文章核心观点 - AI行业竞争的核心正从模型的基础智能水平转向对现实世界数据的理解深度，即“智能规模效应”（智能效能 = 大模型智能水平 × 现实理解纵深）[5][7][24] - 未来AI应用的胜负手在于谁能无限扩展自身的数据边界，从而获得更深的“现实理解纵深”，这构成了新的护城河[9][18][59] - 这场数据圈地运动将导致比PC和移动互联网时代更激烈的“赢家通吃”效应，竞争更趋向于零和博弈[52][58][67] 历史竞争格局演变 - Chrome浏览器的成功是谷歌在与微软竞争中取得优势的关键，为谷歌建立了自己的端和入口[1][2] - 在AI大模型背景下，竞争角色发生互换，OpenAI扮演了昔日谷歌的角色，而今天的谷歌则类似于昔日的微软[3] 智能规模效应解析 - 大模型的智能水平是AI的“基础智商”或“势能”，由模型架构、训练数据量、参数规模和计算资源决定[13][15][16] - 现实理解纵深是AI的“情境智商”，代表模型能接触和理解的特定、实时、私有数据的深度和广度[23] - 在智能水平达到阈值后，应用成败的关键迅速转向模型所能撬动的现实数据规模[24] 数据圈地运动的表现 - **从云端走向桌面与OS**：OpenAI的ChatGPT Altlas和Anthropic推出桌面端，旨在通过端云一体路线解决体验瓶颈，获取更多个人上下文数据[26][27][28] - **从静态走向实时**：Perplexity AI采用实时检索增强生成架构，解决LLM知识陈旧问题，在2024年初月活跃用户突破1000万[34][35][38] - **从公共走向私有**：Microsoft 365 Copilot通过Microsoft Graph索引企业私有数据，据称使用户在总结会议等任务上速度提升近4倍，平均每周节省1.2小时[40][42][46] - **从数字走向物理**：可穿戴设备和物联网是扩展数据边界的终极形态，旨在通过硬件接入实时物理世界数据[47][49] AI时代竞争本质变化 - PC和移动互联网时代竞争核心是“注意力”，用户迁移成本相对可控[53] - AI时代竞争核心转变为“上下文”或“现实理解纵深”，由于大模型的通用性，竞争强度被放大[55][58] - 深度嵌入工作流的AI应用因其积累的现实理解纵深而形成高粘性护城河，用户更换AI助手的成本极高，相当于知识清零重来[59][65][66] 未来挑战与趋势 - 数据边界无限扩展带来了隐私与信任的核心矛盾，用户对效能的渴望与对隐私的担忧并存[70][72] - 竞赛下半场不仅是关于抓取更多数据，更是关于谁能以更可信、更安全的方式处理数据[73] - AI的未来在于构建深度嵌入现实的专业助手，而非无所不知的数字上帝[75]

公司财务表现与预期 - 公司预计2025年底年化营收运行率将达到90亿美元，较当前水平实现超两倍增长，甚至可能接近翻三倍[1] - 公司为2026年设定了基准目标为年化营收翻倍至200亿美元，最佳情况下可能高达260亿美元[1] - 公司本月年化营收运行率已接近70亿美元，而8月时该数据已超过50亿美元[1] - 公司新推出的代码生成工具Claude Code年化营收运行率已接近10亿美元[2] 公司产品与市场策略 - 公司推出最便宜AI模型Haiku的新版本，售价约为中型模型Sonnet 4的三分之一，旨在吸引寻求高性价比AI系统的企业客户[1] - 公司企业级产品快速普及，拥有超过30万家商业及企业客户，这些客户贡献了约80%的营收[2] - 公司通过应用程序接口授权客户使用其模型，产品包括代码生成工具Claude Code[2] - 公司主打AI安全性，专注于开发适用于企业场景的模型，其模型推动了Cursor等代码生成领域初创公司的发展[3] 行业竞争格局 - 公司成为OpenAI的有力竞争对手，OpenAI在8月年化营收已突破130亿美元，并有望在年底前超过200亿美元[3] - OpenAI的ChatGPT周活跃用户已超过8亿[3] - 公司得到了Alphabet旗下谷歌和亚马逊等科技公司的投资，研发了Claude系列大型语言模型与OpenAI的GPT系列竞争[3] 