文章核心观点 - 中国智算产业的发展重心正从单点技术突破转向以系统运营、模式创新与价值闭环为核心的全栈竞争，未来主导权将属于能够构建智算标准、模式与底座的主体[2][3] - 智算的未来不仅由技术定义，更由能够高效整合资源、产出普惠服务并在各行各业形成价值闭环的商业模式与产业生态决定[30][33] 清华大学王智：工业大模型的训推协同与系统优化 - 工业大模型面临三大挑战：难以刻画工业场景和流程、难以在算力受限环境训练部署、难以满足工业规范和动态任务[6] - 提出“虚实融合”的智能数据制备路径，IGen框架仅凭单张照片即可在仿真中生成上千条机器人操作演示数据，将无人工示教的模型成功率从0%提升至75%[7] - 提出成本感知的大模型任务规划框架与机理感知的调度框架，让大模型在调用工具链时能权衡性能与成本，并通过大小模型协同实现高效决策[7] - 针对工业边缘环境，提出可理论分析梯度压缩影响的虚拟队列框架及面向非独立同分布数据的高效稀疏压缩器，以在弱算力弱网络下保证训练收敛[8] - 提出多维度联合轻量化方法对模型结构与输入信息进行动态协同优化，并对视觉-语言-动作模型进行“时空联合压缩”，以提升推理速度[8] 美的刘向阳：企业数字化底座决定AI能力 - 企业未能从AI中获得业务价值的根本原因在于数字化基本功不扎实，数字化底座是决定企业AI能力高度的“地基”[11] - 企业自建数据中心常面临技术老旧、产品杂乱、稳定性和安全性难保障的问题，且架构问题易引发系统性风险[11][12] - 大型企业使用多云（如美的使用超过8朵云）易导致云孤岛和数据孤岛，跨云迁移耗时长达半年以上[13] - 美的选择“自建云能力”路径，构建了一套从IaaS到PaaS、从AI算力平台到安全体系的云计算能力，可部署于自有数据中心或公有云，且应用迁移无需业务改造[13] - 该数字化底座将GPU利用率从可能只有10%提升至少4到5倍，并通过统一AI网关实现多模型接入、权限控制与计费，使AI能力嵌入业务系统[13] 并行科技赵鸿冰：以用户视角构建算力服务 - 公司研发“ParaSelect”性能预测与智能选型系统，可根据应用特征为用户推荐最佳算力平台[16] - 通过深度优化，将某客户1300亿参数大模型训练的GPU利用率从75%提升至95%，整体效率提升40%[16] - 在昇腾910平台上通过适配优化，使Llama2-7B训练性能达到A800的92.8%，性价比达1.23倍[16] - 算力服务运营需满足“可用、好用、降本”三个关键维度[17] - 构建“厂网结合”运营模式，管理自建集群及全国47个智算中心与15个超算中心，总计管理超200万CPU核心与5万GPU卡[17] - 引用数据称算力中每投入1元可带动3-4元的经济产出，并强调AI是未来十年核心驱动力，算力是基石[17] 清程极智师天麾：聚焦软件层与MaaS模式 - 算力价值释放的关键在于芯片与应用之间的软件层，特别是推理引擎，它决定了模型能否跑得稳、跑得值[20] - 指出2024年MaaS迎来明显爆发，其核心优势在于门槛低、成本低、迭代快，一次大模型调用可能只需几分钱甚至不到一分钱[20] - 当前MaaS市场存在供需信息差，不同云厂商在模型相同、价格相近的情况下，吞吐与延迟差异可能达到五倍之多[21] - 公司推出“AI Ping一站式大模型服务评测与API调用平台”，通过标准化测评帮助用户理解不同MaaS服务的真实能力[21] 鼎犀智创吕海峰：AI for Science驱动新材料研发 - 材料科学已进入“AI for Science”的第五研发范式，传统试错模式周期长、成本高，无法满足战略产业需求[25] - 提出“模型+实验”的干湿结合闭环研发路径：用AI大模型进行分子设计，通过模拟仿真进行虚拟筛选，最终驱动全自动化实验平台进行合成与表征[25] - 该闭环不仅能产生高质量真实实验数据，还能实现实时反馈与迭代优化，形成自我强化的智能循环[25] - 公司以纳米碳材料为切入点，已成功发现多种新型催化剂并提升制备效率，在与头部企业合作中将客户真实实验效率提升数倍，显著缩短研发周期[26] 圆桌对话：算力产业阶段与价值闭环路径 - 当前算力产业核心痛点包括：不少智算中心算力平均利用率不足40%，大模型训练退潮后需求转向分散的推理侧导致算力消纳困难[28] - 算力建设已从“先建后用”的粗放模式转向“性价比优先、场景倒推建设”的新阶段，需根据用户与场景决定硬件选型与软件设计[28] - 