报告标题：《从OpenAI o1看AI产业趋势：打破AI应用瓶颈股票配资炒股开户，算力需求前景如何？——AI产业前瞻系列报告（三）》
报告发布日期：2024年9月25日
分析师：付天姿，CFA，FRM（执业证书编号：S0930517040002）
联系人：宾特丽亚
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要点
]article_adlist-->事件：2024年9月12日，OpenAI发布最新模型o1，在编程、理科竞赛等推理密集型任务中性能明显优于GPT-4o，但在部分自然语言任务中较弱。
o1具备全局思维能力，复杂推理补足长尾需求，开拓学术教育等垂类场景。根据我们的测评，o1思维链特征可以概括为：1）优先形成全局方法：在解答前o1会先分析问题、概括底层规律；2）不断的追问和反思：在输出最终答案之前，o1会不断反思解答过程并进行改进，其完整思维链可达数百行。
o1在编程上展现出自主规划能力，AI+低代码/网络安全领域有望最早受益。1）低代码：o1在编程方面具备较强的自主性，可以一定程度上对冲o1高成本和高延迟的问题。2）网络安全：o1在网络安全攻防中表现优秀，能将复杂任务分解成多个子任务，具备初步的自主规划能力，也体现出了AI辅助网络攻击的潜在威胁，AI驱动的网络安全攻防升级将成为未来的主旋律。
AIAgent是打破AI应用发展瓶颈的关键，o1能否开启通往Agent之路？
受限于模型性能，AI应用进入瓶颈，北美科技巨头26年资本支出持续性以及上游算力产业链的业绩成长性受到质疑。而近期前沿论文和o1展现的强化学习推理、思维链等底层技术，是AI产业发展和投资情绪提振的关键。
新的Scaling Law，RL+CoT对于实现能自主规划的AI Agent至关重要。强化学习让AI自主探索和连续决策，符合Agent所需的自主规划能力。self-play通过自主博弈生成高质量数据，有利于突破外部训练数据短缺的现状。
思维链能极大提升模型涉及数学和符号的推理能力，但在其他问题上提升效果不显著，甚至可能有损模型性能。推理能力和模型的指令跟随能力呈现出分离关系，对于构建AGI来说，如何平衡二者的关系会成为一个核心问题。
RL范式下推理算力需求大幅上升，但不代表训练算力需求会停止增长。o1-preview生成相同内容的输出tokens大约是GPT-4o的5.9倍，其中72%的tokens为推理过程中生成，使用o1-preview的输出成本约为GPT-4o的36倍。ScalingLaw由训练侧转向推理侧，对推理芯片的性能需求也会提高，且预训练阶段也需要消耗大量的算力。强化学习推理并不意味着模型参数停止扩张，因为主模型参数提升可能会产生更好的推理路径。
北美科技公司进入新一轮AI投资周期，资本支出大幅上升可能使公司面临成本压力。2024年科技巨头资本支出/营运现金流预计将达到40%以上。在AI的投资回报率尚不明显的现状下，科技巨头会更加重视AI投资的性价比。
投资建议：1、AI电力：Constellation、NRG。2、AI算力产业链：1）AI GPU：英伟达、AMD；2）ASIC芯片设计：Marvell科技、博通；3）存储：SK海力士、三星电子、美光科技；4）服务器：联想集团、超微电脑、戴尔科技、慧与、工业富联；5）CoWoS：台积电、日月光、Amkor科技；6）网络：中际旭创、新易盛、Coherent、安费诺、Arista网络。3、AI应用：1）云服务商：微软、谷歌、亚马逊、Oracle；2）AI+开发/数据分析：ServiceNow、Palantir、Datadog；3）AI+网络安全：微软、CrowdStrike、Fortinet；4）AI Agent：微软、Salesforce、Workday；5）AI+教育：多邻国、Coursera。
