核心观点
　　全球大模型Agent能力产业化加速落地。2025年9月以来，全球大模型领域发展主线从“参数规模竞赛与榜单跑分”转向“Agent能力嵌入系统与核心入口”，海外厂商如OpenAI、Anthropic、Google各有技术与商业化推进，国内厂商围绕“模型—入口—算力”协同布局且产业三角架构初成。本轮变革核心是大模型从“单一语言交互的能说会答”升级为“多模态感知的能看会做、全链路可控可管”，并从单点技术突破转向系统化能力构建，产业化落地持续加速。
　　内容、Agent、入口三线推进：海外头部厂商的AI系统升级路径。OpenAI、Anthropic、Google等海外厂商的共同方向，是用产品形态与系统接口承载Agent，让模型从“能说会答”升级到“能看会做、可控可管”，并把入口（浏览器/家庭）与工具链（SDK/测试/安全）做厚，推动从技术演示向产业化落地的迁移。
　　模型—入口—算力三线合围的中国路径。阿里巴巴、腾讯、字节、百度、快手、华为等国内厂商的共同方向，是以“旗舰基模”确立能力上限，以“Agent/ADP/ADK”打通开发与运维，以“算力与计量服务”稳定供给，再辅以“视频/图像生成的性价比迭代”打开应用规模。整体链路从“模型→平台→入口/场景→供给侧”逐步闭合，向“能看会做、可控可管”的系统能力收敛。
　　海内外AI升级共振：从“会说”到“会做”，由点到链的系统化升级。当前AI产业已步入规模化落地关键阶段，下一阶段竞争核心聚焦“工程化的三角”体系构建——涵盖Agent工程化、入口承载力、供给侧计量三大维度，叠加资本与资源耦合的差异化路径，最终将收敛至“通用智能即基础设施”的产业终局。海内外发展核心差异体现在节奏与财务结构选择：海外企业凭资本、技术优势加速通用智能前沿探索，但需承担高研发投入与财务风险；国内企业依托场景复用及成本控制，以稳健节奏推进并侧重“规模化盈利”，却需警惕技术迭代滞后风险。未来，在“节奏把控”与“财务健康”间实现平衡者，将在“通用智能基础设施”终局竞争中占据主导地位。
　　投资建议：见正文。
　　风险提示：技术迭代不及预期的风险；商业化落地不及预期的风险；政策支持不及预期风险；全球宏观经济风险。