科技行业 2026 年展望 20251222_导读

2025年12月23日01:42 关键词 应用落地大模型发展开源模型资本支出模型性能推理模型性价比调用量多模态模型AI行情商业化落地市场格局算力支撑API价格模型中国美国评分开源企业应用 全文摘要 2025年，AI市场展现强劲增长势头，以恒生人工智能主题指数为标志，其表现超越其他主要指数，彰显了市场对AI行业的高度信心。分析指出，AI大模型正经历性能差距缩小、开源模型增多的技术演进，这些趋势对推动AI商用落地至关重要。企业AI应用亦呈现出积极态势，AI采纳率提升、调用量增加，企业预算调整反映对AI的重视。展望2026年，三大趋势值得关注：一是多模态和agent技术的广泛应用，二是模型组合策略成为主流，三是企业对高质量数据的重视。这预示着企业级AI应用将实现规模化发展，同时强调技术、数据与行业知识的融合是市场格局下不同参与者的核心竞争力。 章节速览 00:002026年企业级AI大模型应用展望 演讲从25年AI行情回顾出发，探讨大模型发展与演变，分析阶级AI大模型应用趋势与现状，展望2026年企业级AI应用行业前景，共同讨论市场格局与参与者特点。 00:45恒生人工智能主题指数年度涨幅分析 恒生人工智能主题指数截至12月11日涨幅34.6%，超越恒生指数和恒生科技指数，位列12个行业板块涨幅第五。年初受deepsec大模型利好，指数快速上涨；四月因关税冲击短暂下跌；九月底美国联储降息预期推动指数再次上行，年底进入震荡调整期，反映AI赛道市场价值认可及技术迭代影响。 02:12大模型发展历程与趋势解析 对话详述了大模型的定义、分类、发展阶段及未来趋势。从2017年Transformer架构提出，至2025年deepsekr一的开源化转折，展示了从单模态到多模态、从高成本垄断到低成本民主化的演变。对话强调了大模型在预训练、微调、小样本学习、多模态处理及推理能力上的进步，以及行业从实验室研究向实用工具的转变。 04:57大模型发展四大趋势：资本支出激增、性能差距收窄、开源主流、性价比提升 资本支出显著增加，支撑大模型迭代；主流模型性能差距逐渐缩小；开源模型成为主流，与闭源模型测评分数接近；模型性价比和效率持续提升，国内模型性价比优势明显。 06:56模型技术趋势与中美竞争格局分析 对话内容揭示了模型技术领域的五大关键趋势，包括推理模型需求激增、中美模型评分差距缩小及中国在开源模型领域的领先地位。具体而言，2024年12月到2025年12月，模型调用量从366B跃升至6.19T，彰显推理模型需求旺盛。同时，27个主流模型中，推理模型占比高达85%，凸显其主导地位。在国际竞争层面，中国模型评分与美国逐渐接近，且在开源模型领域评分超越美国，预示中国模型技术的全面崛起与商用落地的加速。 09:12企业级大模型AI：市场趋势与应用前景 对话深入探讨了企业级大模型AI在产业链中的位置与市场潜力，强调了其跨任务泛化性和生成能力。对比了企业级判别式AI与大模型AI的区别，指出大模型AI包含生成式AI和规划式AI两种能力。预测中国市场在2029年将达527亿规模，占企业级AI应用市场的22%。展示了企业级大模型AI在不同维度的落地进展，预示规模化应用拐点的到来。 11:302024-2026年企业AI采纳与大模型应用趋势 2024年至2026年，企业AI采纳率显著提升，大模型日均调用量激增，中标项目数量与智能体相关项目创新高，预算增长超预期，转向价值驱动的应用场景。 15:092026年AI行业三大趋势展望 对话讨论了2026年AI行业的三大趋势，包括多模态模型与Agent的广泛应用，复合AI技术策略的主流化，以及AI就绪数据的重要性提升。多模态模型融合多种数据类型，提升准确性和创 新性；Agent具备自主决策能力，促进数字员工与人类协作。复合AI策略结合通用与专用模型，以及不同AI技术，预计80%的中国企业将采用。AI就绪数据因其独特性和稀缺性，将成为AI应用的关键，企业投资预计2028年达2024年的20倍。 16:58AI技术在企业应用中的多层级生态与市场格局 分享了AI技术在企业应用中的多层级生态，包括基础层、模型层、中间层和应用层，以及市场上的五大类参与者：互联网科技巨头、贝塔技术提供商、技术转型者、AI原生创业者和垂直领域深耕者。强调了2025年为技术驱动转向需求驱动的转折点，2026年为规模化落地的价值兑现年，看好企业级AI在各行业的渗透机遇。 要点回顾 2025年AI行情的整体表现如何？2025年AI行情经历了怎样的阶段变化？ 