中信建投：大语言模型进入深度推理阶段，AI应用爆发在即

摘要： 引言:近日，中信建投发布研报，指出大语言模型已进入深度推理阶段，通用人工智能日益临近，AI应用即将爆发。报告从技术、应用和能源三个维度展望了人工智能的未来发展趋势，认为技术是源...

引言:

近日，中信建投发布研报，指出大语言模型已进入深度推理阶段，通用人工智能日益临近，AI应用即将爆发。报告从技术、应用和能源三个维度展望了人工智能的未来发展趋势，认为技术是源动力，应用是牵引力，能源是支撑力。

技术：深度推理与算力需求的飙升

1. 深度推理: OpenAI发布的具有深度思考能力的o1推理模型标志着大模型发展进入新的阶段。推理侧缩放法则的发现，使大模型算力需求向推理侧转移。强化学习进一步激发了模型的推理能力，提升了模型的准确性。
2. 合成数据: 随着文本模型的成熟，高质量数据变得更加稀缺，合成数据的重要性日益凸显。合成数据与大语言模型推理的结合，有望产生新的突破。
3. 缩放法则: 缩放法则的有效性持续得到验证，并从文本模型训练扩展到更广泛的人工智能领域。o3和GPT-5的循环驱动有望开启新的发展阶段。

应用：超级智能体与AI赋能百业

1. 超级智能体(AI Agent): AI Agent即将迎来能力的快速提升，头部企业纷纷布局端侧AI Agent，超级智能体将走向普及。
2. 具身智能: 具身智能持续突破，人形机器人进入量产元年，并逐步应用于工厂等场景，加速智能制造的落地。
3. AI4Science: 人工智能极大加速了科学研究的进度，AI4Science已进入黄金时代，其应用遍及STEM领域。
4. 端侧创新: AI大模型的成熟使几乎所有硬件产品都能通过AI元素提升性能，端侧创新层出不穷，AI重塑了端侧分工格局。
5. 自动驾驶: 自动驾驶算法进入端到端阶段，大语言模型和视觉语言模型(VLM)的融合增强了环境理解能力，Robotaxi进入商业化落地阶段。
6. 人工智能+: “人工智能+”全面展开，企业数字化转型率先落地，AI在提升效率、精准决策、降低风险和创新服务方面潜力巨大。

能源：可持续发展的挑战

推理端算力需求的显著增长导致云端人工智能系统能耗激增，可持续发展问题日益突出，需要积极探索更节能的AI技术和基础设施。

总结:

大语言模型进入深度推理阶段，标志着人工智能发展进入一个新的里程碑。技术创新、应用拓展和能源可持续发展将是未来人工智能领域面临的三大核心挑战与机遇。 我们需要持续关注这些趋势，积极应对挑战，才能更好地把握人工智能带来的巨大潜力。