AI发展时间线与颠覆性影响 - 核心观点：基于当前发展速度，AGI可能在2026年落地，到2030年AI总智能将超过全人类，旧有社会模式预计在约2000天后（约2031年）被彻底改变 [1] - 技术进步由芯片、算法、数据共同驱动，但摩尔定律（芯片性能提升）正在放缓，而算法优化空间大，数据每天产生量相当于三亿本百科全书，这些因素相互放大，推动AI加速进步 [3] - 职场结构将发生剧变，高盛报告指出全球3亿个工作岗位面临被取代的风险，法律、会计等白领职业首当其冲，AI审合同比人快百倍，GitHub Copilot使程序员效率提升55%但工作性质可能改变，马斯克预言三年内传统白领工作将基本消失 [3] AI发展面临的瓶颈与关键资源 - 电力正成为比芯片更关键的瓶颈，2026年全球AI数据中心耗电量预计将超过日本全国总用电量，拥有稳定廉价电力的地区将在算力竞争中占据优势 [5] - 中国在电力供应方面具有显著优势，预计到2026年电力输出可达美国的三倍，储备容量达400吉瓦，足以满足全球数据中心需求的三倍，2023年中国发电量已达9.2万亿千瓦时，是美国的两倍，并拥有全球顶尖的特高压输电系统 [5] - 中国在可再生能源，特别是光伏领域产能巨大，光伏年产能达1500吉瓦，太阳能年新增发电量500太瓦时，其中70%来自光伏，这为AI计算提供了坚实的能源基础 [5] 中国在AI竞赛中的综合优势 - 中国拥有庞大的人才储备，STEM毕业生总数达500万，是美国的八倍，全球顶尖的65位AI专家是中国人，xAI团队中华人占比80%，GPT-5团队中华人占比57% [5] - 中国算力基础设施规模庞大且增长迅速，算力总规模达每秒1.97万亿亿次浮点运算，位居全球第二，预计2025年市场规模达8351亿元人民币，年增长率超30%，在用数据中心机架达1250万个，智能算力达1053 EFLOPS [7] - 产业政策与规划清晰，通过“东数西算”工程建设八大枢纽和十大集群，超级计算机数量占全球45%，并出台数据安全法等法规为AI发展划定边界，目标到2030年AI产业规模突破万亿元人民币 [7] - 在AI芯片领域自给率快速提升，摩根斯坦利报告显示中国AI GPU自给率从2020年的不到10%升至2024年的34%，预计2027年将达到82% [5] 未来产业格局与竞争态势 - 中国在AI应用与硬件领域深入发展，在电商、物流、医疗等垂直领域应用广泛，人形机器人市场占据主导，国产GPU全栈技术成熟，武汉-合肥-太原走廊已具备训练万亿参数模型的能力 [7][5] - 未来算力竞争将持续白热化，中国计算能力预计将从当前的超230 EFLOPS，增长至2026年的300 EFLOPS，2028年的350-400 EFLOPS，以及2030年的超450 EFLOPS，hyperscaler的GPU数量在2025年将超过50万单位 [9] - 尽管面临芯片控制等挑战，但中国凭借强大的基础设施、电力优势和人才储备，在AI部署上优势突出，马斯克预言中国在计算领域将远超世界其他地区 [9]