科技行业2026年展望企业级AI应用落地开启价值新周期20251222

2025年12月23日14:29 关键词 应用落地AI行情大模型发展资本支出模型性能开源模型推理模型性价比调用量API价格多模态模型商业化落地市场格局算力支撑模型中国美国企业级AI评分 全文摘要 2025年，AI技术展现强劲发展势头，恒生人工智能主题指数表现突出，AI大模型技术不断迭代。分析显示，企业对AI的采纳率显著提升，日均调用量与中标项目数快速增长，预示AI大模型加速商用。展望2026年，三大趋势值得关注：一是多模态与agent的广泛应用，二是结合不同AI技术策略，三是AI就绪数据的重要性。 科技行业2026年展望：企业级AI应用落地，开启价值新周期-20251222_导读 2025年12月23日14:29 关键词 应用落地AI行情大模型发展资本支出模型性能开源模型推理模型性价比调用量API价格多模态模型商业化落地市场格局算力支撑模型中国美国企业级AI评分 全文摘要 2025年，AI技术展现强劲发展势头，恒生人工智能主题指数表现突出，AI大模型技术不断迭代。分析显示，企业对AI的采纳率显著提升，日均调用量与中标项目数快速增长，预示AI大模型加速商用。展望2026年，三大趋势值得关注：一是多模态与agent的广泛应用，二是结合不同AI技术策略，三是AI就绪数据的重要性。不同行业参与者将在推动AI技术应用中发挥关键作用，强调AI大模型在企业智能化转型中的核心价值及未来广阔前景。 章节速览 00:00 2026年企业级AI大模型应用展望 演讲从25年AI行情回顾出发，探讨大模型发展演变，分析阶级AI大模型应用趋势与现状，预测2026年企业级AI应用行业走向，并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deep sec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deep learning开源模型的发布，展现了从单模态到多模态、从封闭到开源的发展路径。讨论了大模型在跨行业应用、多模态处理能力提升及成本效益优化方面的显著进步，强调了开源民主化对全球AI发展的推动作用。 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 全球超大规模数据中心资本支出从2020年Q3的240亿美元增至2025年Q3的1050亿美元，支撑大模型迭代。模型性能差距随时间收窄，开源模型成为主流，占比近半。模型性价比和效率持续提升，国内模型性价比高于海外，API价格仅为海外五分之一。 06:56模型技术趋势与中美竞争格局分析 对话探讨了模型技术的五大趋势，包括推理模型需求激增、中美模型评分差距缩小及中国开源模型全面领先等，强调了模型技术迭代对商用落地的重要性。 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。对比了传统判别式AI，指出企业级大模型AI融合了生成式与自主规划能力，更侧重于内容创造与目标执行。市场预测显示，中国大模型解决方案市场将从2024年的386亿增长至2029年的2394亿，复合年增长率为44%。企业级AI应用解决方 案市场预计到2029年达到527亿，占比提升至22%，显示了企业级大模型AI的广阔应用前景和规模化拐点的到来。 11:30 2024-2026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快速增长，企业预算向AI倾斜，预计2026年AI应用将更加聚焦价值驱动。 15:09 2026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。多模态模型和Agent将增强生产力，复合AI技术策略将整合不同模型与技术，而AI就绪数据将成为企业竞争优势的关键。预计未来几年，中国企业在这些领域的投资将显著增长。 16:58 AI技术在企业中的应用与市场格局分析 对话深入探讨了AI技术在企业应用的多层级生态，包括基础层、模型层、中间层和应用层，以及五大类参与者在市场中的角色和贡献。从互联网科技巨头到AI原生创业者，各参与者依据自身优势在AI领域深耕，共同推动企业级AI技术从技术驱动转向需求驱动，预计2025年为转折点，2026年实现规模化落地，行业前景被持续看好。 思维导图 发言总结 发言人1 他，民营国际科技行业分析师苏聪，对2026年科技行业进行了展望，特别强调了企业级AI大模型的应用落地。他首先回顾了2025年AI行情，分析了大模型的发展脉络，包括定义、分类、发展阶段和技术创新的重要性。指出资本支出增加、模型性能趋同、开源模型普及、模型性价比提升、调用量增加等趋势，凸显了AI大模型在企业应用中的核心地位。展望未来，苏聪认为多模态和agent的广泛应用、多模型策略的兴起以及AI就绪数据的重要性将是关键趋势。他还讨论了市场格局的多样性，涉及互联网科技巨头、技术提供商、技术转型者、AI原生创业者和垂直领域深耕者等参与者。