公司融资与估值 - 公司在由ICONIQ领投的F轮融资中筹集130亿美元后，最新估值达到1830亿美元，较3月时615亿美元的估值增长超一倍[3] 公司业务扩张 - 公司正不断扩大对政府客户的销售，并以1美元的价格向美国政府提供Claude模型[4] - 公司计划2026年在印度班加罗尔开设首个办公室，印度是其仅次于美国的第二大市场[4] - 为满足需求，公司计划在今年将国际员工规模扩大两倍，并将应用AI团队规模扩大四倍[4] 行业需求背景 - 公司营收预期凸显出企业对生成式AI工具的需求持续旺盛，解释了投资者对AI领域保持热情的原因[2] - 尽管AI支出（尤其在基础设施建设领域）正受到审视，且部分人士担忧当前投资规模可能难以持续，但行业需求依然强劲[2]

Anthropic最新融资与运营动态 - 完成130亿美元融资，估值达到1830亿美元[1] - 计划在年内将海外员工队伍扩张两倍，应用AI团队扩张四倍[1] - 公司成立4年，客户数量从不到一千家增长至三十万家[1] - 韩国、新加坡、澳大利亚等市场的人均使用量超过美国本土[1] Anthropic业务模式与市场定位 - 创始团队来自OpenAI，专注于AI安全性与可靠性[6] - 目标客户为金融、医疗、法律等受监管行业[6] - Claude系列模型在代码生成和逻辑推理领域口碑良好[6] - 80%收入来自企业订阅和API调用，年化收入从10亿美元飙升至50亿美元[6] 云计算巨头与AI公司的战略联盟 - OpenAI与微软深度绑定，GPT系列模型运行于Azure云平台[2][4] - OpenAI每年向微软支付上百亿美元云服务费用[3] - 微软通过Copilot将GPT技术集成至Word、Excel、Teams等产品[3] - Anthropic与亚马逊合作，AWS投资80亿美元并将其作为平台主推模型[6][7] - Anthropic深度整合亚马逊自研芯片Trainium与Inferentia[7] 云计算市场竞争格局 - AWS在全球云市场份额为30%，微软Azure为20%[19] - Azure市场份额从2024年的24%增长至2025年一季度的25%[18][21] - AWS市场份额从2024年的37.7%下降至2025年的30%[21] - AWS年云收入为900亿美元，增速不足20%，低于Azure的28%增速[21] 算力资源与行业瓶颈 - 大模型训练需消耗上万张GPU卡，单次迭代成本达数千万美元[10] - 英伟达GPU市占率接近90%，H100芯片价格达2.5万至4万美元[22] - 芯片交付周期长达1至2个月，算力资源严重稀缺[22] - 模型训练需消耗大量电力，数据中心面临土地、电力和冷却系统限制[10][26] 行业外部变量与挑战 - AMD推出MI300芯片，英特尔推广Gaudi系列，可能打破英伟达垄断[25] - 数据中心面临电力审批与环保压力，微软与亚马逊已签署长期电力合同[27] - 美国与欧盟推出AI监管政策，要求算法透明与数据合规，增加合规成本[28] - 中国监管强调安全优先，要求生成式AI备案，国内外市场形成不同发展路径[29]

AI热潮下的市场表现与市值增长 - 自ChatGPT发布以来，美国科技股七巨头市值增长约14万亿美元[1] - 中国科技公司如阿里、百度等股价也大幅上涨[1] - 英伟达市值达到4.42万亿美元，成为AI热潮最大赢家[4] 英伟达与OpenAI的战略合作 - 双方于9月22日宣布合作意向，共同部署AI数据中心基础设施[8] - 英伟达成为OpenAI首选战略计算和网络合作伙伴，共同优化技术路线图[8] - 合作内容包括为OpenAI下一代AI基础架构部署至少10吉瓦英伟达系统，相当于400-500万块GPU算力[13] - 英伟达将按照每吉瓦100亿美元节奏投资OpenAI，至多1000亿美元，换取部分股权[14] AI基础设施投资预测与行业前景 - 英伟达CEO预测全球每年AI基础设施资本支出将达到5万亿美元[2] - 未来全球GDP中55%-65%基于人工智能创造，50万亿美元经济产出将受AI基建增强[3] - OpenAI推出5000亿美元规模的"星际之门"计划，旨在打造普惠算力基础设施[8] - 