阿里云通义智能硬件展与中国AI产业趋势 - 阿里云在深圳举办首届中国版CES智能硬件展 展出面积超5000平米 超1500件AI硬件新品亮相 其中180件在美国CES展同步首发 展品覆盖3C数码 家电 卫浴 玩具 乐器 健身器材 机器人 电动车 飞行器等广泛消费领域 [1][2] - 展会呈现AI硬件“涌现”和“泛化”趋势 AI产品史无前例地爆发并应用到各行各业 展会现场体验包括仅2.7kg的外骨骼助力器 提供十多项运动的智能健身器材 AI导盲眼镜 AI助听器 AI作业批改机等 [7][8] - 中国AI产业正迎来“觉醒时刻” 将全球最厉害的供应链与大模型能力结合应用于所有行业 标志着产业进入“升级领跑”阶段 [10] 2026年AI产业发展第二高潮 - 全球AI领域将在2026年迎来第二波发展高潮 技术迭代速度远超预期 大模型或以星期为单位更新 技术落地周期从5-10年缩短至2-3年 [11] - AI发展进入“第二曲线” 从以手机为主要载体的消费级应用（上半场）转向与企业端和产业端深度结合（下半场） [14] - 企业级人工智能直接重构生产力 其潜在经济影响力有望促使全球GDP增长10% 对应高达11万亿美元的价值重构空间 到2026年 AI创造的新增量市场将占整个人工智能市场的80% [14] - AI应用将以每年百倍的速度增长 未来人工智能预算可能达到信息技术预算的10倍 [14] AI应用趋势：从虚拟到物理世界 - AI入口多元化 突破屏幕限制 全面融入汽车 机器人 可穿戴设备及各类工业终端 手机不再是单一入口 [13] - “物理AI”成为重要方向 其商业天花板比虚拟世界更大 2024年应用重点在汽车智能化 2025年趋势扩展至新能源汽车 低空飞行器 传统燃油车及重型卡车等商用车领域 [11] - 企业级应用与消费级应用的主要区别在于：消费级求广度 演变多元个性化 企业级探深度 与专业属性高度绑定 在丰富产业场景下价值有待深挖 成长空间大 [14] 中国AI产业竞争的双轨态势 - 竞争焦点呈双轨并行：一方面传统产业借助AI转型升级 优势产业实现指数级进化 另一方面 “AI原生企业”用新商业模式开疆拓土 [15] - 中国AI深度聚焦于传统制造业 新能源汽车 锂电池 电子电气 农业等行业 通过云端服务商实现降本增效 例如三一重工借助AI构建“设备维修助手” 潍柴动力运用AI进行设备故障诊断 养猪业使用兽医大模型 [16][18] - 以通义千问 DeepSeek为代表的“开源力量”崛起 快速催生四类“AI原生企业”：AIGC内容创作公司 AI漫剧/短剧公司 智能体（Agent）公司 人工智能硬件公司 [18] - 阿里云通义通过开源300多款模型 衍生出18万款模型 支持了高达百万级的创业者和开发者 其中许多是三人以下的“超级个体” [21] 中国AI生态的现状与挑战 - 中国AI第一波市场聚焦在娱乐 陪聊等消费端场景 而在美国 企业级应用（如SAP Salesforce等SaaS软件对AI的调用）是创造生产力的关键环节 调用量远超C端 [21] - 模型价值需以Token的“质量”与“效率”衡量 而非单纯数量 在AI芯片端 中国公司逐渐将算力从“训练”转向“推理” 使中低端AI芯片有了用武之地 [23] AI基础设施（AI Infra）与云计算的关键作用 - 底层基础设施建设（AI infra）是AI第二个发展高潮期的关键 其趋势正从“Token工厂”升级为“AI超级工厂” 未来的AI云服务如同提供分层用水的“自来水厂” [24][25] - 分层服务包括：“纯净水”（开箱即用的API服务） “工业用水”（供本地化部署的开源模型） “水处理设备”（供训练自有模型的裸金属和算力服务） 阿里云上调用MaaS API与使用GPU部署模型的客户重合度达70% [25][26] - 真正的AI云需具备全栈式能力 融合强大的GPU算力 高效的集群调度与网络存储 先进的大数据处理 以及构建运行Agent的完整框架 “AI infra 即为云计算” 没有云的能力 AI的真正价值无法实现 [26][27] - 为支持企业出海 中国云服务公司大力布局全球基础设施 例如阿里云截至2025年在全球29个地域 92个可用区构建基础设施 承接近八成新增中企出海需求 支撑了100%中国车企的全球化布局 [29] AI产业的终极展望与竞争本质 - 大模型将成为下一代操作系统 下一代的计算机就是“超级AI云” AI通过生产力供给所创造的价值将是互联网的几十倍 [32] - AI增量竞争的本质是全球范围内较量谁最先改造本国优势产业 谁最快孵化出具有AI思维和会使用AI工具的产业人才 目标在于GDP质量提升 产业结构优化升级及劳动者技能进化 [32] - 智能硬件成为连接物理世界的最佳入口 阿里云凭借全栈AI优势 让通义大模型成为智能硬件的标配 [32]