华泰计算机 | 大模型后训练：中美路径与商业闭环

主要观点总结

全球大模型产业集中于中美，美国以OpenAI、xAI、Anthropic与Google等厂商为主，国内则以DeepSeek、阿里、智谱等领先。受国内算力限制，国内厂商侧重架构优化，而海外偏向规模扩展。投资建议关注算力、存储、电力与应用四个方向。中美大模型发展路径分化，海外依托高密度集群深化后训练与推理，国内则在算力约束下追求单位算力效率。商业化成为头部厂商重心，OpenAI推出统一模型、Pulse与ACP实现应用变现。算力需求上升，国产芯片将接棒，存储需求随多模态模型提升，电力成为AI时代稀缺要素，应用是商业化关键。风险提示包括宏观经济波动、技术进步不及预期及中美竞争。

关键观点总结

关键观点1: 全球大模型产业集中于中美

美国以OpenAI、xAI、Anthropic与Google等厂商为主，国内则以DeepSeek、阿里、智谱等领先。

关键观点2: 中美大模型发展路径分化

海外依托高密度集群深化后训练与推理，国内在算力约束下追求单位算力效率。

关键观点3: 商业化成为头部厂商重心

OpenAI推出统一模型、Pulse与ACP实现应用变现。

关键观点4: 算力需求上升，国产芯片将接棒

受美国出口限制，NVIDIA芯片几乎撤出中国，国产芯片将替代。

关键观点5: 存储需求随多模态模型提升

随着多模态模型的普及，存储需求同步提升。

关键观点6: 电力成为AI时代稀缺要素

AI训练与推理推高电力需求，稳定低价电力者具优势。

关键观点7: 应用是商业化关键

AI应用是商业化落地的核心战场，OpenAI推出ACP支付协议实现变现。