国产AI基础模型的技术进步给AI应用、算力都带来了积极影响：1. AI模型和应用：Token调用量快速增长，且需求正由简单问答向Coding、Agent、多模态生成和复杂知识工作迁移，带动模型API、云算力及AI应用需求持续扩张。单位Token价格下降进一步降低了应用门槛，并推动调用量和使用场景增长。预计国内模型公司的商业化收入仍将保持较快增长，但厂商之间的分化也将逐步加大，具备较强模型能力、高价值场景、海外客户基础及差异化产品入口的公司，有望实现更快的收入增长。2.国产算力：当前，在国产大模型的推理任务中，国产算力已可实现对于海外算力的替代。随着生态适配工作的持续推进，国产算力应用于国产大模型的场景有望进一步扩大。后续，国产大模型Tokens快速的增长有望推动国产AI芯片和服务器产品的快速放量。3.算力租赁：国内算力供需失衡格局下高端GPU采购价格不断上行，进一步推高了企业自建算力集群的初始资本开支，算力租赁由此成为现阶段国内获取高端算力资源的重要补充供给方式。对于算租厂商而言，还具备稳定现金流、高硬件残值等优势。我们也看好后续token分成的商业模式。
　　Google Deepmind发布Gemini Robotics2，实现了机器人从单一任务自动化到具备自适应能力的通用智能的关键跨越。本次版本迭代推出三位一体的完整模型体系，涵盖Gemini Robotics2、Gemini Robotics ER2、Gemini Robotics Ondevice2三大模型，三者分工明确、高效协同，构建了机器人“高层决策+底层执行+端侧离线适配”的全栈具身智能能力体系，打破了传统机器人功能单一、适配性差、无法自主规划的痛点。其更大意义在于，通过具身智能的突破打开了工业领域等复杂场景的AI应用市场空间，明显提高了可行性，给相关自动控制、视觉算法、传感器以及工业环境相关的企业打开了愿景的天窗，尽管对中短期贡献还缺乏计量基础。
　　传统应用软件板块基本面环境依旧错综复杂。第一，下游企业资本开支意愿偏弱，传统软件需求尚未看到明确加速改善的信号，缺乏强有力的中长期驱动因素拉动订单持续回暖；第二，行业主流商业模式仍维持原有框架，订阅化转型、增值服务拓展进程缓慢，难以快速打开盈利弹性；第三，通用大模型能力持续下沉，传统软件标准化功能、非敏感客户场景持续面临被通用AI模型替代、价值被侵蚀的潜在风险，中长期竞争压力不容忽视。但短期来看，模型能力的提升和成本的下降，降低了AI应用的门槛；市场对于传统软件应用的乐观预期或推动板块反弹。
　　投资建议：建议关注①通用大模型领域：智谱、MiniMax；②国产算力：寒武纪、浪潮信息、紫光股份；③算力租赁：宏景科技、智微智能、杰创数据、盛视科技、赛意信息；④具身智能/机器人：极智嘉；⑤AI工具软件：卓易信息、星环科技；⑥工业软件：中控技术、索辰科技；⑦其他：虹软科技、金蝶国际、税友股份。
　　风险提示：模型技术迭代不及预期风险；算力供应及外部环境风险；商业化兑现不及预期风险。