📈 📌一、 📝野村认为全球生成式 AI 市场正处于转折点，广泛采用持续深化，主要玩家正努力构建更可持续的变现模式以提升 ROI。 📊全球 LLM 玩家将继续训练
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📌一、 📝野村认为全球生成式 AI 市场正处于转折点，广泛采用持续深化，主要玩家正努力构建更可持续的变现模式以提升 ROI。 📊全球 LLM 玩家将继续训练闭源模型以追求 AGI（通用人工智能），而中国玩家则利用开源模型强化生态系统。 🧩生成式 AI 的商业边界正进一步拓展至金融、医疗、自动驾驶及机器人等关键任务应用。 💰代币经济模型正为 LLM 及超大规模平台公司带来可持续盈利与 ROI—— 预计全球代币市场收入将从 2025 年的 1,360 亿美元增至 2030 年的 1.35 万亿美元。 📈到 2030 年，独立 LLM 平台的 EBIT 利润率有望高达 30%，超大规模 AI 云平台 EBIT 利润率有望高达 47%。 ✅野村推荐买入 AI 平台、基础设施及软件领导者：阿里巴巴（9988 HK / BABA US，买入）、VNET（VNET US，买入）和金蝶国际（268 HK，买入）。 📌此外，整体股票推荐还包括：金山云（3896 HK，买入）、金山办公（688111 CH，买入）、科大讯飞（002230 CH，中性）、万国数据（GDS US，买入）。 📌二、 ⌛自 2022 年底 ChatGPT 发布已超过三年，全球 LLM 竞赛未现放缓。 ⚡顶级玩家平台升级周期加速至每 3-6 个月一次。 🔒闭源模型方面，OpenAI、Google、Anthropic 等持续迭代，GPT-6 Astra 已具备高级代理与 AGI 能力，Claude Fable 5 聚焦软件工程与长任务代理。 🌐开源模型方面，Meta、阿里、腾讯、DeepSeek 等推动生态繁荣，2026 年中国开源模型实现重大突破（如 DeepSeek-V4 适配国产芯片），全球开源模型下载量同比激增，中美差距拉大。 📊当前闭源模型性能仍领先，但开源模型性价比优势显著（成本仅为其 1/2 至 1/6），性能差距逐步收窄。 📌三、 📚AGI 发展分为三级：L1 胚胎 AGI（特定任务媲美人类）、L2 超人类 AGI（完全替代真实任务）、L3 终极 AGI（无人类干预自我进化）。 🔍当前最先进 LLM 仅处于 L1 阶段。 🤖AI 智能体（Agent）正成为关键驱动力，其架构包含大脑、感知与行动模块，可自主执行多步任务。 📈智能体市场预计从 2024 年的 52.9 亿美元增至 2030 年的 471 亿美元，公司级智能体渗透将快速提升。 📑MCP（模型上下文协议）作为关键标准化协议，正打通 LLM 与外部工具 / 数据源，大幅缩短开发周期（金融 / 医疗领域从 6 个月缩至 2 周）。 💻边缘 AI 方面，AI PC 2026 年预计占全球 PC 出货量的 55%（1.43 亿台）；AI 智能手机 2026 年预计占全球出货量的 45%，中国市场下一代 AI 手机出货将达 1.47 亿台（占 53%）。 📱字节跳动与手机厂商合作推出 “豆包” 智能手机，探索边缘智能体新形态。 📌四、 🚀生成式 AI 应用已从聊天机器人、Copilot 向高级代理系统（如编程代理）演进。 💵可持续收入模型包括代币销售、MaaS（模型即服务）和定制服务。 🌍全球市场：ChatGPT 付费订阅与 API 调用驱动 OpenAI 年化收入在 2026 年 2 月突破 250 亿美元；Anthropic 深耕公司市场，2026 年 4 月年化收入超 300 亿美元。 🇨🇳中国市场商业化加速但整体滞后，多数应用仍免费或低价，B 端（公司）进展快于 C 端（消费者）。 📝豆包推出 68-500 元 / 月订阅计划；智谱 GLM API 价格上调 83% 后调用量仍增 400%。 💹定价策略出现分化：中国 LLM 因性能提升转向高端定价，而海外闭源玩家为应对低成本开源竞争下调 API 价格（如 GPT-5.6 Luna 降价 80%）。 📌五、 🏦・AI + 金融：全球金融服务 AI 支出预计从 2026 年的 750 亿美元增至 2028 年的 1,250 亿美元（CAGR 29%）。 📊中国金融 GenAI 投资 2025 年约 90 亿元人民币，2029 年预计达 450 亿元，智能体成为关键产品形态。 🧾应用场景涵盖智能投研、机器人投顾、智能风控、智能客服等，但核心业务场景应用仍较浅层。 💻・AI + 软件：全球 AI 软件支出 2027 年预计达 2,979 亿美元（CAGR 19.1%），政府、油气、制造为支出主力。 🔧AI 驱动代码审查、聊天机器人等应用正重塑软件行业，公司数字化转型需求旺盛。 📌六、 📐野村构建代币经济模型：假设全球领先 LLM 及超大规模平台的 AI 算力将从 2025 年的 13GW 增至 2030 年的 98GW，驱动代币消费收入从 1,360 亿美元增至 1.35 万亿美元。 📈在此模型下，独立 LLM 平台 2030 年 EBIT 利润率可达 30%，超大规模 AI 云平台可达 47%，2028-2030 财年 ROIC 有望达 17%~20%。 🏆超大规模厂商凭借更强生态与规模效应，将实现更优盈利与回报。 📌七、 ⚠️・ROI 低于预期：竞争加剧、算力成本飙升、LLM 智能提升慢于预期。 ⚠️・AI 变现进度慢于预期：中国市场宏观疲弱导致终端购买力不足，竞争压制货币化。 ⚠️・IDC 潜在过剩：政府、国企及私营部门同时推进数据中心建设，可能引发供过于求。
总体总结
主题正文
- 💰代币经济模型正为 LLM 及超大规模平台公司带来可持续盈利与 ROI—— 预计全球代币市场收入将从 2025 年的 1,360 亿美元增至 2030 年的 1.35 万亿美元。
- 📈到 2030 年，独立 LLM 平台的 EBIT 利润率有望高达 30%，超大规模 AI 云平台 EBIT 利润率有望高达 47%。
- 🌐开源模型方面，Meta、阿里、腾讯、DeepSeek 等推动生态繁荣，2026 年中国开源模型实现重大突破（如 DeepSeek-V4 适配国产芯片），全球开源模型下载量同比激增，中美差距拉大。
- 💹定价策略出现分化：中国 LLM 因性能提升转向高端定价，而海外闭源玩家为应对低成本开源竞争下调 API 价格（如 GPT-5.6 Luna 降价 80%）。
- 🏦・AI + 金融：全球金融服务 AI 支出预计从 2026 年的 750 亿美元增至 2028 年的 1,250 亿美元（CAGR 29%）。
- 📊中国金融 GenAI 投资 2025 年约 90 亿元人民币，2029 年预计达 450 亿元，智能体成为关键产品形态。
- 📐野村构建代币经济模型：假设全球领先 LLM 及超大规模平台的 AI 算力将从 2025 年的 13GW 增至 2030 年的 98GW，驱动代币消费收入从 1,360 亿美元增至 1.35 万亿美元。
- 📈在此模型下，独立 LLM 平台 2030 年 EBIT 利润率可达 30%，超大规模 AI 云平台可达 47%，2028-2030 财年 ROIC 有望达 17%~20%。