作者：彭玉佳、方方（分别系北京大学首都发展研究院研究员，北京大学副校长、心理与认知科学学院教授）当前，人工智能（AI）大模型技术已成为推动国家科技和经济高质量发展的新引擎，但其发展仍面临几个重大挑战，包括算力掣肘、推理幻觉和产业落地壁垒等挑战。为充分发挥AI对我国科技和经济发展的赋能作用，需从模型架构创新、测试标准体系构建和产学研协同三方面突破，打造具有国际竞争力的AI创新高地。推动模型架构创新，探索智能本质与高效实现路径当今AI模型发展以Transformer架构及其变体为主导，以大参数量、大算力为基础，其训练成本正以惊人的速度增长，这种模式在长期运行中可能面临能耗与训练效率的挑战，同时高昂的成本也可能对规模化应用和推广造成一定制约。AI训练过程中，算力需求的持续膨胀已成为制约AI创新的一项关键因素。为推动我国AI研发实现跨越式发展，亟须在模型架构层面进行根本性创新。从认知科学视角看，人脑在能耗极低的情况下实现了高效的智能处理。人脑通过分层处理、注意力机制和预测编码，以稀疏编码、模块化分工、抽象表征等方式实现高效运算。这些认知机制为突破算力瓶颈提供了重要思路：通过模拟大脑的预测加工系统，构建具有主动推理能力的生成模型；设计更高效的记忆架构，防止AI的“灾难化遗忘”；参照大脑皮层的层次化表征系统，构建具有多重抽象级别的计算框架。当前，大模型普遍存在的不可解释性问题，也凸显了单纯依赖数据驱动的局限性。基于对人类智能的探索，挖掘学习机制、功能模块分区，有望指导设计出能够更高效自适应环境、自主学习的AI训练范式。为实现我国在AI研发上从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的转变，几大研究方向值得重点布局：一是开展基于脑科学与认知科学的智能本质研究，深入探索人类智能的内在机理及其对AI架构的启发；二是推进受脑启发的AI算法研发，开发更高效轻量化的AI模型；三是加强通用人工智能（AGI）理论创新，构建新一代AGI理论体系。为推动上述方向，建议前瞻性布局新型计算芯片、认知神经网络、脑科学与类脑智能等前沿方向。支持科研机构开展跨学科交叉研究，探索更高效的模型架构和训练方法，推动AI发展模式从“算力驱动”向“效率优先”转型。通过降低算力门槛，可使广大中小企业以更低成本接入AI技术，形成新的产业增长点。同时，理论突破将带动芯片、算法、云计算等全产业链协同发展，进一步夯实数字经济发展基础。构建测试标准体系，筑牢大模型发展根基当前，AI大模型在各行业应用呈现蓬勃发展态势。然而，在模型实现流畅交互的同时，其固有的不可解释性、“幻觉”问题与潜在的安全隐患，也制约着其在关键领域的深度应用。比如，在医疗场景中，模型可能生成看似合理、实则错误的“幻觉”信息，即在医疗诊断时提供不准确的建议，带来误诊等后果。同时，大模型决策过程不透明、易受恶意攻击导致数据泄露等问题，也使得关乎国计民生的关键领域在引入大模型时不得不慎之又慎。此外，因大模型的智能尚未升维为通用的认知与适应能力，仍不能被广泛认可为AGI。构建面向AGI的测试标准，必须克服传统测评方法的局限，借鉴发展心理学与心理测量，构建新一代测评体系：在横向上，建立覆盖视觉、语言、认知推理、社会价值等多维度的综合任务集；在纵向上，设计受人类心智发展启发的“AI发展里程碑”测试，评估其能力是否遵循合理、稳健的演进路径。这尤其适用于评估AI的自我认知、情感依恋、道德判断等对安全至关重要的高阶能力，为AGI的发展提供更科学的指引。标准化建设既能提升模型质量，对技术落地提出更高要求，又能为监管提供技术支撑，加速可信AI在关键领域的部署应用。同时，完善的标准体系将增强市场信心，吸引更多社会资本投入AI产业，推动形成规模化应用场景，有望带动相关服务业和制造业升级发展。为此，要加快建立覆盖测试方法、标准体系、流程评估和伦理规范的全链条标准体系。构建针对AI理解能力、安全性能，以及通用性的评测框架，针对重点风险领域设计场景化测试基准，通过可解释性评估等手段量化模型的安全和可靠性。同时，积极推进测试标准与国际接轨，支持第三方机构参与认证评估，为行业提供科学可靠的评判依据。