论坛概况与核心主题 - 2025年12月9日，商汤科技与香港科技园公司在香港科学园联合主办“2025商汤科技AI论坛”，主题为“模型智未来” [1] - 论坛聚焦大模型演进、多模态融合、具身智能落地及AI驱动的产业范式转移，吸引全球AI研究者、企业决策者与生态伙伴参与 [1] 行业趋势与公司战略定位 - 商汤科技CEO指出，AI正经历大规模技术浪潮，从感知走向生成，从云端走向端侧，并加速迈向具身智能与世界模型 [3] - 公司定位为根植香港、服务全球的AI原生企业，致力于连接国家AI战略与全球创新网络 [3] - 香港科技园CEO认为，商汤从初创到全球领先的跃迁，是香港具备孕育世界级科技企业土壤的例证 [3] 技术演进与核心突破 - 行业经过三年爆发式发展，下一步需聚焦实现真实场景中的价值闭环和寻找下一次原始创新 [3] - 商汤披露三项底层架构关键突破：NEO原生多模态融合架构，实现文本、图像、视频、3D等模态的统一表征；跨视角预测训练范式，提升模型对空间关系与动态场景的理解能力；SekoTalk高效推理系统，显著降低多模态推理延迟以支撑实时交互 [3] - 这些技术推动大模型从“AI for X”（为某领域提供工具）向“AI in X”（深度嵌入业务流程）演进，为构建能与物理环境持续交互、自我演进的智能体奠定基础 [5] 产品升级与业务应用 - 伴随大模型渗透，视觉AI迎来二次增长曲线，商汤正式发布“商汤方舟”平台升级路线，从算法库转向“视觉智能体工厂” [5] - 新方舟平台通过“平台化+模型化+智能体化”架构，满足智慧城市对“分析→洞察→决策”全链路的需求 [5] - 大模型正在重构视觉AI生产流程，使现场工程师也能参与模型调优，部署周期从月级缩短至天级 [5] 市场落地与商业影响 - 在企业应用层面，AI已从效率工具升级为商业模式重塑引擎 [7] - 商汤亚太区过去六年已服务近500家客户，其中70%保持深度合作，本地化部署成为关键成功因素 [7] - 公司CFO指出，AI不仅是技术，更是基础设施，并相信香港能持续诞生影响世界的科技创新 [7] - 随着多模态、具身智能与行业大模型加速融合，AI正从实验室走向产线、机场、家庭与城市治理 [7]

行业背景与核心问题 - 自Sora 2发布以来，各大科技厂商迎来新一轮视频生成模型“军备竞赛”，纷纷推出迭代版本[2] - 行业面临一个本质问题：这些模型距离真正的生产力工具还有多远[2] - 当AI视频生成模型步入短剧制作等实战场景时，会撞上由效率、成本、质量构成的“不可能三角”[11] - 目前即便如Sora 2级别的产品，生成10秒视频往往需要数分钟乃至十分钟，严重制约创作效率[11] - 开源模型生成一段5秒视频通常超过十分钟，商用闭源模型生成5秒视频通常也需1至10分钟不等[12] - 一个仅5秒的视频片段就需要生成接近10万token，而一键生成通常会产生10到20个分镜，单次操作的token消耗量达到100万到200万级别[12] - 当行业试图通过降低推理步数、压缩模型参数等方式提升速度、降低成本时，往往会遭遇生成质量下降的挑战[13] 商汤科技Seko 2.0产品发布 - 商汤科技于12月15日上线全新的Seko 2.0版本，让AI短剧创作真正实现“一人剧组”[2] - 只需输入一句简单的提示词，Seko 2.0能策划剧本大纲，生成分镜和视频[4] - 该产品能生成1分半钟的3D艺术风格动画短片，以及唇形同步精准的数字人音乐MV[5][6] - Seko是行业首个创编一体、多剧集生成智能体，已经服务上百家短剧工作室，大量AI短剧成功上线[7] - 用商汤Seko创作的《婉心计》登顶抖音AI短剧榜第一[9] - 此次2.0版本的升级，背后是商汤在视频生成底层技术上的深度突破，从开源推理框架LightX2V到产品化落地，再到国产芯片的全面适配，商汤正在构建一条完整的AI视频生产链路[9] LightX2V开源框架的技术突破 - LightX2V是由商汤科技与北航联合研发的成果，是业界首个开源的实时视频生成推理框架[16] - 该项目上传的模型累计下载量已突破350万次[16] - 其核心价值在于真正做到了实时视频生成，生成5秒视频所需时间小于5秒，速度达到现在行业主流的数倍甚至十倍以上[17] - 商汤原创设计的Phased DMD步数蒸馏技术，让视频生成在4步推理下就能实现高质量的一致性和动态性[19] - 