来源：界面 2025年，中国国民经济在承前启后的关键节点呈现出"稳中有升、质效双优"的鲜明特征，前三季度国内生产总值达近102万亿元，同比增长5.2%。与2024年 相比，增速稳中有升，经济运行的稳定性、协调性进一步增强。其中工业生产强势领跑，消费市场持续回暖，重点领域投资精准发力，成为支撑经济大盘 的"三驾马车"。数据显示，前三季度制造业增加值同比增长6.5%，信息传输、软件和信息技术服务业增速高达11.2%，入境游门票订单同比增长180%，经济 增长的内生动力不断巩固。 在发展的实践中，我们不断深化规律性认识、积累重要经验。八年来，界面财经年会始终以实践为基、向变革而行，深耕企业创新前沿，解码每一次主动求 变的决策智慧；以共生为道、破局为先，搭建科技与产业的协同桥梁，加速创新成果向现实生产力转化。与各方携手，共同锚定高质量发展航向，奔赴行稳 致远的强国征程。在此背景下，由上海报业集团作为指导单位、智通财经主办的第八届【界面财经年会】于2025年12月16日在上海阿纳迪酒店成功举办。集 结国内政商学界领袖与专家学者最强阵容，围绕"拥抱变革·破局共生"主题，重点关注宏观经济、产业发展、AI应用及商业化、可持续 ...

阿里云发布AI基础设施平台 - 阿里云于12月10日正式发布一站式Agentic AI基础设施平台“函数计算AgentRun” [1] - 该平台将Serverless的极致弹性、零运维和按量付费特性与AI原生应用场景深度融合 [1] - 平台旨在助力企业优化成本与效率，平均TCO（总拥有成本）降低60% [1] 泡泡玛特董事会人事变动 - 泡泡玛特公告，何愚因其他工作安排辞任公司非执行董事，自2025年12月10日起生效 [2] - LVMH大中华区集团总裁吴越获委任为泡泡玛特非执行董事，自2025年12月10日起生效 [2] 瑞幸咖啡业务扩张 - 瑞幸咖啡近日在云南新成立了“瑞幸咖啡(云南)有限公司” [3] - 新公司法定代表人为夏伟，注册资本为1000万美元 [3] - 公司经营范围包括食品销售、食品生产、餐饮服务、茶叶制品生产等 [3] - 该公司由瑞幸咖啡商贸(香港)有限公司全资持股 [3]

公司战略与产品服务 - 公司提供基于MaaS模式的部署方案，以满足大型金融机构对数据隐私和安全合规的刚性需求，将技术能力与其核心业务系统深度融合 [1] - 公司通过MaaS平台为中小金融机构提供轻量级、高性价比的API服务，使其能以极低成本获得与国际顶尖模型媲美的能力，实现技术普惠化 [1] - 公司可提供从预训练模型、有监督指令微调，到推理、智能体开发的全链条技术支持，旨在打造能深度改变金融业的AI原生应用 [2] - 公司认为通过原生训练打造金融垂直领域大模型，能更深入地适配行业需求，解决仅靠通用开源模型无法应对的核心问题 [2] AI在金融行业的应用与价值 - 金融行业凭借资金、人才、数据、技术等多维度优势及丰富的应用场景，成为AI+浪潮中的领跑者 [1] - AI已成为金融行业提升效率与优化体验的重要抓手，在流程处理、信息处理、决策辅助及服务体验上均实现显著效率提升 [1] - 公司期待AI与金融的结合能进一步深化，尤其在普惠金融领域实现应用体验的更大突破，创造更好的社会价值 [1] - 目前AI作为效率工具已在金融行业实现良好应用，期待未来能加速发展，涌现更多深度融合的标杆应用 [3] 安全、合规与治理 - 公司在基础能力建设中高度重视风险防控，其GLM模型在国际大语言模型幻觉评测榜单的低幻觉指标上排名全球领先 [2] - 公司认为可通过应用层优化实现模型的可信可控，并通过附加流程管控、人机协同机制确保AI在手机银行等业务场景中的安全应用 [2] - 公司较早参与国际AI安全治理工作，已与谷歌、微软等企业联合签署前沿人工智能安全承诺 [3] - 公司计划先推动AI智能体水平提升，再将治理水平与行业应用深度结合，通过应用反哺治理能力升级 [3]