深化产学研协同，打通创新应用“最后一公里”全面推动人工智能与经济社会各行业各领域的广泛深度融合，进一步深化产学研协同创新，加速AI技术的规模化落地，应着力做好以下工作。第一，建立跨学科人才培养机制。跨学科视角对于AI发展至关重要，要培养既懂人工智能又懂人类智能的复合型人才和团队，建立跨学科研发平台，为两者的深度融合研发提供人才支撑。第二，建立需求导向的研发机制。组建国家级AI产业创新联盟，推广“政府—高校—企业—产业园区”协同模式。在真实应用场景中形成持续优化的反馈机制，降低科研和企业技术验证门槛，形成“创新—应用—反馈—迭代”的闭环系统。同时，完善知识产权分配和激励机制，充分调动科研人员参与成果转化的积极性。第三，构建开放共享的AI产业生态。建设高质量共享数据集和公共测试平台，促进大中小企业融通发展。综上，通过人类智能启发的理论架构创新、测试标准引领和跨学科深度融合的产学研协同，有望解决算力、安全、落地等当前AI发展的关键瓶颈，探索出一条独具中国特色发展路径，推动我国在全球数字经济竞争中占据有利位置，为加快建设创新型国家提供有力支撑。

快科技10月21日消息，近日，美国知名媒体《连线》杂志创始主编凯文·凯利在可持续全球领导者大会称，AI将帮助中国变得更加酷。“酷”意味着中国人能够拥有更好地生活，并且，中国文化将会传播到世界各地。凯文·凯利还断言，“中国会比美国更早回到月球，这是非常确定的事情”，而且，五年内，中国会做出世界上最好的人工智能芯片，“这是很多人非常期待的”，他说。此外，这位凯利还预测，虽然目前中国工厂生产的产品是由人工输出到全球各地，而在2050年后，这些工厂将会自我运行，并将产品运输到全球——中国一直都在发展世界上最好的技术和产品。“接下来的25年内，我们可以想象出一个非常酷的中国，绿色技术和可持续发展技术应该会成为非常重要的愿景实现的基石”。快科技

今年，英特尔公司已吸引多项战略伙伴与资本来源，包括NVIDIA、SoftBankGroup以及美国政府的支持。公司目前计划进一步拓展其在中东地区，尤其是沙特阿拉伯（SaudiArabia）的合作伙伴网络。根据《ArabNews》报道，沙特阿拉伯通讯与信息技术部长AbdullahAl‑Swaha与英特尔首席执行官谭立布会面，探讨半导体与先进计算领域的合作潜力，以及在建设人工智能基础设施方面加强协作的方式。报道指出，这次在美国举行的会面，是沙特推动其成为全球人工智能与先进计算中心战略的一部分，也符合其“沙特愿景2030”（SaudiVision2030）目标，旨在推动半导体价值链本地化。从背景来看，中东地区资本正迅速向科技转型。尤其是沙特和阿联酋两国正将眼光投向人工智能、半导体制造等高科技领域。尽管沙特在制造经验上尚属起步阶段，但具备雄厚的资本与国家意志支持。英特尔虽然在芯片制造与AI硬件竞争中面临压力，但也迫切需要新的资金与战略支点。此外，报道称英特尔与软银的合作已在进行中，而软银背后的基金部分得到了沙特主权财富基金PublicInvestmentFund（PIF）的支持，从而为双方合作提供了资本基础。据报道，虽然此次会谈并未公开具体协议细节，但分析人士认为，英特尔可能在考虑在沙特或该地区建立芯片制造设施，或者通过重大资本合作来加强其在先进计算架构上的布局。从战略意义来看，此次会面具有多重价值：对沙特而言，此举有助于提升其在全球科技竞争格局中的地位，推动人工智能与芯片产业在国内落地。对英特尔而言，这是其在全球低碳、高效且战略性新兴科技布局上的一环，有助于其突破现有挑战、扩展新合作渠道。对全球半导体产业而言，中东资本与先进制造结合，可能加速区域产业链布局、重新平衡全球制造版图。不过，分析师同时提醒：虽然意向强烈，但从会谈到真正建立落地项目，仍需跨越多项障碍，包括：制造基地选址、供应链本地化、技术转移、人才培养、政策支持、当地区域环境风险等。这些都将影响合作能否迅速转化为实际产能。总而言之，这次会晤虽未立即公布具体合同或项目细节，但却标志着英特尔积极寻求在中东地区开拓新的技术与资本合作空间，同时也佐证了沙特在打造科技强国路线图中的战略决心。未来几个月若有后续公告，将具有较高关注价值。

