從“互聯網+”到“人工智能+”，中國迎來新增長極

下一個十年，注定是人工智能的時代。

無論是產業鏈的重塑，還是國家級的政策推動，都說明人工智能已經不再只是風口那么簡單。

8月26日，國務院正式發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》。文件明確提出，到2027年，人工智能要在六大重點領域實現廣泛深度融合；2030年，新一代智能終端與智能體普及率超過90%，智能經濟成為新的增長極；到2035年，全面步入智能社會。

這被市場普遍解讀為AI版的四萬億刺激。但與2008年的短期基建投資不同，這一次的政策直指長期、結構性的智能化轉型：從消費端的智能終端，到產業端的智能體應用，再到背后的算力、芯片和基礎設施，幾乎覆蓋了未來十年所有關鍵增長點。

回顧當年新能源車的政策紅利，中國在一個新興賽道里完成了從“追趕者”到“領跑者”的躍遷。而這一次，人工智能不僅是一次產業機會，更是一次國家戰略級別的競速。

對企業來說，政策紅利窗口已至，能否把補貼和資本轉化為真正的商業模式與護城河，才是決定下一個十年的核心考題。

01 AI正點燃全球投資浪潮

不同于過去任何一輪科技周期，全球對于人工智能的投入規模和速度是空前的。

無論是美國科技巨頭斥資狂飆，還是中國頂層政策一錘定音，都說明人工智能正成為全球資本競逐的新高地。

作為科技強國，美國對于AI的投資力度和態度一直備受關注。

華爾街的預測數據顯示，到2026年，亞馬遜、Meta、谷歌與微軟這四家科技巨頭的AI資本開支總額將達到約4020億美元。

yahoo.finance數據顯示，上述四家科技巨頭在AI領域的投資正在加大，單在2025年就預計超過3500億美元，超過前期3250億美元的估值。

與此同時，AI相關投資增加正開始反哺美國GDP。

Pantheon Macroeconomics的研究指出，2025年上半年，AI相關投資對美國GDP的年化增長貢獻高達0.5個百分點，剔除這一部分，美國經濟增速可能跌破1% 。更有媒體報道，自2023年起美國大型科技公司的AI投資增量規模幾乎相當于過去兩年推動GDP增長的10%。

對于中國來說，AI資本支出也步入加速期。

以騰訊為例，2024年資本支出躍升至768億元人民幣（約合107億美元），占總營收約12%，同比增長221%；其中第四季度的增幅尤為顯著騰訊明確表示，2025年AI相關支出仍將維持在營收的“低兩位數”水平。

阿里巴巴也宣布將在未來三年投入至少3800億元人民幣（約53億美元）用于云計算與AI基礎設施建設。剛剛公布的2025Q財報顯示，阿里AI+云Q1資本支出達386億元，同比激增220%。

同時，美銀預測2025年中國AI資本開支規模可達到6000–7000億元人民幣（約84–98億美元）。

看到這里，想必很多人疑問，為什么美國大企業動輒幾千億美元投資，而中國只有百億規模？

答案在于統計口徑差異。

美國的數據往往偏向于幾家巨頭的年度合計預測，而且 AI 投資大部分體現在硬件和基建，比如數據中心、GPU 采購、芯片研發等，這些投入非常大。而我國披露的數據更多是單家企業的年度資本開支，算力和芯片采購并不像美國那樣集中。

更重要的是，我國有非常多的投入并不會出現在互聯網公司的財報里，比如國家算力中心、地方智算樞紐、產業基金支持的AI芯片研發，這些動輒百億甚至千億的投資通常由政府和地方平臺公司承擔。某種意義上，是“國家隊+市場”的合力。

事實上，中美差距正快速縮小，甚至在一些維度上已經被抹平。

斯坦福《2025人工智能指數報告》顯示，2023年中美頂級模型性能差距曾在多個基準測試上高達數十個百分點，而2024年這一差距已迅速收窄至個位數，部分指標僅差距0.3個百分點。

據統計，截止今年7月，我國累計發布的大模型數量已經達1509個，在全球3755個中占比超過40%，位居世界首位。

更值得關注的是應用層面的快速落地。教育、醫療等政策鼓勵融合場景已孕育出一批“先鋒企業”。例如，科大訊飛在智慧教育與醫療助診領域的產品，已覆蓋數萬所學校和基層醫療機構，正成為政策紅利向產業紅利轉化的現實標桿樣本。這類應用的加速，正是“人工智能+”政策要在2027年前實現深度融合的生動寫照。

放眼全球，一場新的AI投資競賽正被點燃。

美國通過資本狂飆構筑算力與技術壁壘；中國以政策驅動牽引產業資源集聚。路徑不同但目標一致：誰能在未來智能經濟時代占據領先地位？機會和變量并存，而這一階段的競爭節奏將決定未來十年的格局走向。

02 應用端的萬億市場？

如果說資本開支和算力基建是“地基”，那么真正決定產業想象力的，始終是應用層的普及和滲透。

對我國而言，《人工智能+行動意見》最具突破性的部分，并不是對算力和芯片的再次強調，而是把“新終端”和“智能體”明確寫進了國家戰略。

這意味著，AI 不再只是一個科研課題或后臺工具，而是要以可見、可觸、可使用的形態，進入每一個人的生產和生活場景。就像十多年前智能手機的普及徹底改變了互聯網消費，這一次，智能終端和智能體的擴散，或將決定智能經濟的發展上限。

