2025年模型行業(yè)市場規(guī)模是通過大量的一手調(diào)研和覆蓋主要行業(yè)的數(shù)據(jù)監(jiān)測（包括目標產(chǎn)品或行業(yè)在指定時間內(nèi)的產(chǎn)量、產(chǎn)值等，具體根據(jù)人口數(shù)量、人們的需求、年齡分布、地區(qū)的貧富度調(diào)查）的基礎數(shù)據(jù)信息，并通過自主研發(fā)的多個市場規(guī)模和發(fā)展前景估算模型，為客戶提供可靠地市場和細分市場規(guī)模數(shù)據(jù)以及趨勢判斷，協(xié)助客戶判斷目標市場規(guī)模及發(fā)展前景，為市場開發(fā)和市場份額估算提供可靠、持續(xù)的數(shù)據(jù)支持。
市場規(guī)模不僅僅只是模型產(chǎn)品在某個范圍內(nèi)的市場銷售額，也涵蓋了是用戶量規(guī)?；蛘咪N售量規(guī)模。我們根據(jù)模型所集中的區(qū)域、發(fā)展的階段、用戶數(shù)量進行現(xiàn)有市場的估算；其次，再根據(jù)模型潛在用戶及發(fā)展趨勢對未來市場進行估算。最終，可獲知模型產(chǎn)品市場的總體規(guī)模。
在模型市場規(guī)模的測算上，我們主要采用了如下幾種方法
一、源推算法
即將本行業(yè)的市場規(guī)模追溯到催生本行業(yè)的源行業(yè)，通過對源行業(yè)數(shù)據(jù)的解讀，推導出模型行業(yè)的數(shù)據(jù)。
二、強相關(guān)數(shù)據(jù)推算法
所謂強相關(guān)，可以理解為兩個行業(yè)的產(chǎn)品的銷售有很強的關(guān)系，通過與模型行業(yè)強相關(guān)行業(yè)的分析，印證市場規(guī)模數(shù)據(jù)的準確性。
三、需求推算法
即根據(jù)模型產(chǎn)品的目標客戶的需求出發(fā)，來測算目標市場的規(guī)模。
四、抽樣分析法
即在總體中通過抽樣法抽取一定的樣本，再根據(jù)樣本的情況推斷總體的情況。抽樣方法主要包括：隨機抽樣、分層抽樣、整體抽樣、系統(tǒng)抽樣和滾雪球抽樣等。
五、典型反推法
依據(jù)研究團隊對于單個品牌（尤其是龍頭品牌）的銷售額和市場份額的研究，倒推整個行業(yè)的規(guī)模。
中信證券表示，正確的模型架構(gòu)、高效的數(shù)據(jù)樣方——具身模型規(guī)?；l(fā)展的兩大挑戰(zhàn)，已成為具身智能企業(yè)競相追逐的主干道。模型架構(gòu)的主旋律圍繞在大語言模型、大型視覺模型與動作模型的融合之上，短期來看，基于擴散模型的流匹配算法逐漸占據(jù)舞臺。具備強資本開支能力的企業(yè)以真實數(shù)據(jù)采集為突破口，期待積少成多的數(shù)據(jù)集構(gòu)建競爭壁壘，但在數(shù)字金字塔的指引下，合成數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)?；c泛化屬性也是具身模型不可或缺的價值底色。此外，如何將預訓練及后訓練核心訴求與數(shù)據(jù)屬性有機結(jié)合已成為新課題，數(shù)據(jù)樣方理念持續(xù)興起。世界模型對于合成數(shù)據(jù)和策略評判的規(guī)?；x能亦不容小覷。短期我們建議關(guān)注具身模型行業(yè)的資本布局者及數(shù)據(jù)采集賣鏟人，長期維度我們建議關(guān)注云計算及算力提供者。
中信證券認為，機器人指數(shù)表現(xiàn)顯著超越市場寬基指數(shù)，然而我們認為具身模型是本輪機器人浪潮的真正驅(qū)動力，其市場影響力仍然未得到充分反映。機器人使用的具身模型正經(jīng)歷分層架構(gòu)到端到端的演化，最近幾年內(nèi)模型的感知、規(guī)劃控制能力以及任務成功率大幅提升，但距離實際工業(yè)化和家居應用仍有提升空間。我們認為，模型能力仍然是第一要素，在后續(xù)競爭中，研發(fā)能力強、占據(jù)關(guān)鍵場景、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源的廠商有望獲得競爭優(yōu)勢。我們認為，具身模型的競爭與此前大模型的競爭會有類似之處，建議關(guān)注三類公司：1）軟硬件基礎設施公司；2）數(shù)據(jù)供應商與物理AI公司；3）垂直場景機器人應用公司。
