大模型后训练：中美路径与商业闭环-华泰证券-202512.pdf
大模型后训练：中美路径与商业闭环 报告总结
本报告深入探讨了大模型后训练的发展趋势，特别是中美两国在这一领域的差异化路径和商业化闭环。报告指出，全球大模型竞争集中于中美两国，美国在OpenAI、xAI、Google等头部厂商的推动下，侧重于模型规模的扩张和后训练及推理的深化；而中国由于算力限制，则更注重架构优化和算法精修，以提升单位算力效率。
**核心观点：**
1. **中美路径分化：** 强化学习和后训练成为大模型迭代的关键。美国侧重于高密度集群下的规模扩展，而中国则在算力约束下，更依赖架构和算法的优化。
2. **商业化加速：** 大模型商业化落地是当前头部厂商的重心，AI应用是商业化落地的关键。OpenAI通过ACP协议实现对话内购买，并与多家企业合作构建生态。国内厂商则积极探索多模态应用和2B市场。
3. **算力、存储、电力和应用：** 算力是基石，多模态模型的普及提升存储需求，电力是算力的配套。AI应用是商业化落地的关键。
**投资建议：**
报告建议关注以下四个方面：
* **算力：** 前/后训练迭代将推高算力需求，看好海内外算力链企业。
* **存储：** 多模态和长视频将提升容量和带宽需求。
* **电力：** 数据中心对电力的需求持续增长，关注稳定供电能力。
* **应用：** 关注2C和2B领域，特别是拥有入口优势和生态协同的企业。
**行业动态：**
1. **大模型演进：** 模型能力演进呈现预训练、后训练与推理全链路扩展趋势。Scaling Law 2.0下，中美模型迭代路径分化明显。
2. **Transformer 架构：** 尽管新型架构出现，Transformer 仍是主流，Diffusion 技术值得关注。
3. **应用场景：** GPT-5 确立了“统一系统”的方向，头部厂商重心开始向应用和商业化生态转移。
4. **数据标注：** 高质量标注是模型训练的关键投入，其价值被低估。
**公司案例分析：**
* **OpenAI：** 强调模型和应用生态的构建，以ACP协议驱动商业化。
* **阿里 Qwen：** 多模态与场景落地是主要方向。
* **DeepSeek、Kimi：** 在模型架构优化上持续创新，例如 DeepSeek V3.2-Exp 引入 Dynamic Sparse Attention，Kimi K2 通过大规模智能体合成数据体系，系统提升模型的工具使用与任务协同能力。
**风险提示：**
宏观经济波动、技术进步不及预期、中美竞争加剧等因素可能对行业发展带来风险。
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