“用模型”为核心的独特优势，政策加持与场景丰富度构建了坚实基础，但上游算力自主可控问题亟待解决。  1. 核心优势：政策+市场+场景的“三位一体”支撑  政策刚性推进：“人工智能+”连续写入政府工作报告，国务院专门发文深化相关行动，将数字技术与制造优势、市场优势深度结合。这种国家战略层面的引导并非简单的产业扶持，而是形成了从顶层设计到地方落地的全链条推进机制，为AI产业提供了稳定的发展环境。  市场规模领先：中国拥有全球最大规模的网民群体和丰富的数字化场景，从消费互联网到产业互联网，为AI技术的商业化落地提供了广阔空间。无论是金融、医疗等服务业，还是制造业、农业等实体产业，都存在海量的AI应用需求。  场景落地能力突出：国内AI企业擅长垂直场景深耕，“应用驱动”模式让技术快速实现商业化变现。以金融风控、工业质检领域为例，AI应用准确率已超过97%，形成了“技术研发—场景应用—数据沉淀—模型优化”的良性闭环，在全球AI产业波动中展现出更强的稳健性。华西证券指出，这种场景深耕能力是国内AI企业的核心竞争力所在。  2. 关键短板：算力自主可控成“必破之题”  白皮书明确指出，算力是AI时代的“石油”，没有自主可控的算力底座，应用端的优势终将成为“空中楼阁”。当前国内AI产业的短板主要集中于上游核心环节：一是高端AI芯片依赖进口，英伟达等海外厂商占据主导地位，地缘政治风险可能影响供应链稳定;二是算力基础设施的自主化水平有待提升，包括芯片设计、制造工艺、操作系统等环节的核心技术仍需突破。  从产业链表现来看，A股人工智能AIETF(515070)持仓股分化明显，寒武纪等自研芯片企业表现较好，而部分依赖海外技术的企业股价承压，这一现象正是算力自主化需求的市场映射。  3. 发展路径：产业链协同构建“应用-算力”双轮驱动  国内AI产业的高质量发展，需构建“应用牵引、算力支撑”的双轮驱动模式，从政策、企业、资本三个层面形成合力：  政策层面：加大对算力基础设施的扶持力度，重点支持AI芯片、高端服务器等核心领域的研发突破，通过专项基金、税收优惠等政策引导社会资本投入;同时延续对应用场景的培育，推动“人工智能+制造”“人工智能+医疗”等重点领域的规模化应用。  企业层面：龙头企业需承担起产业链整合与技术攻坚的责任。从AIETF前十大权重股来看，中际旭创、中科曙光、科大讯飞等龙头企业
=*=*=*=*=*=
当前为第2/3页
下一页-上一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页