关键要点总结 行业或公司 * 人工智能行业 * 数字经济行业 * 国产 AI 芯片企业（如华为、寒武纪） * 百度、字节跳动、华为等企业 核心观点和论据 * 人工智能引领中国数字经济进入新阶段：预计 2023 年至 2030 年间，引入 AI 后实际 GDP 将累计增长 130%，AI 对全球经济的拉动效应显著。[1] * 国内外大模型发展迅速：国内 AI 应用加速发展，例如百度、字节跳动、华为等企业的大模型持续升级。[2] * 国内人工智能算力面临短板：算力、算法和人才是主要短板，高端芯片领域与海外差距最大。[3] * 中国在数据层面具有优势：数据规模位居全球第二，并具备较强综合实力，国家政策支持如“东数西算”工程。[4] * 中国在算力关键技术研发方面面临封锁：但凭借举国体制的优势，集中力量攻克核心技术难题，算力仍处于追赶过程中。[5] * 服务业比重上升与生产效率提升过慢形成“鲍默尔病”：需要数字经济发展来解决。[6] * 人口老龄化问题：传统经济发展模式可能无法应对，加快数字经济发展至关重要。[6] * 国内 AI 投资机会相对明确且多元多层次：随着大模型性价比提升，垂直行业应用投资机会增加；AI 推理芯片也会迎来高速发展。[7] * 当前 AI 在国内的投资机会刚刚开始：市场对新兴技术和商业模式充满乐观预期，但需警惕潜在的泡沫化风险。[8] * 数字经济作为典型的投资机会：在大国经济体体系下已全面开启，预计到 2035 年国内数字经济规模预计将达到 GDP 的 71.6%。[9] 其他重要内容 * 大模型训练成本每年有望下降 75%：这将进一步加速 AI 的发展。[2] * 国内智能算力供需缺口依然较大：无论是国产链还是 NVIDIA 链，都存在供不应求的问题，这可能带来未来量价齐升的预期。[4] * 中国在算法上的提升依托于海外开源资源：同时闭源大模型也取得了一定进展，但整体水平尚未达到全球最高标准。[4] * 顶尖人才争夺将成为中外人工智能领域竞争的重要战场。[4] * 中国作为世界能源生产大国，在水电、风电和光伏发电装机规模方面均居世界首位：这为中国未来的算力发展提供了广阔空间。[5] * 中国拥有强大的财政和货币支撑体系：可以进行适度超前建设，为未来人工智能算力体系的发展提供保障。[5] * 到 2025 年数字经济核心产业增加值占 GDP 比重将达到 10%，预计到 2035 年这一比例将提升至 13.1%。[7]