阿里巴巴AI战略调整 - 公司于11月17日将原“通义”App改版并更名为“千问”App上线公测，标志着其C端AI入口战略思路发生变化 [1][3] - 此次调整代表公司对AI时代C端入口的思考、布局及战略打法发生改变，千问被重新推向前台 [3] - 公司决策层定调“必须要有一个AI原生的C端超级入口”，千问成为集团战略项目，获得资源倾斜 [7][22] 产品历史与市场表现 - “千问”App前身为“通义千问”，发布已两年并经历两次更名，其月活跃用户规模不理想 [1] - 今年9月中国AI应用月活跃用户排名中，豆包（1.72亿）、DeepSeek（1.45亿）、腾讯元宝（3286万）分列前三，千问（当时为“通义”）仅排第十，月活跃用户为306万 [1] - 在过去近一年时间里，公司的资源重心更多偏向夸克而非通义千问，后者应用端团队并非公司主力 [3] 竞争格局与战略转变 - 互联网大厂C端AI入口角逐集中在“搜索框”和“Chat框”两条路径，两者边界日益模糊 [4] - 公司此前思路是通过夸克的“AI超级框”实现“ALL in One”，认为其足以应对竞争 [4] - 当前思路转变，团队认为对话式AI助手是更好的形式，千问取代夸克成为“ALL in One”的主语和核心入口 [6][9] 夸克与千问的定位差异 - 夸克定位调整为AI搜索和AI浏览器，需回到“工具属性”，在战略优先级上给千问让路 [14] - 千问旨在成为AI生态闭环的核心“支点”，正联合淘宝、高德、闪购、支付宝等产品团队进行深度嵌入开发 [13] - 夸克作为非严格意义上的AI原生应用，拥有用户基础，2018年转型后用户量过亿，2020至2023年每年用户增长率超200% [12] 公司AI生态布局路径 - 公司过去两年AI生态打造路径更偏向先聚焦AI基础设施建设和AI to B业务 [10] - 公司AI生态潜在方向与OpenAI类似，旨在构建平台化路径，超级入口需具备唯一性 [15][20][21] - 公司与OpenAI路径相反，OpenAI先有热门AI原生应用（ChatGPT市占率74.7%），公司则是先搞基建再回头搞应用 [21] 资源投入与未来挑战 - 公司从北京、广东调集上百名工程师封闭开发千问项目，涉及多个业务方共同参与 [22] - 千问是公司继3800亿AI基建投入、淘宝闪购后的另一个集团战略项目，对标ChatGPT [22] - 公司面临流量短板，相较于字节（抖音）、腾讯（微信）、百度（百度App）的固有流量入口优势，千问需寻找自己的突围路径 [26][28] - 千问突围依赖与内部各业务（购物、支付、办公、出行等）的深度协同，但这些场景工具属性强，用户“用完即走”特征明显 [29]

