全球AI竞争格局与中美路径差异 - 全球人工智能竞赛进入以产业深度赋能为标志的“下半场”，核心在于率先实现AI对产业变革的深度赋能[1][3] - 中美呈现双强格局但路径迥异：美国模式以供给侧创新为驱动，聚焦“从0到1”的基础突破，试图通过掌控高端芯片与闭源大模型构筑技术霸权[3] - 中国模式以需求侧应用为驱动，依托全球最完整、规模最大的产业体系，致力于将AI技术深度融入实体经济，在行业渗透与规模化应用方面展现出追赶乃至反超势头[1][3][4] AI成为经济增长核心动能与关键窗口期 - AI正成为全球经济增长核心动能，预计到2030年将为全球经济贡献19.9万亿美元，并推动全球GDP增长3.5%[4] - 在中国，AI预计将贡献GDP增量的26.1%[4] - AI发展已迈入“赋能产业”的深水区，处在应用落地的关键窗口期，社会各界应用需求强烈[5] - 在一份涵盖32个典型AI应用案例的调查中，有15个案例来自中国企业，比例接近一半[5] 中国AI算力发展的挑战与创新 - AI算力需求结构已从“训练主导”全面转向“推理主导”，推理对算力的规模化、即时性要求更高[7] - 高端芯片受限倒逼中国AI产业进行“效率革命”，通过架构创新弥补硬件差距，例如华为云CloudMatrix384超节点用384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU实现单节点算力超300P[8] - 国产算力硬实力显著提升，但生态建设是核心瓶颈，国产芯片的编程生态在使用便捷性、场景适配度上仍需打磨[8] - 为应对高企的算力成本，建议由政府牵头建设区域性算力中心，供中小企业按需使用并给予一定支持[8] AI深度赋能千行百业的实践案例 - 在农业领域，AI被用于研究和预测猪周期，并通过智能系统自动控制养猪环境的温度、湿度和空气流通[9] - 新希望集团利用AI自主育种，其研发的“中新北京鸭”已累计推广20多亿只[9] - 在白酒行业，AI大模型被用于质量检测，可检测100微米（头发丝精度）的异物，检出率达到99.99%[9] - AI技术通过采集优秀技工的生产数据并训练大模型，使白酒酿造的传统经验可量化、可传承，提升了生产质量和效率[9] - 在汽车产业，智能驾驶融合AI、高端芯片、传感器等技术，大模型通过海量数据学习为智驾产业带来新解法，提升系统泛化能力和场景理解能力[9] AI的战略定位与核心使命演变 - “十五五”规划建议提出全面实施“人工智能+”行动，加强AI同产业发展、文化建设等相结合，抢占人工智能产业应用制高点[1] - AI已不再是单一技术，而是像水电煤一样，成为推动千行百业转型升级的基础设施与关键驱动力，是发展新质生产力的核心引擎[4] - AI的核心使命正从“预测下一个词”的语言游戏，升级为解决真实物理世界的问题，致力于让人们摆脱危险工作，提升行业场景效率，实现生产力的规模化提升[4][6][9]