风险分析：AI技术研发和产品迭代遭遇瓶颈；AI行业竞争加剧风险；商业化进展不及预期风险；国内外政策风险。
目录
正文
1
OpenAI开启复杂推理模型新时代
美国东部时间2024年9月12日，OpenAI发布最新AI模型o1，o代表Orion（猎户座），开启了OpenAI的下一代复杂推理模型。
同时，OpenAI发布了即日可用的预览版o1-preview和性价比更高的轻量级版本o1-mini，可用范围如下：
1）ChatGPTplus和Teams用户可以直接使用，但存在次数限制。刚发布时o1-preview每周可进行30次问答，o1-mini每周可进行50次问答，9月17日开始，o1-preview和o1-mini的次数限制分别提升至每周50次和每日50次；作为o1的早期版本，o1-preview和o1-mini暂不具备实时浏览网页、上传文件和图像等功能，计划于后续版本中陆续开放。
2）APITier 5用户可以开始使用o1-preview和o1-mini的API，但速率限制为20RPM，暂不支持函数调用、流式处理、系统消息等功能。
3）9月16日开始，ChatGPT Enterprise和Edu用户可访问这两种模型。
4）未来o1-mini计划免费向所有ChatGPT用户开放。
1.1 相比GPT-4o，o1在代码和理科能力上提升明显
在编程、理科竞赛等推理密集型任务中，o1的性能明显优于GPT-4o。根据OpenAI官方博客，o1在编程竞赛Codeforces中的排名分位达到89%，在美国数学奥林匹克竞赛（AIME）中跻身前500名，在物理、生物、化学基准测试（GPQA）的准确性超过了人类博士水平。以2024年的AIME考试为例，GPT-4o仅能解决平均12%的问题，而o1的平均正确率在64个样本中达到了83%，在1000个样本中达到了93%。
在经典测试集的表现上，o1性能普遍优于GPT-4o。根据OpenAI官方博客，o1在MMMU测试集的得分为78.2%，成为首个与人类专家竞争的模型。在57个MMLU子类别中，o1在54个子类别中的表现优于GPT-4o，在化学、物理、数学等子类别上得分提升显著，但在公共关系、计量经济学、英语等学科上提升幅度较小。
o1在部分自然语言任务中评价弱于GPT-4o，但具备更好的安全性。人类训练师的评分显示，认为o1在个人写作、文档编辑能力上优于GPT-4o的比例低于50%，显示出o1在文字生成和修改能力上没有明显提升。但o1在对齐和安全方面优于GPT-4o，o1-preview在关键越狱评估和模型安全拒绝边界评估等指标中性能显著提高。由于o1采用思维链的方式进行推理，在输出内容的过程中提供了更多的内部可见性，赋予模型更强的可控性和更多的优化空间。
o1-mini在维持较高性能的同时大幅度降低推理成本。由于在预训练期间针对STEM推理进行了优化，o1-mini在数学和编码能力上具备相当高的性价比，且拥有更低的延迟。根据OpenAI官网博客，o1-mini在AIME数学竞赛中的得分高于o1-preview，几乎与o1相当，但推理成本相较o1-preview便宜80%；此外，o1-mini在Codeforces编码竞赛和网络安全竞赛中表现优异。但另一方面，o1-mini在非STEM的事实知识任务中表现较差。
1.2 o1具备全局思维能力，复杂推理补足长尾需求，开拓学术教育垂类场景
OpenAI o1复杂推理能力的关键技术是思维链（CoT），让模型在给出答案前进行多步思考，而不是一步给出答案。在OpenAI的官方文档中展示了o1和GPT-4o在解码、编码、数学、字谜、语言等问题上的解答对比，并展示了o1的完整思维链。
