计算机行业:从“思考”到“行动”的系统级重构-大模型系列报告(三)
这篇研报讲什么?
摘要原文摘录全球大模型从“快思考”走向“慢思考”,从算力堆砌转向算法与训练
机构观点归属财通证券,研报雷达仅作摘要整理与机构观点聚合。以下为研报摘要原文摘录,内容以原始报告为准。
研报摘要
全球大模型从“快思考”走向“慢思考”,从算力堆砌转向算法与训练
范式优化。2025 年四季度,头部厂商在模型侧的竞争,从追求对话速度和
表层“生成质量”的 System 1 快速反应,转向构建具备长链条推理、自我反
思与工具调用能力的 System 2 慢思考体系。Google 通过 Gemini 3+Deep
Think 把多步推理产品化,OpenAI 在“红色警报”下押注 Garlic 线修复预训
练缺陷、提升知识密度,并推出 GPT 5.2,DeepSeek 则依托长上下文强化
学习和工程优化,在 AIME、HMMT、IMO 等严苛数学竞赛中超越 GPT-5
High 的同时,将百万 Token 成本压缩到闭源巨头的几十分之一。真正具备
持续竞争力的,不再是单纯“更大的模型”,而是单位算力下更高的有效智能密
度、更稳定的思考链以及更优的成本效率。
❖ 竞争重心从“跑分领先”转向“直达用户、驱动行动”, AI 从生成走
向行动。行业焦点正在从基准测试榜单,迁移到“谁能在真实场景中改造用户
行为与任务流程”。Gemini 3 代表的“搜索即软件”,用生成式界面和交互式工
具重构 Search;豆包手机助手依托 OS 级权限打通多 App,让自动比价、
攻略规划等任务变成一句话即可触发的行动链;阿里千问 App 通过打通淘宝、
高德、饿了么、飞猪等 API,把服务能力拆解为可编排的“服务原子”;快手可
灵 AI 则将视频生产从“抽盲盒式生成”升级为可编辑、可控、可复用的工业流
水线。能否将模型能力嵌入操作系统与超级 App,将自然语言直接翻译为一
整套可执行动作,正在成为新一轮入口争夺的核心。
❖ AI 正在系统性重塑生产方式与人才结构,从“手工生产者”到“任务
设计者”。在软件工程、内容生产与服务履约等多个环节,AI 正把人类从“亲
自写代码、亲自剪视频”的手工生产者,推向“设计问题、组织行动链、验收结
果”的新角色。在国内,DeepSeek 通过“高推理密度+低成本”的开源路径,
加上豆包、千问、可灵等在入口和场景侧的落地,正在形成“模型—入口—算
力”三线合围的中国样本。这意味着未来的核心竞争力,将更多体现在思考链
设计能力、行动链编排能力以及对 AI 生产方式的驾驭能力上。
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