Data Infra决定规模化落地的天花板。Agent运行涉及数据获取、工具调用、上下文管理、记忆存储及安全治理等多个环节，无法仅靠模型本身实现，必须由底层的Data Infra提供支撑。Data Infra具备更强的平台属性、更高的客户粘性和更长的生命，能够率先形成商业闭环。AI应用始于C端，但规模化商业化主战场正在转向B端。海外Anthropic凭借Coding和Agent工作流在API市场份额反超OpenAI，国内企业级大模型市场规模也远高于级。该行认为，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”四个特征的B端场景更适合Agent渗透。投资建议1、紧抓大模型商业化核心主线。AI产业主线正从“扩CapEx”转向“Token生产与商业化”。建议重点关注国内头部模型厂商、以及流程行业垂直大模型厂商;2、把握国产算力、、算电协同、存储、CPU等业绩确定性兑现方向。国产算力是AI自主可控的战略底座，建议重点关注、、、、、等;伴随token消耗爆发国内行业景气度持续上行，建议重点关注、、、等;算电协同的本质是“算优化电，电支撑算”，建议重点关注、等;3、重视价值重估方向Data Infra和潜在高弹性方向——Agent、Physical AI及核心应用。Agent规模化落地不只依赖模型，核心瓶颈在Data Infra。建议重点关注海外、，国内、等。该行认为，具备“明确预算、任务高频、结果可验、数据独有”四个特征的B端场景更适合Agent渗透。建议重点关注、、、等。风险提示：技术创新不及预期、AI大模型及应用研发进度不及预期、AI芯片研发不及预期、行业竞争加剧等风险。
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