基础设施：算力与芯片 - 算力基建化成为全球战略重点，数据中心需求激增 全球对AI算力的需求推动超大规模数据中心建设浪潮，这些数据中心演变为由AI公司主导的“算力工厂”，全球科技公司在AI基础设施上的资本开支正以前所未有的速度增长[17][18] - 全球科技巨头进行AI基础设施“军备竞赛” 微软计划投资超过100亿美元建设“星际之门”AI超算中心，谷歌投资超过100亿美元建设英国AI枢纽，微软在德国投资32亿欧元建设AI基础设施，在西班牙投资17亿至21亿美元建设云区域[17] - 国家层面系统规划算力网络，中国推进“东数西算”工程 中国将算力基础设施建设提升至国家战略高度，通过“东数西算”工程构建高效、绿色、安全的国家算力枢纽体系[19] - 探索太空计算等新型算力方案 行业提出“太空超级计算机”与“天地一体化算网”两种并行路线，例如“天算星座”云和“三体计算星”等项目，计划于2027年部署百TOPS算力的太空超算[20] - 芯片向AI原生方向转型，GPU仍是训练核心但面临挑战 GPU因其强大的并行计算能力成为AI训练领域事实上的标准，占据70%至85%的市场份额，但其稀缺性和高昂价格促使行业寻求新解决方案[24] - NPU成为端侧设备标配，ASIC/FPGA迎来增长 为在端侧实现低功耗、低延迟的AI推理，NPU已成为智能手机、PC和物联网设备的标配，同时，ASIC和FPGA等定制化芯片也迎来新的增长机遇[24] - 中国加速AI芯片国产替代，实现全栈技术验证 面对技术封锁，中国正集中资源加速推进AI芯片及配套软件的国产替代，国产模型、国产芯片与国产SDK的方案已成功完成千亿级参数大模型的训练验证[25][26][27] - 国产软硬件协同优化以提升效率 国内企业和研究机构积极开发自主的并行计算SDK，例如DeepSeek等模型已针对华为昇腾芯片进行深度优化，旨在有限的硬件性能下最大化计算效率[28] 模型进化：架构与效率 - 预训练架构创新成为决定大模型格局的关键 技术创新围绕效率与落地展开，预训练架构是决定大模型梯队的关键因素[29] - 线性注意力与稀疏注意力技术突破Transformer效率瓶颈 为突破Transformer的二次方计算复杂度O(n²)瓶颈，研究者探索线性注意力（将复杂度降至O(n)）和稀疏注意力（只计算部分关键token）等技术路线，以高效处理超长上下文[32] - 混合专家模型成为平衡规模与效率的主流架构 MoE架构采用“大参数，小激活”的核心思想，使模型能在不显著增加计算成本的情况下扩大知识储备，国内多个顶尖模型如华为盘古Ultra MoE（总参数718B）、Kimi K2（总参数1T）等均采用此架构[33][34][36] - 模型蒸馏技术推动大模型能力向端侧下沉 通过让小模型学习模仿大模型的输出，模型蒸馏技术能在不显著损失性能的情况下大幅压缩模型尺寸，这对于将AI能力部署到手机、汽车等算力受限的边缘设备至关重要[38] - 强化学习与大模型结合以提升任务表现 强化学习，特别是基于人类反馈的强化学习，成为提升模型在代码生成、摘要等复杂任务上表现的重要方向，并有助于使模型输出更符合人类价值观[39][40] - 效率革命是实现快速商业化的关键 模型使用需要持续耗费算力，训练成本越高，商业化周期越长，因此提升效率是实现快速商业化的关键[43] 应用版图：交互与生产力 - AI Agent重塑流量入口，形成“服务找人”新范式 Agentic互联网正在重塑流量入口，AI Agent实现了从感知到执行的闭环能力，其开发门槛降低推动了多场景落地[2] - 多模态成为AI应用落地关键，视频、3D、代码生成依次突破 多模态技术是AI应用落地的关键，视频、3D、代码生成技术依次实现了生产力突破，并成为各产业的标准工具[2] - AI硬件呈现百端齐放态势，端侧智能化升级 AI硬件呈现百端齐放态势，包括AI PC、智能可穿戴设备、端侧智能移动设备等，端侧AI的低延迟、高隐私优势推动了硬件智能化升级[2] - AI for Science成为AGI发展重要推力，在科学领域达到博士水平 AI在数理化等科学领域达到博士水平，并在医疗、材料、化学等领域实现技术突破，自主科学发现的AI科学家成为发展方向[2] 中国AI发展：机遇与路线 - 中国将AGI发展纳入顶层设计，形成自主可控发展路线 中国将通用人工智能发展纳入顶层设计，企业从AI应用向核心技术研发转型，形成了自主可控的AGI发展路线[3] - 本土开源模型在全球社区影响力显著提升 中国开源AI生态影响力提升，本土开源模型在全球社区的影响力显著提升[3] - 国内企业在多个前沿领域落地标杆案例 国内企业在具身智能、大模型风控、AI教科研等领域落地了诸多标杆案例，彰显了中国AI产业的创新实力与应用潜力[3] - 开源AI进入“中国时间” 全球开源AI生态发展进入“中国时间”，中国在其中扮演着越来越重要的角色[9]