2024年上半年国产大模型依靠中文数据优势与高质量数据集追平国际水平，下半年垂类模型与Agent应用爆发，例如某医院AI分身使医生日接诊量从10人提升至30人[28] - 算力价值闭环的核心标志，一种观点是算力需达到“方便、易用、便宜”，MaaS模式通过技术优化实现硬件透明化与低成本调用，形成正向循环[29] - 另一种观点认为价值闭环的终极标准是“让客户用AI赚到钱”，需解决痛点并创造收益才能让客户持续付费，而非单纯售卖硬件[29] - 行业价值转化瓶颈包括：基座模型能力需提升并向小模型迁移、算力架构需升级（如超节点高速互联）、高质量数据与行业专家资源稀缺[29] - 展望未来，2025年将是中国AI从训练向推理转型的关键年，MaaS市场持续壮大；2026年推理市场与国产化进程将加速，国产芯片与液冷技术的适配将成为关键[30]

字节跳动AI产品发布与市场反应 - 字节跳动发布豆包手机助手预览版，实现从操作系统层面进行AI智能调度与跨应用任务 [5] - 豆包手机助手可完成查票订票、批量下载文件、多软件物流进度查询等效率功能及相册修图、外卖比价等生活服务操作 [5] - 合作厂商中兴通讯A股涨停、港股大涨超13%，反映市场对AI Agent落地的强烈期待 [7] AI行业宏观趋势 - 过去6个月AI产业迭代速度远超去年，模态融合为核心趋势，多模态调用量占比持续攀升，生图、生视频能力增长迅猛 [8] - 模型“Function Call”请求量爆发式增长，标志着Agent能力已成为市场核心需求 [8] - 大模型风起云涌，云计算算力在2024-2025年逐步向推理环节转移，AI应用时代呼啸而来 [17] Gartner榜单与火山引擎表现 - Gartner发布2025年度全球《AI应用开发平台魔力象限》，火山引擎“落地能力”超过阿里云、腾讯云跃居中国第一，多模态关键能力综合得分跻身全球第四 [9] - 火山引擎因生态开放性、全球市场布局短板未进入“领导者”象限，而在《生成式AI技术创新指南》中阿里云成为亚太地区唯一入选“领导者”象限的云厂商 [12] - Gartner评选基于匿名问卷、客户反馈、产品实测等多维度数据交叉验证，具备全球权威性 [14] 国内云厂商竞争格局演变 - IaaS时代阿里云一家独大，市场份额为第二名的两倍以上，服务超千家大型政企客户，覆盖500万全球用户 [15] - 腾讯云聚焦游戏、音视频，在中小企业市场深耕，云游戏接入覆盖规模等细分赛道位列第一 [15] - 进入MaaS时代竞争底层逻辑从资源售卖转向模型能力，为火山引擎创造弯道超车机会 [15] 火山引擎模型与技术优势 - 火山引擎发布Doubao-Seed-1.6，成为国内首个支持256K上下文的思考型模型，豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro在文生视频与图生视频评测中登顶全球第一 [19] - 通过视觉理解与推理能力深度融合，落地豆包APP拍题、解题功能，实现模型基于视觉信息的原生思考 [19] - 推出Model Router智能模型路由，整合豆包大模型与第三方开源模型，其大模型服务已覆盖八成头部咖啡茶饮品牌、九成主流汽车品牌、八成头部券商等 [19][20] 价格战与市场份额 - 火山引擎2024年5月发起价格战，将行业每千Tokens大模型价格带入“厘时代”，2025年6月首创“输入长度区间定价” [25] - 阿里云进行多轮降价，Qwen-Long从0.02元/千tokens降至0.0005元，降幅97% [25] - 腾讯云将混元-lite调整为完全免费，混元-pro降价70%以保持高端市场竞争力 [26] - 截至2025年9月，豆包大模型日均处理30万亿Tokens，相比2024年5月增长25300% [27] 市场份额与营收对比 - IDC报告显示2025年上半年中国公有云大模型服务市场，火山引擎以49.2%份额位居中国第一 [29] - Omdia报告显示阿里AI云以35.8%份额位列国内第一，差异源于统计口径不同 [29] - 火山引擎2025年整体收入目标有望突破200亿元，达腾讯云一半、阿里云五分之一，有望2026年超越百度智能云 [30] 火山引擎战略与行业展望 - 火山引擎销售考核中MaaS业务优先级最高，2026年MaaS在总收入结构中占比将进一步提升 [32] - 预计到2026年全球MaaS赛道仅剩五六家第一梯队玩家，竞争核心是模型“性价比” [35] - 火山引擎无传统业务包袱，可激进调整架构适配MaaS业务，目标在于扩大生态影响力 [36] - 在AIGC领域国内追赶速度较快，但在语言模型领域国内外云厂商仍存在几个月迭代差距 [39]

