巴克莱 持仓面向人工智能颠覆：企业采用的下一阶段

摘要

本报告探讨了人工智能部署规模化背景下，企业如何通过控制智能堆栈和聚焦投资回报率（ROI）来应对支出增长。 随着AI应用从试点阶段转向成熟，企业正通过更复杂的代理式（Agentic）工作流和模型路由技术优化支出。 报告指出，尽管AI模型推理成本下降，但由于工作负载复杂性增加，企业AI支出持续攀升，Ramp数据显示2025年6月至2026年6月间AI Token支出增长了572%。 巴克莱分析师认为，AI基础设施需求不仅限于大型模型提供商，且应用软件和基础设施软件厂商在数据整合与工作流嵌入方面具备长期竞争优势。

主要观点

• 企业AI支出显著增长，主要受工作负载复杂化和代理式AI应用驱动。

• AI应用正从试点阶段向成熟期过渡，超过50%的行业分析师预计未来1-2年AI将带来显著收益。

• 新型模型Jev通过“System One”架构优化决策效率，旨在降低延迟和Token成本。

• 企业通过模型路由（Model Routing）和混合策略（如使用开源模型）有效管理AI支出。

• AI基础设施合同展现出比预期更健康的单位经济效益，毛利率普遍在30-40%区间。

• 网络安全厂商在AI时代具备防御性优势，主要受益于AI驱动的威胁检测与数据安全需求。

论述逻辑

• AI部署规模化 -> 企业关注ROI与成本控制 -> 推动模型路由、开源模型及代理式工作流应用 -> 尽管单任务成本优化，但工作负载复杂化导致整体支出增长 -> 软件厂商凭借数据整合与工作流嵌入能力捕获价值 -> 基础设施厂商通过高毛利合同实现稳健增长。

关键展望

• 预计AI效率提升将遵循杰文斯悖论（Jevons Paradox），即成本降低反而会刺激整体计算需求增长。

• 未来AI实验室可能通过同步思维链监控（Synchronous chain-of-thought monitoring）提升安全性，但这可能增加约20%的计算消耗。

推荐标的

• 报告列举了70家在AI采用方面取得进展的公司，涵盖软件、工业、金融、消费及医疗等领域。

关键图表

图1. 中国人工智能模型的许可变更

图2. 近几个月非开发人员对Codex的采用显著增加（2025年8月至2026年6月）

图3. 高级代理利用概述

图4. 主要横向应用软件套件

图5. 人工智能的新兴帕累托前沿

图6. 示例1GW合同的人工智能单位经济效益（6年期，600亿美元总合同价值）