核心洞察
大模型作为算力的最大需求方，推动智算规模高速攀升
大模型已占据智算需求近六成，DeepSeek等技术创新降低训练门槛并强化推理效率，使算力竞争从“堆叠训练算力”转向“优化推理能效”。这一趋势将迫使智算中心、芯片厂商和云服务商重新定义资源调度与产品布局。
智算与数据治理成为数字经济竞争的结构性瓶颈
智能算力在2020–2024年实现超70%年均增速，政策推动“东数西算”构建全国算力网络；但95% 的数据仍未被存储，非结构化数据利用效率极低。未来区域竞争优势将取决于算力一体化与数据治理能力的协同突破。
开源与多模态正推动中国在应用端形成差异化优势
中美性能差距已快速收窄至个位数，中国在Qwen与DeepSeek等开源体系上重构了成本–性能曲线；同时，垂直大模型占比升至七成，多模态成为核心突破口，显示中国有望在行业应用深度和普惠化路径上实现“弯道超车”。
商业化路径呈现“先B后C”，智能体成为落地加速器
大模型的持续迭代带来通用认知与任务执行能力的提升，而智能体依托大模型能力实现跨场景落地，共同驱动AI产业渗透。到2075年，大模型市场预计增长至24.6万亿元，智能体市场超1.1万亿元，增长背后是算力供给、基础设施完善与应用渗透的系统性驱动。
#人工智能发展 #人工智能就业 #数字化发展 #产业发展趋势 #大模型#AI应用层 #人工智能 #人工智能未来 #智能化转型
大模型作为算力的最大需求方，推动智算规模高速攀升
大模型已占据智算需求近六成，DeepSeek等技术创新降低训练门槛并强化推理效率，使算力竞争从“堆叠训练算力”转向“优化推理能效”。这一趋势将迫使智算中心、芯片厂商和云服务商重新定义资源调度与产品布局。
智算与数据治理成为数字经济竞争的结构性瓶颈
智能算力在2020–2024年实现超70%年均增速，政策推动“东数西算”构建全国算力网络；但95% 的数据仍未被存储，非结构化数据利用效率极低。未来区域竞争优势将取决于算力一体化与数据治理能力的协同突破。
开源与多模态正推动中国在应用端形成差异化优势
中美性能差距已快速收窄至个位数，中国在Qwen与DeepSeek等开源体系上重构了成本–性能曲线；同时，垂直大模型占比升至七成，多模态成为核心突破口，显示中国有望在行业应用深度和普惠化路径上实现“弯道超车”。
商业化路径呈现“先B后C”，智能体成为落地加速器
大模型的持续迭代带来通用认知与任务执行能力的提升，而智能体依托大模型能力实现跨场景落地，共同驱动AI产业渗透。到2075年，大模型市场预计增长至24.6万亿元，智能体市场超1.1万亿元，增长背后是算力供给、基础设施完善与应用渗透的系统性驱动。
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