行业宏观定位 - 当前处于以人工智能和大数据为代表的第四次工业革命阶段，人工智能有望成为未来世界不可或缺的核心技术 [1] - 2022年底ChatGPT的出现标志着人工智能发展的转折点，开启了大模型的产业化竞争 [2] - 资本是技术的放大器，技术是资本的倍增器，大模型训练前期成本极高，需要资本介入才能形成高质量基础模型 [3] 技术演进趋势 - 大模型发展从早期盲目追求参数量扩张回归理性，转向结构创新和精细训练，性能提升并非线性依赖于参数 [2] - 训练方式从“预训练+监督微调”向持续学习和参数高效微调演化，目标是用更少算力实现更快适配 [3] - 模型形态从过去单模态（仅文本）向图像、语音、代码等多模态融合演进，AI能感知和生成来自不同世界的信息 [2] 未来发展方向 - 多模态融合成为趋势，即文字、图像、语音、传感数据全面打通 [4] - 大规模与轻量化并行发展，在追求能力极限的同时推动端侧部署 [4] - 具身智能是重要方向，即AI与物理世界交互以催生机器人新生态 [4] - 通用人工智能（AGI）成为长期目标，超级智能是更前瞻的概念，目前仍停留在理论探讨阶段 [4][5] 国际竞争格局 - 美国在头部企业、算力中心和生态层面仍保持领先地位 [3] - 中国在人工智能领域的论文数量占全球的41%，专利数占比达到69% [3] - 算力是制约中国AI发展的关键瓶颈，芯片、GPU、系统与模型生态需要配套发展 [3]