人工智能发展趋势 - 人工智能进入以持续学习为核心的"经验时代" 潜力远超以往 [2] - 人类数据红利正逼近极限 超级人工智能将远超人类智力水平 [2] - 开源模型与闭源模型的选择成为AI竞争关键变量 [3][4] - 开放数据和计算资源是推动AI发展的必需环节 [4] 产业化与基础设施 - 大模型"规模定律"仍然有效 智能体与经济结构转型将重塑社会 [6] - AI驱动基础设施大规模扩张 OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目耗电量巨大 [6] - 100万个GPU耗电量相当于北京市用电量的八分之一 [6] - 2025年美国主要科技公司AI相关资本开支预计超3000亿美元 [6] - IDC产业大规模建设带动电力生态和经济发展 [6] - 模型和GPU算力将成为未来组织的核心资产 [6] 技术突破方向 - 当前AI仅具静态知识存储能力 缺乏自我验证与自我纠错能力 [8] - 需将AI从"黑箱"系统转变为基于数学原理的"白箱"模型 [8] - 具身智能发展面临高质量数据和模型算法对齐的挑战 [14] - 视频生成与机器人控制模态对齐存在技术难题 [14] 行业应用落地 - AI医疗领域坚持人机结合发展路径 致力于解决数据/幻觉/伦理三大核心问题 [10][11] - AI无法替代医生 但可帮助专科医生拓展能力边界 支持MDT多学科会诊 [10] - 让名医专注科研和疑难杂症 基层医生获得AI助手支持 [11] - 创新创业门槛大幅降低 小组织在AI时代爆发力增强 [14] 市场表现数据 - 云计算50ETF(516630)近五日上涨10.13% 市盈率115.35倍 主力资金净流入469.6万元 [20] - 游戏ETF(159869)近五日上涨6.76% 市盈率44.91倍 主力资金净流出8712.1万元 [19] - 科创半导体ETF(588170)近五日上涨5.83% 主力资金净流入1050.9万元 [19] - 食品饮料ETF(515170)近五日上涨2.50% 市盈率21.51倍 主力资金净流出1069.6万元 [19]