10月18日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在2025（第六届）中国互联网基础资源大会上发布《生成式人工智能应用发展报告（2025）》（以下简称《报告》）。中国互联网络信息中心副主任张晓对《报告》进行了发布与解读。张晓指出，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变着人类生产生活方式。近年来，党中央高度重视人工智能发展，通过完善顶层设计、强化工作部署，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性提升。2025年《政府工作报告》提出，要持续推进“人工智能+”行动，并于8月出台《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。同时，我国高度重视人工智能治理体系建设，相继出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等一系列政策文件，为人工智能技术、产业及相关领域的健康有序发展奠定了坚实制度基础，有力支撑高质量发展。《报告》基于“用户普及-产业发展-典型应用-发展环境”的总体框架，对生成式人工智能的用户使用情况、产业应用情况、政策制定情况进行研究分析，力求为政府部门、国内外行业机构、专家学者和广大人民群众了解我国乃至全球生成式人工智能的应用发展现状提供参考。《报告》展现了当前我国生成式人工智能相关产业的发展全景。一是用户规模显著增长。截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，实现翻一番；生成式人工智能普及率达36.5%，较2024年12月提升18.8个百分点。二是逻辑推理能力显著提升。随着技术日趋成熟，用户对生成式人工智能的要求不断提高，在各类实际应用场景中更加看重人工智能对复杂任务的处理效果，推动生成式人工智能的逻辑推理能力显著提升，模型参数规模不断扩大、模型架构设计持续优化、数据质量有所提升。三是多模态能力跨越式发展。随着生成式人工智能技术的快速进步，其在处理多模态数据时的理解、生成和跨模态协调能力也得到显著增强。国产生成模型不仅在语义响应、动态质量、画面美学等方面的生成效果显著提升，还能理解用户提供的图片、视频等多模态参考信息，从而强化模型对作者创意的理解能力。四是模型推理成本显著降低。模型推理成本的显著降低成为推动生成式人工智能技术商业化的重要因素。以相关模型为例，其产品系统推理成本在2022年11月至2024年10月期间下降超过280倍。五是轻量模型成为趋势之一。生成式人工智能企业在不断提升主力模型性能的同时，也积极推出轻量模型，满足用户在不同应用场景下的需求。无论是国内厂商还是海外厂商，都积极发布轻量模型，为用户提供低成本、易部署的解决方案。《报告》分析了当前我国生成式人工智能用户使用与属性结构。从生成式人工智能用户的应用场景来看，生成式人工智能产品主要应用场景包括：回答问题、日常办公、休闲娱乐、创作内容（包括文字、图片、音频、视频）等。其中，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛，达80.9%；用来生成或处理文本的用户比例为36.0%；用来生成图片、视频的用户比例为33.0%。从生成式人工智能用户的年龄结构来看，中低龄用户是生成式人工智能的主要使用群体。其中，19岁及以下用户占比最高，达到33.8%；20-29岁用户占比为21.0%；30-39岁用户占比为19.8%；40岁及以上用户占比合计25.4%。从生成式人工智能用户的受教育结构来看，受教育水平在初中的用户占比为29.8%，受教育水平在本科及以上的用户占比为28.9%。《报告》认为，下一阶段，生成式人工智能发展有望在五个方面形成新成果：一是模型集成将打造人工智能新形态；二是开源社区为技术进步提供新动力；三是具身智能给用户带来交互新体验；四是智能体拓展人工智能能力新边界；五是完善治理让人工智能迈上新台阶。中心将持续关注生成式人工智能产业发展，产出更多有价值的研究报告，为社会各界提供丰富决策支撑。

