浙商证券：Agent化转型驱动Token需求井喷 算力、模型及应用三大角度投资AI产业

　　浙商证券（601878）发布研报称，当前AI正由辅助工具向自主劳动力跨越，Agent化转型驱动Token需求井喷，倒逼算力生态由通用向高效ASIC与溢价云服务转型。AI投资范式遵循降本即创收起点，通过极致降本实现生产力规模化扩张，进而催生内容创作与前沿科研等增量价值空间。2026年，AI产业投资的三维度：1)模型角度，更长的上下文与记忆能力突破和更强的自主思考、反思、创造的能力;2)算力角度，从“算力普惠”到“算力通胀”;3)应用角度，找到收入快速增长的场景。

　　浙商证券主要观点如下：

　　后训练范式驱动智能质变，Agent开启从工具辅助向自主劳动力的代际跨越

　　2025年大模型行业已实现从参数规模扩张向推理侧拓展的战略转移。以OpenAI o系列与DeepSeek R1为代表，强化学习RL验证了模型能力可在后训练阶段实现非线性增长。展望2026年，模型演进将聚焦于超长上下文记忆、全模态感知与世界模型。AI正从辅助副驾驶Copilot跃迁至交付结果的Agent，其处理复杂任务的时长有望跨越8小时临界点。碎片化任务向端到端项目交付的能力提升，标志着AI正式从提效工具演变为可规模化部署的数字劳动力，实质性触发第四次工业革命。

　　推理需求井喷倒逼算力成本结构重塑，ASIC芯片与云资源迎来溢价变现拐点

　　随着Agent工作流普及，全球Token调用量呈现陡峭的指数级增长，谷歌和豆包Token调用量持续突破验证了底层算力刚需确定性。其中，以谷歌TPU v7为代表的ASIC芯片凭借单芯片能效比及低推理成本优势，正加速对通用GPU的市场侵蚀;而受上游核心器件涨价与下游需求激增双向驱动，云资源定价模式已由“以价换量”全面转向“溢价变现”。边缘云、CDN以及支撑RAG架构的AI软件Infra层(如向量数据库、推理加速引擎)将率先兑现业绩。

　　 AI投资范式聚焦降本与创收，极致降本驱动新场景加速破圈

　　AI商业化的核心规律在于降本与创收的深度耦合，同时极致降本往往是新产业（300832）创收的起点。降本端，数字员工与AICoding正通过重构人均产能，大幅压缩企业研发与运营成本。创收端，当特定场景边际成本压降至临界点，将衍生出增量价值点(AI短剧/漫剧、Agent外包等);同时AI正深度切入AI4S、电力交易等高复杂度系统，实现精准价值提取。

　　风险提示

　　(1)AI产业商业化落地不及预期;(2)市场竞争风险;(3)政策风险;(4)地缘政治风险。