AI应用发展、产业催化与政策走向分析

AI+的重点在“+”，而非 AI 本身。顶层设计强调“AI+”的重点在于与具体场景相 结合，体现行业属性，而非技术本身，因此重点关注的投资方向应当聚焦 AI 赋能具体 场景。

1. AI 应用高地：当前已经发展到了什么阶段？

1.1. AI 应用已来到加速上行前夕

从企业的生命周期来看，AI 应用已来到加速上行前夕。从企业生命周期来看，一 家公司/一个新生行业会经历：种子期→初创期→快速成长期→成熟期→衰退期。对于 AI 企业而言，从创始到成熟期对应的企业特点主要包括：种子期（成本下降）、初创期 （渗透率快速提升）、快速成长（ROI 兑现）、成熟期（平台统一、合规完备）。 我们认为，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，基本符合快速成长期的特征。

1.2. 大模型性能出现跨越提升，成本已出现断崖式下跌

2024 年以来，AI 大模型性能大幅提升。2023 年，研究人员引入了新的基准—— MMMU、GPQA 和 SWE-bench，以测试先进人工智能系统的极限。仅仅一年后，性能 大幅提升：在 MMMU、GPQA 和 SWE-bench 上，分数分别提高了 18.8、48.9 和 67.3 个百分点。在基准测试之外，人工智能系统在生成高质量视频方面取得了重大进展，在 某些设置中，语言模型代理甚至在某些时间预算有限的编程任务中超越了人类。

中国 AI 实验室正逐步缩小与美国同行的技术差距。随着 DeepSeek-R1 模型的发布 与更新，中国 AI 实验室的模型性能已达到 o1 基准智能水平，并逼近 o3 。2024 年末 以来，中国顶尖 AI 实验室密集发布多款高性能模型，显著缩小了中美模型间的智能水 平差距。当前部分中国模型已具备与美国顶级实验室模型抗衡的实力，以 DeepSeek、 阿里巴巴为代表的开放权重模型，其智能水平已接近和达到 o1 基准。

大模型正在变得更高效且更容易普及。得益于越来越强大的模型，一套性能达到 GPT-3.5 水平的系统，其推理成本在 2022 年 11 月至 2024 年 10 月期间下降了超过 280 倍。在硬件层面，成本每年降低约 30%，而能源效率则每年提升 40%。此外，开 放权重模型与封闭模型之间的差距也在不断缩小，在部分基准测试中，性能差异已从 8% 降至仅 1.7%（仅用了一年时间）。这些趋势共同推动了先进 AI 应用门槛的迅速降低。

大模型的不断成熟，用户数量与月活均呈加速上升趋势。GPT 自 2022 年 11 月发布 后，5 日内用户数量突破 100 万，至 2023 年 11 月 WAU 达 1 亿，2024 年 8 月 WAU 达 2 亿，2025 年 2 月 WAU 达 4 亿，第二轮翻倍时间较第一轮缩短 3 个月；DeepSeek 上线 20 天即斩获 1000 万用户，上线 2 个月 MAU 达 2 亿。以 GPT 与 DeepSeek 两大最热门 大模型来看，用户数量与使用数量均呈现加速上升的态势。

截止至 2025 年 8 月 1 日，标普 500 前五 AI 股中英伟达缺席（年内仅涨 29.2%）， 涨幅居前的 AI 公司绝大多数为 AI 应用公司，反映市场热点向应用层扩散。

2.产业催化与政策走向

AI+的重点在“+”，而非 AI 本身。顶层设计强调“AI+”的重点在于与具体场景相 结合，体现行业属性，而非技术本身，因此重点关注的投资方向应当聚焦 AI 赋能具体 场景。关注产业与政策两大催化：（1）产业催化：关注大模型版本更迭（GPT5 与 DeepSeek V4）带来的投资边际变化；（2）政策催化：2025 年 7 月 31 日总理在国常会上通过《关 于深入实施人工智能+行动的意见》，应当重视本轮政策的重要性。

2.1. 产业催化：大模型版本更迭

北京时间 2025 年 8 月 8 日凌晨，OpenAI 发布 GPT5。本轮更新的最大亮点在于落 地障碍的突破性进展：幻觉率降至<1%，解决 AI 应用最大痛点，为实际落地扫清核心 障碍；另一方面，体现了技术质变的长期性与应用转向：大模型能力的跃升需长期投入， GPT-5 未实现功能上的质变，倒逼产业将重心转向应用场景探索 。 成本下降加速商业化：API 价格持续走低，推动企业从技术竞赛转向务实应用开发 。 释放国产机遇：OpenAI 技术迭代放缓，提升了国产 V4 等模型的想象空间和发布 预期。国内应用的叙事与 DeepSeek 强绑定，与 GPT 的关系很小，因此 GPT 本轮发布 整体低于预期反而利好当前 DeepSeek V4 的叙事预期。

2.2. 政策走向解读：顶层设计加码人工智能+

2025 年 7 月 31 日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，会议审议通过《关 于深入实施“人工智能+”行动的意见》。 会议指出，当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施“人工智能+”行动（既 定战略），大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规 模大、应用场景丰富等优势（围绕优势展开），推动人工智能在经济社会发展各领域加 快普及、深度融合（目的是改造传统行业），形成以创新带应用、以应用促创新的良性 循环。政府部门和国有企业要强化示范引领（国资云、数据治理、数据流通），通过开 放场景等支持技术落地。要着力优化人工智能创新生态，强化算力、算法和数据供给， 加大政策支持力度，加强人才队伍建设，构建开源开放生态体系（焕新平台），为产业发 展壮大提供有力支撑。要提升安全能力水平，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能 治理格局。

 政策高度对标互联网+

本轮人工智能+政策高度对标、甚至超过 10 年前《国务院关于积极推进“互联网+” 行动的指导意见》。互联网+的政策是在 2015 年 07 月 01 日成文，发布于 2015 年 07 月 04 日，中间隔了三天。我们预期，很快会有人工智能+政策全文的发布，从而重新引导 资本市场的方向。全文的内容会成为一个重要的信息节点。

确定战略纲领性地位

实施“人工智能+”行动被置于战略首位，凸显其纲领性地位。我国将充分发挥产 业体系、市场规模及场景应用优势，推动 AI 与传统行业深度融合，核心诉求在于产业 升级。政府及国有企业需发挥示范作用，兼顾需求与供给双重角色；在基础设施领域， 国资云及私有化垂直模型部署需求将显著增长。深桑达 A 作为全国性国资云服务商及 体制内数据加工企业，有望充分受益于 AI 产业的政策驱动。 其次，构建开源开放生态体系被重点强调，其意义超越字面表述。开源开放是打破 技术壁垒、促进普惠发展的关键路径，能够降低中小企业技术门槛，推动 AI 技术广泛 普及。这一导向与破除闭源生态围栏、实现技术公平获取的目标高度契合，彰显了政策 对开放协同发展的战略重视。

后续政策催化

未来各部委、各地方的细则陆续出台，形成密集、持续的催化。从已经发布的文件 来看，补贴、算力券之类的可落地措施，都会有所体现，加码人工智能+行情。 海内外众多 AI 应用加速起量，带动 token 调用量爆发增长，核心产品 ARR 斜率走陡，AI 正逐渐进入到下半场的应用爆发阶段。