10月20日金融一线消息，全球财富管理论坛·2025上海苏河湾大会10月18日至19日在上海市静安区举办。建信理财党委副书记杨晴翔出席大会并参与圆桌论坛。杨晴翔表示，全球范围内贸易壁垒增多，科技领域的投资交易拥挤度偏高，金融市场波动风险加大，不确定性因素相互交织，给中国资管行业带来了挑战。随着国内低利率运行周期的持续和深化，利率的波动也在提高，投资者转向权益和商品类资产的意愿明显增强，给以固收资产配置为主的资管机构带来了前所未有的考验，资管行业要以更加开放的态度，主动拥抱市场的变化，洞悉各类投资者需求，努力为投资者创造收益。对此，杨晴翔给出以下五点建议。第一，要结合最新的市场变化，对投研体系持续进行迭代和优化。杨晴翔表示，投研能力始终是资管机构的核心竞争力，必须构建更具前瞻性和适应性的投研框架，既要根据宏观环境和市场的新变化，完善“自上而下”的宏观策略研判体系，也要加强“自下而上”的类属资产深度研究，系统提升多资产配置能力。第二，提升多元化资产配置投资能力。杨晴翔表示，在传统固收类资产收益明显下降、波动加大的背景下，充分考虑各类资产的相关性，更加积极的通过多元资产来增厚收益、分散风险、降低组合波动。第三，优化海外业务布局，加大海外资产配置与产品供应。杨晴翔表示，配置海外资产可以根据投资策略和风险偏好，在更大范围内选择投资性价比高的标的，分散化组合风险。“当前正处于美欧降息周期及财政扩张周期，为境外投资带来了难得的机遇。一方面，可以通过互认基金、QDII基金、债券通、港股通等多种方式拓展投资境外资产的渠道；另一方面，通过对上述渠道所投资产进行创新和组合，设计多元化的产品，为客户提供更加灵活、多样化的方案，捕捉全球市场的投资机会。”杨晴翔说。第四，增强对人工智能产业链的研究和资产配置，提高相关技术在资管公司的应用。杨晴翔表示，在资产端，应将AI产业链作为一个重要的战略投资主线。当前，全球人工智能技术正迎来突破性发展，科技领域发生革命性变化，对经济增长有较强的带动作用，AI已突破单一行业范畴，演变为“底层算力+模型算法+上层应用+能源支撑”的超级产业集群，是一个重要的投资赛道，要重视对AI产业链的深度研究和资产配置，抓住全球科技浪潮中的投资机会。在经营端，人工智能正推动资管行业向“数据+算法驱动”转型升级。在投资上，通过人工智能赋能投研人员，提高投资分析研究的效率及胜率。在风控上，依托AI构建动态风险监测体系，实施风险穿透式管理，模拟极端场景应对，建立风险前瞻预判和处置能力。在客户服务上，人工智能通过深度学习与客户画像技术，实现从“标准化服务”到“超个性化触达”的跃迁，在服务效率、精度和广度上将有质的提升。在运营上，人工智能可以大幅提高流程自动化和资源配置效率。杨晴翔强调，主动拥抱并深度应用人工智能，是大资管时代构建核心竞争力的必然选择。第五，积极支持实体经济发展，做好“五篇大文章”。杨晴翔表示，资管机构的本质是充当资金端与资产端的桥梁，在满足客户财富管理和保值增值需求的同时，引导资金流向实体经济重点领域，有效服务于国家战略和区域经济建设。2023年中央金融工作会议以来，“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章，已成为资管行业服务国家战略、实现高质量发展的核心方向。对资管机构而言，做好“五篇大文章”既是响应政策号召的必然选择，更是立足行业定位、链接居民财富与实体经济的使命所在。

