核心观点 - 公司在MWC26上系统阐述了其面向“智能体互联网时代”的战略，核心是构建“AI-Centric Network”和“集群+超节点”算力底座，旨在通过技术创新助力运营商及行业客户抓住AI机遇，迈向全面智能化 [1][3][4][6] 5G-A与网络演进战略 - 未来五年是释放5G-A技术红利的黄金窗口，公司将与全球运营商共同推进5G-A规模部署，为6G平滑演进奠定基础 [3] - 全球5G-A规模商用加速，用户数已突破7000万，在中国，公司助力运营商在270个城市实现5G-A连续覆盖，并在30多个省份发布5G-A体验经营套餐 [3] - 公司发布U6GHz全场景系列化产品和解决方案，以创新技术释放5G-A网络潜能，构筑面向移动AI应用大容量、高体验和低时延的坚实基座 [3] AI-Centric Network三层注智架构 - 公司通过业务、网络、网元三层注智，打造智能体互联网时代的目标网 [1][3] - **业务智能**：助力运营商打造通话、体验经营、家宽网络等多智能体协同平台，对主营业务进行AI焕新 [3] - **网络智能**：截至2025年底，其ADN L4一阶段单场景自动化解决方案已完成全球130多张电信网络的商用部署，未来将助力运营商从单场景自动化迈向单域网络自治 [3] - **网元智能**：通过RAN持续算法优化、WAN注智实现精准业务识别、Core统一业务意图推进toC/toH业务融通等，持续实现谱效、能效提升及业务智能感知与网络韧性保障 [3][4] 算力底座产品与生态 - 针对大模型迈入万亿级参数及智能体深度融入生产环节的趋势，公司通过“集群+超节点”系统级架构创新，首次在海外展示基于灵衢互联协议的智算超节点Atlas 950 SuperPoD、通算超节点TaiShan 950 SuperPoD，以及Atlas 850E、TaiShan 500、TaiShan 200服务器等系列化算力产品 [4] - 公司坚持全面开源开放，携手产业界共建开放共赢的计算产业生态，为世界提供坚实的算力底座新选择 [4] 企业业务与终端业务进展 - 企业业务以“迈向行业全面智能化”为主题，联合行业客户发布115个行业智能化样板点实践案例，升级SHAPE 2.0伙伴框架，并展示与伙伴联合开发的22个最新的行业智能化解决方案 [5] - 终端业务展示在折叠屏技术、运动健康、移动影像与生产力及创作力等领域的最新突破，2026年将持续推动创新，打造更具竞争力的产品与更极致的全场景体验 [5] 社会责任与未来展望 - 截至2025年底，公司已携手客户为全球80多个国家的1.7亿偏远民众提供联接，致力于缩小数字鸿沟 [5] - 面向未来，公司将持续构建价值驱动的网络与算力底座，与全球运营商及合作伙伴携手，充分释放5G-A潜能，共同迈向全面智能化 [6]

合作概览 - 2月6日，亚信科技与格思航天就低轨卫星互联网技术合作签署备忘录，标志着亚信科技的空天智连业务从战略规划走向实质性落地 [1][11] - 双方将优势互补，围绕“手机直连卫星、星载通感算智”等方向展开深度合作 [3][13] - 合作签约仪式由亚信科技董事长田溯宁线上见证，首席执行官欧阳晔与格思航天总经理曹金现场出席 [1][11] 合作方背景与互补优势 - 格思航天聚焦低成本高性能互联网卫星研发与制造，是低轨卫星互联网星座建设项目的卫星供应商，业务覆盖整星设计制造、核心组部件研发等领域 [3][13] - 亚信科技是领先的信息技术产品与服务提供商，拥有深厚的网络建设与运营、NTN通信载荷、人工智能、数字孪生等技术储备与实践积淀 [3][13] - 亚信科技自身成熟的软件定制化、AI原生能力以及与生态伙伴的联动，为合作提供了良好基础，双方在设备、应用、合作延伸、市场联动等方面有广阔空间 [5][15] 技术核心与产品展示 - 会议期间举行了卫星电话“First