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OpenAl、Anthropic、Google各有技术与商业化推进，国内厂商围绕“模型一入口—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Al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。
模型一入口一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/ADPIADK”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。
1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已从“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”,行业重心加速从技术演示向产业化落地迁移。海外市场方面，OpenAI以Sora 2模型及独立Sora App为核心，推动视频生成技术进入商业化可运营期，不仅整合了长镜头物理一致性、音画同步优化与内容分发功能，还配套了明确的合规管理方案；Anthropic发布Claude Sonnet4.5模型，强化“模拟电脑操作、长时任务执行”的工程化能力，同步完善Agent开发与运维链路，聚焦“从榜单分数领先转向生产环境可用”;Google将Gemini深度融入Chrome浏览器，以高频场景承载内容理解、跨标签协作，并推出专用模型实现浏览器内表单提交、流程测试等操作，拓展“从回答到执行”的能力边界。国内大模型厂商围绕“模型一入口一算力”展开协同布局：阿里在云栖大会发布Qwen3-Max旗舰基模；腾讯既面向全球开放企业级智能体平台ADP 3.0,其混元Image 3.0也在开源图像生成榜单登顶；快手可灵2.5 Turbo在视频生成质量与成本控制上双向突破，推动技术从“可看”向“可用”过渡；华为依托CloudMatrix384架构与推理计量服务夯实算力基础；百度发布文心大模型X1.1加码推理性能与多Agent协同，国内产业三角架构已初步成形。综上，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”,从单点技术突破转向系统化能力构建，产业化落地不断加速。
2内容、Agent、入口三线推进：海外头部厂商的Al系统升级路径
OpenAl:视频生成进入“产品一合规一分发”三位一体的运营期。9月末，OpenAl以Sora 2为底座，推出独立Sora App,将长镜头物理一致性、角色跨镜头延续与音画同步等核心能力收拢到一个面向大众的产品形态中：用户不仅能“生成”,还能在应用内浏览、复用与二次创作，并通过“客串式”素材插入(cameos)打通社交传播链路。伴随下载量在发布后数天即跃升至百万量级，平台侧的治理与合规被前置为同等重要的工程任务——OpenAl在发布页明确“负责任上线”框架，强调内容标记与权利方控制；主流媒体对未成年人与名人肖像等敏感场景的讨论，也倒逼平台建立更细粒度的创作边界与审核机制。整体看，Sora不再是“演示级模型”,而是“可持续运营的内容平台能力”,一端是视频生成的质量与可控性，另一端是分发与合规的系统化建设。
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