文件提出，要“大力發展智能網聯汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能終端”，同時強調“新一代智能終端、智能體等應用普及率要到2027超過70%、到2030超過90%。”這兩個方向幾乎覆蓋了未來AI商業化最廣闊的空間：一端是新型硬件作為入口，另一端是智能體作為服務接口。

在消費端，新一代智能終端的產品形態已經陸續浮出水面。AI手機、AI PC已經成為廠商標配，國內外廠商紛紛發布帶有本地大模型的終端設備；智能網聯汽車則通過輔助駕駛、智能座艙，把AI融入日常出行；智能可穿戴設備正被寄望為“下一個智能手機”，AR/VR與大模型結合，正在孕育全新的交互入口。

在產業端，智能體則正在從工具變成人類輔助者。與傳統的軟件助手不同，新一代智能體能夠理解目標、自主規劃并執行任務，甚至動態調整策略，實現閉環操作。這意味著，客服、教育、醫療、制造等行業中，AI 不再是后臺支持，而是可以直接承接核心流程的數字勞動力。在過去一年，從騰訊、阿里到科大訊飛等科技企業，都在推出面向不同行業的智能體平臺，覆蓋金融、運營、投研、制造等場景。

此外，具身智能也加速應用。

7月，優必選拿下全球最大的人形機器人單筆訂單，金額近億元；隨后智元機器人、宇樹科技也接連中標千萬級項目，人形機器人開始進入工廠、倉儲、物流等一線場景。過去只存在于展臺的“人形機器人”，正在成為現實生產力。

在這一波應用浪潮中，教育與醫療行業的表現尤為突出。它們既是政策點名的重點融合領域，也是最容易形成規模化場景的市場。

以科大訊飛為例，在教育端，其智慧教育產品目前已覆蓋全國32個省級行政區、5萬余所學校、1.3億師生，并拓展至日本和新加坡等海外市場。在教學場景中，“AI黑板”“星火教師助手”“奇思妙問”等應用已落地，在4.2萬余所學校月產千萬余份學情報告，實時反饋學生學習狀態與教學效率。

在醫療端，科大訊飛的「智醫助理」已部署于超過7萬家基層醫療機構，累計提供超10億次AI輔助診療建議，識別不合理處方超過1億份，并在500多家等級醫院落地。其星火醫療大模型V2.5國際版已通過國家醫師資格考試綜合筆試，成為業內首個達到該標準的AI系統，多學科診斷能力已達三甲醫院主治醫師水平。

這一類應用不僅契合政策導向，也證明了AI可以從“科研實驗”走向“真實需求”。教育和醫療的普及，正是AI產業化過程中最具確定性的增長曲線。

可以看到，無論是智能終端、智能體還是具身智能，應用端的爆發將直接倒逼供給側在算力、芯片、基礎軟件、能源等產業鏈環節加速補課：上游需要更多算力和芯片，中游需要更強的算法與平臺，下游則是海量可見的用戶市場。

這意味著，中國的AI產業正在進入一場全鏈條的重構，這也是下一個階段的主旋律。

03 支撐端的產業鏈重構

當應用的需求被全面激發后，供給側的短板就會被無限放大。要想支撐起智能經濟，產業鏈的重構已經不可回避。

首當其沖的是芯片與算力。

截至2025年5月，美國占全球GPU集群性能的約75%，中國約為15%，雖然仍有差距，但國產力量崛起已經勢不可擋，壁仞、燧原等廠商的GPU已開始批量交付，部分國產大模型已經能在國產芯片環境下穩定運行。最新的DeepSeek V3.1更是針對國產芯片優化了FP8參數精度，顯示出“模型適配硬件”的趨勢，這意味著產業鏈上下游正在嘗試協同突破。

與此同時，科大訊飛、華為、合肥市國資企業斥資超百億元，聯合打造國產超大規模智算平臺“飛星二號”，就是這一趨勢的代表，該平臺已于今年初交付首批算力。

其次是算力基建與能源問題。

國際能源署數據顯示，2024年全球數據中心用電量已達415太瓦時，占全球總用電量的1.5%，且預計到2030年將翻倍增至約945?TWh，其中AI需求是主要驅動力，這就不難理解為什么Meta與谷歌紛紛簽訂核電協議了。

而截止2025年上半年，中國算力中心機架已經超過?1085?萬架，智能算力規模約788?EFLOPS。在這種背景下，液冷技術、分布式能源甚至核能，開始成為中國算力中心的關鍵議題。今年7月，中國聚變能源有限公司完成150億元戰略融資，核聚變能否成為算力的“終極解題”，已被放到國家戰略的層面。

最后是中試基地和生態共建。

《人工智能+行動意見》提出，要在制造、醫療、交通、金融、能源等重點領域建設中試基地，搭建行業應用共性平臺。這和當年新能源汽車推廣的“示范區”邏輯相似：通過降低行業門檻，把技術應用轉化為標準化方案，加速規模化普及。

在這一過程中，頭部企業也在主動補位。

例如，科大訊飛今年上半年研發投入接近24億元，正推動星火大模型與國產算力生態結合，試圖緩解“模型-算力”之間的結構性矛盾。這類企業的長期大規模投入，決定了中國能否形成一個真正可持續、可循環的AI產業生態。

可以說，這場全鏈條重構不僅是技術的競賽，更是基礎設施與制度設計的較量。應用讓AI被更多人看見并使用。而支撐端的重構，才是決定智能經濟未來能否真正落地的關鍵。

隨著政策紅利的加速釋放，智能經濟正在迎來全新的發展階段。應用的爆發與產業鏈的重構，正勾勒出未來十年中國在全球競爭中的戰略定位。而這，正是中國科技企業們的全新機遇。