最后，强调了企业级AI在各行业的渗透机遇，并对听众表示感谢。 问答回顾 发言人1问：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？ 未知发言人答：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Deep Sec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。 发言人1问：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？ 未知发言人答：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）。 未知发言人问：大模型的发展阶段是如何划分的？ 发言人1答：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GPT3模型展示小样本学习潜力并推动大模型实用化，直至2022年谷歌提出思考链概念及OpenAI推出GPT3.5和多模态模型，标志着大模型从实验室走向更广泛应用，并于2025年1月Deep SecR1的发布迎来历史性转折点，实现了低成本开源民主化。 未知发言人问：当前大模型发展的趋势有哪些特征？ 发言人1答：趋势特征包括：资本支出大幅增加，为大模型迭代提供强大算力支撑；模型性能差距收窄，不同主流模型评分逐渐接近；模型发布频率密集，开源模型成为主流选择，且与闭源模型的性能差距收窄；模型性价比和效率不断提升，推理价格下降、效率提高；模型调用量爆发式增长，推理成为刚需；推理模型成为主流，比重超过85%；不同国家模型间的差距收窄，特别是中美模型间平分提升，中国在开放模型领域处于全面领先地位。 发言人1问：在开源模型中，中国和美国的评分对比如何？ 发言人1答：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。 发言人1问：到何时中国的企业级开发模型会全面超过美国？ 发言人1答：在2025年10月以后，中国的开发模型已经全面超过了美国。 发言人1问：企业应用在模型应用落地中的地位是什么？ 发言人1答：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。 未知发言人问：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？ 发言人1答：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，下游是各种应用场景和终端客户。 未知发言人问：企业级大模型人工智能与攀比式人工智能有何不同？ 发言人1答：企业级大模型AI强调基于超大规模参数、transfer learning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生成与信息合成，根据学习内容模仿人类创造；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，关注任务执行和目标达成。 发言人1问：中国的企业级大模型解决方案市场发展空间如何？ 发言人1答：根据佛若斯特沙利文测算，按收入计算，中国的企业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，年复合增长率44%。 发言人1问：企业AI采纳率及日均调用量的变化趋势是什么？ 发言人1答：企业的AI采纳率在不断提升，78%的组织至少在一项职能中使用了人工智能，生成式AI技术的采纳率在2024年也达到了71%。同时，企业级大模型日均调用量在持续增长，从2024年下半年的2.2万亿增长到2025年上半年的10.2万亿，且采用开源模型的占比接近一半。 未知发言人问：关于大模型项目中标情况及其分类是什么？ 未知发言人答：自2024年1月至2025年10月，中国公开的大模型项目中标数量从10个猛增至934个，其中应用类项目占比约62%。同时，智能体相关的项目数量不断攀升，预算方面，企业对AI的投入增长超过预期，预计2026年将有更多企业将AI视为核心IT和业务支出。 未知发言人问：对于2026年AI大模型的发展趋势有哪些预测？ 发言人1答：2026年值得关注的趋势包括：多模态模型和agent将为各行各业注入新生产力；企业将结合不同模型和技术策略，如通用模型与专用模型结合，以及知识图谱与生成式AI结合；此外，AI就绪数据将成为企业关注重点，因为它决定了模型性能和AI应用上限。 未知发言人问：当前AI大模型应用落地的行业参与者有哪些类型？ 发言人1答：行业参与者可分为五大类：互联网科技巨头致力于打造全站式生态，看重算力和数据入口；基础层技术提供商强调模型中立性和数据处理能力；技术转型者包括从决策式AI转向生成式AI的厂商及企业管理类软件厂商；AI原生创业者专注于基础大模型技术突破；垂直领域的深耕者擅长将模型能力与行业知识融合，形成垂直解决方案。