文章核心观点 生成式人工智能正从“技术可行”走向“价值可行”的关键验证期，行业在落地路径上存在深刻分歧，这些分歧将决定AI能否成为新质生产力[1] 行业共识 - 落地核心矛盾从供给侧转向需求侧：制约AI规模化应用的关键不再是算力、模型等供给问题，而是真实业务需求、组织流程调整意愿及成本收益考量[2] - 企业级AI面临定制化困局：约70%的AI解决方案需要定制，仅30%可标准化复制，定制化投入难以变现和沉淀为可复用产品能力，导致交付高度依赖人力且难以形成规模效应[3] - 商业模式尚未跑通且价格竞争激烈：C端AI应用付费转化率低，国内年经常性收入达1000万美元以上的产品极少；B端API价格在2024年降幅高达95%-99%，2025年继续下降75%-90%，国内头部AI创业公司年营收仅数亿元人民币且普遍亏损，商业模式高度趋同于低价竞争[4][5] 行业关键分歧 - 智能体在2026年的发展边界：智能体在电商、客服等可控场景开始规模化部署，但金融、医疗等高风险场景的可靠性、可解释性未达企业级标准，且存在数据安全责任边界模糊的风险，预计2026年仅在低风险场景实现有限规模化[6] - 算力竞争主战场转移：竞争焦点正从预训练侧转向推理侧，推理调用量呈指数级增长，厂商通过架构创新提升效率，如DeepSeek R1模型的API定价仅为OpenAI同类模型的3%左右，谷歌Gemini模型算力效率提升约4倍，推理效率和成本控制正成为AI商业化的关键变量[7][8] - AI时代生态结构演进方向：移动互联网以独立App为单元的结构与AI需要跨应用获取上下文的特性产生冲突，核心在于数据流动规则、用户授权机制及责任划分框架尚未建立，需在保障安全的前提下探索新规则[9][10] 行业发展建议 - 以真实价值为导向选择落地场景：优先在数据基础好、效果易评估、风险可控的领域推进，如工业制造的质量检测、专业服务的法律文书审核等，形成可复制的应用模式[11] - 推动标准化以降低定制成本：通过制定行业级数据接口、业务流程等共性标准，降低重复投入，并在重点行业沉淀可复用的基础能力模块[12] - 强化高风险场景的质量监督与安全审计：建立AI应用分级管理和审计机制，明确数据安全责任边界，推动与现有合规风控体系集成，并对应用过程进行可验证的记录[13] - 引导多元商业模式避免低价内卷：鼓励探索基础平台费+按使用量付费、垂直领域按效果付费、咨询+实施等差异化商业模式，营造有利于长期投入的市场环境[14]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 从“模型为王”到“应用为本”，“AI 向实”成为行业核心共识，AI 价值由真实场景能力衡量，如医疗一体机提升医生效率 10 倍 [2] - “开放共生”取代“单打独斗”，全栈协同生态建设成关键路径，产业链上下游深度融合是必然 [3] - 技术焦点向“推理侧”倾斜，低成本、高效率的推理方案成为刚需，解决推理成本和效率问题是关键一步 [4] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025 年 7 月 28 日，中兴通讯在上海举办“算力普惠 AI 向实”人工智能创新生态论坛，汇聚政、学、产业界领袖与专家 [2][16] 点评 - 论坛核心围绕降低 AI 算力成本、推动技术普及和加速 AI 实体经济落地，中兴通讯以“连接 + 算力”为核心战略推动 AI 普惠 [2][17] 产业应用落地 - 南方电网分享“电算协同”创新，以绿色电力支撑 AI 算力发展；京东展示大模型和数字员工应用并开源多智能体平台 [7][21] 技术创新突破 - 郑纬民院士讲解 AI 推理架构研究，“Mooncake”技术成降低推理成本标准；中国电信分享网络大模型实践并探讨 AI 重塑网络架构可能 [7][21] 生态开放共建 - 阿里云和百度智能云强调开放生态与软硬协同；上海智能算力科技公司介绍国产化万卡算力集群建设经验并分享与中兴合作情况 [7][21]