该技术产出的Wan2.1、Qwen-Image等多步模型，登上HuggingFace趋势榜前10，累计下载量超过358万次[19] - Phased DMD是一个结合了阶段式蒸馏和专家混合思想的多步蒸馏框架[19] - LightX2V团队发布了LightVAE、LightTAE系列高效视频自编码器模型集合，旨在实现高达10倍以上的性能提升[27] - LightVAE对Wan2.1 VAE剪枝75%，成功将显存占用减少了约50%（降至约4-5 GB），同时将推理速度提升了2到3倍[27] - LightTAE系列将显存占用降至极低的约0.4 GB，并实现了极快的推理速度[28] - 实际测试中，处理一段5秒81帧的视频时，官方Wan2.1 VAE解码时间约为5.46秒，显存需求超过10 GB；LightVAE解码时间缩短到约2.07秒，显存降至5.57 GB左右；LightTAE解码时间仅需约0.25秒，显存几乎可以忽略不计[28] LightX2V的工程与架构创新 - LightX2V构建了一个面向低成本、强实时的视频生成推理完整方案，覆盖了模型、调度、计算、存储和通信五个维度[31] - 通过低比特量化、稀疏注意力、特征缓存、高效Offloading和多卡通信优化等技术，形成了清晰且高效的五层体系结构[31] - 该框架的算子实现层集成了Flash Attention V3、Sage Attention V1/V2/V3、Radial Attention和Ring Attention等创新算子[32] - 这种全栈优化带来的直接效果是显存门槛降至8GB以下，入门级消费卡即可流畅运行；在RTX 5090等消费级显卡上，已经实现了1:1的实时生成效果[35] - 框架提供了多样化的接入方式，包括集成到ComfyUI Workflow、通过Gradio Web快速部署在线演示服务、支持本地服务器部署，以及提供用于稳定生产环境的静态推理接口[35] 国产化芯片适配与商业化前景 - 商汤在Seko 2.0中实现了全面适配国产化芯片的关键布局[39] - 借助LightX2V框架，Seko已成功支持多款国产AI芯片，真正实现了视频生成模型的全国产化部署能力[40] - 从实际效果来看，在国产芯片与英伟达芯片上生成的视频，质量差距并不明显[41] - 虽然国产芯片的生成速度略慢，但其性价比优势突出[41] - 未来商汤计划给创作者提供国产化和非国产化两套方案，使用国产化方案的用户将获得更优惠的价格政策[41] - 打通从算法框架到硬件芯片的全链路国产化能力，意味着中国AI产业在核心技术上迈出了实质性的一步[42]

亚太股市表现 - 12月15日亚太主要股指多数下跌，日经225指数跌1.31%至50168.11点，韩国KOSPI指数跌1.84%至4090.59点 [1] - A股三大指数集体收跌，上证指数跌0.55%至3867.92点，深证成指跌1.10%至13112.09点，创业板指低开低走 [2] - 港股恒生指数跌1.31%至25635.80点，恒生科技指数下跌超2% [2][5] - 沪深两市成交额1.79万亿元，较上一个交易日缩量3246亿元，全市场超2900只个股下跌 [2] A股市场板块动态 - 大消费股逆势大涨，零售、食品饮料方向活跃，白酒概念开盘表现较好，中锐股份2连板，贵州茅台跳空高开小幅收涨 [2] - 保险板块大涨超4%，中国平安大涨近5%收报67.08元/股刷新近4年新高，中国太保、中国人保等多只个股领涨 [2] - 国金证券研报指出，在明年大量定存到期背景下，分红险对低风险偏好资金具有吸引力，预计开门红新单保费和NBV将实现双位数增长，当前保险估值低位配置性价比高 [4] - 商业航天板块再度走强，华菱线缆、中超控股双双3连板，航天软件、航天电子等多股涨停，近期商业航天利好消息频出，政策层面工信部会议指出将加快卫星互联网建设发展 [4] - 算力芯片、存储芯片方向领跌，芯原股份跌超11%，华虹公司跌近5%，江波龙、翱捷科技等多股跌幅居前 [5] 港股与贵金属市场 - 港股科网股表现不佳，华虹半导体重挫逾6%，百度集团、快手-W、中芯国际、商汤-W跌超4% [5] - 黄金白银强势上涨，现货黄金日内涨超1%触及4343美元/盎司，现货白银涨超2% [7][8] - 现货铂金、现货钯金表现亮眼，日内涨幅均扩大至近3%，分别报1790美元/盎司、1532美元/盎司，今年累计涨幅分别为100%、75% [8] - 分析师普遍认为铂金上涨行情将继续，FXEmpire金融分析师Muhammad Umair预期铂金将在2026年飙升至2170美元至2300美元区间，显著高于其他机构对明年1550至1670美元/盎司的中值预期 [9][10]

