文章核心观点 - 青岛市将人工智能作为产业升级的关键驱动力，通过“以场景滋养技术，以技术重构场景”的发展逻辑，依托其雄厚的制造业和海洋产业基础，培育出规模与特色兼具的人工智能产业生态，并在多个垂直领域实现技术突破与应用落地 [1] 产业发展概况 - 青岛市人工智能产业已集聚规上企业500余家，2024年前三季度实现营业收入592.5亿元，同比增长15.8% [1] - 已培育包括天智工业大模型、瀚海星云大模型等在内的产品超70款，在垂域大模型、海洋大模型、具身智能机器人等细分赛道实现多点突破 [1] 发展逻辑与基础优势 - 青岛人工智能发展的核心逻辑是依托庞大的产业集群，让技术在真实场景中扎根与迭代 [2] - 青岛家电产业规模超3000亿元，贡献全国十分之一的产量，为人工智能技术落地提供了海量场景数据与最优切口 [2] - 政府通过发布人工智能解决方案与场景需求1200项，建立常态化征集对接和“先试后转”机制，以场景带动应用和产业发展 [3] 垂直领域应用与突破 - **工业制造领域**：国家高端智能化家用电器创新中心研发的家电行业首颗全链条自主可控端侧AI芯片，可使楼宇商用空调节能25%，运算效率比传统芯片高30-40倍 [2] - 该中心打造的智慧家庭垂域大模型，将家电生产流程中图纸拆解分析等工作的准确率从80%提升至95%，整体效率提升200多倍 [3] - **轨道交通领域**：青岛地铁应用人工智能大模型，将设备故障处置流程从26个环节、平均12.67小时，缩减至8步并最快压缩10小时，处置效率提升70%以上 [5] - 青岛地铁已发布国内首个城市轨道交通行业AI大模型，并构建“混合专家型大模型+智能体”体系，实现340余个小模型协同工作 [5] - **海洋领域**：青岛国实科技集团推出“灵龙”智能体，能7×24小时分析渔船数据，发送避险通知并识别违规行为 [7] - 在海洋领域，青岛的大模型数量约占全国的70% [9] 基础设施与生态构建 - 青岛实施“模力青岛”行动，重点发展垂直领域大模型，已培育大模型产品70余个 [6] - 青岛国实信息科技投资1.83亿元，建设全国首个海洋可信数据空间，为数据共享与安全提供保障 [8] - 青岛提出打造世界级海洋人工智能大模型产业集聚区，并已在全国首批启动建设港口行业唯一的国家人工智能应用中试基地 [9] - 人工智能是青岛市“10+1”创新型产业体系中优先发展的两个先导产业之一，政府已构建涵盖科技创新、产业发展和赋能应用的全链条支撑体系 [9]

报告行业投资评级 - 报告对行业整体展望乐观，并重点提示了2026年华为算力的重要机会 [3][4] 报告核心观点 - 2026年将是国产AI算力行业密集出新的一年，华为作为全栈ICT厂商，在计算、存储、连接等方面均有革新，最有可能实现系统级进步，其昇腾AI芯片及超节点架构将带来重要投资机会 [3][4] - 智谱华章与MiniMax作为大模型初创公司代表，分别通过ToB本地化部署和ToC产品商业化两条路径启动IPO，具有重要的行业代表性意义 [3][37] 华为计算革新与2026年展望 - **行业趋势**：连接和存储是AI算力芯片进化的最重要方向，华为已发布灵衢UB统一总线、自研片上显存HiBL、HiZQ等多项创新成果 [3][7] - **芯片规划**：华为昇腾AI芯片未来三年规划了三大系列共四款产品（Ascend 950/960/970系列），算力目标每年翻一倍 [4][5] - **Ascend 950系列**：即将推出的新一代芯片，在算力、互联带宽等方面有根本性提升 [4][7] - 支持FP8/MXFP8/MXFP4等低精度格式，算力分别达到1P和2P [7] - 互联带宽相比Ascend 910C提升2.5倍，达到2TB/s [9] - 采用华为自研的HiBL 1.0和HiZQ 2.0两种HBM，与Die合封构成面向不同场景的芯片 [9] - **产品上市**：Ascend 950PR将于2026年Q1推出，首先支持标卡和超节点服务器 [3][9] - **超节点架构**：通过灵衢UB协议将CPU、GPU、NPU等异构组件池化，构建高性能计算底座 [10] - **Atlas 950超节点**：基于Ascend 950DT打造，支持8192张昇腾卡，FP8算力达8EFLOPS，FP4算力达16EFLOPS，互联带宽达16PB/s，计划2026年Q4上市 [22] - **性能对比**：Atlas 950超节点相比英伟达计划2026年下半年上市的NVL144，卡规模是其56.8倍，总算力是其6.7倍，内存容量是其15倍（达1152TB），互联带宽是其62倍（达16.3PB/s） [23] - **后续演进**：基于Ascend 960的超节点预计2027年Q4上市，FP8总算力将达30EFLOPS，FP4达60EFLOPS，内存容量达4460TB，互联带宽达34PB/s，大模型训练和推理性能相比Atlas 950将分别提升3倍和4倍以上 [26] - **软件与生态**：华为将CANN及Mind系列应用使能代码全面开源，并开放灵衢协议和超节点参考架构，已有140多个伙伴打造大模型应用一体机，在20多个行业的2000多个客户中应用 [27] - **AI容器技术**：华为发布并开源了AI容器技术Flex:ai，可实现芯片级算力切分（粒度精准至10%）、拉远虚拟化及全局最优调度，据称可将算力资源平均利用率提升30% [28][31][34] 智谱华章与MiniMax对比研究 - **智谱华章核心特征**：背靠清华，模型能力国内领先，以ToB本地化部署为核心商业模式 [3][38] - **智谱财务表现**： - 2024年营收3.1亿元，同比增长150.9%；2025年上半年营收1.9亿元，同比增长325.0% [39][42] - 2024年本地化部署收入占比84.5%，该业务毛利率较高（2024年为66.0%） [39][44] - 2024年经调整归母净利润为-24.7亿元，2025年上半年为-17.5亿元，仍处于高研发投入期 [39][43] - **智谱业务规模**：截至2025年上半年，模型已为超过8000家机构客户和约8000万台设备提供支持，按2024年收入计，在中国独立通用大模型开发商中位列第一 [46] - **智谱模型能力**：具备全面的基座模型矩阵，涵盖语言、多模态、智能体和代码模型，2025年12月发布新一代旗舰模型GLM-4.7，在代码能力等方面表现突出 [38][46][49] - **MiniMax核心特征**：注重高效模型架构和产品迅速商业化，以ToC产品为核心收入来源，73.1%收入来自海外 [3][51][64] - **MiniMax财务表现**： - 2024年营收2.2亿元，同比增长782.2%；2025年Q1-Q3营收3.8亿元，同比增长174.7% [52][53] - 2024年经调整净利润为-17.4亿元，2025年Q1-Q3为-13.3亿元 [52][55] - 2024年毛利率为12.2%，主要受C端产品推理成本较高影响，开放平台及企业服务板块毛利率维持在60%以上 [58][62][64] - **MiniMax费用结构**：2024年研发费用率、销售费用率、管理费用率分别为619.1%、285.0%、47.1%，但研发开支中与训练相关的云计算服务开支占收入比持续大幅下降，显示其并非盲目投入 [52][57][60] - **MiniMax产品与模型**：收入核心来自海螺AI视频生成平台（2025年Q1-Q3收入占比32.7%）和Talkie/星野全模态交互App（占比35.1%），模型技术注重MoE架构和Linear Attention以追求效率 [50][51] 重点公司更新 - **浪潮信息**：作为AI服务器核心厂商，在互联网大客户中市占率保持高位，2024年前四大客户销售额占收入比重合计约72% [65] - 公司具备高端服务器设计能力，曾推出64卡整机，并在OCTS 