Call”见证仪式，双方共同接听了经由亚信科技NTN星载基站、卫星核心网及NTN终端连接的第一次卫星通话 [7][17] - NTN是通过卫星等非地面设施与地面5G网络融合的技术，能实现空、天、地、海多维覆盖，为偏远地区、海洋等严苛环境提供通信保障 [8][18] - 亚信科技NTN星载基站采用基于3GPP NTN标准的技术路径，是业内公认最具发展潜力的手机直连卫星通信方案，具有“更广覆盖、更远传播、更快连接”优势 [8][18] - 该基站采用高可靠、强稳定设计，能在真空、高温、低温、强辐射等太空条件下高效运行 [8][18] 战略意义与行业前景 - 空天地一体化网络是国家信息化的重要基础设施，战略意义远超普通通信技术，是实现信息全球覆盖、自主创新的必由之路 [8][18] - 面对国际低轨卫星太空组网竞赛加剧和庞大的未来商业需求，国家有关部委发布促进卫星通信产业发展的指导意见，给业内带来重大利好 [3][15] - 人类即将迎来IOA智能体互联网时代，双方合作依托AI原生的“通、感、算、智、安”下一代智能通信连接与感知体系，将为低轨卫星技术发展和卫星互联网产业注入强大动能 [3][15] - 本次合作是卫星互联网与内生智能的协同联合，旨在共建天地一体、无缝覆盖的数字未来新基座 [3][15] 公司战略与未来规划 - 亚信科技坚持“一巩固、三发展”战略，高质量巩固BSS市场领导地位，高速度发展5G OSS网络智能化、DSaaS数字化运营、垂直行业和企业上云等新兴业务 [11][20] - 公司积极拥抱5G、云计算、大数据、AI、物联网等技术，形成了云网、数智、IT三大产品体系 [11][20] - 亚信科技已经开启面向未来6G空天地一体网络演进的战略规划，将自身产品方案与生态伙伴能力整合，与国家新型基础设施建设的战略布局高度契合 [8][18] - 公司致力于成为最可信赖的数智价值创造者，依托数智化全栈能力，助推数字中国 [11][20]

2025年业绩预期 - 预计2025年营业收入为人民币62.0亿元至63.5亿元，较2024年约人民币66.46亿元有所下降 [1] - 预计2025年净利润为人民币0.7亿元至1.1亿元，较2024年约人民币5.16亿元大幅下降 [1] - 净利润下降部分受非经营性事项影响，主要为人员结构优化产生的一次性离职补偿约人民币1.75亿元 [1] - 剔除上述非经营事项影响后，2025年调整后净利润预期约为人民币2.5亿元至2.9亿元 [1] - 预计2025年经营性现金净流入约人民币4亿元，较2024年净流出约人民币1亿元大幅改善 [1] 业务表现与改善 - 传统业务积极转型，运营商市场收入下降趋势得到明显控制和改善，由2024年的高双位数下滑显著降至2025年的中单位数下降 [2] - 持续加大在AI交付等方面的业务拓展和投入，打造可持续运营的AI交付体系 [2] - 加深与阿里云、英伟达等头部公司的紧密合作，AI相关收入和订单实现大幅增长，商机储备充足 [2] - 在物理AI、卫星互联网等方向加大前瞻投入 [2] - 公司回款状况大幅改善，经营性现金流由净流出扭转为净流入 [2] 未来战略规划 - 2026年公司将坚定贯彻“AI优先”战略主线 [2] - 巩固运营商服务核心基本盘，抢佔数智运营战略制高点 [2] - 培育智能连接产品作为第二增长曲线 [2] - 目标转型成为智能体互联网时代为企业客户提供专业服务、数智运营、智能连接的领导者 [2] - 董事会及管理层对公司未来发展充满信心 [2]

