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　　7月27日，在2025世界人工智能大會(huì)“智慧中信·共創(chuàng)新可能”科產(chǎn)融創(chuàng)新發(fā)展論壇上，中信智庫發(fā)布《AI新紀(jì)元：砥礪開疆·智火燎原》AI+產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度研究報(bào)告。

　　報(bào)告指出，AI大模型向更強(qiáng) 、更高效、更可靠方向發(fā)展，呈現(xiàn)推理模型深化、智能體模型爆發(fā)的格局。美國在探索更強(qiáng)大模型上保持全球領(lǐng)先，中國企業(yè)則在算力受限下實(shí)現(xiàn)高效全球領(lǐng)先。2025年是Agent元年。推理需求帶動(dòng)算力需求爆發(fā) ，國內(nèi)算力自主可控趨勢凸顯。2025年是AI應(yīng)用加速落地之年。本輪AI滲透較互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大幅提速，B端落地進(jìn)程或超預(yù)期。

　　中信智庫專家委員會(huì)主任，中信建投證券黨委委員、執(zhí)委會(huì)委員武超則在當(dāng)日論壇上介紹，報(bào)告長達(dá)40萬字，500頁的篇幅，內(nèi)容貫穿AI垂直產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié) ，從底層算力基礎(chǔ)設(shè)施到中層大模型技術(shù)迭代，再到終端應(yīng)用場景落地，實(shí)現(xiàn)軟硬件研究全鏈路貫通。報(bào)告全面拆解AI模型、應(yīng)用與算力，勾勒了AI新紀(jì)元產(chǎn)業(yè)圖譜，立足全球最新AI大模型演進(jìn)趨勢，以全球化視野系統(tǒng)解碼全球人工智能產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展脈絡(luò) ，全方位挖掘橫跨軟硬領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)業(yè)投資機(jī)遇。

　　武超則從“AI大模型發(fā)展情況及展望、AI算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展趨勢及展望、AI應(yīng)用發(fā)展趨勢及展望及AI端側(cè)發(fā)展趨勢及展望 ”等四大方面介紹了《AI新紀(jì)元：砥礪開疆·智火燎原》AI+產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度研究報(bào)告主要內(nèi)容。

　　AI大模型向更強(qiáng)大、更高效及更可靠的方向發(fā)展

　　武超則指出，AI大模型繼續(xù)向更強(qiáng)大、更高效及更可靠的方向發(fā)展。

　　一是參數(shù)量規(guī)模擴(kuò)大性能提升依然有效；

　　二是后訓(xùn)練部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)明顯提升了大模型的推理性能；

　　三是模態(tài)融合越來越豐富，原生多模態(tài)較好地解決了輸入延遲等問題；

　　四是邁向AGI核心任務(wù)之一是拓展能力樹，大模型不能停留在紙上談兵階段。Agent的出現(xiàn)將快速把大模型能力從“做題”延伸到“工作”中，更為有趣的是，生物群落帶來生物群體智能涌現(xiàn)，多智能體群聚也將帶來AI群體智能涌現(xiàn) ，進(jìn)一步提升大模型性能；

　　五是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和檢索增強(qiáng)生成：2025年大模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成能力上呈現(xiàn)顯著提升態(tài)勢，有效地降低了幻覺；

　　六是合成數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)緊缺比較明顯，合成數(shù)據(jù)極大地?cái)U(kuò)充了數(shù)據(jù)范圍，KimiK2在Agent上使用大量合成數(shù)據(jù)有了明顯性能提升。更高效方面，則是架構(gòu)上做了新的創(chuàng)新以及使用了更低精度。

　　時(shí)至今日，美國依然在探索更強(qiáng)大模型上具備全球領(lǐng)先性。而中國企業(yè)在算力受限的情況下，在更高效上做到了全球領(lǐng)先。

　　進(jìn)入2025年，大模型的應(yīng)用落地進(jìn)程呈現(xiàn)顯著加速態(tài)勢，ChatGPT用兩年零一個(gè)季度的滲透率大致對應(yīng)PC互聯(lián)網(wǎng)10年的滲透進(jìn)度AI大模型對產(chǎn)業(yè)的滲透速度超過此前互聯(lián)網(wǎng)革命，并且其展現(xiàn)出來的商業(yè)化潛力和付費(fèi)意愿也超過傳統(tǒng)應(yīng)用。