AI对开发者的角色与技能重构 - AI是能力放大器而非替代者，让开发者从"如何写"转向"如何理解"系统、判断AI输出和审视逻辑[6][9] - 开发者角色向"构建者"转变，核心价值在于理解业务和客户问题，并将理解传递给AI工具[11] - 开发者需掌握"读代码"而非仅"写代码"，从创造者向审视者转变，职责本质未变但沟通成为稀缺生产力[15][16] - 沟通能力是关键生产力，需将业务语境转化为机器可理解逻辑语言，提出高质量请求让机器真正理解[17][21] - 技术平权现象出现，LLM打通编程与自然语言界限，非技术背景者可快速创建应用但缺乏深度技术理解[22][23] - 未来开发者竞争力关键不在语言而在理解用户和善用AI，传统编程语言如Python、Java、Rust仍为支柱但会进化[65][66] AI原生应用与开发模式变革 - AI原生应用以语言模型为神经中枢，智能体具备理解、推理、决策能力并以工具集形成执行闭环[13] - 出现"一次性应用"概念，AI快速生成用于原型测试或短期功能，生命周期短暂且即用即抛[25][26] - 形成双层代码生态：底层系统性代码由人类精构（操作系统、数据库等），上层代码由AI生长，AI负责速度而人类负责秩序[27][29] - AI编码助手加速"意图→代码"路径，形式化验证以数学方法确保程序正确性，两者共同提升效率与可靠性[24][33] - Vibe Coding支持小团体快速试错，规范驱动开发（Spec-Driven Development）模式让团队在复杂协作中保持高效秩序[44][48] 数据价值与组织形态演变 - 企业竞争力从"应用数量"转向"数据质量"，数据成为新护城河，AI生成应用会过期但数据持续累积智能[31][32][34] - AI推动"小而精"组织演化，开发者可完成过去团队工作，成为具备端到端创造力的全能构建者[38][39] - 可能出现"一人独角兽"公司，个人或小团队借助AI打造十亿美元级别企业，持续试验和快速迭代成为核心竞争力[40][42] - 云计算未来十年仍是基础设施终极形态，微服务架构为AI时代最优解，云从算力池演进为自我优化智能系统[50][52] AI技术本质与学习路径 - AI是颠覆性突破无前例可循，学习曲线是重新学习"学习"而非掌握新工具，为IT技术集体智慧成果[54][56] - 工具演进本质是"意图的上移"，从机器码到自然语言，软件开发本质始终是让机器理解人类意图[57][62] - 开发者需保持每周4-8小时学习配额，深入理解抽象层下方机制，懂业务和客户的中坚工程师最具AI价值变现条件[64][67]

公司AI战略核心观点 - 公司AI战略是构建从芯片、框架、模型到应用的全栈能力，将AI锻造成深入产业肌理的原生能力[5] - 公司选择尊重技术发展规律，根据技术内在节奏竞争，而非追求互联网时代的“速胜”[9][12] - 公司评估自身价值需跳出“寻找下一个爆款App”的固有思维，关注其底层基础设施与通用AI能力构建[13] 技术能力与基础设施投入 - 公司发布全自研三万卡集群昆仑芯，可同时承载多个千亿参数大模型全量训练，支持1000个企业进行百亿参数大模型精调[14] - 公司自主研发深度学习平台飞桨，成为中国市场少有的具备与国际主流框架竞争能力的产业级AI底座[14] - 芯片、框架、模型、应用的链条协同，使每个环节的进步能在整个体系中产生放大效应[24] 自动驾驶业务进展 - 萝卜快跑无人车累计服务超1700万次，覆盖全球22座城市，自动驾驶里程超过2.4亿公里，每周全无人订单超25万[4][17][19] - 萝卜快跑安全性达平均每1014万公里出现一次气囊弹出事故，数据远超人类驾驶员及行业领头羊Waymo[18] - 萝卜快跑通过与Uber、Lyft、瑞士邮政等本土巨头建立“技术+运营”深度联盟出海，构建坚固护城河[19] AI应用层效果涌现 - 慧播星数字人实现“罗永浩”等直播IP规模化复用，证明AI在电商等场景的商业价值[20] - 百度搜索实现全面AI化重构，“百看”功能支持图文、音视频混合输出，使搜索从信息工具转变为内容与信息平台[20] - GenFlow 3.0智能体实现从“人操作AI”到“AI主动协作人”的转变[25] - 百度伐谋智能体在金融风控、港口调度等领域应用，在权威基准中实现SOTA，可全天候挖掘风险特征[25] AI能力开放与生态建设 - 千帆平台已服务超过46万家企业，开发了130万Agent，成为AI能力的“分发中枢”[25] - 秒哒作为“对话式”应用开发平台，以无代码方式降低企业应用AI门槛[25] - 公司定位为AI时代“军火商”，通过模块化输出将“慢变量”进行产品化沉淀[24]

