报告核心观点 - AI正从“工具时代”迈向“伙伴时代”，其发展将深刻重塑经济结构、社会形态和人类生活方式 [3] - 技术从模型竞赛走向场景融合，大模型不仅是前沿试验，也是触手可及的生产力 [34] - 中国在AI领域正从“参与者”转向“领导者”，展现出从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的体系化能力 [31][35] 趋势一：算力基建化 - 算力已成为影响国家和企业战略的关键资源，算力经济是智能产业第一大引擎 [3][6] - 全球AI算力需求推动超大规模数据中心建设进入算力工厂时代 [6] - “东数西算”、“太空超级计算机”等国家工程正系统构建高效、绿色的全国一体化算力网络 [6] 趋势二：芯片AI化 - AI原生需求重塑芯片创新，GPU主导地位受到挑战，NPU在端侧普及，ASIC/FPGA迎来增长 [3][9] - 中国正加速构建自主可控的算力生态，国产“芯片+SDK+框架”方案已在千亿级模型训练中得到验证 [11] - DeepSeek等模型针对昇腾芯片深度优化，标志着全栈国产化能力迈入新阶段 [11] 趋势三：预训练与大模型架构 - 预训练决定大模型格局梯队，架构创新决定预训练水平 [3] - 混合专家模型成为主流选择，其“大参数、小激活”设计可在不显著增加成本的情况下扩充容量 [13] - 为突破Transformer的O(n²)复杂度瓶颈，线性注意力和稀疏注意力等新架构快速发展，以更高效处理长文本、视频理解等任务 [13] 趋势四：大模型推理 - 2025年大模型落地进入“推理时间”，推理需求倒逼模型创新 [3][15] - 模型在多模态深度推理、自适应推理、边缘推理加速等方面持续突破 [15] - 任务复杂度推动推理框架持续进化 [15] 趋势五：具身智能 - 信息AI处于应用期，物理AI处于研发期，具身智能成为合流风口 [3][18] - 世界模型与视觉-语言-动作框架成为技术焦点，具身智能正从小规模商业订单走向更广泛的应用探索 [18] - 自变量机器人自主研发的“Great Wall”模型系列实现从感知到高精度操作的端到端控制，展现强大泛化能力，代表中国在该领域的实质性突破 [21] 趋势六：AI重塑流量入口 - AI正在重塑流量入口，从PC互联网、移动互联网迈向Agentic互联网 [3] - Agent从“人找服务”转向“服务找人”，成为下一代交互范式，具备感知、规划、决策、执行的闭环能力 [22] - 构建智能助手的关键在于对用户个性化知识的理解与调用，例如腾讯ima知识库可将用户碎片化资料构建成专属知识库，使AI成为懂用户的“第二大脑” [23] 趋势七：多模态AI应用 - 多模态成为AI应用落地关键，视频、3D、代码依次展现生产力 [3] - 新一代AI系统能同时处理和理解文本、图像、声音、视频等多种信息类型，实现跨模态关联理解和生成 [24] - 其关键价值在于释放高价值劳动力，报告预测未来2-3年内AI将成为相关产业的标准工具 [24] 趋势八：AI硬件普及 - AI硬件百端齐放，PC、手机、汽车、眼镜、玩具等终端设备焕脑正当时 [3] - 轻量化模型和边缘计算技术成熟，推动AI能力向各类终端普及，解决数据隐私、网络延迟和成本效率三大核心问题 [25] - 端侧AI使设备能够在不依赖云端的情况下实时响应用户请求，提供个性化智能服务 [25] 趋势九：AI for Science - AI4S突破加速通用人工智能实现，AI在数理化等领域的复杂问题解决能力已触及博士水平 [3][28] - AI正从科研工具升级为科研主体，开启自主科学发现新范式，在材料、化学、生物、医疗等领域能自主设计实验、预测蛋白质结构等 [28] - 腾讯与广州呼吸健康研究院联合开发的DeepGEM病理大模型，可通过常规病理切片图像在1分钟内高精度预测肺癌基因突变，大幅降低检测成本 [30] 趋势十：开源AI与中国路线 - 开源AI进入中国时间，通用人工智能拥有中国路线 [3] - 中国AI企业从应用导向转向深度研发，国家层面将通用人工智能置于战略核心，推动技术自主与生态可控 [31] - DeepSeek、Qwen等开源模型在全球社区影响力迅速提升，下载量位居前列，中国正通过开源生态、自主芯片、国家算力网络与产学研协同走出一条独特路径 [31][32][33]