公司产品与技术发布 - 商汤科技正式发布Seko2.0，这是行业首个多剧集生成智能体，在多剧集视频生成的一致性方面展现出显著优势 [1] - Seko2.0基于商汤自研的日日新Seko系列模型技术底座，该系列包括SekoIDX、SekoTalk等图像与视频生成多模态模型 [1] 国产化适配与算力支持 - 商汤日日新Seko系列模型已完成对国产AI芯片寒武纪的适配，实现了国产算力对AIGC核心场景从语言到多模态的关键跨越 [1] - 商汤LightX2V框架设计了强兼容的国产化适配插件模式，可快速完成各类国产硬件的适配，目前已支持寒武纪等多款国产芯片 [1] - 为释放国产算力优势，Seko系列模型与LightX2V框架引入了低比特量化、压缩通信、稀疏注意力等硬件友好创新机制，将推理性能提升3倍以上 [1] 战略合作与生态构建 - 商汤科技与寒武纪已于今年10月达成战略合作，重点推进软硬件的联合优化，并共同构建开放共赢的产业生态 [2] - 此次与寒武纪在多模态生成模型的适配，是国产大模型与国产算力底座协同创新的重要实践，旨在让开发者和企业以更低成本享受顶尖多模态AI能力 [2] - 双方将共同推动国产AI应用生态的繁荣与发展，打磨更高效、更易用的阶梯式产品体系，并面向开发者构建更开放、友好的工具与生态 [3] 未来协同优化方向 - 持续优化模型核心能力：将在长序列处理、低比特计算等方向持续优化，在确保模型效果的基础上提升多模态生成的整体效率与响应速度 [2] - 提升算力利用率与成本效率：通过算子融合、算子自动调优等，推进更高效的计算与存储方式，降低模型运行所需的资源占用 [2] - 强化大规模并行处理能力：基于计算与通信并行等优化技术，优化跨硬件的调度与通信策略，提升复杂任务在大规模集群中的运行效率与稳定性 [2] - 构建更灵活的资源管理机制：探索分层调度与异构资源协同技术，在保证性能的同时有效降低显存压力，使模型能在更广泛的环境中稳定运行 [2] - 通过双方的深入协同优化，将全面提升模型效率、显著增强算力与资源利用率并优化跨硬件环境的协同适配，进一步降低多模态AI的使用门槛 [2]

公司产品发布 - 商汤科技于12月15日正式发布Seko2 0 这是行业首个多剧集生成智能体 [1] - 该产品依托于商汤自研的日日新Seko系列模型 [1] 技术合作与适配 - 商汤日日新Seko系列模型已完成对国产AI芯片寒武纪的适配 [1] - 此次适配实现了国产算力对AIGC核心场景的支持从语言到多模态的关键跨越 [1] - 适配完成后 双方还将在多个方向共同进一步展开深度优化 [1]

公司产品与技术发布 - 商汤科技正式发布Seko2 0 这是行业首个多剧集生成智能体 在多剧集视频生成的一致性方面展现出显著优势 [1] - Seko2 0基于商汤自研的日日新Seko系列模型技术底座 包括SekoIDX SekoTalk等图像与视频生成多模态模型 [1] - 商汤日日新Seko系列模型已完成对国产AI芯片寒武纪的适配 实现了国产算力对AIGC核心场景从语言到多模态的关键跨越 [1] 技术适配与性能优化 - 商汤LightX2V框架设计了强兼容的国产化适配插件模式 可快速完成各类国产硬件的适配 目前已支持寒武纪等多款国产芯片 [1] - Seko系列模型与LightX2V框架引入了低比特量化 压缩通信 稀疏注意力等硬件友好创新机制 将推理性能提升3倍以上 [1] - 公司与寒武纪的战略合作重点推进软硬件的联合优化 并共同构建开放共赢的产业生态 [2] 未来合作与优化方向 - 双方将持续优化模型核心能力 在长序列处理 低比特计算等方向提升多模态生成的整体效率与响应速度 [2] - 双方将提升算力利用率与成本效率 通过算子融合 算子自动调优等 降低模型运行所需的资源占用 [2] - 双方将强化大规模并行处理能力 优化跨硬件的调度与通信策略 提升复杂任务在大规模集群中的运行效率与稳定性 [2] - 双方将构建更灵活的资源管理机制 探索分层调度与异构资源协同技术 有效降低显存压力 [2] 行业影响与生态建设 - 商汤与寒武纪在多模态生成模型的适配 是国产大模型与国产算力底座协同创新的重要实践 [2] - 双方的协同优化将降低多模态AI的使用门槛并提升整体体验 [3] - 双方将共同推动国产AI应用生态的繁荣与发展 打磨更高效 更易用的阶梯式产品体系 并面向广大开发者构建更开放 友好的工具与生态 [3]