贝恩公司测算2030年全球AI公司需要2万亿美元年收入支持计算能力需求[29] 商业模式争议与财务风险 - OpenAI、英伟达、甲骨文形成"ONO"三角联盟，被质疑为循环交易与循环营收[17] - OpenAI仍处亏损状态，2025年预计亏损50亿美元，2026年扩大到140亿美元，最乐观预测2029年才能盈利[25] - ChatGPT用户超7亿但付费用户不到3%，显示用户依赖性不高[28] - AI行业面临8000亿美元收入缺口，商业模式尚未有效建立[29] 行业竞争格局与技术发展 - AI产业链形成基础设施层、模型层和应用层共同推动格局[3] - 模型层有谷歌Gemini、OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列等竞争产品[3] - 应用层出现Abridge、Hippocratic AI、Perplexity、Pika等垂直领域产品[3] - 英伟达通过近50笔AI领域风险投资锁定未来需求，确保客户持续采购其芯片[10] 战略布局与未来展望 - 英伟达年度自由现金流607.24亿美元，较一年前增长60%，为主动出击提供资金支持[11] - 英伟达以50亿美元入股英特尔，突破PCIe总线带宽瓶颈[11] - 行业领导者认为AI竞赛已成为"新曼哈顿计划"，是国运之争[35] - 科技巨头将AI视为生死之战，即使存在泡沫也要继续投入[32]

核心观点 - 全球科技巨头在AI基础设施领域的投资竞赛进入白热化阶段 投资方向高度一致 全部指向AI基础设施建设 这场竞赛超越单纯技术迭代 演变为产业生态与全球价值链重构的角力场 重塑全球科技产业格局 [1][6] 竞争焦点转移 - 竞争焦点从模型创新转向算力竞赛 早期通过增加参数规模和优化算法提升模型性能 但模型规模逼近理论极限 参数扩张的边际效益急剧递减 [2] - 市场需求变化推动竞争焦点转移 大模型在智能客服、内容创作、金融风控、医疗影像诊断等各行业应用深入 算力需求呈爆发式增长 [2] 企业投资动态 - 阿里巴巴宣布推进3800亿元的AI基础设施建设计划 并表示持续追加投入 [1] - 英伟达将向OpenAI投资高达1000亿美元 OpenAI将利用英伟达系统建设并部署至少10吉瓦的AI数据中心 [1] - 微软、谷歌等企业持续投入扩建算力网络 [1] 技术路径与生态构建 - 科技巨头采用差异化战略构建多元生态 OpenAI、英伟达与甲骨文形成"三角联盟"闭环：OpenAI购买甲骨文云计算服务 甲骨文采购英伟达GPU芯片 英伟达投资OpenAI [3] - 阿里云提出"AI云是下一代计算机"愿景 构建从芯片到平台的全栈能力 与英伟达合作的Physical AI生态覆盖数据合成、模型训练到仿真测试全链条 [3] - 差异化技术优势使企业提供有竞争力产品 吸引特定合作伙伴 构建适配生态体系 生态构建又进一步强化差异化战略 [3][4] 产业格局演变 - 产业格局从"封闭创新"走向"开放共创" 以深度求索（DeepSeek）、字节跳动为代表的企业将AI嵌入电商、内容平台等业务板块 实现融合"出海" [5] - DeepSeek 2025年发布的R1模型以低成本低算力需求和开源方式打破传统算力运行逻辑 [5] - 开源战略推动全球AI从"封闭创新"走向"开放共创" [5] 竞争本质与关键因素 - AI基建竞赛本质是通过重构"算力—数据—场景"产业链 争夺下一代技术标准话语权 [6] - 未来真正决定竞争力的不再是算力规模或模型参数 而是产业深度融合能力 [5] - 企业需在技术创新与生态适配间找到平衡 在技术自主性、产业协同性与全球开放性之间建立动态平衡 [6]