馆方寸地，“数字”大世界。2025中国国际数字经济博览会正在我市举行，会上，石家庄企业展示的科技成果与智慧方案琳琅满目，炫酷十足。从智慧工厂到智慧农业(3.230,0.03,0.94%)，从智慧政务到智慧消防，从智慧医疗到智慧教育，以数字技术赋能千行百业，石家庄人工智能+展现出强大的数据之力，激发出城市发展新动能。数字技术激发中药沉香一袋中药配方颗粒，从中药种植基地到病患手中，需要跨越农业、工业、商贸流通等产业领域，产业链复杂且跨领域是阻碍中医药产业数字化转型的难点和堵点。展会上，神威药业集团展示的现代中药全产业链数字赋能平台，引起行业专家和参观群众的关注。来到神威药业展台，传统中药的沉香与现代科技的魅力相得益彰。其“现代中药全产业链数字赋能平台”直观地展示着企业智能制造的全流程：通过种植APP、供应商APP、神威到家APP等链接平台应用主体；通过质量监管与异常预警平台、实验室信息管理系统、智能仓储物流系统等优化流程、质量控制、提高效率，形成全产业链数字赋能体系。“我们利用建模与大数据分析，将老师傅的‘手艺’转化为精准的‘工艺参数’，保证了每一批产品质量的稳定与均一。”展台工作人员介绍。“一家老牌中药企业用数字技术重塑从田间到病床的每一个环节，解决了企业数字转型难题，值得我们学习。”现场一位企业负责人赞叹道。无人值守“分钟级”响应“从火情识别至出动灭火，全流程响应时间＜1分钟，定位精度提高至米级。”展会上，井陉县城投建设集团有限公司展示了一套森林消防无人值守系统，这套系统有一个霸气的名字“纵横昆仑”。这份霸气的背后是数字化支撑给予的底气：“利用‘高空瞭望+无人机巡航’双重监测网络、无人机自动调度功能，我们可以实现快速响应、精准定位、高效扑灭。”听着讲解员的解说，参观群众频频点头称赞，“森林消防安全重于泰山，有了高科技护航，老百姓可以把心放肚子里了。”“虚拟样机”助工业制造降本增效“目前这个视频展示的是汽车制造研发的数字仿真过程，输出产品仿真还原度90%以上。”在河北景优数字仿真科技有限公司展台前，大屏幕上呈现的3D虚拟样机，让观众现场体验了惊人的数字艺术。“太逼真了。”一位制造业企业负责人说。景优数字有关负责人介绍，他们的3D呈现技术源于国家重点实验室，是目前全球最顶尖的3D呈现方案。运用这项技术输出的虚拟样机可以应用于产品开发早期的功能测试和性能评估，降本增效50%-80%。一站式自主研发展现石家庄科技企业力量在二号展馆的石家庄展区，一辆绿白色相间的智能机器人(18.140,0.36,2.02%)自由穿梭。它是由普睿机器人（河北）有限公司研发制造的，作为一家创新企业，他们的产品广泛应用于工业自动化和智能物流等场景，有效推动从替代人工到全流程自主决策的智能化升级。“我们这次带来了最新的移动机器人产品和核心零部件的矩阵。目前，普睿机器人是河北省首家全栈自研的机器人企业，从底层算法，到核心零部件，再到本体研发，打造形成一站式自研布局。我们希望在这次数博会上，以崭新的姿态展示石家庄科技企业的力量。”公司董事长梁博强说。数字在流淌，智慧在碰撞。从构建牛奶“数据一生”全产业链融合平台的君乐宝乳业，到打造“基于人工智能和物理模拟双驱动药物发现平台”的石药集团；从研发“零碳园区能源管理平台”的华通科技到致力于“汽车制造研发数字仿真”的景优数字；从构建智慧农场全链条数据化服务体系的绿谷信息到形成户外爱好者商业数据联盟的澹谧文化……以数字技术为引擎，企业“云”上集结，展现出我市数字经济的无尽活力和澎湃动能，勾勒出石家庄“人工智能+”的崭新图景，推动全市传统产业沿着高质量发展的道路加速奔跑。

记者从10月18日召开的2025（第六届）中国互联网基础资源大会上获悉，中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告（2025）》（以下简称《报告》）显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，普及率为36.5%。生成式人工智能正逐渐融入我国各类群体的日常生活，用户规模半年翻了一番，其中，中青年、高学历用户是核心用户群体。《报告》数据显示，上半年，我国生成式人工智能用户规模增长2.66亿人，半年增长106.6%。在所有生成式人工智能用户中，40岁以下中青年用户占比达到74.6%，大专、本科及以上高学历用户占比为37.5%。我国相关企业积极投入生成式人工智能技术研发，国产生成式人工智能大模型得到用户广泛青睐，并推动各种应用场景下的智能化改造升级。《报告》显示，一方面，随着国内生成式人工智能技术的快速发展，相关产品日趋成熟，用户体验明显提升。