公司业务转型与财务表现 - 商汤科技生成式AI业务在2024年收入达到24亿元人民币，占公司总收入比例从2023年的34.8%大幅提升至63.7%，成为最关键的业务板块 [1] - 公司2025年上半年净亏损为11.62亿元人民币，同比下降50%，同时研发投入仍在增长 [4] - 公司正通过成立大晓机器人公司，由联合创始人王晓刚出任董事长，正式入局具身智能领域，寻求更落地的业务方向 [2][4] 具身智能行业趋势与市场 - 具身智能被视为下一代AI革命的主赛场，行业正从“数字智能”走向“物理智能” [2][3] - 2024年中国具身智能市场规模已突破8000亿元人民币，近两年该领域涌入了数百家初创公司 [10] - 该赛道是一个规模达数十万亿级乃至更大的广阔赛道，英伟达创始人黄仁勋预测未来机器人数量有望超越手机，单体价值可与汽车媲美 [5] - 行业研发热点已从去年聚焦“具身大脑”，转向如今对“小脑”运控能力的探索 [18] 大晓机器人的战略定位与技术范式 - 大晓机器人成立的初衷是回归真实痛点，提出“以人为中心（Human-centric）”的全新研究范式，而非跟风“本体内卷” [2] - 其最终目标是输出能针对性解决各场景实际问题的软硬一体产品，而非单纯做模型的公司 [10] - 公司采用生态合作模式，与商汤投资布局的本体硬件及零部件企业联合设计和开发硬件，并提供基础模型和素材方案 [12] - 公司提出的“开悟”世界模型3.0采用“多模态理解融合—合成网络—行为预测”三段式架构，区别于现有基于合成数据的模型 [19][21][22] Human-centric范式的核心优势与实践 - 该范式先研究人类与物理世界的互动方式，通过穿戴式设备、第三视角设备等多元工具，结合视觉、触觉、力学等多维度数据记录人类行为，用以训练世界模型 [7] - 其优势在于数据采集效率高，且所有数据均源自真实场景，整合了多维度信息，并能应用人体工程学成果 [24] - 大晓机器人核心教授团队合作构建的EGO life数据集包含300小时第一视角与第三视角的人类真实行为数据，基于此研发的具身视觉模型能有效支撑复杂运动学习 [8] - 该范式预计将在一两年内，在四足机器人（机器狗）领域最先实现规模化应用 [25][27] 具体技术方案与产品开发 - 大晓机器人的技术方案强调需涵盖力、触觉、摩擦等关键维度，而不仅限于视觉，以解决与物理世界三维接触的核心需求 [7] - 在机器狗产品开发中，公司与Insta360合作开发了能实现360度全视角覆盖的全景相机模组，以解决传统机器狗视野局限的问题 [11] - 公司方案为机器狗搭载了自主导航技术，可通过管理平台实现多机协同调度，接收地图导航指令自主执行任务，并支持语言、多模态大模型等灵活交互方式 [27] - 机器狗与商汤方舟视觉平台深度打通，能借助其视频分析、目标检测等能力识别多种场景化问题，并将数据实时回传 [27] 能力复用与商业化落地路径 - 商汤在自动驾驶等领域沉淀的研发体系、数据闭环、安全标准等核心能力可直接迁移至具身机器人研发，提升迭代效率与产品可靠性 [13] - 智慧城市业务中积累的方舟平台拥有上百种应用功能，可与具身机器人打通，当设备走到户外时无缝迁移，拓展功能边界 [13] - 中期来看，商业服务场景的前置仓物流将成为规模化突破点，其需求具有高度一致性，存在标准化的自动化需求 [28] - 长期视角下，家庭场景是重要方向，但落地周期长，安全性是核心挑战，行业正通过与环境式采集合作积累家庭行为数据 [28] AI技术演进脉络 - AI 1.0时代以人脸识别为代表，智能来源于人工标注，模型体量小，难以实现跨场景泛化 [14][15] - AI 2.0大模型时代使用互联网文字和图文数据，其中记录了人类大量行为智能，使模型具备较强的通用性和跨场景能力 [15][16] - AI 3.0具身智能时代转向与物理世界的直接交互，以构建理解世界物理规律和人类行为逻辑的“世界模型”，突破现有数据局限 [17]