文章核心观点 - 人工智能产业在“十四五”期间完成了从“技术”向“要素”的五大质变跃迁，为“十五五”期间AI要素的“量价齐升”奠定了坚实基础 [8] - “十五五”期间，AI Agent将成为核心载体，驱动AI要素通过价格发现、规模交易和跨境输出实现全面跃迁，并与实体经济深度融合 [8] - AI产业投资可遵循算力基础设施、AI Agent与MaaS服务、智能终端与机器人、AI+绿色低碳四大主线 [8] 技术演进 - Transformer架构统一了AIGC赛道，成为通用引擎，其自注意力机制提供了无与伦比的灵活性和可扩展性 [12][14][18] - 大模型参数量实现跨越式增长，从2018年GPT-2的15亿参数跃升至2024年GPT-4的1.76万亿参数，参数规模突破临界触发“涌现能力”，奠定通用智能雏形 [2][12][21] - 技术发展呈现“高参数量+轻量化”并行分化态势，超大参数模型处理复杂任务，轻量级模型适用于移动端和实时性要求高的场景 [21] - 视觉技术红利在“十四五”初期终结，ImageNet-1K精度逼近理论天花板，模型参数与算力投入的边际收益急剧递减 [11][13][45] 算力硬件 - GPU在算力硬件中占据主导地位，英伟达市场份额约为70%，同时ASIC、FPGA等异构芯片加速发展 [2] - 国产AI芯片奋起直追，华为昇腾910b、寒武纪思元370等产品单卡算力不断提升，能效比与海外差距逐级收敛 [8][26][32] - 数据中心形态由IDC向AIDC演进，功率密度和散热要求大幅提升，液冷等高效散热方案加速普及 [2][25][27] - 国家通过“东数西算”和“算力券”等机制介入算力定价，使算力具备公共事业属性 [25][28][29] 产业生态与数据要素 - AI要素化进程加快，数据经历资源化、资产化、资本化阶段，数据确权、定价、交易体系逐步完善 [2] - 公共数据完成“政务共享→授权运营→资产入表→财政分成”的跃迁，成为可交易、可分成的财政要素 [8][33][35] - 2024年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，截至2025年中报，110家A股上市公司数据资源入表总金额达26.52亿元 [33][42][44] - 智能体生态崛起，文心智能体平台、腾讯元器KUNLUN等开发平台涌现，通过调用制、订阅制、结果分成制实现价值捕获 [2][8] 应用场景与市场表现 - 企业服务因ROI明确、数据基础好成为AI优先落地领域，金融风控、制造供应链等场景逐步渗透，医疗、教育等领域探索深化 [2] - “十四五”期间视觉安防市场陷入红海，以海康威视、大华股份为代表的企业传统业务增速放缓，行业面临转型 [45][47][50] - 国内SaaS企业估值经历压缩，云计算SaaS的PS从高双位数回落，行业等待生成式AI原生等下一代平台技术带来反弹 [56][57] - “十四五”期间AI产业营收稳步增长，2025年上半年部分企业营收超900亿元，毛利率维持在42%-45%区间 [2] 政策支持 - 中央顶层设计完成“攻关-筑基-应用-变革”四段跳，AI首次写入社会治理层面，定位由“产业工具”升级为“转型引擎” [8][58][63] - 2024年《政府工作报告》首次在“社会治理”段落提及人工智能，2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》设定了2027/2030/2035三阶段量化目标 [63] - 政策体系强调场景落地、产业规模、安全治理三位一体，通过专项基金、税收优惠、政府采购等多措并举支持产业发展 [63][64] 未来展望与投资主线 - “十五五”期间AI Agent将驱动交互范式移至CUI，收费基准从Token计价转向“增量收益分成”，使AI部门由成本中心转为利润中心 [8] - 国产全栈闭环有望实现，通过Agent专用芯片、框架层标准定义和数据层资产化，取得要素定价权并实现规模化交易 [8] - 全球南方市场为AI出海提供广阔空间，其总人口超45亿，占世界总人口近60%，数字经济增长率远超传统经济 [8] - 投资建议聚焦四大主线：算力基础设施、AI Agent与MaaS服务、智能终端与机器人、AI+绿色低碳 [8]

