中信建投研报称 ,Agent进展迅速,AI产业链趋势有望持续向上 。1)AI模型及技术持续迭代,利好有数据、有客户 、有场景的软件企业,AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升 ,继续看好ERP和政府方向率先落地订单和产品。2)模型私有化需求增加,利好一体机、超融合和B端服务外包企业。a)推荐服务器、一体机、超融合等相关标的;b)金融 、政府、能源等依赖软件定制较多的领域;c)算力租赁和IDC的标的亦值得关注。
全文如下AI系列报告5:当前Agent的发展进行到了什么阶段?
尽管尚未有明确的产品定义,但Agent类别与应用场景已迅速丰富 。工程师流程调优与否对应Agent发展的两条不同路线。学界普遍认为Agent需要具备规划能力;而业界如OpenAI仅强调Agent能够独立完成任务; Anthropic则将Workflow和Agent进行了明确划分。当前随着大模型、 NLP与多模态等技术不断发展 , Agent类别与应用场景迅速丰富,有望迎来价值落地 。
中美大厂Agent发展思路存在差异,B端厂商则均关注平台化布局。对比当前海内外AI Agent布局现状:北美云厂商主要关注帮助客户高效部署模型和Agent ,而B端厂商更聚焦打造Agent创建和管理平台;国内互联网大厂Agent布局仍延续互联网时代用户流量逻辑,通过类“Manus ”的通用Agent产品抢占用户,B端企业则类似北美 ,基于AI/Agent平台选取有价值的产品进行落地。
Agent类产品对算力消耗大,关注后续技术突破->商业化落地拐点 。从Manus定价及表现推断,Agent对话交互Token消耗或达十万以上 ,远超chatbot类AI产品,我们认为原因主要如下:1)长上下文窗口对token的消耗量大;2)多Agent/工具通信造成token量增长;3)验证模块对token的大量消耗;4)多模态场景token消耗量更大;因此AI底层算力需求仍然是产业不可或缺的一环。此外,当前Agent落地仍面临意图混淆 、多Agent合作、幻觉等多种问题,学界及业界均积极探索 ,技术迭代下商业化规模落地可期。
投资建议:Agent进展迅速,AI产业链趋势有望持续向上 。1)AI模型及技术持续迭代,利好有数据、有客户 、有场景的软件企业 ,AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升,继续看好ERP和政府方向率先落地订单和产品。2)模型私有化需求增加,利好一体机、超融合和 B 端服务外包企业。a)推荐服务器、一体机 、超融合等相关标的;b)金融、政府、能源等依赖软件定制较多的领域;c)算力租赁和 IDC 的标的亦值得关注 。
风险提示:AI产业商业化落地不及预期;市场竞争风险;政策风险;地缘政治风险。
(文章来源:人民财讯)
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