開(kāi)源證券發(fā)布研報稱(chēng)，截至2025年5月，豆包大模型日均token調用量達到16.4萬(wàn)億，占中國公有云大模型調用量的46.4%，同比增長(cháng)137倍，較3月增長(cháng)29%；海外Google在5月披露月token消耗量已達到480萬(wàn)億(日16萬(wàn)億)，在1年內增長(cháng)了50倍。此前市場(chǎng)對AI的資本開(kāi)支投入存在擔憂(yōu)，隨著(zhù)主權AI市場(chǎng)逐步清晰，且頭部大模型廠(chǎng)商token消耗量上未見(jiàn)動(dòng)能減速，AI算力資本投入仍有較強的持續性，在圍繞生成式AI為主線(xiàn)的投資中，偏工程性、可重復性、追求信息準確性的傳統AI標的有望受益。

　　開(kāi)源證券主要觀(guān)點(diǎn)如下：

　　算力需求的擔憂(yōu)逐步褪減，主權AI打開(kāi)中長(cháng)期需求空間

　　6月11日，英偉達在GTC巴黎主體演講中宣稱(chēng)歐洲將規劃并建設20座AI工廠(chǎng)，其中5家超過(guò)10萬(wàn)塊芯片的超級工廠(chǎng)。目前英偉達與Mistral合作籌備建設1.8萬(wàn)片芯片的英偉達GB系統;英偉達德國AI工廠(chǎng)將配備1萬(wàn)塊GPU；Nebius亦宣布將在2025Q4年于英國部署4000個(gè)英偉達B300芯片。盡管英偉達實(shí)際確收程度受到供應鏈、產(chǎn)品性?xún)r(jià)比選擇等因素影響，但相比CSP，政府主導下的主權AI確定性相對更高，一定程度上延伸了中長(cháng)期對算力需求的展望。

　　從海內外互聯(lián)網(wǎng)龍頭應用的token消耗上，亦可對算力需求的穩健性提供佐證

　　截至2025年5月，豆包大模型日均token調用量達到16.4萬(wàn)億，占中國公有云大模型調用量的46.4%，同比增長(cháng)137倍，較3月增長(cháng)29%；海外Google在5月披露月token消耗量已達到480萬(wàn)億(日16萬(wàn)億)，在1年內增長(cháng)了50倍。

　　而從后續token增長(cháng)的動(dòng)能上看，對于豆包而言，短期在內容審核、客服、搜索推薦、智能營(yíng)銷(xiāo)上仍然有充足的滲透空間，中長(cháng)期還可展望多模態(tài)的token放量；對于Google而言，除了市場(chǎng)領(lǐng)先的Gemini2.5Pro外，在搜索引擎開(kāi)始落地的AI Overview、AI Mode亦成為token消耗量的重要拉動(dòng)(且并未造成整體搜索量的下滑)，后續提升空間大，結合Google在1/O大會(huì )上發(fā)布的諸多項目，終端對于token的需求或并未感受到明確拐點(diǎn)。

　　在CoT和模型幻覺(jué)有待改進(jìn)的背景下，非Gen-AI的行業(yè)機會(huì )亦有望受益

　　模型幻覺(jué)問(wèn)題或許不單是技術(shù)問(wèn)題，亦是數學(xué)問(wèn)題，在長(cháng)思維鏈或agent方案中，若復雜問(wèn)題需要10步拆解，每步準確度為99%，則復合概率下最終準確度僅90%，即10個(gè)問(wèn)題中有1個(gè)問(wèn)題無(wú)法準確解答，也可看到模型廠(chǎng)商在技術(shù)方向的探索(如Google的Project Mariner)。因此，在偏人力工程、可重復、追求信息準確性的場(chǎng)景中，傳統AI可對Gen-AI形成較好補充，具備較好的行業(yè)景氣度，受益標的：第四范式(06682)(聚焦決策式AI)、百融云-W(06608)(聚焦金融行業(yè))。

　　風(fēng)險提示

　　大模型技術(shù)進(jìn)展不順利，AI資本開(kāi)支放緩，市場(chǎng)競爭加劇。