　　2025年是Agent元年

　　多模態(tài)商業(yè)化進(jìn)展快，國產(chǎn)AI視頻與海外模型各有千秋。應(yīng)用上，C端聚焦社交娛樂（如快手可靈的視頻特效），B端側(cè)重營銷素材與商品圖創(chuàng)作（如美圖設(shè)計(jì)室），專業(yè)領(lǐng)域（如影視制作）通過AI降本增效顯著。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2025年上半年有全球有超30款多模態(tài)模型更新或發(fā)布，其中超75%為國產(chǎn)模型。國產(chǎn)模型尺寸上均支持多種規(guī)格；時(shí)長上國產(chǎn)可靈達(dá)2分鐘，部分推理更快；效果上國產(chǎn)多次登頂全球榜單；使用門檻上，國產(chǎn)多端可用、價(jià)格更低。

　　推理需求帶動(dòng)算力需求爆發(fā)，一是各家互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛加速AI與原有業(yè)務(wù)結(jié)合，核心是用戶數(shù)量大幅增長，如Google搜索和AI結(jié)合；二是Agent，Agent執(zhí)行一次任務(wù)平均消耗token達(dá)到10萬的量級，大幅超過AI搜索單次問答token消耗；三是多模態(tài)，一分鐘視頻的生成token消耗基本在10萬token至百萬token量級。

　　以人形機(jī)器人為代表的具身智能商業(yè)化加速落地

　　從企業(yè)端AI應(yīng)用滲透率方面，美國企業(yè)采用AI技術(shù)比例為9.2% ，低于C端，其中大型企業(yè)采用率最高。容錯(cuò)率與復(fù)雜度決定B端各場景AI應(yīng)用落地順序。其模型推理能力決定復(fù)雜任務(wù)場景突破速度，模型幻覺率決定容錯(cuò)率場景突破進(jìn)度。從高容錯(cuò) 、單一任務(wù)的AI+編程場景到低容錯(cuò)、高復(fù)雜度的具身智能/AI+制藥場景，AI應(yīng)用尚需一定時(shí)間周期。

　　目前應(yīng)用最快的幾個(gè)領(lǐng)域，容錯(cuò)率高、復(fù)雜度低，如最快的AI+編程，目前主流大模型的基礎(chǔ)代碼生成準(zhǔn)確率普遍較高，已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng) 、游戲等行業(yè)滲透率超過80%，微軟表示公司代碼庫有20%-30%由AI生成，中美是全球AI編程領(lǐng)域的領(lǐng)先者，但二者的技術(shù)路徑有所差異。美國在通用性、準(zhǔn)確性、商業(yè)化、開發(fā)者體驗(yàn)方面更具優(yōu)勢；中國在本土化、行業(yè)場景、價(jià)格方面具有一定優(yōu)勢。

　　復(fù)雜度不高但容錯(cuò)率低的如金融領(lǐng)域，AI有效降低了傳統(tǒng)組織轉(zhuǎn)型中的高協(xié)調(diào)成本，實(shí)現(xiàn)自下而上的變革驅(qū)動(dòng)。AI作為“認(rèn)知杠桿” ，推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)從流程自動(dòng)化向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策躍遷。目前中信建投研究所首次將千億參數(shù)級金融大模型與研究所二十年投研積淀深度結(jié)合，開創(chuàng)24*7智能投研服務(wù)新模式。日均訪問量近百次，單次處理信息量超百萬token。

　　復(fù)雜度高、容錯(cuò)率低，典型場景如具身智能。目前機(jī)器人大模型訓(xùn)練方式已經(jīng)開始向端到端大模型+世界模型（物理規(guī)則建模）發(fā)展，同時(shí)模態(tài)能力也越來越豐富，從VLM過渡到VLA，典型的是GeminiRobotics（2025.3）已實(shí)現(xiàn)視覺-語言-動(dòng)作（VLA）三模態(tài)深度融合，推動(dòng)機(jī)器人從感知理解走向高頻執(zhí)行。但當(dāng)前具身智能大模型仍有數(shù)據(jù)集不夠、思考跟不上運(yùn)動(dòng)、缺乏生態(tài)等主要痛點(diǎn)，但隨著合成數(shù)據(jù)使用、模型持續(xù)迭代，未來將有效解決上述問題。隨著大模型快速迭代，供應(yīng)鏈快速降本，兩大因素加速以人形機(jī)器人為代表的具身智能商業(yè)化落地。

（文章來源：財(cái)聯(lián)社）

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