小度AI眼镜产品动态 - 百度旗下小度AI眼镜Pro将于11月1日开启预售，11月10日现货发售，产品功能包括AI翻译、AI识物、AI备忘、AI录音 [1] - 此次发售产品为波士顿墨镜款，与去年发布的概念版有所调整，其他款式将陆续上线 [1] 高通AI芯片战略 - 高通推出人工智能芯片AI200和AI250，预计分别于2026年和2027年投入商业使用，与AMD和英伟达展开竞争 [2] - 此举是公司在AI领域从移动端向数据中心端的战略转型，通过专用推理芯片切入市场，将加剧数据中心AI芯片市场竞争 [2] - 英伟达在AI推理市场份额约为70%，高通专用推理芯片将削弱英伟达的推理垄断地位，推动推理专业化趋势 [2] 中国MaaS市场增长 - 2025年上半年中国MaaS市场规模达12.9亿元人民币，同比增长421.2%，呈现爆发式增长 [3] - 同期中国AI大模型解决方案市场规模达30.7亿元人民币，同比增长122.1%，保持高位增长态势 [3] - MaaS服务模式降低了企业使用人工智能技术的门槛和成本，推动了人工智能技术在更广泛领域的应用 [3]

火山引擎大模型业务表现 - 豆包大模型使用量从2024年5月的1200亿tokens增长253倍至2024年9月的超30万亿tokens [2] - 火山引擎在2025年上半年中国公有云大模型调用量市场中以49.2%的市场份额位居第一 [2] - 火山引擎在MaaS领域实现2024年60%的营收增速 [3] 中国AI云市场竞争格局 - 2025年上半年中国公有云大模型调用量达536.7万亿tokens，火山引擎占49.2%，阿里云占27%，百度智能云占17% [2] - 相较于传统云市场，大模型时代新增MaaS服务 [3] - 阿里云在AI云市场占据整体营收规模优势 [3] AI对云行业的驱动作用 - AI是驱动云下一步发展的关键因素，大模型服务是AI云与以往的最大区别 [6] - tokens使用量是衡量AI云市场规模最关键的指标 [6] - 大模型的面世令云行业重新启动规模化商业应用，头部厂商云业务迈入新的增长周期 [2] 全球云厂商AI业务进展 - 微软Azure AI服务已占Azure总营收的16%，该比例在两年内实现从零到双位数的增长 [2] - Azure AI Foundry处理量同比增长五倍至100万亿tokens [2] - 全球前四位云厂商营收增速在2022年之前持续放缓，传统云服务步入成熟期 [2] AI技术发展趋势与落地应用 - 全球AI大模型在三个方向快速发展：深度思考模型与多模态融合、视频图像语音模型达生产级水平、企业级复杂Agent走向成熟 [7] - 国内行业下一步明显趋势是AI Coding领域 [7] - 火山引擎与汽车、零售、茶饮等多行业合作，包括共创智能座舱、开发智能助手等 [6] 行业前景与挑战 - 大模型服务市场预计仍有百倍以上增长空间 [7] - 行业挑战包括用户群体从泛互联网向传统企业迁移、云厂商差异化短期靠模型长期靠生态、智能体渗透需硬件软件全栈技术重构 [7] - 火山引擎推出智能路由产品，帮助企业客户自动完成模型选择与调用以降低成本 [6]

竞争格局与市场定义 - 中国AI云市场竞争激烈，字节跳动火山引擎、阿里云和百度均宣称在特定维度上为“第一”[1][2][3] - 竞争核心在于对“AI云市场”的统计口径和定义不同，导致各家均能成为第一[5][6] - 火山引擎强调其在中国大模型公有云（MaaS）市场份额达到46.4%，但该数据仅统计闭源形态的模型服务消耗[1][6] 各厂商竞争策略与优势维度 - 字节跳动火山引擎的“第一”基于大模型公有云平台调用总量，包含其自有豆包模型及大量第三方模型的调用Token[6][8] - 阿里云的“第一”基于AI云全链路服务总营收，统计范围涵盖底层IaaS（如GPU算力）、PaaS到上层MaaS的完整体系[6][10][18] - 百度的“第一”基于AI公有云服务市场，包含更多产品及行业定制服务收入，并曾披露大模型中标项目数量和金额双第一[6] - 