交、CCL、电子布（7628，Low Dk，LowCTE、Q 布）、铜箔（HVLP3/4/5