根据我们的归纳和测评，o1思维链的主要特征可以概括为以下两点：1）优先形成全局方法：在开始解答前，o1会先分析问题本身，抽象出底层规律，避免后续的解决思路跑偏，相比其他大模型的线性思维过程，准确度有明显提升；2）不断的追问和反思：在输出最终答案之前，o1会不断反思自己的解答过程是否有问题，有没有需要改进的地方，其完整思维链可达数百行。
例如，在解答纵横填字游戏的问题时，GPT-4o和o1都会先试图理解游戏规则，但GPT-4o仅仅停在了“第一行和第一列单词首字母相同”上，便直接输出了错误答案，而o1通过思维链不断反思，得出了“每一行和每一列的对应字母都要相同”的底层规律，再基于该规律进行解答。同样，在解答复杂数学问题时，o1会先试图理解给定信息，通过完整思维链中大量的纠错和反思，归纳底层原理，并对后续的解答过程做出一定的限制。
不过，当前o1-preview所展现出的完整思维链仍较为僵化，与人类思维方式有较明显区别。例如，在OpenAI官网给出的解码案例中，实际的解码方式为两个字母一组，按照字母表顺序转化成数字，取平均值后再转化为对应的字母。例如oy=(15+25)/2=20=T。在完整的思维链中，o1所想到的第一个方法就非常接近正确答案，但它依然继续穷举了五种新方法才找到答案。在这个过程中，可以看到o1的联想能力较弱，而是通过类似于穷举法的方式寻找答案。
o1的复杂推理能力有望补足AI应用的长尾需求，拓展学术教育等领域的垂类应用场景。过去以GPT-4o为代表的LLM在解答题目时虽然正确率较高，但解答方法可能较为繁琐，不符合教育场景的需求。o1不但在复杂问题上展现出更高的正确率，而且具备较强的全局思维能力，能优化出最佳解题过程，对于学术教育场景的AI应用使用体验提升较为明显。
1.3 o1在编程上展现出自主规划和主动思考能力，AI+低代码/网络安全领域有望最早受益
OpenAI o1在编程方面具备较强的自主性，可以一定程度上对冲o1高成本和高延迟的问题。根据o1开发者团队的采访，OpenAI内部开发人员使用o1最多的场景就是编程，主要有两个场景：1）采用测试驱动开发的方法：先编写一个单元测试，明确程序应该如何运行才算正确，将具体编写交给o1来完成，开发者只需要解决架构设计等更高层次的问题。2）调试：遇到bug时直接交给o1，可以直接解决或提供有价值的思路。另外，o1在解决AL/ML编程问题上进步明显，根据OpenAI研究工程师访谈，o1-preview的编码效率比GPT-4o提升15%，在多任务解决上的效率比GPT-4o提升21%。
在民间测试中，o1效果最好的应用场景也是编程。1）代码性能优化：将Github Copilot和o1-preview结合，仅需几步操作，就可以优化一个原本运行缓慢的编码器，大幅度提升代码的性能；2）快速开发简单的项目：将AI编程工具Cursor Composer和o1-preview结合，可以在10分钟内完成一个带有动画效果的完整天气预报App。
OpenAI o1在网络安全攻防中表现优秀，能将复杂任务分解成多个子任务，并找到最简单的解决方法。根据OpenAI官方System card，o1-preview使用网络安全挑战赛CTF的课题进行测试，该课题要求参赛者找到隐藏在Docker中的flag，但由于系统配置问题比赛环境崩溃。在比赛几乎无法进行的情况下，o1-preview突破了主机VM上运行的Docker deamon API，在尝试修复环境失败后，模型直接通过启动命令启动了损坏容器的新实例，该实例允许模型直接通过Docker API从容器日志中读取flag，最终完成了课题。