2025发布超节点AI服务器“元脑SD200” [65] - 新一代产品采用开放架构，支持“一机多芯”，可适配不同厂商芯片，实现算力平权 [66] - **税友股份**：AI数字会计商业化进展超预期，已进入产品市场匹配阶段 [67] - AI产品在三个层级赋能财税业务：执行层（如AI会计数字人）、日常管理层（如合规管家服务包）、决策规划层（探索中） [68] - 在模型选型与成本控制、幻觉控制、思考链技术应用等方面有深刻理解和技术优化 [68][69] 重点推荐投资主线 - 报告列出了九条重点推荐的投资主线，包括：数字经济领军、AIGC应用、AIGC算力、数据要素、信创弹性、港股核心、智联汽车、新型工业化、医疗信息化 [3][69][70]

行业投资评级 - 报告对计算机行业评级为“看好” [1] 核心观点 - 报告核心观点认为2026年将是国产AI算力行业密集出新的一年，并重点提示华为算力的重要机会 [3][4] - 报告认为智谱华章与MiniMax作为大模型初创公司通过港交所上市聆讯具有代表性意义，分别代表了ToB和ToC两条不同的商业模式路径 [3][38][66] 华为计算革新与2026年展望 - 华为作为全栈ICT厂商，从上游半导体供应链到软件生态均有涉猎，最有可能实现系统级进步 [3][7] - 连接和存储是AI算力芯片进化的重要方向，华为已发布灵衢UB统一总线、自研片上显存HiBL、HiZQ等多项创新成果 [3][7] - 昇腾AI芯片未来三年规划了三大系列共四款产品，算力计划每年翻一倍 [4][5] - Ascend 950系列是即将推出的芯片，相比前代在数据格式支持、向量算力、互联带宽等方面有根本性提升 [4][7] - Ascend 950PR采用自研低成本HBM HiBL 1.0，相比HBM3e/4e能降低推理Prefill阶段和推荐业务投资，将于2026年Q1推出 [3][9] - Ascend 950DT面向Decode和训练场景，采用HiZQ 2.0 [9] - 基于Ascend 950DT的Atlas 950超节点支持8192张昇腾卡，FP8算力达8EFLOPS，FP4算力达16EFLOPS，互联带宽达16PB/s，计划2026年Q4上市 [22] - Atlas 950超节点性能高于英伟达同期产品NVL144，其卡规模是后者的56.8倍，总算力是6.7倍，内存容量是15倍（达1152TB），互联带宽是62倍（达16.3PB/s） [23] - 基于Ascend 960芯片的超节点预计2027年Q4上市，FP8总算力将达30EFLOPS，FP4总算力将达60EFLOPS，内存容量达4460TB，互联带宽达34PB/s [26] - 华为将全面开源开放软件，并开放超节点技术及基础硬件 [27] - 华为发布并开源了AI容器技术Flex:ai，能够实现异构算力统一调度，其芯片级算力切分技术可将单张算力卡切分，使算力资源平均利用率提升30% [28][31][35] 智谱华章与MiniMax对比研究 - **智谱华章**：模型能力国内领先，以ToB本地化部署为核心商业模式 [3][39] - 智谱华章2024年实现营收3.1亿元，同比增长150.9%；2025年上半年实现收入1.9亿元，同比增长325.0% [40] - 智谱华章2024年本地化部署收入占比为84.5%，该业务毛利率较高，2022-2025H1保持在53.6%至68.2%之间 [40][45] - 智谱华章2024年经调整归母净利润为-24.7亿元，2025H1为-17.5亿元，处于高研发投入期 [40] - 截至2025年上半年，智谱华章的模型已为超过8000家机构客户和约8000万台设备提供支持 [47] - 按2024年收入计，智谱在中国独立通用大模型开发商中位列第一 [47] - **MiniMax**：注重高效模型架构与产品迅速商业化，以ToC产品为核心，收入主要来自海外 [3][52] - MiniMax 