行业趋势与市场机遇 - 国际消费电子展（CES）将“智能体”的未来推至台前，支撑其未来的生产方式正发生根本性变革 [1] - 以自然语言对话为核心的“Vibe Coding”新范式正以前所未有的效率革新AI应用的构建过程，大幅降低开发门槛 [1] - Vibe Coding催生了以海量个体和小型团队为创新引擎的“创作者经济”新生态，预计将在2026年左右步入成熟爆发期，有望催生价值万亿的市场和数百万“一人公司”（OPC）模式的超级个体 [1] - 行业正处于从“移动互联网”向“智能体互联网”演进的关键节点，智能体将驱动生产力与商业模式的双重革命 [3] - 到2030年，数字经济规模有望突破百万亿美元，占GDP比重达77% [3] 行业核心挑战 - 将AI创意转化为稳定、可盈利的在线服务面临部署复杂、运维困难与商业闭环缺失的“工程鸿沟” [1] - 目前AI项目失败率高达67%，85%的企业面临人才短缺 [3] 公司产品与解决方案 - 零克云AI应用托管平台于1月17日在北京正式发布，致力于成为Vibe Coding创作者经济的关键基础设施 [1] - 平台以“一键部署AI应用，0门槛传送AI员工”为核心，帮助开发者跨越从创意到价值的最后一公里 [1] - 平台提出“双0门槛”设计，从开发部署与实际使用两端切入 [5] - 对创作者：实现“部署0门槛”，智能部署引擎无缝支持从GitHub、Cursor、HuggingFace等主流平台快速接入，通过AI自动解析实现分钟级应用上线与全自动化部署 [5] - 平台提供从资源调度、性能监控到安全维护的全生命周期托管运维，并提供透明收益分成机制，构建从发布、推广到价值变现的完整商业闭环 [5] - 对使用者与企业：提供“操作0门槛”，用户可通过搜索与点击，在覆盖多场景的AI应用生态中“即搜即用，开箱即得” [6] - 平台实质上为海量创新主体提供了一个可规模化的商业与工程支持系统 [6] 公司战略与生态建设 - 公司启动“OPC全栈扶持计划”，精准聚焦于“一人公司”模式的早期创作者，提供从启动算力、产品指导到市场切入的全链路赋能 [9] - 公司启动“推广者（FDE）合作计划”，致力于联结全国具备行业知识的合作伙伴网络，将AI应用深入对接到金融、制造、医疗、跨境等垂直行业的具体场景 [9] - 公司构建了覆盖AI应用全生命周期的纵深支撑能力，包括整合覆盖全国的算力与模型服务（MaaS）基座，无缝对接主流开发工具与开源生态，并通过成熟的行业解决方案能力与广泛的渠道网络确保应用触达真实业务场景 [11] 公司团队与竞争优势 - 创始团队拥有超过十年的AI全周期创业与商业化经验，曾主导企业完成从技术研发到规模化营收的全过程 [10] - 团队具备对AI产业化规律的深刻洞察与长期实践，能提前预见从“开发民主化”到“交付普惠化”的必然链路 [10][11] - 创始人兼CEO董慧智身兼中国人工智能学会及北大AI联盟要职，深度参与产业规划；联合创始人兼COO占冰强作为AIGCLINK社区发起人与微软MVP，紧密连接着最前沿的开发者生态，形成“产业视野+开发者基因”的独特组合 [11]

文章核心观点 - 工业和信息化部官员在中国互联网产业年会上提出，互联网行业是基础性、先导性、战略性行业，需把握人工智能发展浪潮，并从基础设施、科技创新、产业应用及生态治理四方面提出发展建议，旨在推动行业向智能化、融合化、国际化深度发展 [1][2][3] 行业发展建议与方向 - 加快构建现代化基础设施体系，包括持续推进5G、千兆光网、IPv6规模部署，把握5G-A和6G技术研发战略窗口期，推动卫星互联网与地面网络协同发展，并深化数网融合、算网融合与云边端协同以构建机制化算力基础设施体系 [2] - 推动科技和产业创新深度融合，聚焦人工智能、量子信息等关键领域加强协同攻关，强化企业科技创新主体地位，鼓励互联网企业加大底层核心技术创新投入，优化研发费用结构，并加快人工智能操作系统等领域技术突破 [2] - 深入实施“人工智能+”行动，深化人工智能与工业互联网融合，培育更广更丰富的智能服务业态，加快发展提效型、陪伴型等智能原生应用，并支持开辟智能助理等服务新入口 [3] - 持续优化互联网生态治理体系，健全促进数字经济与实体经济深度融合的制度，完善数字产业化与产业数字化政策体系，健全平台经济监管机制，并依法依规促进数据安全有序跨境流动，为互联网企业全球化发展营造开放环境 [3] 智能终端与智能体互联网发展 - 推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑等新一代智能终端，探索推进智能体互联网建设，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境 [1][3] - 智能体互联网是指由自主智能体组成的数字生态系统，这些智能体能够彼此发现、通信并协作，在无人直接干预下完成复杂任务 [5] - 2025年，国产智能体产品形态逐步丰富完善，在通用智能体、专用智能体（如工业制造、财务金融、医疗健康领域）以及智能体开发平台方面均取得进展，“智能体互联网”在架构、关键技术等方面逐渐明晰 [5]

文章核心观点 - 当前AI产业正处于技术爆发初期，但面临技术迭代与应用创新脱节、商业化困境等挑战，其发展路径可借鉴工业革命初期“月光社”的经验，即需要建立跨界交流与协作机制，推动“产学研”闭环，将科学发现转化为成功的产业应用[3][24] - 中国科学院院士杨玉良发布的《科技预见与未来愿景2049》报告，系统预判了未来科技前景，为AI产业发展指明了方向，特别是智能体互联网、通用机器人、未来交通等关键领域，并强调应用是AI技术的终极价值所在[4][6][12][13] - 历史经验表明，革命性技术从实验室走向规模化应用，需要技术、产品、成本、基础设施等多维度系统性地协同适配，而非线性直达，AI产业需构建技术与应用间的坚韧协同纽带[23][24] 科技愿景与未来预判 - 《科技预见与未来愿景2049》报告由中国顶尖科学家和行业专家组成的编委会历时一年多研讨完成，提出了“十大科技愿景”与“十大未来场景”[4][6] - “十大科技愿景”包括人机共生、通用机器人、飞行汽车、虚实共生、量子计算、智能体互联网、常温超导、可控核聚变商业化落地、AI+分子医学、太空旅行[6] - “十大未来场景”覆盖生命健康、人才教育、科学研究、基础民生、未来交通、工业制造、经济金融、先进能源、城市与环境、空间探索，均将在AI改造下迎来巨变[9] 智能体互联网发展 - 智能体互联网是当下正在发生且被产业寄予厚望的愿景之一，其本质是使AI能基于知识主动思考、规划和解决问题[8] - 报告预测，到2030年全球智能体数量将突破2000亿个，2049年全球智能体网络节点将突破数万亿，通过分布式能力与网络协议协作，成为数字与物理世界融合的“神经系统”[8] 通用机器人赛道与挑战 - 通用机器人是当前海内外最炙手可热的赛道之一，但要走进生产生活仍面临数据匮乏、触觉感知不成熟、灵巧手设计不完善、电机扭矩与散热不足、成本过高五大核心挑战[9] - 报告判断，触觉感知、灵巧手设计、电机扭矩与散热等问题将在2030年前逐步解决，2030年后数据飞轮成熟、手部操作能力提升、成本快速下降，预计2049年左右通用机器人将走进千家万户[9] 未来交通场景变革 - 自动驾驶方面，预计2027年底开启L4试商用，2030年部分场景实现L4规模化应用，2035年达成大部分场景L4+，2049年L5+全面普及[11] - 交通基础设施将进化为具备自我感知与调节能力的智能神经网络，到2049年，交通拥堵造成的时间损失将减少70%以上[11] - 出行模式将转向“移动即服务”，人们可通过统一平台调用自动驾驶出租车、空中出租车(eVTOL)、高速磁悬浮等立体化工具，无需拥有汽车[11] AI技术发展现状与商业化困境 - 大模型技术迭代持续加速，频率从“年更”演变为“月更”甚至“周更”，一周内可诞生数款针对特定任务优化的新模型，上下文窗口已从数万扩展到200K（约30万汉字）[13][18] - 根据麦肯锡报告，在其访问的全球近2000家企业与组织中，有88%已开始使用AI技术，但只有36%表示改善了盈利能力，33%表示带来了实质性的收入增长[18] - 思科前CEO John