以恒生人工智能主题指数为例，该指数在2025年取得了34.6%的涨幅，显著跑赢了恒生指数和其他行业指数，反映出市场对AI赛道的高度价值认可。行情整体呈现开局强势、金秋触及阶段性高点、年底震荡调整的走势。年初受DeepSec大模型爆火影响，板块快速上涨并在三月达到阶段高点；四月受到关税冲击短暂下跌至低点；随后随着AI商业化落地推进及联储降息预期升温，板块再次波动上行至年内高点；年末市场行情波动加大，板块进入震荡回落整理区间。 大型人工智能模型的基本定义是什么？大型人工智能模型有哪些分类？ 大型人工智能模型是指基于神经网络构建，拥有数十亿乃至数万亿参数量级，旨在提升模型表达能力、预测能力和泛化能力，可处理海量数据解决复杂问题的持续学习模型。根据输入数据划分，大型模型可分为大型基础模型（如文本或视觉数据输入）、大型多模态模型（多模态数据混合输入）。从应用角度划分，可分为L0（通用AI模型）、L1（行业大模型）和L2（垂直大模型）。 大模型的发展阶段是如何划分的？ 大模型的发展阶段大致分为五个阶段，从2017年Google发布的论文确立现代大模型架构起点，到2018年预训练和微调训练范式的确立，再到2020年GPT3模型展示小样本学习潜力，直至2022年谷歌提出思考链概念和OpenAI推出GPT3.5和GPT-4等多模态模型，标志着大模型从 理论走向实用工具，并逐渐过渡到低成本开源民主化阶段。 目前大模型发展的趋势有哪些明显特征？ 大模型发展的趋势包括资本支出大幅增加，模型性能差距收窄，模型发布频率密集，开源模型成为主流选择，模型性价比和效率不断提升，推理模型需求爆发式增长，各国模型差距收窄，中国在开源模型领域处于全面领先地位。 在开源模型中，中国和美国的评分对比如何？ 在中国的红色线条代表下，中国的评分已经超过了美国的蓝色线条。 从产业链角度看，企业级AI解决方案市场形成了怎样的生态链？ 该生态链上游主要是基础设施供应商，中游是各类企业级AI解决方案提供商，下游则是各种应用场景和终端客户。 企业级大模型人工智能与攀比式人工智能有何不同？ 企业级大模型AI强调基于超大规模参数、transferlearning架构，并结合微调剂强化学习等技术，提供更通用的学习能力和生成能力，更注重跨任务的泛化性。而生成式人工智能强调内容的生成与信息合成，根据学习内容模仿人类创造；而决策式人工智能则强调自主规划、目标分解、任务执行和反思修正，更注重任务执行和目标达成。 中国的企业级大模型解决方案市场预计会在什么时候达到什么规模？ 根据佛若斯特沙利文测算，按收入计算，中国的阶级大模型解决方案市场在2024年将达到386亿，预计到2029年将达到527亿，复合增长率44%。 当前企业AI采纳率的变化趋势是什么？ 根据斯坦福大学HAI引用麦肯锡的调研数据显示，企业的AI采纳率在不断提升，2024年78%的受访者表示其组织至少在一项职能中使用了人工智能，远高于2023年的5%和2027年的20%。 中国企业级大模型日均调用量增长情况如何？ 根据沙利文和联合投报研究院发布的调研报告，2025年上半年中国企业级大模型日均调用量达 到10.2万亿次，相较于2024年下半年的2.2万亿次实现了约363%的增长。 企业采用开源模型的占比情况如何？ 在所调研的企业中，2025年上半年企业采用开源模型的占比已经达到44.4%，并且阿里、字节、豆包和deepc等公司位列前三名。 大模型相关的中标项目数量增长情况如何？ 从2024年1月至2025年10月期间，中国公开的大模型项目中标数量从最初的10个快速增长至934个，尤其是应用类项目的中标占比在2025年10月达到约62%。 企业对AI预算的变化趋势是什么？ 根据A16Z的调研结果，企业对AI的预算增长超过预期，并预计2026年投入平均增长将达到75%。同时，企业预算侧重点也在发生变化，从早期的创新尝试转向将生成式AI更多应用于核心IT和业务部门的常规支出项目。 对于2026年AI大模型发展的趋势预测有哪些？ 2026年将更加聚焦价值驱动，其中多模态模型、agent技术注入生产力，符合AI技术策略可能成为主流，以及AI就绪数据（AIradiata）的重要性将显著提升。 当前AI大模型应用落地的行业参与者有哪些类型？ 行业参与者分为五大类：互联网科技巨头、基础层技术提供商、技术转型者、AI原生创业者以及垂直领域的深耕者。 到何时中国的企业级开发模型会全面超过美国？ 在2025年10月以后，中国的开发模型已经全面超过了美国。 企业应用在模型应用落地中的地位是什么？ 企业应用是企业级AI模型应用落地的一个最主要的核心方向之一。