隨著全球AI產業迅猛發展，大模型訓練、AI推理等應用對算力的需求高速增長。以近日披露的光模塊行業財報為例，作為數據傳輸的關鍵部件，行業業績表現亮眼，展現出強勁的競爭力與增長勢頭，部分企業凈利潤增幅超100%。

盡管此前受市場對行業周期拐點、貿易風險等因素影響，科技板塊業績與股價有所背離，但當前大模型仍在快速迭代，對生成式AI的發展有三個判斷，其背后可能帶來對于算力相關需求的提升和行業格局的變化。

1.編程Agent有望成為第一個爆款應用。從近期Deepseek、OpenAI等企業發布的模型來看，補齊編程能力已逐步成為市場共識，產業界不斷加強模型能力。AI編程能力的提升可能讓普通人使用excel一樣使用AI編程，絕大部分代碼由AI完成，從而使社會的代碼總量快速提升，這背后可能帶來對于算力相關需求的提升。

2.軟件生態格局可能會發生較大變化。隨著模型在編程、工具使用上的能力提升，傳統軟件行業的壁壘與格局可能遭受較大挑戰。一方面，模型廠商從自身訓練角度考慮，更加喜歡合作順暢的應用廠商，從而帶來正反饋實現模型的“數據飛輪”效應，小的應用廠商存在彎道超車的機會；另一方面，傳統應用所謂的“數據壁壘”，在模型能力增強后可能會變得不堪一擊。此外，隨著AI編程能力普及，傳統軟件行業的產品邏輯、開發方式等面臨變化，很多工具型軟件可能會被“模型+用戶定制開發”所替代。目前產業存在一定預期，而投資者對此預期尚不充分。

3.“世界模型”技術正在成熟，逐步進入可商用狀態。“世界模型”通過大量圖像、音頻、視頻和文本數據訓練，能更好地理解和模擬現實世界的規律，實現復雜推理和規劃。之前多模態能力的原理是將圖片、視頻等先轉化為語言，通過大模型生成后再將語言轉化為新的圖片、視頻等，輸入輸出的一致性較差。而近期多個模型開始實現原生的多模態推理，即圖片、視頻直接作為輸入交給模型，從而達到較高的一致性，如最近GPT 4o出圈的吉卜力風格圖片，這使得多模態模型的可用性大幅提升。隨著技術的成熟和成本的下降，多模態能力在2025年下半年或2026年或可進入商用狀態。