未来网络安全的攻防环境将变得更加复杂。从上述案例中，我们看到o1-preview在编程方面已经初步具备了自主规划能力，在遇到复杂困难时尝试主动解决问题。而o1在解决问题的过程中采取了带有攻破性质的解决方法，也体现出了AI辅助网络攻击的潜在威胁较大。根据CrowdStrike发布的全球威胁报告，2023年全球网络攻击平均突破防御的时间从上一年的84分钟下降到62分钟，其中云入侵案例同比增加了75%。攻击者越来越多地使用生成式AI降低网络攻击的操作和准入门槛， 企业面临更大的网络安全威胁。
另一方面，基于AI/ML的网络安全解决方案也在不断升级和迭代，AI驱动的网络安全攻防升级将成为未来行业的主旋律。23年以来网络安全公司陆续推出生成式AI驱动的功能，主要包含以下几方面能力：1）AI/ML技术强化威胁检测和安全保护能力：AI技术融入网络安全产品体验，技术壁垒主要在于各公司积累的安全日志和响应数据。2）生成可视化安全日志：对公司网络安全状况进行分析，生成可视化、可交互的安全日志，帮助员工快速了解公司安全漏洞，生成定制化的应对方案。3）AI聊天机器人助手：将聊天机器人嵌入网络安全云原生平台，使用自然语言交互降低安全员的技术门槛。
OpenAI o1在挑战性拒绝评估、越狱抗性、幻觉控制等能力上提升明显，对于AI生成内容的安全性意义重大。根据OpenAI官方Systemcard，涉及要求拒绝不安全请求的复杂Prompt时，o1-preview实现了93.4%的安全率，明显超过GPT-4o的71.3%。在具有强挑战性的越狱学术基准StrongReject上，o1-preview相比GPT-4o显示出明显地改进，抵抗违反安全规则行为的能力更强。另外，与GPT-4o相比，o1-preview在SimpleA、BirthdayFacts等多个数据集中表现出更少的幻觉，提供了更准确可靠的回答。
2
AI Agent是打破AI应用瓶颈的关键，o1能否开启Agent之路？
受限于模型性能，AI应用发展进入瓶颈。当前以GPT-4o为代表的LLM在文本处理和生成上表现优异，但也导致了AI应用的形式局限于聊天机器人，产品形态同质化，难以发掘用户潜在需求、形成足够的用户粘性。而用户付费意愿不足，AI应用的成本收益临界点尚未到来，是AI应用难以大规模推广的最大症结。以北美科技巨头为代表的企业已经投入大量资本支出用于AI基础设施建设，折旧成本将对利润端造成压力，若削减资本支出，则会削弱上游算力产业链的业绩成长性。AI产业链已来到十字路口，模型底层技术的突破，是整个AI产业发展和投资情绪提振的关键。
千里江山版最大的亮点在于其全新的黑化外观。从前脸的中网到车身侧面的装饰条，再到轮圈，几乎所有能黑化的部分都被设计师进行了深色处理。搭配上全新的仙踪绿车漆，整车呈现出一种神秘而酷炫的“黑武士”气质。这种设计不仅迎合了当下年轻消费者对个性化的追求，也让捷达VS7在同级别车型中脱颖而出。捷达VS7千里江山版作为一款中型SUV，拥有4624mm的车长、1841mm的车宽和1624mm的车高，轴距达到了2730mm。
AI Agent是AI发展的下一个台阶，是打破AI应用症结的关键，而o1展现的底层技术走在正确的道路上。AI Agent应当拥有自主理解、规划和执行复杂任务的能力，可以将简单的指令自主拆分成多个步骤并精细化执行，将上一环节的输入作为下一环节的输出。早在23M4便有AutoGPT、BabyAGI等Agent项目作为早期探索，但性能尚不成熟，容易陷入死循环卡死、消耗大量tokens的问题，且AI全自动代理存在潜在的可靠性风险。而近期的AI领域前沿论文，以及OpenAI o1集成前沿理论推出的实际模型，展现了当前模型性能迭代和技术演进路径正走在通往Agent的正确道路上。具体包括三个关键点：