2024年收入为2.2亿元，同比增长782.2%；2025年Q1-Q3收入为3.8亿元，同比增长174.7% [55] - MiniMax 2024年经调整净利润为-17.4亿元，2025年Q1-Q3为-13.3亿元 [55] - MiniMax核心收入来自海螺AI视频生成（2025年Q1-Q3占比32.7%）和Talkie/星野App（占比35.1%），大陆以外地区收入占比达73.1% [53][67] - MiniMax 2024年毛利率为12.2%，主要受C端产品推理成本较高影响 [67] 重点公司更新 - **浪潮信息**：作为AI服务器核心厂商，在互联网大客户中市占率保持高位，其高端服务器设计能力突出，新一代产品采用开放架构适配不同厂商芯片 [68][69] - **税友股份**：AI数字会计商业化进展超预期，已进入产品市场匹配阶段，其AI产品在财税业务的执行层、日常管理层和决策规划层三个层级进行赋能 [70][72] 重点推荐投资主线 - 报告重点推荐九条投资主线：1) 数字经济领军；2) AIGC应用；3) AIGC算力；4) 数据要素；5) 信创弹性；6) 港股核心；7) 智联汽车；8) 新型工业化；9) 医疗信息化 [3]

文章核心观点 - 富达基金投顾业务负责人戴旻在论坛上指出，中国财富管理行业正从单一产品销售向以客户为中心的多元化、解决方案式服务转型，而海南自贸港封关运作有望成为跨境资产配置的重要平台，为行业带来新的增长点 [1][3][6][15] 国内财富管理行业现状与转型 - 国内固定收益资产基础收益率逐步下行，三年前收益率在1.6%到1.8%区间波动，仅依靠传统固收产品难以满足投资者养老、教育等中长期财富目标 [1][9] - 跨境投资工具日益丰富，各类QDII基金、跨境ETF等产品不断涌现，例如近期有头部管理机构发行了巴西股票ETF，为境内投资者提供了更多元的全球配置选择 [1][7] - 财富管理行业正从单一产品销售向提供具有生命周期属性的多元化配置解决方案转型，这是海外市场过去几十年已形成并持续发展的趋势 [1][3][6][11] - 专业的财富管理机构角色将更加重要，收费模式将从流量收费转向存量顾问收费，以更好地实现委托投资目标与利益一致 [16] 全球资产配置机会 - 全球科技创新持续推动经济增长，尤其在人工智能、大模型、新能源等领域，中国科技龙头公司在开源大模型、应用端及工业机器人等领域取得显著进展 [1][9][10] - 通过全球多元的权益资产配置，可以在不同区域发掘成长性机会 [1][10] - 大宗商品如铜，因大模型训练、储能及电力基础设施需求可能导致供需失衡，形成对冲美元走弱的资产配置机会 [10] - 在地缘政治不确定性下，黄金资产正逐渐成为资本保值类资产中的重要组成部分，其作用未来可能与固定收益资产类似 [3][11] 富达基金的中国实践与策略 - 富达基金在中国设立全资公募基金公司后，将其全球多元资产配置能力与国内丰富的基金产品组合，为终端零售客户提供以低波、稳健类投资策略为主的多元解决方案 [6][8] - 公司在专户投资基金业务方面做了尝试，提供给客户的策略均处在非常稳健的回报区间 [8] - 公司提供高度标准化的资产配置解决方案，风险明确揭示，并根据不同风险等级（如风险资产比例20%、30%、50%、80%）匹配不同目标客群 [13] - 公司风控团队考核关键绩效指标时，首先考核风险管理的一致性（如统一配置、风险分等级），其次才讨论相对收益 [14] 海南自贸港的机遇 - 海南全岛封关运作后，有望打造成为跨境资产配置的重要平台，可引入符合风险等级的海外金融产品，丰富境内投资者的工具选择 [3][12] - 通过EF账户等金融账户创新，提升资金流动与配置的灵活性 [3][12][16] - 海南独特的自然环境与服务业基础，吸引大量退休及准退休人群，有望催生养老金融、财富规划等新兴需求，为财富管理行业带来新的增长点 [3][13] - 展望未来三到五年，海南凭借政策优势、账户创新及区位条件，有望在金融工具供给、账户灵活性、服务多元化等方面发挥重要作用，成为连接境内与全球市场的重要枢纽 [3][15][16]

