今天分享的是：AI展望：New Scaling，New Paradigm，New TAM
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本文是华泰证券2025年6月发布的关于全球AI发展趋势的中期策略报告，核心围绕模型、算力、应用三大维度展开分析。
模型端，预训练Scaling Law有望开启新起点。近三个季度大模型迭代中，强化学习带来的后训练是主流方向。经典transformer架构下，模型参数规模和人类公开数据接近瓶颈，但科技巨头仍在探索，如腾讯混元Turbo S采用Transformer-Mamba专家混合模型，Google Gemini Diffusion在文本生成速度上有优势，且Meta、小米等在参数量和数据量上继续尝试，大规模算力集群也为预训练探索提供支持。
算力端，需求长期上行，硬件设计进入新范式。训练端，后训练有新Scaling路径，新架构探索或重启预训练算力需求，全球大规模算力集群推进；推理端，Agent带来tokens消耗量大幅提升，推动算力需求增长。同时，软硬件协同设计成趋势，『英伟达』和昇腾在硬件设计上各有创新。
应用端，Agent进展提速，全球AI应用有望进入业绩收获期。Agent任务长度Scaling加速，长序列瓶颈突破，MCP等协议统一工具调用生态，可商业化产品快速发展。国内应用加速迭代，美股头部厂商Q1业绩超预期，2025年有望进入业绩收获期。商业模式上，Agent从交付工具转向交付结果，按效果付费成新范式，数据复杂度低、幻觉容忍度高的细分场景有望率先规模化落地，如2C场景、AI+营销/销售、AI+HR等领域。
此外，报告还提及了AI在医疗领域的应用，正构建药物研发新范式，各大厂积极布局相关大模型，商业化进展迅速。
以下为报告节选内容