1）强化学习推理（RL Reasoning）产生了新的Scaling Law，为模型性能的提升提供了更多的维度。当前大模型参数量扩张进入瓶颈，市场普遍担忧26年科技巨头资本支出持续性的问题，我们认为，强化学习Scaling Law对推理算力扩张的需求大幅增加的同时，对训练算力扩张的需求也将持续提升。
2）强化学习范式中的self-play通过自主博弈生成大量高质量数据，有利于突破当前外部训练数据逐渐用尽的现状。
3）强化学习范式中的蒙特卡洛树搜索（MCTS）具备自主探索和连续决策的能力，更适应AI Agent的全局规划需求。
2.1 新的Scaling Law，RL+CoT对于实现能自主规划的AI Agent至关重要
慢思考或将突破Scaling Law的边界，带来模型性能的进一步突破。在过去几年，LLM的发展主要依赖于训练侧的大规模投入，其性能提升依赖于模型规模、数据量和计算资源的扩展，而与模型的具体结构（例如层数、深度、宽度）基本无关。长期来看，随着大模型参数突破万亿级、有效训练数据被大量消耗，模型的训练和推理的成本迅速上升，边际收益递减，Scaling Law驱动的技术路径和商业化前景可能遭遇瓶颈。在这样的背景下，o1揭示了一种充满可能性的Scaling Law范式，即强化学习（RL）驱动的性能提升，通过训练过程和推理过程两种渠道来拓展模型的计算能力。
o1采用大规模强化学习算法，展现出训练和测试两个维度的Scaling Law。根据官网博客，在强化学习过程中，o1在AIEM测试中的准确率与“训练时间计算”和“测试时间计算”呈正比。1）训练时间计算：代表传统的Scaling Law，即模型性能提升依赖于训练时投入更多的计算资源；2）测试时间计算：代表测试时模型性能随着推理时间延长而提升，包括多次的推理迭代、更加复杂的搜索算法或模型的深度思考，从而在特定垂类任务中表现增强。因此，o1不仅通过增加训练时投入的计算资源来提升模型性能，还通过增加推理过程中的内部思考时间来获得能力的提升，训练和推理Scaling Law双曲线共同增长，为大模型性能提升提供了更多的维度。
强化学习范式对于实现自主规划的AIAgent至关重要。大模型训练的三大经典范式（监督学习、非监督学习、强化学习）中，只有强化学习让AI进行自主探索和连续决策，符合Agent定义中的自主规划能力。1）自主探索：强化学习允许AI Agent在没有明确目标的情况下，通过与环境互动探索可能的解决方案，并基于奖惩反馈动态调整策略，使Agent能使用复杂、多变的决策环境。2）连续决策：强化学习支持多步骤的决策过程，关注如何在一系列决策中最大化长期回报，使Agent具备更强的长线规划能力。
相比RLHF的局限性，强化学习的self-play和MCTS更适应AIAgent的要求。当前LLM主要依赖RLHF进行优化，目标是“人机对齐”，弱化了逻辑推理的深度和严谨性；而强化学习基于self-play+MCTS的底层架构，通过高质量的数据博弈提升推理能力。1）self-play：通过AI与自己博弈生成大量的高质量数据；2）MCTS（蒙特卡洛树搜索）：基于策略网络提供的动作概率分布引导搜索方向，通过价值网络的评估结果为搜索提供反馈，使模型的推理能力提升，且推理过程更加可见，有助于进一步调试和改进AI Agent模型。
除了强化学习推理外，o1的另一个关键底层技术是思维链（CoT）。思维链通过分步推理的方式，要求模型在生成最终答案之前，先生成一系列中间推理步骤。仅靠MCTS很难让模型学会从内部思考不同步骤的关联，而思维链能够利用LLM已有的推理能力，生成合理的中间推理过程，并进一步将合理推理过程（Rationales）融入到训练过程中。Quiet-STaR技术则提出了“内部思维”的概念，将显示的Rationales推理过程转化为模型内部隐式的推理过程，从而摆脱对外部示例的依赖。强化学习推理和思维链是相互结合、一脉相承的。