文章核心观点 - 人工智能是继蒸汽革命、电气革命和信息革命之后的第四次生产力革命，其发展由提效降本的需求驱动，并在新一轮技术革命中成为国家间科技竞争的关键 [3][5] - 当前人工智能处于基于统计规律的弱人工智能阶段，但其商业化价值已充分展现，特别是在内容分发和生成领域，有望重塑内容与平台生态，带动新一轮产业投资周期 [33][37][65][70] - 深度学习算法的突破、海量数据的积累以及GPU等算力的大幅提升，共同构成了本轮人工智能浪潮爆发的核心基础，使得AI技术得以走出实验室并广泛渗透至各行业 [8][12][16][37][38] AI发展驱动力与宏观意义 - **微观驱动力**：AI通过替代劳动力、提升生产效率以及满足新增需求来服务C端和B端用户，应用场景涵盖娱乐、出行、健康、金融、公共安全及医疗等多个领域 [3] - **宏观意义**：AI被视为新一轮技术革命的核心，历史上每次技术革命都重塑了全球霸主格局，因此在本轮变革中具有良好技术沉淀和全面布局的国家有望赢得科技竞争的主动权 [5] 人工智能产业链 - **基础层**：提供算力支撑，包括AI芯片、传感器、大数据及云计算，技术门槛高，目前主要由Nvidia、AMD、英特尔等国际巨头主导，国内布局相对薄弱 [6][7] - **技术层**：解决具体技术问题，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别和机器学习，谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里巴巴、百度等科技巨头及商汤、旷世、科大讯飞等独角兽公司深度布局 [6][7] - **应用层**：解决场景落地和商业化问题，得益于全球开源社区，进入门槛相对较低但商业价值最大，典型案例如抖音、快手的算法推荐应用 [6][7] AI技术发展历程与现状 - **发展历程**：AI发展60年来经历“三起两落”，前两次浪潮因算法局限和算力不足而衰落，2006年Hinton提出的深度学习算法，结合数据与算力的爆发，开启了当前第三轮发展浪潮 [8][9][10][11][12] - **技术演进**：AI技术流派从符号主义、连接主义发展到行为主义，深度强化学习技术（连接主义与行为主义的结合）成为推动本轮发展的关键，例如AlphaGo战胜李世石 [16][17][18][19][20] - **算法进步**：AI算法从“既定规则系统”、“传统机器学习（浅层学习）”演进到“深度学习”，深度学习算法使得计算准确度能随数据量增加而持续提升，例如引入深度学习后，语音识别准确率从76.4%提升至94.5% [23][24][25][26] - **当前阶段**：当前AI处于“弱人工智能”阶段，专注于特定任务，在计算智能和感知智能（如语音识别准确率超98%，人脸识别超99%）层面已成熟，但认知智能仍有较大提升空间 [30][33] 本轮AI爆发的关键要素 - **算法**：深度学习算法革命性地将决定AI准确度的核心从“算法设计”转变为“数据与算力”，只要数据充足，机器可自动归纳规则 [37] - **数据**：互联网及数字经济发展提供了海量训练数据，2021年全球数据量已达82 ZB，预计2026年将达214 ZB，为AI算法提供了充足“燃料” [39] - **算力**：GPU等算力芯片快速发展解决了训练速度和成本问题，例如英伟达GPU从P100到A100计算能力提升11倍，最新的H100芯片训练表现较A100提升9倍 [41] - **开源框架与政策**：各巨头推出的开源开发框架（如TensorFlow）大幅降低了AI开发门槛，同时中国等国家将AI上升为国家战略，出台系列扶持政策，如《新一代人工智能发展规划》设定了到2030年核心产业规模超1万亿元的目标 [42][43][44][45] AI在内容领域的应用与投资机遇 - **算法推荐的应用**：基于AI的“千人千面”推荐系统解决了信息过载问题，推动了内容分发从“人找信息”到“信息找人”的转变，字节跳动凭借此技术快速崛起，其产品总用户时长占比在2022年底达到24.5% [47][50][51][52][53] - **生成式AI的兴起**：AIGC（人工智能生成内容）发展历经早期萌芽、沉淀积累、快速发展，于2022年进入爆发破圈阶段，标志性事件包括ChatGPT推出后用户数迅速突破100万 [56][58][59][60] - **技术基础与前景**：预训练大模型（如GPT系列）的进步加速了AIGC产业化，GPT-3.5参数量已达千亿级，AIGC有望推动内容生产从PGC、UGC进入AIGC时代，重塑内容与平台生态，带来新的产业投资周期 [63][64][65][70] AI的经济影响与商业化价值 - **经济影响**：据预测，2020年AI为全球GDP带来14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长，到2025年可能影响全球50%的经济（约32万亿美元） [37] - **商业化验证**：“弱人工智能”在特定领域表现已超越人类，例如IBM的Watson在提供肺癌、结肠癌和直肠癌治疗建议方面与医生的一致性分别达96%、81%和93%，微软小冰创作的诗歌难以被识别为机器所作 [34] - **行业提效潜力**：AI为制造业效率提升1%即可全球节约3000亿美元，细分至航空、电力、医疗、铁路、石油天然气等行业，效率提升1%分别相当于节约300亿、660亿、630亿、270亿和900亿美元 [37]

核心观点 - 计算机行业2026年投资策略的核心驱动力是模型迭代驱动、应用突破与算力国产引领 [2] - AI基础设施板块：算力端国产AI芯片已从“测试和试用”走向“2026年大规模放量”阶段，模型端国内外领先模型差距缩小，国内大模型在快速迭代和追求成本下降的共识下，正推动超级Agent等应用突破 [8][17] - AI应用板块：大模型快速迭代下，AI+商业化脚步逐渐清晰，具备投资价值的公司可分为三类：已获标杆客户商业认可但处于从0到1进程的领域、长期趋势确定但落地时间较长和格局不确定的领域、以及利用AI赋能既有业务且已有拐点可触达的个股 [8][17] - EDA等研发设计类软件板块：国产厂商产品力迅速提升，借助并购投资补足技术短板，在政策支持下并购整合有望加速 [8][17] - 智能驾驶与机器人板块：在OEM价格竞争和补贴退坡背景下，建议关注竞争格局好的智驾芯片赛道、出海方向以及从0到1变化的无人驾驶新赛道，机器人板块重点推荐全球AMR龙头极智嘉 [8][18] - 信创&鸿蒙板块：传统信创需求确定但资金落地是核心，鸿蒙PC的发布及迭代是外包应用公司业务增量和技术升级的契机 [8][18] - 能源信息化板块：电网资本开支稳健增长，2025年136号文标志电力市场化改革进入新节点，但政策兑现节奏仍需关注 [8][18] AI基础设施 算力端 - AI芯片国产替代进入“2026年大规模放量”阶段 [8][17][26] - 海外AI大模型Tokens使用量快速增长：谷歌月度Tokens调用量从2025年7月的980万亿增长至10月的1300万亿 [27][33]，国内豆包大模型日均Tokens使用量从2025年6月的16.4万亿增长至9月的30万亿 [27][30][89] - 国内互联网厂商资本开支大增，存在大量采购国产AI芯片的可能性：2025年第二季度，在英伟达H20芯片限制出口背景下，阿里巴巴、腾讯和百度资本开支同比依然大增 [34] - 国产AI芯片采购比例有望提升：2025年前三季度，中国大陆市场占英伟达营收比例持续下滑至11.2% [36][39]，以华为昇腾910C为代表的国产AI芯片在性能上与英伟达H200接近，在推理等场景可实现替代 [36][42] - 国产AI芯片产品迭代稳步推进：华为计划自2026年起，昇腾芯片算力水平有望实现每年提升一倍 [43][45]，寒武纪2025年第三季度研发费用为3.0亿元，同比增长42.2% [44] - 国产AI芯片供应链恢复：截至2025年三季度末，寒武纪存货为37.3亿元，较2024年底增长19.5亿元 [47][52] - 以NPU为代表的ASIC芯片技术路线优势凸显：谷歌TPU 7x与英伟达B300在浮点算力等指标上处于同一水平 [48][49] - 国产算力厂商加快布局AI算力集群产品：华为CloudMatrix 384可提供300 PFLOPS算力，性能相当于英伟达GB200 NVL72集群的1.7倍 [54]，百度发布昆仑芯天池超节点产品 [54] - 算力集群化趋势利好国产公司：紫光股份800G