应用开发模式的演进与瓶颈 - 传统应用开发受困于“不可能三角”，即低成本、高质量、个性化三者难以兼得 [1] - 传统编码模式能保证高质量与个性化，但成本高昂，全球80亿人口中仅约3000万专业程序员 [8] - 模板化低代码平台降低了成本，但牺牲了个性化，用户创意被限制在有限模板库中 [8] - 聊天机器人模式成本低且具个性化，但交互体验简陋，难以达到高质量应用标准 [8] AI驱动的开发革命：Vibe Coding与AI UI - Vibe Coding理念的核心是开发者通过自然语言描述想法，AI将创意变为现实，流程从“规划->编码->审查”变为“自然语言描述->AI生成代码” [1][10] - AI时代的生产力公式为AI UI + Agent = AI App，AI UI是需求驱动的交互界面，Agent是执行复杂任务的智能体 [3][12] - AI原生应用需具备两大要素：由AI驱动生成、以用户需求为中心的交互界面，以及背后执行任务、连接工具的智能体 [3][12] - 秒哒通过多智能体协作模拟高效软件开发团队，包含产品经理、架构师、程序员等角色的AI智能体协同工作 [3][25] 市场机遇：释放长尾需求与全民创造 - 全球软件市场规模预计以11.8%的年复合增长率，从2023年的6592亿美元增长至2034年的22483亿美元 [5] - 传统软件开发聚焦于10%的高频刚需场景，而秒哒类工具将释放90%被忽视的长尾应用需求 [3][13][16] - 新产品重塑用户习惯，如AI写作已改变学生写作方式，从零到一创作变为在AI生成基础上修改 [7][30] - 用户群体从3000万专业程序员扩展到全球80亿人，对应应用需求从高频到长尾的转移 [13][16] 技术实现路径与产品哲学 - 秒哒通过多智能体协作破解“不可能三角”，专门智能体负责交互设计、任务执行、开发测试等环节 [25] - 产品不仅生成预期页面，还能补充页面背后应具备的信息和能力，如问卷生成工具会构思专业问题 [26] - 通过工具调用集成丰富服务，如调用百度地图添加导航信息，调用短信服务进行活动预约 [26] - 产品经理智能体的KPI衡量包括意图理解准确率、知识拓展丰富度、澄清沟通效率、PRD文档质量等指标 [27][28] 职业演变与未来展望 - AI不会取代程序员和产品经理，而是将其推向更高级形态，程序员更专注于复杂架构与逻辑设计 [4][20] - 产品经理可借助工具直接对接智能体实现原型，AI成为产品经理与程序员之间的沟通桥梁 [21][23] - 判断AI原生应用的标准是看其业务模式在大模型时代之前是否已存在，如AI写作属于原生应用，智能客服属于+AI应用 [29][30] - 创意和想法是基于行业经验产生的，是大模型短期内甚至长期都无法突破的领域，是人类的核心竞争力 [34]