中信證券指出，近期北美三大模型廠商同時發(fā)布新款模型，引發(fā)資本市場關(guān)注。谷歌發(fā)布了全球首個實時可交互世界模型Genie 4，生成視頻時長可達數(shù)分鐘；Anthropic發(fā)布了Claude 4.1，編程測試得分刷新行業(yè)記錄；OpenAI發(fā)布開源推理模型gpt-oss，200億參數(shù)版本可在移動端本地部署且性能表現(xiàn)良好。中信證券認為模型廠商近期的快速更新迭代的影響包括：科技巨頭在前沿模型領域的軍備競賽、推理&scaling law&多模態(tài)等帶來的算力持續(xù)爆炸式增長、推理能力提升帶來復雜應用場景解鎖可能等。美股科技領域，建議繼續(xù)圍繞基礎設施、AI應用等環(huán)節(jié)，重點布局AI計算芯片、HBM、AI網(wǎng)絡設備、IDC、基礎&應用軟件、互聯(lián)網(wǎng)服務等領域。
周三美股成交額第1名特斯拉收高3.62%，成交245.9億美元。特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克周三在社交媒體上表示，該公司正在訓練新版全自動駕駛（Full Self-Driving，F(xiàn)SD）模型，其視頻處理能力和模型規(guī)模將實現(xiàn)“重大”升級。這位科技億萬富翁在X平臺更新動態(tài)稱：“特斯拉正在訓練參數(shù)規(guī)模擴大約10倍的新FSD模型，視頻壓縮損耗大幅改善。若測試順利，預計下月底可向公眾發(fā)布。”
特斯拉正在訓練升級版全自動駕駛模型。該系統(tǒng)的運行依托人工智能模型，通過車輛攝像頭和傳感器感知周圍環(huán)境。馬斯克提及的"10X參數(shù)"指模型參數(shù)規(guī)模擴大。對AI模型而言，通常意味著采用更龐大的模型架構(gòu)、基于更多數(shù)據(jù)進行訓練，從而獲得更強性能。
谷歌DeepMind宣布推出第三代通用的世界模型Genie 3 ，可以生成前所未有的多樣化交互式環(huán)境，給出文本提示，Genie 3可以生成動態(tài)世界，可以以每秒24幀的速度實時導航，并以720p的分辨率保持幾分鐘的一致性。與前代模型（如 Genie 1/2）和視頻生成模型（如 Veo 2，Veo 3對直覺物理學的深刻理解）相比，Genie 3是第一個允許實時交互的世界模型，同時 Genie 相比，其一致性和真實感也得到了提升。
中信證券發(fā)布計算機行業(yè)研報稱，展望2025年下半年，建議把握新一輪創(chuàng)新落地周期。AI主線創(chuàng)新繼續(xù)，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游落地提速，景氣創(chuàng)新方向頻出，驅(qū)動行業(yè)加速成長。綜合梳理兩大投資方向：1）AI產(chǎn)業(yè)鏈：重點布局“AI主線”，看好AI應用及算力板塊機遇；2）景氣創(chuàng)新：建議關(guān)注信創(chuàng)、金融科技創(chuàng)新、特種IT等結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新機遇。
中信建投指出，阿里Qwen模型三連開源，階躍星辰新一代多模態(tài)推理基礎模型Step3大幅提升推理效率，國產(chǎn)模型能力持續(xù)向上。海外AI Coding賽道火熱，GitHub Copilot 2024年12月約實現(xiàn)4億ARR，Cursor已突破5億ARR，Windsurf亦在2025年4月突破1億ARR。國內(nèi)字節(jié)TRAE、阿里通義靈碼AI IDE、騰訊CodeBuddy IDE等大廠產(chǎn)品入局AI IDE賽道，有望帶動國內(nèi)模型API調(diào)用提升。字節(jié)7月26日開源Coze，國內(nèi)AI應用場景有望加速。
中信證券研報稱，KIMI K2模型發(fā)布，利好AI應用及云廠商。Moonshot AI旗下首個開源K2模型問世，在編程和邏輯方向的多項基準測試中達到SOTA能力。在訓練機制層面，K2使用了改進的MuonClip優(yōu)化器，形成了更穩(wěn)健的模型訓練方式，通過智能體數(shù)據(jù)合成提升工具使用能力和Agent能力；在成本層面，模型API調(diào)用成本較Claude 4 sonnet有大約80%的成本優(yōu)勢。中信證券認為，國內(nèi)基于K2的Agent應用有望加速落地，同時K2調(diào)用量增加，建議關(guān)注AI應用、云服務廠商兩條投資主線。
美國智庫METR最新報告顯示，大語言模型能力每7個月翻倍，遠超摩爾定律。研究預測，到2030年，模型僅需數(shù)小時即可完成人類一個月的工作量，但失業(yè)并非最大風險。全球頂尖AI模型正表現(xiàn)出令人擔憂的行為：為達成目標，它們可能欺騙、算計甚至威脅開發(fā)者，加大監(jiān)管挑戰(zhàn)。
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