计算机｜豆包生态加速繁荣，看好国产AI产业链

▍模型能力：豆包大模型家族全面升级，技术能力全面对标OpenAI。

模型层，全新发布视觉理解模型对标GPT-4o视觉理解能力，通用文本模型豆包Pro、音乐模型、文生图模型实现升级，在模型丰富度和模型能力上全面对标OpenAI：

1）视觉理解模型：具备物体识别能力且可以理解物体之间的关系，未来有望落地图片问答、医疗健康、教育科研、电商、购物、生活助手等场景，根据发布会公布数据，模型定价3元每百万Token，较行业价格降低85%。

2）通用文本模型：豆包Pro较老版本在基准测试集表现上大幅提升，根据发布会公布数据，模型达到GPT-4o同等水平，MMLU Pro测试集正确率74.6%，提升32%，MATH测试集正确率84.0%，提升43%。价格上，豆包Pro只有GPT-4o的1/8，低推理成本形成重要竞争力。

3）音乐生成模型：生成时长提升到3分钟，可运用旋律、节奏、和声等复杂音乐元素，且全曲的曲风更加连贯。根据发布会信息，Vivo手机10月份就已经接入豆包音乐模型，在相册中根据图片和提示词生成音乐。

4）文生图模型：指令理解能力升级，针对中文进行优化，打造一键P图和一键海报两大功能。在视觉生成工具即梦（Dreamina）中，模型展现良好光影和例题效果生成，艺术风格更加鲜明，具备强大图片和文字的结合能力。

▍落地进展：产品功能持续丰富，日均调用量快速提升，苹果合作打开端侧空间。

对话机器人方面，发布会上展示豆包在景点推荐、文化探索、体检报告、教育学习、论文伴读、多媒体创作等方面的应用案例，落地日常生活场景培养用户使用习惯。视觉生成方面，即梦融合文生图和文生视频能力，提供文字局部重绘等实用功能，可以高效支持海报、短片创作，例如仅3人的悟空AI团队利用即梦创作8集短片，成为首部单日破40万播放的AI短剧。根据公司发布会公布数据，豆包大模型日均调用Token量从5月份的1200亿，增长到当前4万亿的水平，7个月增长超33倍。分场景看，最近3个月信息处理场景增长39倍，客服和销售场景增长16倍，硬件助手场景增长14倍，AI工具场景增长9倍。参考财联社新闻，苹果正在与字节跳动和腾讯商谈将AI模型应用在中国销售的iPhone中，豆包大模型有望进一步打开端侧应用市场。

▍应用展望：国产模型基座加速追赶，关注AI Agent在B/C端的落地机遇。

参考OpenAI前首席科学家Ilya在NeurIPS 2024上的演讲，高质量数据规模限制下，未来模型的海外前沿模型预训练或逐步趋缓。而以豆包为代表的国产模型有望缩小与海外前沿模型的差距，并依托丰富生态和成熟流量加速各领域应用落地。其中，Agent模式有望以更长的任务流程、更好的场景理解、更高的自主能力，成为所有互联网用户的数字助手，在B/C端加速落地。B端，我们认为海外Palantir、Salesforce等公司持续引领产业，2025年模型场景化、行业化发展趋势明确，以降本增效为核心方向，在企业管理、教育、办公、金融等领域展现应用价值。C端，以豆包为代表的产品功能持续丰富，AI产品融入生活实现流量快速提升，完善的应用开发工具和平台支持AI应用创新，2025年或将有更多爆款应用产品涌现。

▍算力测算：Agent算力需求远超多模态，三种催化下产业链规模将有数倍提升。

我们预计，Agent落地形势下，将带来模型渗透率、日均调用次数、任务复杂度三重提升。总量层面，根据国际电信联盟（ITU）统计，当前全球有55亿以上的互联网用户且还在增长中，给Agent提供了巨大的渗透空间。渗透率上，正如中国动汽车行业发展历程，我们预计提升趋势遵循S型曲线，2025为元年，2027年后有望加速渗透。调用次数上，随着Agent能力提升，用户将更依赖Agent的帮助，我们预计日均使用次数在2030年前有望提升一个数量级。任务复杂度上，随着使用深度提升，模型任务复杂度有望从点外卖等10步左右的简单操作，发展到数据整理、工作总结、活动流程组织、研究报告创作等复杂工作，我们预计步骤数量有望提升1-2个数量级。在三重提升催化下，我们测算2030年之前Agent有望创造近千万B200的算力需求，远超多模态算力需求，相当于当前英伟达体量的数倍（具体测算过程参见我们之前外发报告《计算机行业“智能网联”系列报告54—算力需求测算：Agent+Sora》2024-12-13）。

▍风险因素：

AI核心技术发展不及预期，AI被不当使用造成严重社会影响，企业数据安全风险，信息安全风险，行业竞争加剧。

▍投资策略：

字节跳动坚定AI投入有望引领产业发展，以豆包为代表的国产模型能力快速提升，生态加速繁荣，我们看好2025年以Agent模式为方向，各领域AI应用加速落地，中长期有望带动数倍算力新需求，建议关注AI全产业相关投资机会，综合梳理以下投资主线：

1）AI算力：AI应用加速落地带动推理端算力新需求。

2）AI Infra：模型场景化与行业化发展催生数据服务和模型平台需求，产业发展确定性高。

3）AI 应用：伴随模型能力升级，Agent等应用形式有望加速落地，带动办公、教育、管理、端侧、具身智能等应用领域公司加速兑现业绩弹性。

来源：中信证券研究