大模型厂商智谱AI宣称以openrouter为统计口径，其模型调用收入是其他所有国产模型之和[6] 商业模式与市场策略差异 - 火山引擎采用偏流量逻辑的打法，强调模型服务的“快”，例如豆包模型吐字间隔为20-40毫秒，初始并发TPM达500万[10] - 阿里云和百度侧重全栈式解决方案和营收规模，商业模式好比功能齐全的“厨房”，提供从基础设施到模型服务的完整产品组合[10][11][12] - 火山引擎作为市场新进入者，专注于未来的GPU和MaaS增长，其豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较发布时增长137倍[16] 市场规模与发展阶段 - 2025年上半年，全国大模型调用量为536.7万亿Tokens，按特定价格估算全年MaaS市场规模约为5-6亿元人民币[14] - 与传统云计算市场相比，MaaS市场盘子尚小，阿里云2024年全年营收已超过800亿元人民币[14] - 火山引擎在2024年5月通过降价99.3%引爆行业价格战，使其调用量从1200亿Tokens暴涨至超过5000亿Tokens[14] 行业趋势与未来方向 - 大模型竞争正从比拼基础设施规模和Token调用量，过渡到比拼效能和服务深度，价格战已非灵丹妙药[19] - 企业客户更关注模型效果和效率，推动厂商走向差异化竞争，例如月之暗面K2模型深度优化代码任务，智谱推出GLM Coding套餐[19][20] - 阿里云指出大量客户采用私有化部署开源模型，其调用量未被公有云市场报告统计，因此衡量整个AI云业务总收入是更全面的维度[17][18] - 根据沙利文报告，2025年上半年按各厂商自研模型日均调用Token份额计算，阿里通义占17.7%，字节豆包占14.1%，DeepSeek占10.3%[19]

中国AI云市场整体增长 - 2025年上半年中国公有云上大模型调用量实现近400%增长 [1][8] - Omdia预测2025年中国AI云市场预计增长148% [1] - IDC报告显示2025年上半年中国AI云市场规模达536.7万亿Tokens [8] 市场格局与厂商定位 - Omdia报告统计IaaS+PaaS+MaaS全链条收入 2025年上半年中国AI云市场规模达223亿元 阿里云以35.8%份额位居第一 火山引擎14.8% 华为云13.1% 腾讯云7% [5][6] - IDC报告统计MaaS层外部客户Tokens调用量 火山引擎以49.2%份额登顶 阿里云以27%居次位 [8] - 阿里云在包含IaaS、PaaS的综合收入统计口径下占据领先地位 [8] - 火山引擎MaaS平台火山方舟2025 H1按Tokens计算的调用量实现398.2%增长 [9] 厂商发展战略与表现 - 火山引擎2024年营收突破百亿元 2025年目标营收超200亿元 在定价和性价比策略上较为激进 [9] - 阿里云保持对AI领域的高投资 其“AI全栈”体系可更好满足市场和行业新需求 [8] - 火山引擎推出的扣子和方舟平台广受用户欢迎 字节系豆包大模型为国内月活排名第一的AI应用 [9] 市场驱动因素与关键事件 - DeepSeek在2024年5月6日首先开启降价 输入价格降至0.001元/千tokens 输出价格降至0.002元/千tokens [10] - 豆包通用模型pro-32k价格降至0.0008元/千tokens 引发阿里、百度、腾讯跟进 主力模型降幅高达99.3% [10] - 2025年春节期间DeepSeek-R1“出圈” 起到教育市场作用 让更多企业和个人用户认可AI大模型 [11] - DeepSeek在2025年9月29日发布DeepSeek-V3.2-Exp模型并再度降价 输出价格比去年5月时又打1.5折 [10] 未来市场展望 - IDC预测中国生成式AI软件市场规模2028年将达到482.4亿元人民币 未来有数百倍增长空间 [13] - Omdia预测2025年到2030年中国AI云市场复合年增长率为26.8% MaaS层复合年增长率将超72% 2030年将达177亿元规模 [13]