全球AI投资规模与增长 - 2024年全球人工智能IT总投资规模为3159亿美元，预计2029年增至12619亿美元，五年复合增长率为31.9% [1][2] - 全球生成式AI市场五年复合增长率预计达56.3%，2029年市场规模将达6071亿美元，占AI市场总投资的48.1% [2] - 亚太地区（不含日本和中国）AI平台市场在2024年实现67%的同比增长，规模突破22亿美元 [2] 亚太地区AI市场动态 - 2024年亚太地区AI软件服务市场同比激增94%，主要得益于预训练独立工具和开发平台的广泛采用 [2] - 2024年亚太地区AI平台市场中公共云占比达75%，同比增长94% [3] - 基于云的AI平台软件采用率预计将持续扩大，得益于云服务商的安全功能、数据治理和快速扩展能力 [3] OpenAI基础设施扩张计划 - OpenAI启动全球运算基础设施大规模扩张计划，总投资额预计高达1万亿美元 [1][4] - 该计划涵盖美国本土及海外的超大规模运算中心集群建设，投资规模创全球AI产业基础设施历史新高 [4] - OpenAI与英伟达达成价值1000亿美元的深度合作，以保障高效能运算硬体供应 [4] OpenAI合作与项目进展 - OpenAI与甲骨文、软银合作，计划在美国新建5座AI资料中心并升级现有设施 [4] - 位于德州的AI超算中心已启动建设，占地面积约1100英亩，算力最终将达到原有规模的13倍以上 [5] - 此次基础设施行动旨在构建算力壁垒，为下一代大模型研发提供支撑，巩固行业领先优势 [5]

全球AI投资规模与增长预测 - 2024年全球人工智能IT总投资规模为3159亿美元，预计到2029年将增至12619亿美元，五年复合增长率为31.9% [1][3] - 全球生成式AI市场五年复合增长率预计达56.3%，到2029年市场规模将达6071亿美元，占AI市场投资总规模的48.1% [3] - 亚太地区（不含日本和中国）人工智能平台市场在2024年实现67%的同比增长，规模突破22亿美元 [3] 亚太地区AI市场动态 - 2024年亚太地区AI软件服务市场同比激增94%，主要得益于预训练独立工具和开发平台的广泛采用 [3] - 2024年亚太地区AI平台市场中，公共云占比达75%，同比增长94% [4] - 云服务的快速扩展能力、强大安全功能及合规支持是推动公共云AI平台增长的关键因素 [4] OpenAI基础设施扩张计划 - OpenAI启动全球运算基础设施大规模扩张计划，总投资额预计高达1万亿美元，标志着行业竞争进入新阶段 [1][6] - 该计划包括在美国本土及海外建设超大规模运算中心集群，投资规模创全球AI产业基础设施投资历史新高 [6] - OpenAI与英伟达达成价值1000亿美元的深度合作，以保障高效能运算硬体的供应 [6] OpenAI合作伙伴与项目进展 - OpenAI与甲骨文、软银合作，计划在美国新建5座AI资料中心并升级现有设施 [7] - 位于德州的AI超算中心已启动建设，占地面积约1100英亩，最终算力将达到OpenAI原有规模的13倍以上 [7] - 此次基础设施扩张旨在构建算力壁垒，为下一代大模型研发提供底层支撑 [7]

来源：环球网 【环球网科技综合报道】9月25日消息，据华尔街日报报道，人工智能领域领军企业OpenAI正式公布全 球计算基础设施大规模扩张计划，总投资额预计高达1万亿美元。其中，位于美国得克萨斯州阿比林 市、占地面积堪比纽约中央公园的计算中心已启动建设，标志着全球人工智能产业正从模型创新竞争阶 段迈入基础设施建设"军备竞赛"新阶段。 据了解，OpenAI已明确从以往的"模型驱动"战略转向"算力驱动"，此次披露的全球计算基础设施扩张战 略，核心目标是应对下一代人工智能模型在训练与推理过程中对海量算力的需求。该计划不仅涉及在美 国本土多地布局超大规模计算中心集群，还将推进海外算力基础设施建设，整体投资规模预计达到1万 亿美元，创全球AI行业基础设施投资规模新高。 值得关注的是，在这一万亿美元级投资计划公布前一日，OpenAI刚与芯片巨头英伟达达成一项价值 1000亿美元的深度合作伙伴关系。业内分析认为，这一合作将为OpenAI提供关键的高性能计算硬件保 障，有效解决其在算力硬件供应方面的后顾之忧，同时也消除了市场对OpenAI资金可持续性的担忧， 为后续大规模基础设施建设奠定坚实基础。 此外，OpenAI在本周二 ...