CPO硅光交换机产品已具备量产与商用交付能力 [56] - 互联网厂商算力基础设施全球化布局带动国产设备出海：2024年浪潮信息海外业务营收341亿元，同比增长257% [59] 模型端 - 2025年大模型迭代并未放缓，中美厂商维持高频“月级”发布节奏 [62][65] - 国产模型加速追赶，与海外领先模型的性能差距缩短至约1-2个季度 [66] - 国产模型调用量占比持续上升：在第三方平台Openrouter上，国产模型调用占比呈上升态势 [69][71] - 国产模型在Agent领域竞争力增强：智谱AI研发的智能体产品AutoGLM具备跨应用操作和长链条任务处理能力 [72] - 国产模型性价比优势凸显：MiniMax M2大模型的Tokens输入价格为2.1元/百万tokens，输出价格为8.4元/百万tokens，显著低于Claude Sonnet-4.5 [73][77]，其日token消耗量已超过50B [76] - 大模型商业化进展迅速，Token调用量带动年化收入（ARR）快速增长：谷歌Tokens月度处理量突破1300万亿 [79][81]，OpenAI预计2025年年化收入将突破200亿美元 [83]，Anthropic 2025年年化收入已接近70亿美元 [83][87] AI应用 行业趋势与分类 - 大模型快速迭代下，AI+商业化脚步逐渐清晰 [90] - 具备投资价值的AI应用公司可分为三类 [8][90] - 第一类：已获标杆客户商业认可但处于从0到1进程的特定领域，如AI制药领域的晶泰控股 [8][90][103] - 第二类：长期趋势确定但预期落地时间较长、商业兑现和格局不确定性较大的领域，如石基信息、光云科技等 [8][90][103] - 第三类：充分利用AI赋能既有业务且已有拐点可触达的个股，如金蝶国际、税友股份 [8][90][104] - AI赋能各行各业，落地节奏加快 [91] - 软件开发领域：采用Cursor的企业开发效率提升35%，代码审查需求下降12% [91]，微软称公司30%的代码由AI编写 [92] - ERP领域：AI通过数据分析预测、流程自动化和个性化服务驱动企业管理范式升级 [92][93]，预计到2027年，60%的客户在更换ERP时会选择具有GenAI和业务流程编排能力的软件 [95] - 财税SaaS领域：AI以Agent或Copilot形式融入，提升效率与准确性，如税友“犀友”大模型通过超200亿财税数据训练赋能业务场景 [99][100] 重点公司分析 - **晶泰控股**：作为AI制药稀缺标的，技术实力雄厚，干湿实验室兼具 [105][113]，2025年以来持续签订新项目，如与礼来的协议总价值最高可达3.45亿美元 [106][113]，AI制药行业仍处早期，全球AI药物发现市场规模预计从2024年的63亿美元增至2034年的165亿美元 [108][110] - **聚水潭**：电商SaaS ERP龙头，2024年市占率达24.4% [115]，净客户收入留存率为115% [115]，正积极出海并发力增值软件业务 [116]，在各大电商平台围绕“AI+生态闭环”竞争加剧的背景下，其中立、跨平台的第三方SaaS工具稀缺性提升 [118] - **石基信息**：AI已应用于酒店营销和PMS、POS产品的辅助预测 [119]，核心云产品SaaS业务年度可重复订阅费（ARR）同比增长21.4%，达到约5.4亿元 [121]，全球化进程突破，其Daylight PMS产品获万豪集团认证为中国区首选云PMS [121] EDA等研发设计类软件 - 国产工业软件技术壁垒高，与国外头部厂商差距明显，国产化率低，替代空间广阔 [17] - 在持续高强度研发投入下，国产厂商产品力迅速提升，性价比优势明显 [8][17] - 国产厂商正借助并购投资补足技术短板，在行业理性回归与政策支持下，并购整合有望加速 [8][17] 智能驾驶与机器人 - 展望2026年，智能驾驶领域OEM价格竞争未明显缓解，同时存在一定的补贴退坡 [8][18] - 建议重点关注三个方向：竞争格局好的智驾芯片赛道、出海方向（包括海外业务规模大的tier1和激光雷达）、以及处在从0到1变化的无人驾驶新赛道 [8][18] - 机器人板块，看好智驾玩家的跨界突破，重点推荐全球AMR龙头极智嘉 [8][18] 信创&鸿蒙 - 传统信创方向：自主可控的替代性需求相对确定，但2025年资金落地节奏低于预期，资金落地是核心 [8][18] - 鸿蒙方向：2025年鸿蒙PC的发布及产品迭代，对外包应用公司不仅是业务增量的催化剂，更是技术升级与生态地位重塑的契机 [8][18] 能源信息化 - 电网资本开支（capex）持续稳健增长，下游支付能力稳定，强化了板块业绩增长稳定性 [18] - 2025年136号文正式刊发，电力市场化改革迎来标志性节点 [8][18] - 政策兑现节奏仍需关注，参考历史，或在2026年下半年有更多进展 [18] 主要推荐公司 - **AI基础设施**：算力方向推荐寒武纪、浪潮信息、紫光股份，建议关注中科曙光；模型及工具方向推荐第四范式，建议关注商汤、科大讯飞、星环科技 [8][19] - **AI应用**：晶泰控股、虹软科技、聚水潭、石基信息、税友股份、金蝶国际、金山办公、合合信息、万兴科技，建议关注汉得信息、光云科技、卓易信息 [8][19] - **智能驾驶与机器人**：极智嘉、黑芝麻智能、锐明技术，建议关注德赛西威、速腾聚创等 [8][21] - **EDA等研发设计类软件**：广立微、概伦电子、华大九天、中望软件，建议关注中控技术、索辰科技、浩辰软件等 [8][21] - **信创&鸿蒙**：金山办公、软通动力，建议关注太极股份、纳思达等 [8][21] - **能源信息化**：国能日新、朗新集团，建议关注国网信通、南网数字等 [8][22] - **其他**：新大陆、九方智投控股、顶点软件、同花顺 [8][23]

行业规模与历史发展 - 中国IDC产业市场规模从2006年的21.6亿元，发展至今即将迈入万亿规模体量[3] - 行业经历了从机房托管到覆盖AI训练、推理、云计算的全栈智能算力中枢的蜕变，完成了从“互联网底座”到“数字引擎”的转型[3] - 过去二十年，产业共同经历了牌照整顿、“宽带中国”、云计算元年、“新基建”与“东数西算”国家战略以及“算电协同”创新实践等关键发展阶段[8] 当前市场规模与预测 - 预计到2025年底，中国数据中心总规模将超过25吉瓦（GW），其中智能算力占比将达到26.4%[10] - 市场对AI算力需求呈现爆发式增长，未来三年智算算力需求的年复合增长率（CAGR）预计为49%[31] - 在需求结构方面，到2026年，中国智算需求将占新增需求的71%[33] 政策与产业趋势 - 2025年，国家发改委、工信部、国家数据局等部委陆续出台了超过15项指导意见，涉及数据基础设施、算力网络、算电协同及产业金融等方面[10] - 2025年8月，国务院发布《实施“人工智能+”行动》，预计将进一步加速产业应用的繁荣发展[10] - 展望2026年，产业趋势呈现三点：产业智能体百花齐放、算力应用从“训练主导”转向“推理驱动”；绿色电力与智能算力协同深化；算力向服务化、资产化、生态化演进[10] 技术发展与创新方向 - 智算高密特征带来电力挑战，800V高压直流技术在2025年获得产业认可，液冷将成为高密度机柜的必选项[33] - 绿色算力已从成本项转向核心竞争力与市场准入要素，新建项目普遍有绿电配比要求[33] - 大会专题论坛广泛探讨了算力国产化、万卡AI集群、液冷技术、算电协同、智能制造融合等前沿技术方向[42][43][46] 资本市场与出海动态 - 万国数据和润泽两个公募REITs的发行，标志着数据中心行业在资本市场的重大突破，为算力基础设施开辟了证券化路径[33] - 算力出海在2025年呈现加速态势，主要集中于“一带一路”国家和东南亚市场，包括新加坡、印尼、泰国、马来西亚等[33] 产业生态与活动 - 第二十届中国IDC产业年度大典（IDCC2025）暨数字基础设施科技展（DITExpo）于2025年12月10日-11日在北京举行，吸引了政府、学界、产业界数千名代表参与[1][3][6] - 大会设置了三大主会场、三大核心展区，组织了18场主题论坛及30余场配套活动，内容涵盖产业热点[46] - 大会举办了2025年度“中国IDC产业年度评选”颁奖典礼，设置了包括国产生态智算引擎奖、AI+DC创新实践奖、绿色算力中心奖等在内的多个奖项[34] - 大会设置了两场高端对话，分别围绕“从‘通用算力’到‘绿色智算’”的产业新生态和IDC产业二十年发展回顾展开深入探讨[39][41]