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　　在当今数字化时代，人工智能(AI)的发展速度令人瞩目。2025年，AI技术不仅将继续保持快速发展的态势，还将通过技术创新、伦理治理和社会适应，避免对现有社会结构和经济模式造成破坏性冲击。

　　那么AI下一个爆款应用在哪里？天弘基金经理助理洪明华在《情投E合》直播间讲解了当前AI所处自身发展阶段，AI具备大规模商业化条件需要那些底层技术的突破等大家关心的问题。

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　　AI技术迈向智能体阶段：从推理走向行动

　　1.在市场热度和短期波动背后， AI技术本身的发展究竟现在处于哪个阶段？

　　自2022年11月底ChatGPT发布以来，至今已过去两年零四个月。在此期间，AI技术取得了显著发展，已明确跨越概念验证阶段，进入规模化商业应用的初期。然而，目前尚未达到完全渗透的成熟期。

　　AI发展可分为以下阶段：聊天机器人，推理者，智能体，创新者和组织化AI。当前AI行业正处于从第二阶段(推理者)向第三阶段(智能体)过渡的关键节点。现阶段的AI已具备人类水平的问题解决能力，并开始尝试执行物理或数字世界的实际任务，也能连贯理解多段对话指令。

　　然而，不同领域的技术成熟度仍存在较大差异。在文本类大模型方面，自deepseek发布后，整体技术路线已趋于收敛。

　　第四阶段的大模型仍在持续迭代中，目前较为领先的包括阿里巴巴的"万象2.1"和OpenAI的Sora等。AI智能体领域也处于持续研发阶段，代表性项目有OpenAI的Optimus以及国内近期备受关注的Manus等。

　　底层技术双轮驱动：成本降低与多模态演进加速AI商业化落地

　　2.近期哪些底层技术的突破让AI开始具备大规模商业化的条件？

　　底层技术突破是推动AI商业化加速的核心驱动力。我们认为关键性底层突破主要体现在以下两个方面：

　　1)大模型成本的大幅降低

　　通过算法优化与工程创新(包括多头注意力、MoE框架等技术突破)，当前大模型的训练与推理成本已实现指数级下降。早期大模型训练需耗费数千万至上亿美元，而当前如Deepseek V3等先进模型已降至约500万美元量级；推理成本，以API调用成本为例，领先厂商的定价较行业基准显著降低。这种持续下降的边际成本，正在为AI应用的大规模商业化创造必要条件。

　　2)多模态大模型的成熟演进

　　相较于单一文本模态，融合文本、图像、音频等多维数据的多模态大模型具有显著优势，它更贴近现实场景的数据处理能力，可理解复杂上下文语境并且支持跨模态内容生成。

　　锚定AI投资主线：应用领跑，算法筑基，算力突围

　　3、AI产业链中包括算法、数据、算力和应用4个层面，它们的投资优先级是怎样的？

　　自2022年底至今，AI行业已历经2~3年的快速发展，产业格局和投资逻辑也随之演变。当前投资应聚焦以下三个核心方向：

　　1)应用层：商业化加速，弹性最大

　　AI应用层正迎来商业化落地的关键拐点，其增长潜力显著高于其他环节。其中，通用应用(如PC端AI工具)已相对成熟；终端硬件与垂直场景(如AI手机、AI PC、医疗、金融等)正进入爆发期，例如智能投顾在AI赋能下，传统投顾的周期从3年缩短至1年。同时，成本下降也会驱动AI应用公司ROI的改善，国产大模型调用成本仅为海外(如OpenAI)的50%。此外To C应用更具爆发力，直接面向消费者的AI产品(如AI助手、内容生成工具)可能呈现指数级增长。

　　2)算法层：技术收敛，头部集中

　　开源生态推动创新：如部分模型采用MIT协议开源，吸引全球超50万开发者共建，加速AI技术重心东移。

　　工程化效率提升：动态参数激活、FP8矩阵运算等技术大幅提高算法效能，模型迭代速度显著加快。

　　竞争格局优化：文本大模型技术趋于收敛，头部厂商(如少数几家领先企业)有望占据主要市场份额，行业竞争强度降低。

　　3)算力层：国产替代加速，需求爆发

　　国产算力 vs. 海外算力：

　　算力是AI发展的基础设施，当前需重点关注国产化趋势。海外算力(如英伟达GPU)过去表现优异，但现阶段在DeepseekⅠ等发布后，国产替代(如华为昇腾、寒武纪590)等需求激增，包括AI芯片、光模块、液冷等硬件。

　　打造AI生态壁垒：技术整合+场景穿透+价值共生

　　4、具备长期竞争力的企业需要构建怎样的生态壁垒？

　　当前AI行业面临技术同质化、盈利模式单一的问题，构建生态壁垒是实现长期竞争力的关键。AI行业生态壁垒的构建主要分为三种路径：

　　1)技术整合型生态：从硬件到算法