市场现象观察 - 机场广告牌显示AI云相关广告数量大幅增加，投放厂商包括阿里云、火山引擎、百度智能云、华为云、京东云等 [1] 市场增长数据 - 2025年上半年中国公有云上大模型调用量实现近400%增长 [2] - Omdia预测2025年中国AI云市场预计增长148% [2] - 2025年上半年中国AI云市场规模达223亿元 [8] - 2025年上半年中国AI云市场规模达536.7万亿Tokens [11] - IDC预测中国生成式AI软件市场规模2028年将达到482.4亿元人民币 [21] - Omdia预测2025年到2030年中国AI云市场复合年增长率为26.8%，MaaS层复合年增长率将超72%，2030年将达177亿元规模 [22] 市场竞争格局 - 阿里云在Omdia报告中以35.8%的市场份额位居第一，超过第2-4名总和（火山引擎14.8%、华为云13.1%、腾讯云7%）[8] - 火山引擎在IDC报告中以49.2%的份额登顶大模型公有云服务市场，阿里云以27%居次位 [11] - 两份报告差异在于统计口径：Omdia统计IaaS+PaaS+MaaS全链条收入，IDC仅统计MaaS层外部客户Tokens调用量 [8][11][12] 主要厂商分析 - 阿里云具有客户规模庞大、积累深厚的长期优势，且保持对AI领域的高投资 [13] - 火山引擎MaaS平台火山方舟2025年上半年Tokens调用量实现398.2%增长，早期是字节跳动内部技术中台，后对外拓展To B场景 [15][16] - 火山引擎2024年营收突破百亿元，2025年目标营收超200亿元，在定价、性价比策略上较为激进以快速抢占市场 [16] 市场驱动因素 - DeepSeek在2024年5月6日首先开启大模型降价，输入价格降至0.001元/千tokens，输出价格降至0.002元/千tokens，引发行业价格战 [17] - 2025年春节期间DeepSeek-R1的“出圈”教育了市场，让更多企业和个人用户认可AI大模型作用 [18] - DeepSeek在2025年9月29日再度发布新模型并降价，输出价格相比首次降价时又打了1.5折 [18]

行业趋势：MaaS成为公有云市场核心竞争力 - 中国公有云市场正从比拼市场占有率转向比拼Token调用量和AI赋能落地能力[1] - 2025年上半年中国公有云上大模型调用量达到536.7万亿Tokens[1] - 截至2025年6月底，我国高质量数据集超过400PB，日均Token消耗量突破30万亿，1年半时间增长300多倍[3] 火山引擎市场表现 - 2025年上半年火山引擎MaaS平台调用量同比增长3.98倍，市场份额达到49.2%，较2024年全年的46.4%进一步提升[1] - 在Omdia统计的AI云市场（IaaS+PaaS+MaaS）全链条收入中，2025年上半年市场规模达223亿元，火山引擎以14.8%份额位列第二[1] - 火山引擎MaaS平台在DeepSeek模型的首token响应、延迟、可用率等性能评测中显著优于其他云平台[3] 战略与竞争优势 - 火山引擎通过"飞轮效应"实现良性循环：更多调用带来更多反馈数据，推动更快模型迭代优化，实现更好用户体验和更低成本[2] - 公司战略强调大规模使用量能打磨出更好模型并大幅降低模型推理单位成本[2] - MaaS调用量更能体现云服务厂商的AI能力，因为这是通过实际调用才能获得的信息[2] 行业应用案例 - 特斯拉Model Y L车型搭载豆包大模型与DeepSeek模型，均通过火山引擎接入[2] - 火山引擎支持上汽奥迪座舱大模型开发，实现传统语音业务的大模型化，提升泛化能力和上下文理解能力[2] - AI技术正从概念验证走向产业应用一线，为企业用户带来更优质的服务体验[2][3]

AI Agent市场爆发与算力需求激增 - 2025年全球AI Agent市场再度迎来爆发，例如Lovart Beta版本上线5天内注册用户超过10万人，Genspark仅用9天突破1000万美元ARR [1] - 全球AI算力需求并未因“百模大战”逐渐熄火而消退，反而随着模型复杂度与大规模实时互动需求增长而日益旺盛 [1] - AI Agent热潮导致AI算力严重不足，企业面临成本控制、弹性扩容以及庞大AI工具链配置和管理繁琐的巨大挑战 [1] 华为云全链条技术底座解决方案 - 华为云构建了覆盖硬件、算力、大模型、应用开放平台的全链条技术底座，以应对AI Agent规模化落地浪潮 [4] - 核心解决方案为“CloudMatrix384 x MaaS平台 x AI