行业投资评级 - 报告对AI应用行业持积极态度 投资评级为看好 [4] 核心观点 - AI应用Tokens消耗量大幅增长体现落地进展加速 大模型实现大规模商业化且收入向头部集中 OpenAI年化收入达到120亿美元 [4] - AI视频工具已迈入1亿美元ARR台阶 大规模商业化节点即将到来 [4] - AI编程为最热门融资方向 商业模式已跑通并加速兑现收入 Anysphere实现5亿美元ARR [4] - 企业级AI软件商业化偏慢 但具备坚实应用场景的AI法律 招聘 客服等领域已渐次兑现收入 [4] - 互联网巨头通过AI推荐系统升级和AI应用孵化推动商业化 META业绩已体现生成式推荐系统效果 [4] AI应用总览 - 大模型API调用量2025年后增长明显 OpenRouter平台显示谷歌Gemini Anthropic Claude OpenAI GPT等模型竞争格局高波动 [11] - 互联网公司AI Chatbot成为核心算力消耗场景 ChatGPT周活跃用户达8亿 谷歌Gemini月活用户达4.5亿 [14] - 微软Tokens消耗量从2024Q1的20万亿增长至2025年3月的400万亿 谷歌Tokens消耗量从2024年5月的9.7万亿增长至2025年7月的980万亿 [13] - 初创公司商业化进展分化 OpenAI估值3000亿美元 Anthropic拟以1700亿美元估值融资 xAI估值1130亿美元 [16] - AI视频工具Runway ARR达8400万美元 Synthesia ARR达1亿美元 Midjourney年营收预计3亿美元 [16] - AI编程工具Anysphere估值99亿美元 ARR达5亿美元 Replit估值30亿美元 ARR达1.4亿美元 [18] - 垂类AI应用Scale AI年营收预计20亿美元 Surge AI年营收超10亿美元 ElevenLabs ARR达1亿美元 [22] 互联网巨头进展 - 生成式推荐架构正替代传统DLRM模型 META GRs 快手OneREC 字节HLLM等方案推动推荐系统升级 [34] - META生成式推荐系统使Facebook用户使用时长提升7% Instagram提升6% 广告转化率提升5% [42] - 谷歌AI搜索功能AI Overview月活用户超20亿 AI Mode月活达1亿 Gemini月活达4.5亿 [47] - OpenAI年化收入120亿美元 其中C端订阅55亿 B端订阅36亿 API收入29亿 [53] - Anthropic年化收入50亿美元 其中API收入31亿（60%来自编程工具） 编程工具Claude Code ARR达4亿美元 [53] AI编程领域 - AI编程工具ARR总和超30亿美元 GitHub Copilot用户达2000万 Cursor ARR从1亿快速提升至5亿 [61] - 应用层公司仍需完成代码库感知 编辑器整合 UI优化等工作 具备独立竞争壁垒 [65] - Cursor通过VS Code集成 影子工作区验证 多模型智能路由等技术实现出色用户体验 [68] - 长期看AI编程可能演进为UGC应用程序平台 降低开发门槛并丰富应用生态 [73] 企业级AI软件 - 企业级AI部署前期需3-18个月完成数据清洗 工作流结合等工作 大规模落地节点或在2026年后 [80] - 定制化AI平台更适合企业落地 ServiceNow AI ACV订单达2.5亿美元 指引2026年达10亿美元 [77] - 竞争壁垒来自数据获取能力和行业Know-how Palantir Snowflake ServiceNow SAP等公司具优势 [85] - Palantir通过数据层归一化 逻辑层模型结合 行动层人工审核等构建企业AI操作系统 [91] 内容生产工具 - AI视频工具Runway Synthesia ARR接近1亿美元 但文本忠实度等仍有提升空间 [96] - 设计软件市场分化 Adobe面向专业设计者市场 Figma Canva面向传播者市场 [99] - Figma高价值客户数量高速增长 超过1万美元ARR客户达11107家 超过10万美元客户达1031家 [101] - 多邻国Max会员渗透率达8% 定价29.99美元/月 高于Super会员的12.99美元 [109] 国内AI应用 - 2025H1中国大模型公有云服务Tokens调用量达537万亿 2024全年为114万亿 [112] - 互联网公司通过推荐系统升级 AI Chatbot和云业务推动AI落地 [115]