Chambers指出，AI发展速度是互联网时代的五倍，但大多数商业领袖不知如何将技术转化为可持续竞争优势[21] 历史经验借鉴与产业协同 - 工业革命初期的“月光社”通过搭建跨界交流平台，形成了“产学研”闭环，直接推动了瓦特改良蒸汽机等重大发明的商业化落地[3] - 电动车发展早期曾因技术优势脱离主流市场需求和基础设施（如续航、成本、补能网络）而被市场淘汰，其近二十年的复兴是技术迭代与产业应用、大众需求系统性适配的结果[23] - 任何革命性技术从实验室走向千家万户，都需要产业链各方围绕共同目标，在技术、产品、成本、基础设施等多维度上主动构建协同桥梁，这是一个需要设计的系统工程[23][24]

6G技术发展时间与阶段 - 6G技术预计在2030年左右启动商业化，目前还处于标准化阶段 [1] AI与6G的融合趋势 - AI已成为6G迈入下一技术阶段、寻找应用场景的切入点 [1] - 随着6G与AI深度融合技术发展，AI能力将无处不在，未来终端都将具备一定的AI能力 [1] - 端侧算力受体积功耗限制，需要通过网络访问实现边缘侧和云端的AI算力协同，进一步实现多智能体协作 [1] - 6G网络的连接数量、时延、带宽等能力将随时满足各类型终端的AI算力与服务需求，推动进入智能体互联网时代 [1] 具身智能与算力需求 - 从具身智能行业切入是解决6G下一步应用技术问题的可行路径 [1] - 机器人的大脑以及多智能体协作对算力要求高，尽管未来芯片算力将增强，但仍需云边端协同支持AI应用需求 [1] AI终端发展与网络需求 - 今年以来，AI眼镜、智能体手机等各类AI终端涌现 [1] - AI终端形态爆发恰好说明了网络相关业务也在爆发，不同终端形态对网络的需求不同 [1] 运营商在AI时代的角色与机遇 - 在AI带来流量指数级增长的情况下，如果运营商只作为传输管道，可能不会吃到太多技术红利 [1] - 运营商若能构建边侧智能基础设施+云网边端一体化服务，将网络能力与算力、数据服务深度绑定，既能契合AI业务低时延、高可靠的需求，又能打造差异化竞争优势，真正切入AI生态的核心价值环节 [1] - 运营商通过模型推理、算力服务让终端更轻量化、续航能力更好，最终可使终端厂商和运营商双方都获利 [1] - 当现有网络满足不了新场景需求时，终端企业往往会自己找替代方案，运营商需主动和生态伙伴沟通协作以抓住新机会 [1] 6G时代的技术展望 - B端和C端诉求规模不同，但系统内部运算的技术路径核心接近，相信6G时代到来后，在智能体框架下能够同步解决这些需求 [1]

文章核心观点 - 生成式AI的快速发展对算力和网络基础设施提出新要求，推动IP广域网从“连接赋能”向“算力赋能”再向“AI赋能”演进 [1] - 在国家政策与产业需求驱动下，智能IP广域网（AI WAN）应运而生，旨在构建AI内生的高智能、高可靠、高安全网络，服务于AI大模型训练推理等新型应用 [2] - 广域网发展呈现从“智算互联”到“智能体互联”的趋势，前者要求网络具备无损、超高吞吐、超低时延特性，后者将引发网络发展范式的根本性变革 [3][4] - AI WAN将促进广域网络在基础协议和应用协议两个层面进行全栈创新，以支撑新型智算业务和海量智能体互联 [5][6] - 中国移动在多项关键网络技术上取得领先，包括抗损高吞吐传输、算力路由、G-SRv6、空芯光纤等，并积极布局智能体互联网的标准与架构 [6][7][8][9][10][11] 政策与产业背景 - 2023年，中国发布《算力基础设施高质量发展行动计划》等政策，强调算力高质量发展和算网融合基础设施建设的重要性 [1] - 2025年，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步强调强化智能算力统筹，完善全国一体化算力网，发挥“东数西算”国家枢纽作用 [1] - 国家政策和产业需求双轮驱动，需要构建AI内生的高智能、高可靠、高安全的IP广域网络 [2] 智算广域互联的网络需求 - **无损网络连接**：网络中2%的丢包率将导致吞吐量降至0，50ms保护倒换会引起算效下降或断点重训，原生RDMA丢包重传机制会引发明显算力损伤 [3] - **超高吞吐传输机制**：智算数据广域传输规模达PB级，网络带宽增速与CPU性能增速比率超过10，现有广域传输协议（如TCP）拥塞控制机制无法匹配带宽增长 [3] - **超低时延转发**：网络时延对不同并行训练方式效率影响巨大，例如TP（张量并行）需要服务器内超低时延，PP（流水线并行）、DP（数据并行）等需要跨服务器的可并行时延分配 [3] 智能体互联网引发的范式变革 - **新互联主体**：互联主体从以人类为核心，向人类与智能体协作共生的“人智协同”模式演进，网络中大量存在用户、智能体、工具之间的互联 [4] - **新交互范式**：催生多模态用户界面“MUI”，融合语音、图像、视觉等多种感知模态，实现更自然、高效、个性化的人机交互 [5] - **新协作模式**：人类定位从“操作主体”向“决策主体”转变，智能体承担任务执行逻辑的核心制定职责 [5] - **新资源抽象**：“工具”被提升到核心地位，实现对数据、算力等资源要素的高度抽象和动态使用，重塑传统以数据和算力为核心的资源格局 [5] - 智能体互联网将自主产生多样化的上下行对等异构流量，当前网络中下行视频流量约占70% [11] AI WAN基础协议创新（中国移动案例） - **传输层：广域抗损高吞吐技术** - TCP单流吞吐随时延和丢包率增加急剧下降，多流吞吐存在性能拐点，不会随流数线性增加 [6] - 中国移动首创4项“抗损”创新机制，构建半卸载uQUIC、全卸载uRDMA两类技术方案 [6] - 已完成天文观测、影视素材搜集等10多个省市的现网应用 [6] - **网络层：算力路由技术** - 分布式AI推理业务需要低时延调度，边缘计算节点使网络时延和计算时延处于同一量级（5ms左右） [7] - 中国移动提出算力路由技术，实现算网一体化路由与调度 [7] - 已取得IETF国际标准突破，发布全球首台算力路由器，建设5省20地市中试网络 [7] - **网络层：G-SRv6（压缩SRv6技术）** - 原生SRv6承载效率低，对于平均长度256byte的净荷，带宽利用率仅为60% [8] - 中国移动原创提出G-SRv6头压缩技术，可将报文开销压缩到1/4以下 [8] - 2025年牵头发布RFC9800（我国主导的首个整百号互联网基础标准），已建成全球规模最大、技术领先的G-SRv6策略路由网络 [8][9] - **物理层：空芯光纤技术** - 空芯光纤以空气导光，可降低30%传输时延并提升数十倍单纤容量 [10] - 中国移动创造单波1T 10714km传输距离世界纪录，较实芯光纤提升10余倍 [10] 智能体互联网应用协议创新 - **标识解析**：为智能体提供身份、能力、所属关系等统一标识，可采用分布式标识DID技术，解析机制可参考IP广域网DNS或新建专属域名解析 [13] - **认证授权**：聚焦双向身份可信、动态权限适配、全链路风险管控三大核心需求，可采用X.509、DID+X.509混合模式，扩展OAuth协议，并选用RATS或AI异常检测进行风险管控 [14] - **转发路由**：为异构、跨域智能体提供可访问、开放式、安全的互联机制，可部署智能体边界网关，采用基于能力的寻址方式，支持Anycast路由模型，并可配合算力路由机制 [15] - **网络运维**：智能体可集成在网络管控面，将用户自然语言意图转化为网络可执行动作，大幅提升网络管理效率与可靠性，实现从意图解析到状态反馈的全流程支撑 [16] 未来发展方向与行业展望 - 广域网需从三方面深化发展：AI内生驱动，构建高性能智算网络；持续提升性能，向吞吐、丢包率等多维定制化指标演进；新型业务融合，为AI训推、智能体互联提供灵活、动态、智能的多元服务 [17] - 需发挥中国在算力网络基础设施建设和原创技术标准方面的优势，持续构建自主的AI WAN技术 [18] - 智能体之间自主执行的特征将极大解放人类生产力，重构数字经济运作模式，深刻改变社会生产生活方式 [5]

