投资要点
　　本周大模型商业化呈现三条主线：厂商加快探索金融、法律与生命科学等高价值场景；开放权重模型调用份额持续提升，但支出仍集中于闭源模型；Harness优化任务执行成本，工作流能力成为影响产品竞争力与软件盈利空间的重要因素。
　　金融、法律与生命科学应用加速落地，厂商在Coding之后探索新的增长空间。
　　Anthropic推出金融顾问方案、开放生命科学验证计划，并与诺和诺德开展研发合作；OpenAI发布Astra for Law；Kimi推出金融行业解决方案；千问接入医学与营养数据库。专业场景的商业价值不仅来自模型能力，也取决于专业数据接入、业务流程适配和结果可复核性。能够稳定交付专业工作成果的产品有望获得更高付费意愿，但测试与合作能否转化为持续收入仍需观察。
　　开放权重模型支出份额仍较低，但增长较快。
　　Vercel数据显示，开放权重模型在AIGateway的Token份额由4月的13%升至8月的56%，但仅占8月估算支出的14%，支出仍主要集中于闭源模型。与此同时，OpenRouter数据显示，三家主要开放模型厂商的月度使用支出年内增长超过10倍，闭源厂商增速相对较低，但起始基数更高。Mozilla报告估计，领先开放权重模型与前沿闭源模型的能力差距约为4.4个月。整体来看，尽管开放与闭源模型当前的支出份额仍较悬殊，开放模型的调用量和使用支出已呈现较快增长。
　　Harness优化完成任务成本，软件与工作流能力有望成为重要竞争优势。
　　Harness负责组织模型的上下文、工具调用、任务执行与结果检查。HarnessTax研究中，同一模型更换执行框架后，每个成功任务的成本下降约71%。将重复步骤沉淀为代码或可复用技能，并通过业务评测持续优化，有助于降低交付成本、改善软件毛利及承接更多使用需求。客户流程知识、评测积累和执行效率，有望成为模型产品与企业软件的重要差异化能力。
　　风险提示
　　技术落地及商业化不及预期；行业竞争加剧；数据安全与合规风险；平台样本及统计口径存在局限。