AI应用市场格局 - 全球AI应用数量已达数十万级别 主要分为TOB和TOC两大阵营 [7] - 移动端AI应用用户规模达6.45亿 PC端达2.04亿 原生APP亿级应用平均环比增速1.3% [6] - 国内AI应用热度榜前20名中大厂原生应用占12个 创业公司原生应用仅7个 大厂占据主导地位 [7] 头部应用竞争态势 - 国内榜单前三名为豆包(字节)、DeepSeek(深度求索)、夸克(阿里) 前十名中创业公司产品仅Lovekey键盘和DeepSeek [7] - DeepSeek虽属创业公司但依托幻方量化资源支持 严格意义上不属于纯创业公司 [7] - 全球Top100AI应用榜单显示 字节跳动以12款自有AI应用位居榜首 阿里腾讯百度四家企业自有AI应用总数占比近四分之一 [12] 大厂优势分析 - 大厂优势体现在类型优势 聊天机器人赛道以绝对优势领跑 字节豆包、腾讯元宝、阿里通义、百度文心一言等大厂全面布局 [13] - 老应用AI化成功案例频出 夸克升级后覆盖写作、PPT生成等场景 百度文库"智能PPT"访问量曾获全球第一 [14] - 百度文库AI的MAU达9400万 同比增长216% 环比增长83% [23] 创业公司挑战 - 技术迭代进入3.0阶段 Agent能力成为重点 OpenAI的gpt-5和Google Gemini已接近人类顶级竞赛水平 [17] - API调用成本高昂 TOC用户付费意愿低迷 国内消费者为AI应用付费路径尚未走通 [19][20] - 创业公司缺乏生态入口和流量优势 Kimi在Q1下载量环比下滑3.9% 月均下载量833.8万 [23] 市场发展潜力 - 全球生成式AI应用下载量达17亿次 环比增长67% 应用内购买收入接近19亿美元 同比增长超100% [25] - 用户累计使用时长156亿小时 人均会话约50次 用户粘性和付费意愿显著提升 [25][26] - AI Coding产品发展迅速 开发周期大幅缩短 小型团队数天内即可完成应用开发 [27] 创业公司机会领域 - 垂直细分场景存在机会 教育学习、信息检索、内容创作属高频刚需场景 [29] - 办公协作类应用较有竞争力 AiPPT.cn排名靠前证明效率提升工具受市场认可 [30] - 内容生成和编程领域容错度较高 更适合创业公司快速落地产品 [31]

6G技术部署时间表 - 6G商用设备有望在2028年实现大规模部署 [1] 6G技术特性与定位 - 6G不仅是速度和带宽的提升，更将成为一个智能化的网络架构 [1] - 6G将在边缘设备与云端之间实现实时协同，为AI原生应用提供底层支撑 [1] 未来设备与网络交互愿景 - 未来的智能体（AI Agent）将取代手机作为核心入口，广泛运行在耳机、眼镜、汽车等设备上 [1] - 6G网络的感知与低时延特性，是实现智能体广泛运行愿景的关键 [1]

公司战略与核心能力 - 华为云致力于构建“全球一张网，数智双引擎”的全方位支撑体系，赋能全球客户与伙伴实现业务增长 [1] - 公司提出四大核心能力帮助企业破局增长：全球存算网提供极致弹性的云基础设施、数据使能服务高效供数以释放数据价值、一站式AI开发平台降低企业AI原生应用创新门槛、将全球数字化转型最佳实践以云服务形式沉淀并分享 [3] 全球基础设施能力 - 华为云“全球一张网”使企业就近接入，享受极致弹性与安全稳定服务，土耳其快时尚零售商Defacto的电商业务借助该网络在土耳其和埃及分别实现低于25毫秒和50毫秒的响应时延 [4] - 华为云容器服务支持Defacto在30秒内自动扩容4000个Pods以应对大促期间流量激增10倍以上的挑战，并实现连续659天零事故运行 [4] 数据使能服务价值 - 华为云数据仓库服务GaussDB（DWS）帮助巴西数据智能公司Neogrid集成多平台数据，其数据处理涉及每日200万活跃商品信息和50万POS机实时交易，数据集成效率提升40%，分析效率提高50% [4] 人工智能解决方案与应用 - 华为云通过算力、模型与工具链的全栈创新提供一站式AI解决方案，其AI能力已在30多个行业落地500余场景 [5] - 全球化工巨头万华化学借助华为云盘古预测大模型对2000余台关键设备实现预测性维护，准确率达90%，并使其人工巡检时间下降20% [5] - 万华化学结合华为云Versatile Agent开发平台打造SOP审核Agent，审核效率提升50%以上 [5] 行业实践与效率提升 - 长安汽车通过华为云CodeArts工具链实现研发模式转型，研发效率提升30%，并借助华为云与伙伴打造的“一云一网一平台”以数据驱动柔性制造 [6] - 长安汽车通过5G+IoT联接1.2万台设备实现数据全域互联，订单交付周期由21天缩短至15天 [6] 端到端服务能力 - 华为云的系统化能力涵盖从云底座、技术使能工具链到经验沉淀的端到端服务，以及为企业数智化转型量身打造的咨询、专业服务和自动化工具与平台 [7]