他指出，当前行业处于发展阶段的关键交汇期，全球格局深刻演变，银行业虽面临风险防控、转型攻坚等多重挑战，但挑 战中蕴藏机遇，压力下更显韧性。如今，中国银行业正构建挑战与机遇共生的发展新坐标，一方面，行业"压舱石"作用持 续稳固，大型商业银行资产规模占比提升、综合化与国际化服务能力增强，全国性股份制银行聚焦特色赛道形成差异化优 势，农商行深耕基层成为普惠金融与地方经济发展的重要支撑，多层次、广覆盖、差异化的银行服务体系日趋完善。另一 方面，发展新动能加速积聚，全行业坚定转向提质增效，"反内卷"成为共识，竞争逻辑从价格比拼转向服务优化、从同质 竞争走向错位发展，同时数智化转型向纵深推进，人工智能、大模型等新技术重塑业务流程与服务模式，为破解融资难、 融资贵问题提供了科技解决方案。 12月26日，由金融界主办、宁波银行支持、清华大学经济管理学院中国金融研究中心提供学术支持的"启航·2025银行业高质 量发展年会"于12月26日在北京成功举办。本次年会以"凝心启新，聚力致远"为主题，汇聚监管专家、学界精英、行业领袖 及科技企业代表，围绕服务实体经济、数字化转型、AI+金融创新、风险防控等议题展开深度讨论，为银行业高质量 ...

henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "阶跃星辰怎么静悄悄…" 这就是年底国产大模型轮番冲刺热议一线时，阶跃星辰面临的外部评价。 Kimi靠K2重新获得证明，摆脱DeepSeek冲击波逆境； DeepSeek靠OCR、金牌数学模型热传热议，让人更加期待后面的大招； 智谱和MiniMax一手新SOTA模型交卷，一手提起IPO进程…… 而依然留在自研大模型牌桌上的"六小龙"选手阶跃星辰，甚至相比之前的"卷王"本王，都神秘安静得多。 直到刚刚，用最新的图像模型 NextStep-1.1 ，扳回一球。 其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。 NextStep-1.1 总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。 相较之前发布的NextStep-1，NextStep-1.1的更新主要有两方面： RL增强视觉保真度 : 通过RL显著改进了图像纹理，并大幅减少了视觉伪影（Visual Artifacts），确保输出更加清晰和专业。 技术稳定性 : 解决了自回归流匹配 ...

近日，在格隆汇举办的"科技赋能·资本破局"分享会上，国联民生研究所副总经理兼海外研究首席分析师孔蓉围绕全球AI发展趋势、关键技术演进与市场 机会等进行了深度分享。 她指出，尽管市场近期对AI是否存在泡沫、资本开支是否可持续等问题存在疑虑与分歧，但基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，其对2026年 及之后的AI发展方向保持乐观。 01、明年AI竞争更卷！ AI到底有没有泡沫，明年机会如何？这是过去两个月市场探讨最多的问题。 美股财报季带来的股价回调，让市场对2025—2027年持续加大的资本开支产生疑虑。 孔蓉指出，基于对海外科技前沿与中国AI生态的持续观察，依然看好26年以及后续的AI方向的机会。 今年来，以谷歌Gemini系列为代表的多模态模型取得突破，市场模型持续迭代为市场注入强劲信心。 其中，谷歌凭借其全栈自研能力、长期技术积累与雄厚的资本资源，在长跑中后劲充足。 Meta虽然在2025年经历组织架构与人员调整，市场信心不足，但在资源整合与顶尖AI人才引入后，期待在2026年推出具有竞争力的模型，成为值得关注 的重点。 微软在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型，关注微软后期发力大模 ...

