AI行业宏观政策与战略方向 - “十五五”规划建议明确提出适度超前建设新型基础设施，包括信息通信网络、全国一体化算力网等，人工智能技术将是此期间的重中之重，将推动数字基础设施实现重大飞跃[3] - AI发展将带来四方面增强：网络向空天地一体化泛在网络演进、算力向通用、智能、超算等多样化融合算力发展、通过基础设施赋能产业升级打造新质生产力、需要安全保障维护产业链健全[4] - 国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提到，新一代智能终端、智能体等应用普及率目标为2027年超70%，2030年超90%[5] 中美AI技术发展路径对比 - 美国技术路线侧重“更大更强”，追求更强算力，计算中心规模从几千卡发展到几十万卡，OpenAI计划建设万亿级计算中心[4] - 中国企业通过工程优化和技术创新降低算力需求，改变规模定律演进方向，推动国内多元化算力发展，为国产卡商带来机遇[4] - 美国技术开源以闭源为主，仅开放相对弱一点的模型；中国则开放最领先的模型，极大推动全球开源市场AI发展[4] AI技术发展趋势与挑战 - 大语言模型发展陷入瓶颈期，如OpenAI的ChatGPT-5进步未达预期，DeepSeek的OCR新模型虽能高效压缩文本但为算力带来大负担[5] - 智能体相比传统大模型问答模式，能调用周边工具实现任务驱动闭环交付，成为重要发展方向[5] - 大语言模型在文本处理突出，但在工业领域因准确率不足难以直接应用，To C领域将提升消费体验，To B领域需解决垂直场景真实需求并进行定制化开发[5] AI在各行业应用现状 - 大语言模型生成式能力在研发侧和营销侧应用相对成熟，研发侧因编码结构化程度高、数据质量好成为最成熟应用领域[7] - 互联网行业占AI算力需求55%-60%，移动端AI应用规模发展远超电脑端，AI搜索和AI综合助手是最受欢迎应用类型[8] - 豆包、DeepSeek、腾讯元宝分列用户规模最大三款应用，其他应用规模相对较小未达千万级别，主流AI应用需达数亿用户量级才标志行业成熟[8] 垂直行业AI应用场景 - 地方政府推动AI落地集中于政务服务智能化和城市治理精细化两类场景，推动政务从数字化向智能化转变[8] - 教育领域中小学阶段可实现个性化教学、辅助作业批改，高等教育阶段企业与高校合作优化课程体系、搭建实训平台[9] - 医疗领域AI应用覆盖诊前诊中诊后全流程，诊中提升报告分析和影像诊断效率，生成的体检报告效率较之前提升数倍[9] - 工业领域因对准确性要求极高，大模型应用相对谨慎，目前多用于知识问答、财务、园区管理等辅助场景[9] AI市场化面临的主要挑战 - 国产卡与国际先进卡存在差距，性能相对受限，训练场景侧重性能，推理场景侧重性价比[10] - 万卡级集群对工程化能力要求高，需优化工程集成交付和运维保障[11] - 企业引入AI设备后难以与自身场景结合，仅能使用基础问答功能，导致应用热情回落，需要产业各方协同合作[11] - AI竞争力中长期取决于算力、模型训练、推理、迁移、API调用、定制化开发、运维等体系化能力构建[11]