AI成为全球基础设施与战略核心 - AI正在从前沿技术升级为全球级的基础设施 讨论焦点从模型参数转向规模化落地等现实问题 [1][6] - AI的规模化落地成为企业核心挑战 需深度嵌入业务流程、组织结构和决策体系 这已从技术部门问题上升至CEO和董事会层面的战略命题 [1][6] - AI的上限不再只取决于算法 而是取决于云计算基础设施的稳定、可扩展与可持续性 算力来源、电力充足与成本可控成为关键约束 [1][6] 基础设施的硬约束与社会许可 - 云计算算力和能源成为AI发展的硬约束 达沃斯首次密集将AI云计算、数据中心、电力和能源安全共同讨论 [1][6] - AI正式进入社会和政治层面博弈 例如美国民众大幅抱怨电费上涨 [2][7] - 微软发布社区优先的AI基础设施方案 旨在少拿补贴、少占资源、在当地创造就业并将长期价值留在社区 这表明获得社会许可与技术能力同等重要 [2][7] 领先企业的战略动向 - 英伟达聘请首位CMO并直接向黄仁勋汇报 这被视为战略动作 标志公司正从卖GPU转向平台及基础设施级角色 需向全球解释算力的部署、使用与长期运行 [4][10] - 谷歌云核心业务负责人密集出现在达沃斯外围活动 焦点在于如何将大模型优势转化为云服务层面的场次竞争力 [4][10] - 云计算与大模型的关系演进 二者可能不再是简单产品组合 而是共同决定成本结构、技术路径和客户粘性的系统工程 [4][10] 行业格局与新兴变量 - 去年Deepseek的横空出世让全球关注中国AI 并导致美股科技巨头股价暴跌 [5][10] - 在全球AI巨头面临资本裹挟和商业化压力时 Deepseek被视为可零外部融资、无商业化压力、只为AGI理想推进的少数派 [5][10] - 全球开始重新关注Deepseek的下一代旗舰模型 及其可能为社区带来的新变量 [5][10] - 在达沃斯这个政治与商业共振的场域 芯片、云模型分发和应用的逻辑被重新梳理 行业参与者正在调整站位 [5][11]