智通财经APP获悉，中信建投发布研报称，当前AI正由辅助工具向自主劳动力跨越，Agent化转型驱动Token需求井喷，倒逼算力生态由通用向高效ASIC与溢价云服务转型。AI投资范式遵循降本即创收起点，通过极致降本实现生产力规模化扩张，进而催生内容创作与前沿科研等增量价值空间。2026年，AI产业投资的三维度：1)模型角度，更长的上下文与记忆能力突破和更强的自主思考、反思、创造的能力;2)算力角度，从“算力普惠”到“算力通胀”;3)应用角度，找到收入快速增长的场景。

中信建投主要观点如下：

后训练范式驱动智能质变，Agent开启从工具辅助向自主劳动力的代际跨越。2025年大模型行业已实现从参数规模扩张向推理侧拓展的战略转移。以OpenAI o系列与DeepSeek R1为代表，强化学习RL验证了模型能力可在后训练阶段实现非线性增长。展望2026年，模型演进将聚焦于超长上下文记忆、全模态感知与世界模型。AI正从辅助副驾驶Copilot跃迁至交付结果的Agent，其处理复杂任务的时长有望跨越8小时临界点。碎片化任务向端到端项目交付的能力提升，标志着AI正式从提效工具演变为可规模化部署的数字劳动力，实质性触发第四次工业革命。

推理需求井喷倒逼算力成本结构重塑，ASIC芯片与云资源迎来溢价变现拐点。随着Agent工作流普及，全球Token调用量呈现陡峭的指数级增长，谷歌和豆包Token调用量持续突破验证了底层算力刚需确定性。其中，以谷歌TPU v7为代表的ASIC芯片凭借单芯片能效比及低推理成本优势，正加速对通用GPU的市场侵蚀;而受上游核心器件涨价与下游需求激增双向驱动，云资源定价模式已由“以价换量”全面转向“溢价变现”。边缘云、CDN以及支撑RAG架构的AI软件Infra层(如向量数据库、推理加速引擎)将率先兑现业绩。

AI投资范式聚焦降本与创收，极致降本驱动新场景加速破圈。AI商业化的核心规律在于降本与创收的深度耦合，同时极致降本往往是新产业创收的起点。降本端，数字员工与AI Coding正通过重构人均产能，大幅压缩企业研发与运营成本。创收端，当特定场景边际成本压降至临界点，将衍生出增量价值点(AI短剧/漫剧、Agent外包等);同时AI正深度切入AI4S、电力交易等高复杂度系统，实现精准价值提取。

风险提示

(1)AI产业商业化落地不及预期：目前各环节AI 产品的商业化模式尚处于探索阶段，如果各环节产品的推进节奏不及预期，或对相关企业业绩造成不利影响;

(2)市场竞争风险：海外 AI 厂商凭借先发优势，以及较强的技术积累，在竞争中处于优势地位，如果国内 AI 厂商技术迭代不及预期，经营状况或将受到影响;同时，目前国内已有众多企业投入AI产品研发，后续可能存在同质化竞争风险，进而影响相关企业的收入;

(3)政策风险：AI技术的发展直接受各国政策和监管影响。随着AI在各个领域的渗透，政府可能会进一步出台相应的监管政策以规范其发展。如果企业未能及时适应和遵守相关政策，可能面临相应处罚，甚至被迫调整业务策略。此外，政策的不确定性也可能导致企业战略规划和投资决策的错误，增加运营的不确定性;

(4)地缘政治风险：在全球地缘政治环境的波动下，尤其美国对中国的出口限制或将直接影响国内企业算力芯片的获取，进而影响其产品研发和市场竞争力。同时，地缘政治风险也可能导致 AI 产品开拓海外市场面临障碍，影响相关企业的营收情况。

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