核心观点 - 尽管市场对AI资本开支可持续性存在疑虑，但对2026年及之后的AI发展方向保持乐观 [2][6] - 模型快速迭代与算力提升为2026年模型能力整体进步奠定基础 [12] - AI发展路径是逐步渐进、在不同场景中依次落地的过程，而非一蹴而就 [37][38] - 中国AI生态展现出强大的竞争力与独特优势，未来机会丰富 [39][44] 全球AI发展趋势与市场观察 - 市场近期主要探讨AI是否存在泡沫以及2025年机会，并对2025-2027年持续加大的资本开支产生疑虑 [3][4] - 2025年美股财报季带来的股价回调加剧了市场疑虑 [4] - 以谷歌Gemini系列为代表的多模态模型取得突破，为市场注入强劲信心 [7] - 展望2026年，OpenAI、xAI、Meta、微软、谷歌等巨头将持续推出新模型，行业竞争白热化 [11] - 模型发布节奏快、数量多，但市场更期待看到大模型能力的持续提升 [13] - 市场情绪与产业发展之间存在节奏差，投资会先行拔高预期与估值，而产业发展是渐进过程，期间可能出现调整 [34][35][36] 主要科技公司竞争力与观察点 - **谷歌**：凭借全栈自研能力、长期技术积累与雄厚资本资源，在长跑中后劲充足 [8] - 核心观察点：1) GCP增速能否利用多模态优势缩小与AWS/Azure的差距；2) AI Overviews变现，即搜索生成体验对传统搜索广告点击率的影响及新广告位转化率；3) Gemini迭代速度、推理成本优化及多模态原生能力的护城河 [11] - **Meta**：2025年经历组织架构与人员调整后，在资源整合与引入顶尖AI人才后，期待2026年推出有竞争力的模型 [8] - 核心观察点：1) AI赋能的广告推荐系统能否持续提升货币化率；2) 开源模型Llama通过云合作伙伴分润或企业定制服务的收入规模；3) AI+硬件，如Ray-Ban Meta眼镜销量及后续Orion AR眼镜量产进度 [11] - **微软**：在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型 [9] - 核心观察点：1) Copilot留存率与ARPU值，关注渗透率、企业续费率及从基础版向高级版转化的比例；2) Azure AI增量，即AI推理算力在Azure总营收中的占比；3) Agentic AI，即Studio环境下企业自定义Agent的数量及活跃度 [11] - **亚马逊**： - 核心观察点：1) AWS利润率能否通过自研芯片维持高利润；2) 自研芯片Trainium/Inferentia的渗透率，关注Trainium 2的规模化部署及Trainium 3的研发节点，以降低对英伟达的依赖；3) AI购物助手Rufus/Q对GMV的拉动及AWS Q在开发者中的采用率 [11] - **xAI**：虽起步较晚，但发展势头迅猛，模型迭代快速，是不容忽视的变量 [10] 2026年AI模型能力演进的关键方向 - **多模态能力增强**：是内容创作（如影视、短视频）的核心驱动力，应用空间远超于此 [15][16] - 将深刻变革广告、电商的内容生产模式与效率 [17] - 是撬动AI硬件与端侧设备（如AR/VR眼镜）体验升级与市场放量的关键，能力提升将极大丰富用户体验，推动硬件普及 [18][19] - 展望2027年，多模态能力提升将带来端侧及AI演进未来较强的能力和用户体验，进而带来整个方向和赛道的机会 [20] - **记忆与个性化能力突破**：AI正从通用工具向“个人助手”演进 [23] - 模型记忆能力增强（长上下文、个性化记忆）将使其能提供更贴合用户需求的个性化服务 [23] - 这将显著提升应用场景、用户粘性、使用频率与渗透率，直接带动token消耗量增长，为前期巨大的资本开支提供清晰的商业化回报路径 [24] - **模型能力提升是驱动AI商业化落地的根本**，当AI带来更多可落地场景，商业化机会也会越来越多 [25][26] - **自动驾驶是另一条重要主线**：大模型技术正在加速高级别自动驾驶落地进程 [30][31] - 以特斯拉FSD为例，其体验已日趋“丝滑”与可靠，无人化运营（如去掉安全员）已在局部区域开始实践 [31] - 和自动驾驶有关的方向是2026年关注的一个重点 [32] 中国AI生态与投资机会 - **国内大模型能力获国际认可**：以DeepSeek、阿里通义千问为代表的开源模型在全球开发者社区中获得肯定 [40] - **科技大厂持续坚定投入**：阿里巴巴、腾讯等头部企业在财报中明确了对AI资本开支的持续展望，并进行了相应组织架构调整 [40] - **拥有独特优势**：全球最庞大的工程师群体、快速的产品迭代文化以及丰富的应用场景 [40] - 在移动互联网时代已验证的“应用创新”能力，有望在AI时代于内容、硬件、自动驾驶等领域再次复制，催生大量投资机会 [40] - **估值具备优势**：相较于美国同业，当前中国AI相关公司估值水平更为合理，甚至处于相对低位，为投资提供了较好的安全边际 [41] - **未来机会丰富**：不论是基础设施、算力，还是场景应用，都有不错的表现 [42] - 结合不断迭代的模型能力，中国AI应用的机会也会越来越多 [44]

点击视频▲立即观看 不久前，吴老师发了一篇"小作文"。文中有一句，"既然AI不肯放过我，那我也就不放过它了"。 从某种程度上而言，这很吴晓波。 他经常会说，没有夕阳的产业，只有夕阳的人。从十年前开始，他就强调"工具革命"的作用，小到个人，大到企业、制造业乃至一国——过去是互 联网、是大数据，如今只是换了个新工具——人工智能。 他认为， 中国的第一代AI原住民，并非指的是年龄上的断代，而是一种行为的标签，特指指那些率先使用AI工具的群体，他们可以是年过半百的 中年小老板，也可以是用AI带娃教学的年轻父母，换言之，他们就在你我之间。 12月28日晚8点的"AI闪耀中国"吴晓波科技人文秀上，他自然会聊宏观、聊产业，但他也会聊人，聊被工具改变的人，聊人如何善用工具，聊那些 在新时代，"跑得比别人更快一点"的人。 后天，这场大秀即将开始，我们继续邀请你来到吴晓波频道的直播间，一起在3个半小时内，感受"惊艳""尖叫"与"思考"。 点击按钮▼预约直播 如今，距离这场AI大秀开幕仅剩2天，对于将和我们一起为之尖叫的朋友们，我们特别准备了一份"参会指引"，希望可以帮助大家更好地规划行 程，以更丝滑地状态，参与见证这场即将发生的 ...

在网络安全领域，天翼安全科技有限公司的"星辰·见微安全大模型"，也于今年通过国家网信办备 案，成为守护数字安全的智能卫士。"传统安全运营中，海量告警让人工研判不堪重负，'星辰·见微大 模型'依托20PB安全数据和上亿条结构化指令训练，能高效完成漏洞发现、威胁研判等工作。"中国电信 首席专家、天翼安全科技有限公司平台研发部副总经理刘冲说，该大模型构建"输入—交互—输出"三级 动态防护机制，可有效防范数据泄露等风险，目前已服务于政务、能源、金融等重点行业。 大模型研发不易，备案流程更是对企业技术、安全、合规能力的全面考验。但企业并不是单打独 斗。黄羿衡表示："网信部门在备案过程中提供了多轮专业指导，帮我们少走很多弯路。备案的通过为 规模化商业应用筑牢基础。"刘冲也有同感："网信部门在备案路径、材料准备、风险识别等方面提供精 准帮助，避免理解偏差和反复调整，对我们完善技术方案和管理机制起到关键作用。" 当前，苏州正加快建设"人工智能+"城市，推动人工智能与实体经济深度融合。截至目前，我市有 17款大模型应用通过生成式人工智能服务备案，覆盖农业、安全、工业、教育等多个领域，形成良好产 业生态。备案通过不仅为企业赢得市 ...