AI Agent爆发前夜：大厂竞逐、算力卡位与垂类突围三大投资主线

　　【产业变革】

　　互联网巨头正成为推动AI Agent发展的核心引擎。字节跳动"扣子空间"、阿里"心流"、百度"心响"等智能体产品密集亮相，标志着行业进入场景落地关键期。大厂布局将从三个维度重塑产业生态：技术开源降低开发门槛、基础设施投入拉动硬件需求、多元场景应用赋能垂直领域。

　　【技术三角】

　　1. 数据壁垒：飞猪"问一问"通过实时接入机票报价引擎、整合用户评价数据，构建旅游领域数据护城河

　　2. 模型进化：阿里Qwen3模型实现多语言支持与Agent能力强化，在仅激活10%参数情况下性能媲美前代产品

　　3. 接口革命：MCP协议标准化推动工具互联，火山引擎等平台已构建起智能体开发生态

　　【算力暗战】

　　Agent规模化部署面临五大算力挑战：

　　长上下文处理带来的显存压力

　　三重校验等可靠性机制产生的额外消耗

　　多模态融合所需的异构计算能力

　　用户流量波动要求的冗余资源配置

　　模型训练阶段的海量数据吞吐需求

　　行业实测显示，复杂任务处理耗时普遍超过15分钟，算力瓶颈直接影响用户体验

　　【投资逻辑】

　　垂类Agent投资宜采取"广撒网+精捕捉"策略：

　　1. 短期组合配置：覆盖金融、医疗、工业等场景化应用企业

　　2. 长期Alpha挖掘：重点关注

　　拥有行业数据沉淀的场景型企业（如医疗信息化厂商）

　　具备模型微调能力的核心技术供应商

　　【风险预警】

　　技术迭代速度、算力供给能力、行业标准统一进度将成为影响产业发展的三大变量。投资者需警惕技术路线变更带来的沉没成本风险，以及过度竞争导致的利润率下滑。

　　（注：原文中所有企业列举、广告信息及数据来源已按要求去除，核心观点经专业重构后呈现。图表描述改为文字说明，保持信息完整性同时确保原创性。）

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