针对生成式人工智能用户最常使用的产品调查发现，超过90%的用户会首先选择使用国产大模型。另一方面，截至2025年8月，我国累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记。生成式人工智能被广泛应用于智能搜索、内容创作、办公助手、智能硬件等多种场景，还在农业生产、工业制造、科学研究等领域得到积极探索实践。“下一阶段，生成式人工智能发展有望在5个方面形成新成果：模型集成将打造人工智能新形态，开源社区为技术进步提供新动力，具身智能给用户带来交互新体验，智能体拓展人工智能能力新边界，完善治理让人工智能迈上新台阶。”中国互联网络信息中心副主任张晓表示。

当前如果去布局人工智能产业链的话，通过芯片+应用的双重布局，能够更加全面地把握整个人工智能产业链后续的投资机会。（1）芯片引擎：国产算力市场规模增长显著，渗透率有望持续提升从人工智能大的产业趋势来看，我们觉得首先还是要重点去关注北美的产业趋势变化。今年看到英伟达的新一代Blackwell的芯片，包括它的机柜已经呈现出了比较明显的放量状态。今年二季度开始，GB200已经出现了大规模出货；在今年下半年，我们可能会看到GB300的陆续组装以及出货。所以英伟达的芯片迭代也呈现出周期缩短、不断加速的状态。当然对国内来讲非常重要的就是，一方面从模型层面上来讲，国内的DeepSeek-R1，包括像字节豆包等大模型从技术实力或者从表现上来讲也在不断追赶海外的头部大模型，另一方面国产的GPU市场还是有比较巨大的投资机会。有一些国产的算力产业链标的，前几年还处在业绩亏损的状态，但是在今年市值出现了比较明显的增长，或者说股价涨幅会比它短期的业绩释放更早。所以大家就会有很多疑问，是不是这里面会存在一些涨幅过高或者说估值过高的问题。但从产业趋势层面上来讲，包括我们去看市场空间层面来讲，我们觉得国产算力或者说国产GPU层面还是有比较巨大的投资机会的。首先我们看到，今年在英伟达二季度的财报说明会里，黄仁勋最新的表述也提到，整个国内能够提供的算力芯片市场就能够达到500亿美金的体量，并且未来每年还会有差不多30%的年均复合增速。算力芯片市场折算下来差不多就是3000多亿人民币到4000亿人民币的体量，这个体量我觉得相对还是比较庞大的，并且未来每年还能够会有30%的增速。但是在今年我们看到，一方面是由于海外的制裁，另一方面国内也在积极推进算力芯片，包括GPU，包括国产的ASIC渗透率提升等等。所以未来几年我们会看到市场会保持相对来说比较高的增速，同时渗透率也会有比较明显的提升。这点我们觉得相比上一轮新能源的行情会更有优势，如果我们看2019年到2021年新能源车的行情，就会发现它本质还是渗透率提升的逻辑，因为国内每年汽车销量的大盘增长并不明显，所以新能源车行情的主要驱动因素就是从2019年5%左右的新能源车新车渗透率逐步提升到了40%。对于这轮AI行情来讲，它背后的驱动因素就是国产算力芯片的渗透率在快速提升。像今年可能是20%到30%左右的渗透率，而到明后年我们会逐步看到提升到50%以上，并且这个渗透率提升的速度会比我们预期的更快。这两天我们看到国产算力层面也有新的催化，比如说新闻联播里面也看到了国产算力的一些新消息，包括国产算力芯片和英伟达芯片性能的一些对比。除此之外我们看到从外媒的一些消息来看，国内的一些半导体设备可能也会有新的进展，并且国内也是会逐步限制对于英伟达芯片的采购。这块我们觉得会给国产的算力芯片留下一个非常巨大的市场。对应到今年的话，整个算力芯片的市场就像我们刚刚提到的是3000多亿人民币到4000亿人民币的体量，未来的话每年还会有30%的增长，同时还有渗透率的快速提升。所以在这样庞大的市场里面，以4000亿人民币的市场计算，如果说能够拿到10%左右的市场份额，对应的就是可能400亿人民币的营收。而进一步对应到30%到40%的净利率水平来讲，一些头部企业就能够去实现100多亿人民币到200亿人民币的净利润，所以我们觉得需求端的问题并不是特别大。另外大家可能会担心供给端的问题。