下一代大模型（GPT-5）：研究框架-中信证券-202508.pdf
下一代大模型 (如 GPT-5) 有望成为决定新一轮 AI 产业前景的关键变量。中信证券基于学术与产业界成果，尝试构建下一代大模型的研究框架，并从模型基座、性能、生态和产业等角度展开分析，旨在为产业界和投资界提供参考。
**核心观点：**
* **模型规模与能力：** GPT-5 有望通过 2-3 倍参数规模实现 10 倍智能水平提升，推理性价比大幅提升，加速高价值复杂行业应用落地。
* **关键能力突破：** 逻辑推理、原生多模态、记忆系统等关键能力有望突破，推动 Agent 和多模态两大主线发展。
* **生态与产业：** 模型融合降低推理成本，生态建设加速应用开发，算力需求随之增长，企业管理、教育、医疗等领域迎来机遇。
**研究框架：**
1. **模型基座：**
* 模型参数规模扩张：2-3 倍参数规模，对应模型参数规模约 3-5 万亿。
* 数据规模：当前文本数据足以支撑，多模态和思维链数据提升是新需求。
* 性能提升：单次激活参数规模对算力消耗影响不大，API 价格或维持稳定，推理性价比大幅提升。
2. **性能展望：**
* **逻辑推理：** 准确性和创造力同步提升，工具使用和思维链学习促进发展，B 端 Agent 应用落地，AI coding 有望实现盈利。
* **原生多模态：** 实时动态视频交互和处理能力增强，模型规模扩增，静态图像向实时视频处理发展，推理延迟降低，数理分析效能提升。
* **记忆系统：** 长上下文带来任务完成效率提升，助力专属个性化助理。长短结合的记忆系统形成全局记忆，实现个性化体验。
3. **生态发展：**
* 模型融合降低推理成本，基座模型和通用工具原生整合，单点工具和第三方 Agent 产品空间压缩。
* 生态建设：以 Agent 为导向完善全链工具，大厂主导开放协议。
4. **产业影响：**
* **Agent：** 企业管理软件是最佳场景，Q4 业绩有望体现，关注企业管理等领域。
* **多模态：** 端到端分析规划能力提升，教育、医疗、科研等领域产品形态有望创新。
* **算力：** Scaling Law 范式切换，Agent 驱动推理算力需求。算力需求增幅和增速将超越以往大模型。
**投资策略：**
* **通用 Agent 应用：** 关注金山办公、金蝶国际等企业。
* **垂直 Agent 应用：** 关注科大讯飞、京东健康等头部公司。
* **算力产业链：** 关注国产算力头部公司及工业富联、浪潮信息等企业。
**风险提示：**
AI 核心技术发展不及预期、数据安全、行业竞争加剧、地缘政治等。
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