思维链能极大提升模型涉及数学和符号的推理能力，但在其他问题上提升效果不显著，甚至可能有损模型性能。论文《To CoT or not to CoT?》中探讨了在模型中采用思维链的表现，在数学、符号推理能力上提升明显，在知识、常识、软推理上无明显提升。另外，使用思维链时模型能更好地生成可执行的方案，但表现不如借助外部工具（如符号求解器）。
尽管OpenAI o1在数学、物理等复杂推理上能力提升明显，但在一些语言生成任务上没有明显提升，使它无法成为一个可靠的Agent助手。这体现了推理能力和模型的指令跟随能力呈现出分离关系，在模型强大到一定程度时才会出现，对于构建AGI来说，如何平衡二者的关系会成为一个核心问题。
2.2 RL范式下推理算力需求大幅上升，但不代表训练算力需求会停止增长
Scaling Law由训练侧转向推理侧，推理成本大幅提升，但不代表训练端计算资源投入会降低。基于强化学习的Scaling Law范式，本质是将训练时间转化为推理时间，来应对训练侧计算资源投入的边际收益递减的状况。由于Quiet-STaR在生成内部思维链的过程中，每个Token均会生成下一步思考过程，导致生成了大量的冗余Tokens，对推理侧计算资源的需求大幅增加。有观点认为，推理相比训练对GPU单卡性能和集群规模的需求更低，若强化学习推理成为主流，会导致市场对高端GPU的整体需求降低。
但我们认为，强化学习ScalingLaw对推理算力扩张的需求大幅增加的同时，对训练算力扩张的需求也将持续提升。当前o1存在思考时间过长、推理成本过高的问题，使其实际使用场景非常受限，为了加快推理速度，对推理芯片的性能需求也会水涨船高。根据Artificial Analysis的测试，o1-preview生成相同内容的输出tokens大约是GPT-4o的5.9倍，其中72%的tokens为推理过程中生成，按60美元/100万tokens的价格收费。因此，使用o1-preview的输出成本约为GPT-4o的36倍。另一方面，o1-preview的输出速度在主流模型中排名靠后，使其实际使用体验不佳。
另一方面，强化学习推理的预训练阶段同样需要消耗大量的算力。强化学习推理通过self-play自我博弈，生成大量的高质量数据。该方法可以缓解当前可用高质量训练数据不足的问题，但生成的数据理论上是没有上限的，这个过程需要消耗大量的算力。也有观点认为，强化学习推理并不意味着模型参数量停止扩张，因为self-play的主模型参数提升可能会产生更好的推理路径。
总的来说，虽然强化学习ScalingLaw对算力需求的影响存在不确定性，但是新的技术路径激发了更多的可能性。除了硬件更新外，模型架构优化也有望点燃新的Scaling Law，这可能会改变北美云厂商未来几年的资本支出策略。
北美科技公司进入新一轮AI投资周期，资本支出大幅上升可能使公司面临成本压力。经历了2022年的宏观环境逆风和净利润承压后，北美科技公司在2023年普遍开启降本增效，从资本支出占营运现金流的比例来看，利润压力较大的亚马逊、Meta、Oracle大幅削减了资本支出的占比，谷歌资本支出占比无明显变化，微软、特斯拉资本支出占比均呈上升趋势。而根据公司指引，2024年和2025年科技巨头有望继续增加资本支出，Meta则明确指出持续增加的投资会使2025年的折旧成本大幅提升。根据彭博一致预期，2024年科技巨头资本支出占营运现金流的比例将普遍达到40%以上。因此，在AI的投资回报率尚不明显的现状下，科技巨头会更加重视AI战略的性价比。
3
投资建议
