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。
　　盈利模式不断验证落地，AIAgent正进入商业爆发期
　　智能体（AIAgent）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，AIAgent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：AIAgent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。AIAgent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。
　　风险提示
　　短期风险：AI硬件行业整体估值可能受全球宏观因素（如：美元利率、地缘动荡等）以及交易集中度等产生波动；
　　中长期风险：如果AI的使用未能在中长期产生符合资本预期的收益率，可能导致AICapex下降，进而使得相关公司的订单和利润减少，同时也可能造成其估值中枢下移。