新一轮人工智能范式演进 - 新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，本质上是原子、分子和比特的融合 [1][4][6] - 在规模定律驱动下，当参数、数据与算力跨过阈值，智能开始“涌现”，从鉴别式AI走向生成式AI，再走向智能体新范式 [1][6][8] - ChatGPT（2022年）和DeepSeek是此轮演进的两个重要里程碑，分别代表了从鉴别式到生成式的转变，以及从预训练到推理优先的转变 [1][8][34] 核心驱动力与技术特征 - 统一表征（Tokenization）将文本、语音、图像、蛋白质、DNA、点云等多元数据纳入同一空间，是实现多模态智能融合的基础 [5][8][34] - DeepSeek时刻以高效率、高性能、低价格和开源路径（MIT license）为特征，大幅加速了大模型在全球的落地和应用 [5][10][37] - 规模定律在预训练阶段增速已放缓，智能增长更多转向后训练、推理和智能体阶段 [12][39][43] AI发展的五大趋势 - **趋势一：生成式AI正快速演化为智能体（Agent）**，这是近两年最重要的创新 [10][37][39] - **趋势二：推理成本下降与智能体算力需求上升形成平衡**，过去一年推理单位成本下降10倍，智能体算力需求增长10倍 [12][39] - **趋势三：从信息智能走向物理智能和生物智能**，大语言模型向视觉语言动作模型演进 [12][40] - **趋势四：无人驾驶与机器人是两大关键节点**，无人驾驶在2025年达ChatGPT时刻，2030年（DeepSeek时刻）约10%新车拥有L4能力；未来10年左右机器人数量将超过人类 [12][40] - **趋势五：AI风险快速上升**，智能体出现后风险至少翻倍 [13][41] 未来产业格局与架构 - 基础大模型将像操作系统一样收敛，全球最终玩家不超过10个，预计中美各占约一半 [3][14][42] - 开源生态将成为主流，预计占比80%，闭源占比20% [14][42] - 产业格局将重构为“基础模型 + 垂直/边缘模型 + 智能体网络”的三层结构 [6][14][19] - 未来的SaaS和手机APP将被智能体取代，智能体成为企业与个人交互的默认形态 [3][21][50] - 智能体将形成网络（智能体互联网），并催生新的经济形态和企业架构，企业资源将包括GPU、大模型、数据以及人和智能体 [17][45] 市场规模与产业机遇 - 人工智能时代的产业规模将远超过去，预计比移动时代大10倍，比PC时代大100倍 [24][53] - 基础大模型是AI时代的操作系统，将彻底重构其下的芯片架构（如GPU为主）和之上的应用生态 [23][24][52] - 互联网发展路径为：PC互联 -> 移动互联 -> 物联网 -> 智能体互联网（Internet of Agents），后者是未来5-10年最大发展方向 [24][53] 通往AGI的路径与预测 - 智能体互联网是通往通用人工智能的必经之路 [3][26][35] - 实现AGI需要新的算法体系，如新的记忆体系和世界模型，未来五年现有的Transformer等架构可能被颠覆 [26][55] - 预计需要15-20年完成从信息智能到物理智能，再到生物智能的跨越 [6][26][35]