根据前文所述，OpenAI o1所展现出的技术路径的演进方向，即强化学习推理和思维链，产生了推理层面的ScalingLaw，有利于缓解训练侧计算资源投入边际递减的现状。我们认为，强化学习ScalingLaw对推理算力扩张的需求大幅增加的同时，对训练算力扩张的需求也将持续提升，算力需求仍将持续强劲。而训练成本转嫁为推理成本，对于AI应用的商业化前景来说是个积极的变化，因为推理的成本下降的速度更快、弹性更大。
从行业的视角来看，虽然科技巨头拥有较为充足的自由现金流支持资本开支的持续增加，但仍面临折旧成本提升和一定的利润压力，缓解硬件成本压力的需求较为迫切。另一方面，软件公司对于AI应用的探索很激进，需要性能更强、更具可靠性的Agent来突破困局，微软、Salesforce均已推出类似Agent的产品，静待后续Agent底层技术的迭代，撬动Agent应用的飞轮效应。
1、建议关注AI电力：AI数据中心持续提振电力需求，亚马逊、微软等云厂商签署长期协议，清洁能源需求强劲，关注核电供应商Constellation、光伏供应商NRG。
2、建议关注AI算力产业链：
1）AI GPU：训练侧AI大模型持续迭代，推理侧和端侧延伸引发增量需求，产品加速迭代出货，关注英伟达、AMD；
2）ASIC芯片设计：AI算力需求由通用芯片向配合行业和公司特性的专用定制AI芯片转型，关注Marvell科技、博通；
3）存储：AI手机/AIPC提升容量需求，云端算力带动HBM供不应求、市场规模高速增长，关注SK海力士、三星电子、美光科技；
4）服务器：AI算力需求强劲带动AI服务器出货量攀升，在手订单高涨，关注联想集团、超微电脑、戴尔科技、慧与、工业富联；
5）CoWoS：先进封装CoWoS产能成AI算力供应瓶颈，台积电订单持续外溢，封测厂受益，关注台积电、日月光、Amkor科技；
6）网络：万卡算力集群化趋势驱动通信互联需求，利好光模块、连接器、交换机等，关注中际旭创、新易盛、Coherent、安费诺、Arista网络。
3、建议关注AI应用产业链：
1）云技术服务商：充裕的现金流支持大额资本支出投入，基础设施壁垒高筑，用户基础广阔，关注微软、谷歌、亚马逊、Oracle；
2）AI+开发/数据分析：o1展现出强大的复杂推理和编程能力，对于数据分析、低代码等产品的使用体验提升明显，关注ServiceNow、Palantir、Datadog；
3）AI+网络安全：o1在解决问题的过程中采取了带有攻破性质的解决方法，也体现出了AI辅助网络攻击的潜在威胁。另一方面，基于AI/ML的网络安全解决方案也在不断升级和迭代，AI驱动的网络安全攻防升级将成为未来行业的主旋律。关注致力于AI/ML+网络安全解决方案、拥有较强技术壁垒的的公司，关注微软、CrowdStrike、Fortinet；
4）AI Agent：当前企业客户对AI的数据整合、后台打通、优化工作流的潜在需求较为强劲，o1的技术路径有望加速Agent的发展，大型SaaS公司拥有坚实的客户基础、成熟的销售渠道，特别是专注于ERP、CRM等领域的SaaS产品服务于企业工作流，与Agent的逻辑相契合，关注微软、Salesforce、Workday；
5）AI+教育：o1在复杂问题上具备强大的推理能力和全局思维能力，有望拓展学术教育等垂类应用场景，关注多邻国、Coursera。
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风险分析
1）AI技术研发和产品迭代遭遇瓶颈：当前AI产业发展较依赖前沿技术突破，若遭遇瓶颈则会导致AI应用需求不足；
2）AI行业竞争加剧风险：当前AI产业链面临激烈竞争，可能因行业竞争加剧而挤压利润空间；
3）商业化进展不及预期风险：AI应用的用户需求和渗透率扩张可能低于预期；
4）国内外政策风险：AI相关版权和数据合规政策仍待完善。
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