浙商证券最近搞了个研究报告，说现在AI不只是帮人干活的工具了，慢慢变成能独立干活的“劳动力”了。这个过程把对Token的需求量给推高了，逼迫算力体系从普通模式转向更高效的ASIC芯片和溢价云服务。搞AI投资其实主要是要把成本降下来，通过极致的降本让生产力大规模扩张，这样就能产生更多内容创作和科研方面的价值。2026年投资AI的三个角度：模型方面要突破更长的上下文记忆能力，还有更强的自主思考、反思、创造能力；算力方面要从“算力普惠”变成“算力通胀”；应用方面要找到收入增长快的场景。 报告里还提到了几个具体的点： 模型：OpenAI的o系列还有DeepSeek的R1模型，用强化学习证明了后训练阶段模型能力能快速增长。2026年模型会关注超长上下文记忆、全模态感知还有世界模型。 Agent：Agent把Copilot这种辅助工具给升级了，能交付结果了。它处理复杂任务的时间预计能超过8小时。这意味着AI正式从提效工具变成了可以规模化部署的数字劳动力。 算力：Agent工作流普及以后，全球Token调用量急剧上升。像谷歌和豆包这些公司的Token调用量一直突破新高。ASIC芯片因为单芯片能效比高还有低推理成本优势，正在慢慢替代通用GPU。而云资源定价模式也从“低价换量”变成了“溢价变现”。边缘云、CDN还有支持RAG架构的AI软件Infra层会最先看到业绩增长。 降本与创收：数字员工和AICoding通过重构人均产能，给企业省下不少研发和运营成本。特定场景边际成本降到临界值后就会产生新价值点（比如AI短剧）。同时AI也在深度切入电力交易等高复杂度系统。 风险方面有四点：(1)商业化落地不如预期；(2)市场竞争太激烈；(3)政策有变化；(4)地缘政治风险。