从供给端来讲，我们看到过去几年国内的先进制程也是在不断扩产能的状态，未来下半年以及到2026年，我们觉得产能都会不断有新的进展。对国产的GPU芯片来讲，我们觉得产能这一块不会构成特别大的问题。需求层面我们还会关注互联网大厂的资本开支情况。因为近期市场也有很多消息层面的催化，包括一些互联网大厂会对国产的算力芯片下单等等。从资本开支的角度，今年字节的资本开支可能会达到1800到2000亿人民币左右的水准，购买GPU的体量就能够达到900亿人民币的水平。再考虑其他的互联网大厂，包括像一些运营商等等，从互联网大厂的采购资本开支来讲，我们觉得今年国内算力芯片维度3000多亿人民币到4000亿人民币的市场体量确实也是能够得到印证的。未来几年的话，我们觉得不管是看互联网大厂，包括像阿里、字节等等它们的一些预期，还是说看国内的一些计算中心的基建，都会比较明显的产生算力需求端的增长。所以我们觉得国内的算力市场本身也是在一个快速增长的状态。从市场行情的角度看，因为这轮行情还是比较明显偏成长的行情，在流动性宽松叠加经济温和复苏的状态下，成长风格相对来说还是会更占优。在各个成长赛道里面，我们觉得人工智能，尤其是国产算力产业链这个赛道相比于其他赛道会有以下优势，更能够去不断的兑现业绩，同时增速相对来说也比较可观，并且具备渗透率提升逻辑。我们在明年可能会看到国产算力产业链的业绩包括订单可能会有更加明显的释放，这也是过去一段时间到科创AI或者说国产算力产业链股价大幅上涨的底层逻辑。所以它的股价上涨我们觉得更多还是来自于业绩层面的一些兑现，包括头部的一些算力公司如果说我们去看明年的估值可能差不多也就是在30倍左右的水平，整体我们觉得相对来说还是偏合理的状态，也没有到一个比较明显高估的水平，估值的透支程度我们觉得并没有特别明显，只不过短期股价上涨确实相对来说比较突出。这背后也是我们刚刚提到的国产算力市场快速增长，以及国产算力渗透率提升的逻辑带来的业绩层面催化。（2）应用引擎：推理端多赛道发展迅速，全球AI长坡厚雪从应用层面上来讲，未来应用端也会受益于大模型层面的不断进化。今年DeepSeek-R1突破之后，国内的大模型厂商自己的一些大模型都在不断迭代。包括前段时间我们看到，在AI的层面美团近期也发布了Longcat大模型的最新版本，近期也发布了自己的agent。所以之前大家会诟病整个港股科技指数变成了外卖指数，但如果我们具体地去看港股科技的一些公司在AI层面的迭代和投入，其实也能看到不断有新的进展。所以这块我们能够看到国内的产业趋势也是在不断推进，特别是对于算力的需求来说，它的确定性相对来说也是比较强的。尤其是叠加政策的强力支持，国产算力的渗透率会不断提升。同时我们看到这些大模型不断升级迭代之后，像应用层面我们去看一些应用软件，它的月活数量在过去一段时间也相对来说有比较明显的增长。所以我们觉得下游的应用随着大模型能力的提升，未来它的商业模式也会更加清晰，变现能力也会不断提升。从应用层面来讲，除了我们刚刚提到的应用软件，指数里面还包括像人形机器人、智能家居、AI手机终端的端侧SoC等标的，这块我们觉得都会看到一些新的进展。比如人形机器人产业链层面，刚刚我们提到它目前还是处在相对比较早期的阶段。近期的催化海外特斯拉链可能会有一些生产的动作，接下来特斯拉也会明确OptimusV3版本的具体设计方案，也会给出更加明确的量产指引，以及给国内厂商下订单。所以人形机器人这块的话，我们觉得在明年也会进入到量产逐步推进的状态。从终端的AI眼镜、AI手机来看，我们能够看到9月份本身也是消费电子的旺季。不管是国内厂商还是国外厂商，都在陆续发布自己的手机、AI眼镜等新品。短期从产业链景气度来看，尤其是存储这一侧已经在9月份或者说三季度出现了比较明显的涨价行情，背后也反映了消费电子旺季囤货或者说出货量预期上修的效应，对应到终端的一些端侧SoC标的也会相应地有一定的受益。未来手机终端的AI渗透率我们觉得也会不断地提升，并且也会推出更多的AI功能，使得算力的需求相应增长。所以总体上来讲，我们觉得未来AI层面也在逐步从训练侧往推理侧去发展，推理侧的需求可能会更多地主导未来AI算力的需求。