术参数反馈不断优化模型性能，形成 “算力降本 - 模型变强 - 应用拓展” 的正向循环；二是厂商竞争驱动能力跃升。各大厂商在模型推出上形成“你追我赶”的竞赛态势，从多模态融合到复杂任务处理，模型能力边界持续突破；三是商业化验证完成。2023年市场曾质疑“生成式 AI 除了聊天无实际用途”，2024 年投资者质疑投入产出可行性，2025年已形成明确的商业价值共识，大量用户愿意为 AI 服务付费，标志着算力模型应用已进入健康盈利周期。问题三：中国在 AI 领域通过哪些路径缩小与国际先进水平的差距？在算力、模型、应用层面有哪些突出表现？马柯认为，中国通过 “系统级创新 + 软硬件协同” 的差异化路径，正加速追赶，三大层面表现亮眼：在算力层面，采用“集群技术 + 软件能力”弥补硬件短板 —— 例如凭借通信设备领域的技术积累，通过超节点集群设计与软件优化，使整体系统能力与海外厂商差距大幅缩小；同时，国产算力芯片与大模型厂商开启联合开发模式，如支持 UE8M0 FP8 精度的国产下一代芯片已实现模型适配，软硬件协同创新成效显著。在模型层面，开源领域优势突出。这一优势依托于国内海量的产线供应链数据、全球最大的消费行为数据集，以及充足的计算机软件人才储备。在应用层面，产业渗透速度加快。国内多个科技巨头均加大 AI 投入，反映出应用端的旺盛需求。问题四：AI 产业的快速发展如何反映在资本市场上？哪些标志性事件印证了经济转型对资本市场的影响？马柯表示，AI 产业的底层变革已清晰映射至资本市场，两大标志性事件尤为关键：一是A股电子板块市值首超银行业。Wind数据显示，2025 年 8月22日，A 股电子板块市值达到 11.54 万亿元，历史上首次超越银行业，这一突破标志着“经济向科技创新转型”的方向在资本市场获得部分认可，产业结构调整的成果开始显现；二是AI相关板块批量涌现千亿市值公司。海外算力、国产算力赛道已培育出多家市值超千亿元的企业，部分标的涨幅达5倍、10倍甚至 20倍以上，股价表现充分反映了 AI 产业的高成长性。从长期视角看，资本市场的“时代标杆”已完成切换 ——
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