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计算机行业深度报告：落实“人工智能+”，赋能千行百业。AI 应用即将进入快速成长期。当前 AI 应用发展的先决条件已成熟：一 方面，信息技术逐代堆叠，算力、网络通讯等基础设施已满足 AI 发展 的需求；另一方面，大模型调用成本大幅下降，带来各种移动应用接入 大模型的成本大幅下滑，激发大模型大规模商用潜力。当前 AI 应用已 来到快速成长前夕，AI 应用当前已实现成本腰斩、渗透率快速提升、收 入验证带动 ROI 落地，符合即将进入快速成长期的行业特征。我们认为 AI 的价值将在应用层面得以实现， AI 引用有望复刻传统产品市场格 局：传统应用产品中，从应用类型来看，终端应用（包括 Tiktok、Zoom、 Airbnb、Palantir 等）占据软件市场的最大版图。从 AI 应用的视角来看， 当前终端应用仍处在相对蓝海时期，尽管 2025 年以来空白市场相对缩 减，但仍存在海量机会。传统应用中，应用层占据了软件行业收入与现 金流的顶层，我们认为，这一趋势同样将在 AI 领域复刻。

为什么要发展 AI+：基于我国国情与全球 AI 产业链特征的人工智能战 略。（1）中美 AI 产业存在巨大差异：美国位于全球 AI 产业链的最顶 端，掌控云服务与芯片市场的垄断地位，云基础设施服务市场前八名中 美国公司累计市占率超 70%；截止至 2023 年底，美国 AI 芯片头部企业 （NVIDIA、AMD、Intel）累计市占率达 80-85%，形成技术壁垒与生态 垄断；而对中国而言，基于我国的数据优势（我国超 80%数据来自政府， 尚处于未被开发的状态，具有极大经济潜力）、产业链优势（中国具有 全世界最完整的产业链）、市场优势（我国具有超大规模市场需求以及 丰富的应用场景），让渡上游利润、扩张下游应用才是我国核心优势与 AI 产业的关键突破口。（2）未来我国将以通用大模型为基、垂直大模型 为梁发展 AI 应用：通用大模型将成为一切 AI 应用的基石，是算法平权 的决定性因素；算法平权后差异焦点转向私域数据，而基于通用大模型 叠加私域数据训练出垂直大模型将成为打通 AI 应用的“最后一公里”。

AI+的核心意义在于与传统行业的双向赋能。AI+传统行业的终极发展 模式在于 AI 与传统行业的双向赋能：一方面，AI 赋能传统生产行业的 各个环节，实现降本增效甚至改变现有生产线的不合理布局；另一方面， 行业现存的海量难以变现的数据、以及未来生产过程中持续产生的行业 数据将进一步反哺行业 AI 大模型，实现进一步自我迭代。（1）挖掘垂 直场景需求：依托制造业柔性生产、智能家居人机交互、消费领域多模 态推荐等众多成熟案例，推动人工智能技术与下游应用痛点的精准对 接；（2）构建商业化闭环；（3）强化场景驱动的协同创新：搭建跨行业 数据要素流通基础设施，统一多源异构数据接入规范与隐私保护框架。 算法平权带来行业龙头强者恒强：随着通用大模型使用成本大幅下降， 算法将不再具有差异化，真正差异化将来自企业之间现有的数据、资源 差异，而这些差异将被算法平权进一步放大。因此，AI+传统行业将充 分利好各传统行业龙头企业，实现“强者恒强”。