AI技术发展现状与核心特征 - AI核心能力每18个月完成一次代际跃迁，已从实验室概念发展为无处不在的先进生产力工具，能应用于写作、编曲、设计、编程、企业排班、工厂检测、课堂教学、医疗诊断等多个领域，帮助企业降本、创业者赚钱、投资者寻找机会 [1][5] - AI已从“技术概念”转变为“商业核心”，商业逻辑从“拼规模”转向“拼效率”，其底层逻辑正由模型、算力、数据、应用融合为统一的经济基础 [3][7] AI与产业融合的发展阶段与机会 - 行业正处在“AI+产业”深度融合的第三阶段，产业服务是AI价值释放的核心场景 [3][7] - 对AI创业者而言，无需追求大而全的技术突破，找到具体场景切入即可变现，当前C端高频场景已基本被巨头占据，B端垂直场景成为创业者的核心机会 [3][7] - 未来立体营销、普适计算、物联网、区块链、混合现实等技术融合将催生更多新物种，跨技术融合是AI未来的核心增长点，区块链+AI、量子计算+AI、脑机接口+AI等跨界领域将诞生下一批独角兽企业 [3][7] AI算力需求与数据发展趋势 - 2024年全球AI算力需求达到10^23 FLOPS，相当于2010年全球算力总和的100万倍，预计2027年将达到10^26 FLOPS，三年增长1000倍 [3][7] - 数据资产化将成为企业核心战略，2026年将有超过50%的上市公司在财报中披露数据资产价值 [3][7] - 数据要素市场将加速成熟，数据交易从“非标交易”向“标准化交易”转型 [3][7] - 联邦学习、差分隐私等隐私计算技术将大规模应用，解决“数据可用不可见”的痛点 [3][7] - 合成数据将成为重要补充，2027年合成数据在AI训练中的占比将突破25% [3][7] AI系统落地架构与企业应用 - 提出了涵盖资源接入层、数据管理层、Data&AI工程化层、智能应用层及安全运营层的“AI系统落地五层架构” [4][8] - 目前已有许多大中型企业采用该架构，效果明显，项目交付周期能缩短一半以上，客户续约率大幅提升 [4][8] - 未来三年，将有超过80%的大中型企业采用类似的架构体系构建AI基础设施 [4][8]