Token服务 x Versatile”，被视为Agent时代的顶格配置 [5][33] 华为云超强算力基础设施 - 华为发布Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD超节点，分别支持8192张及15488张昇腾卡，在卡规模、总算力等关键指标上全面领先业内 [7] - CloudMatrix云上超节点规格将从384卡升级至未来的8192卡，为客户提供澎湃算力 [3][19] 高性能计算在科研领域的应用 - 现代前沿科研对AI高性能计算依赖强烈，例如AlphaFold 3使用256个A100 GPU训练约20天，计算量达4E22 FLOP，是AlphaFold 2的10倍 [8][9] - 中国科学院发布基于CloudMatrix384昇腾AI云服务的“磐石·科学基础大模型”，接入1.7亿篇科技文献，将文献调研从3-5天缩短至20分钟，部分药物靶点发现研究效率加速超10倍 [12][14] 智能汽车行业的算力需求 - 智能驾驶平台模型算力需求爆炸式增长，汽车日益成为“长着四个轮子的超算中心” [16] - 长安汽车应用华为云CloudMatrix384超节点进行智能辅助驾驶研发，实际测试显示在E2E、VLA模型上其性能超过H100 [18] Token消耗量与MaaS服务增长 - 中国日均Token消耗量从2024年初的1000亿增长至2025年6月底的30万亿，1年半时间增长300多倍 [22] - 华为云MaaS服务支持DeepSeek、Kimi、Qwen等主流大模型，通过API接口让用户无需复杂训练即可调用AI能力 [23] AI Token推理服务的效能提升 - 华为云CloudMatrix384 AI Token推理服务上线，基于xDeepServe分布式推理框架，采用极致分离架构Transformerless，单卡吞吐达H20的2.5-4倍，最高可达2400 TPS [24] - 360纳米AI依托该服务处理每天上千万内容生成请求，其蜂群智能体协作完成复杂任务，5-10分钟视频可消耗千万级Token [25] 企业级Agent开发平台Versatile - 华为云发布企业级智能体平台Versatile，通过极简流程实现Agent生成，用户输入业务逻辑描述与流程图即可完成开发，将原本需30人天的工作缩至3人天，效率提升10倍 [27] - 慧通差旅利用Versatile打造Agent“通宝”，能实时提醒员工差旅情景、自动核查报销合规性，并打通三层数据飞轮持续优化 [29] AI Agent行业发展趋势 - 当前30%的年收入5亿元以上大型企业已建立专门AI Agent团队，63%的B端企业将其列为未来12个月关键布局 [30] - CB Insights预测，到2032年AI Agent市场规模将超千亿 [30] - 华为云AI云服务的全球客户数量从去年321家增长至今年1805家，落地千行百业 [31]

全球AI大模型竞争格局 - 中美互联网厂商AI布局差距缩小 模型与资本开支差距正在缩小[1] - 全球大模型竞争格局初步形成 由OpenAI、Anthropic、谷歌及特斯拉主导[1] - 中国企业DeepSeek及阿里通义千问跻身第一梯队 DeepSeek-V3/R1于2024年12月/2025年1月发布后代表中国/开源大模型对齐SOTA[1] 科技厂商资本投入状况 - 头部科技厂商大力投入大模型训练与推理 共同提振自用算力需求[2] - 云厂商通过MaaS商业模式提供大模型API 带动外供算力放量[2] - 海外巨头资本开支密度显著 微软/谷歌/Meta/亚马逊2Q2025分别达34.8%/23.3%/35.8%/18.7%[2] - 国内大厂资本开支增速迅猛 百度/阿里/腾讯2Q2025分别同比+10.2%/+162.7%/+319.1%至23/318/366亿元[2] - 国内AI投入开启时点晚于海外约一年 CapEX占收入比重较海外巨头仍有较大差距[2] 重点关注标的 - 美团(03690) 估值回调后具备修复空间[3] - 金蝶国际(00268) 云业务持续高增 订阅化转型带来可持续ARR增长 AI+ERP打开新增长曲线[3] - 联想集团(00992) 有望走出慢牛趋势 AI PC产品周期开启 数据中心业务受益AI算力需求提升[3] - 腾讯控股(00700) 被列为长期优选标的[3]