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智通財經APP報道，中泰證券發(fā)布研報指出，2025年3月6日，首款通用型AI智能體Manus正式問世。該智能體能夠將復雜任務分解為可執(zhí)行的步驟鏈，并在虛擬環(huán)境中靈活調用工具，最終輸出完整成果，初步展現(xiàn)了Agent獨立工作能力，或標志著AI從Reasoner向Agent的轉變，進入"Take Actions"階段。這為AI產品的競爭力開辟了新方向，掌握更多用戶流量的廠商有望通過"流量-數(shù)據(jù)-使用體驗"的正向循環(huán)實現(xiàn)持續(xù)增長，同時隨著開源模型能力的提升，大廠與中小廠的技術差距有望縮小，推動AI產品工程化能力的差異化發(fā)展。

中泰證券研報的主要觀點如下：

Agent就像數(shù)字的"打工人"，具備自主決策和任務執(zhí)行的能力。

AI Agent是LLM加上規(guī)劃、記憶、工具和行動的綜合體，能夠感知環(huán)境，自主決策并執(zhí)行行動，具備通過獨立思考和調用工具逐步完成目標的能力，不僅限于對標其他形式的應用，而是直接對標人工勞動力。目前以TaskAgent為主流，Multi-Agent協(xié)作的應用體驗有所提升。

Manus的問世標志著AI技術的重大跨越，開啟了AIAgent新時代。

大模型的發(fā)展重心已從"堆砌基座、堆砌模型"轉向"提升推理能力、發(fā)展AIAgent、推動應用落地"，2025年3月6日，首款通用型AI智能體Manus正式問世。該智能體能夠將復雜任務分解為可執(zhí)行的步驟鏈，并在虛擬環(huán)境中靈活調用工具，最終輸出完整成果，初步展現(xiàn)了Agent獨立工作能力，或標志著AI從Reasoner向Agent的轉變，進入"Take Actions"階段。

在產業(yè)展望方面，重視"入口"成為關鍵。AI應用與智能硬件的結合將引發(fā)產業(yè)變革。

在AI應用領域，流量為王，而產品工程化能力將成為后續(xù)發(fā)展的重點。掌握更多用戶流量的廠商有望通過"流量-數(shù)據(jù)-使用體驗"的正向循環(huán)實現(xiàn)持續(xù)增長，并隨著開源模型能力的提升，彌補大廠與中小廠的技術差距，進一步拉開AI產品工程化能力與使用體驗的差距。

1)通用型與垂直行業(yè)型的競爭：通用型智能體對泛化能力要求更高，平臺型公司具有較高的研發(fā)稟賦，且在用戶基數(shù)、產品矩陣、數(shù)據(jù)積累和現(xiàn)金流方面優(yōu)勢明顯，因此在通用型智能體的競爭中占據(jù)上風。而垂直行業(yè)型智能體則需要加強特定領域的理解能力，相關廠商可以通過客戶資源、業(yè)務理解、特定數(shù)據(jù)積累和行業(yè)數(shù)據(jù)等優(yōu)勢實現(xiàn)差異化發(fā)展。

2)C端與B端的競爭：從C端視角來看，智能體產品的核心是提升用戶體驗，本質上還是流量和付費率的競爭；而從B端視角來看，智能體則聚焦于企業(yè)級任務，一方面企業(yè)對于降本增效的訴求強烈，另一方面企業(yè)明確的業(yè)務場景、業(yè)務邏輯和行業(yè)數(shù)據(jù)也更適用于智能體的應用。

智能硬件：Agent的端側實現(xiàn)是智能體最后一公里，各類智能硬件如雨后春筍般涌現(xiàn)。隨著AIAgent技術的快速迭代和產業(yè)化進程的加快，智能硬件產品或迎來產業(yè)升級機遇，成為通用領域或細分領域的"流量入口"。

投資建議：

應用端：端側成本革命+自主智能，Agent應用有望迎來爆發(fā)式增長。

在DeepSeek開源周的背景下，模型能力的升級推動了Agent應用的落地加速，關鍵環(huán)節(jié)工具產品的智能化升級全面爆發(fā)。我們推薦關注以下股票：同花順(300033.SZ)、金山辦公(688111.SH)、合合信息(688615.SH)、螢石網絡(688475.SH)。

算力端：隨著應用需求的快速增長，算力消耗也隨之提升。公有云、私有云和一體機作為主要的部署形式，帶動相關領域的算力核心企業(yè)受益。

1)公有云：云計算巨頭加大CAPEX投入，推動算力及有效算力的提升。推薦關注：阿里巴巴(09988)、騰訊(00700)等。

2)私有云：私有化部署符合國情剛需，采購意愿持續(xù)增強。推薦關注：海光信息(688041.SH)、中科曙光(603019.SH)、深桑達A(000032.SZ)等。

3)一體機：在黨政及金融領域，一體機的輕量化部署開箱即用，市場需求旺盛。推薦關注：神州數(shù)碼(000034.SZ)、軟通動力(301236.SZ)、烽火通信(600498.SH)、拓維信息(002261.SZ)、大華股份(002236.SZ)等。

風險提示：

需要關注以下風險：AI產品工程化能力不及預期、商業(yè)化進展不及預期、模型技術迭代進展不及預期，以及研究報告中可能存在的信息滯后或更新不及時的風險。