文章核心观点 新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，在规模定律驱动下，智能从模式识别“涌现”为生成式与推理式AI，并正快速演化为智能体范式[2][3][12] 以ChatGPT和DeepSeek为里程碑，AI发展正从预训练时代迈向以推理为核心的“DeepSeek时刻”，并在高效率、低成本和开源生态中加速落地[4][11][12][14] 未来5-10年，产业将进入“智能体互联网”时代，智能体将取代大部分SaaS和App，成为人机交互的默认形态，这也是通往通用人工智能（AGI）的必经之路[6][12][38][40] AI发展范式演进 - **新一轮AI的本质是三大智能融合**：即信息智能、物理智能和生物智能的融合，本质上是原子、分子和比特的融合[2][8][12] - **智能涌现的关键驱动**：在规模定律（Scaling Law）持续作用下，当参数规模、数据体量与算力跨过阈值，智能从鉴别式AI“涌现”为生成式AI，再走向以智能体为代表的新范式[3][10][11] - **两大里程碑事件**：ChatGPT通过统一表征与token化，将文本、语音、图像乃至蛋白质、点云等数据纳入同一空间，实现了从鉴别式AI到生成式AI的跨越[4][10] DeepSeek则以高效率、高性能、低价格和开源路径，将大模型从“预训练时代”推向以推理为核心的“DeepSeek时刻”[4][11][14] AI发展的五大趋势 - **趋势一：生成式AI正快速演化为智能体**：智能体是近两年AI领域最重要的创新，其任务长度在过去七个月增长了两倍，准确度已大于50%，与人类对齐[15][17][18] - **趋势二：规模定律重心转移**：规模定律在预训练阶段已放缓，更多智能发展转移至后训练、推理和智能体阶段[19] 推理的单位成本在过去一年下降了10倍，而智能体本身的算力要求一年增长了10倍，两者成本效应相互平衡[19] - **趋势三：从信息智能走向物理与生物智能**：大语言模型正走向视觉语言动作模型（VLA）[20] 无人驾驶在2024年已到达“ChatGPT时刻”，预计到2030年（DeepSeek时刻），约10%的新车将拥有L4级无人驾驶能力[20] 机器人是未来最大赛道之一，预计未来10年左右，机器人的数量将超过人类数量[21] - **趋势四：AI风险同步放大**：随着智能体的出现，AI相关的风险至少翻倍[22] - **趋势五：开源成为主流生态**：开源将成为更大、更主要的平台和生态，预计约80%的模型为开源，20%为闭源[23] 未来产业格局：智能体互联网 - **基础大模型如操作系统般收敛**：基础大模型相当于AI时代的操作系统，全球范围内最终将收敛到不超过10个，主要由中美两国引领[6][12][23][35] - **智能体取代传统软件形态**：智能体会取代今天的大部分SaaS和手机App，成为企业和个人与世界交互的默认形态[6][30] 未来的企业架构将包含GPU、大模型、数据以及由人和智能体共同构成的人力资源[25] - **形成新的产业架构与经济形态**：产业将重构为“基础模型+垂直/边缘模型+智能体网络”的新格局[12][23] 智能体不仅在形成网络，也在形成新的经济形态[25] 整个产业规模将比PC时代、移动时代大一个、两个甚至三个数量级[37] - **是通往AGI的必经之路**：智能体互联网是未来5-10年最大的发展方向，也是实现通用人工智能（AGI）的必经之路，需要新的算法体系如记忆体系、世界模型等[12][38][40] 预计未来五年，现有的自回归架构、Transformer、Diffusion等技术可能被颠覆[41] 技术应用与展望 - **医疗智能体案例**：清华大学已开发出全球首个医疗智能体无人医院，利用多智能体网络模拟三甲医院，能在两天内完成相当于医院两到三年的病例处理，且准确度更高[31][33] 智能体主要作为医生的助理，未来每位医生都可能拥有自己的智能体[34] - **AGI实现时间表**：预计需要15-20年时间，依次完成从信息智能到物理智能，再到生物智能的跨越[12][42]