中美在AI领域的对比：企业 n 中美头部高科技企业的市值差距非常显著 n 我国AI独角兽的数量和估值落后于美国 n 头部高科技企业 n 美国7大科技公司市值：均在万亿美元以上，合计约18 万亿美元 n 中国7大科技公司市值：第一名5600亿美元，合计约1.4 万亿美元 n AI独角兽 -14- 中美在AI领域的对比：GPU芯片 中 美 l 英伟达：拥有A100、H100、B200等GPU芯片，性 片市场牢牢占据主导地位 l AMD：MI300系列 l Google: TPU l Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其它国产芯片厂商：海光、寒武纪、燧原科技、沐 曦、天数智芯、摩尔线程、壁仞科技、昆仑芯科技 、阿里平头哥等 情况下模型输出更可靠，什么情况下更容易出现幻觉 -32- 认识大模型的局限性：算力消耗大 n 模型训练：算力消耗大  大模型庞大的参数量：通常包含数十亿到数千亿个参数  训练数据：通常包含数万亿到十几万亿token  训练时间：通常几个月 n 模型推理：算力消耗大，实时性差，支持的并发低  大模型庞大的参数量：通常包含数十亿到数千亿个参数  当前神经网络推理方式的特点：大量的矩阵乘法操作

级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 未来多方面推动人工智能发展，应用级别智能体有望快速落地。国内各地相继出台 关于人工智能的发展政策，推动其为重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场 规模超过 260 亿美元，全球人工智能市场规模 2025 年超 6 万亿美元。海外以美国为例， 相关政策出台时间较早，人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企 业。并且美国有意与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。 多模态大模型利用异构数据提升应用效率，促进 年期 间的 CAGR 超 20%。根据增长率计算，从 2022 年开始，每年市场规模会保持 20%左 右的稳定增长态势。根据澎湃新闻援引德勤统计，未来 2025 年世界人工智能市场规模 将超过 6 万亿美元，2017 年-2025 年期间复合增长率将超 30%。AI 高速发展中或利好 更多实体企业，专门提供智能体产品服务的厂商规模也将快速扩张。 图13 中国人工智能市场规模预测 资料来源：IDC，海通证券研究所

编程等能力上达到新的高度， 多种任务上 的表现超过人类水平。 大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 大模型能力涌现，多个任务上性能超越人类水平 1000 Billion 进出口贸易数据：全球海关 50 亿条进出口记录 ，覆盖全球 150 多个国家、 80% 以上贸易量 • 招投标事件数据：汇聚了全国重大项目招采数据 14 亿 + 、招投标项目 300 万 + 、金额 2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 +

开发的一系列人工智能模型。 DeepSeek 通过持续的技术创 新 和市场拓展，在自然语言处理和大型语言模型方面取得了显著进展，在国际市场上获得 了 广泛认可。其中： ● DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。

同类型数据中心进行复制推广。形成自愈、自治、自优化的基础设施节能降碳方案，树立行 业标杆，引领数据中心低碳标准。 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 2023 年 10 月，科大讯飞发布了支持万亿浮点参数的基于全国产算力的星火大模型，真 正意义上突破和实现了技术的自主可控。同月，科大讯飞与华为联合发布了国内首个全国产 算力平台“飞星一号”。 为了确保集群训练的长时稳定高效，科大讯飞联合华为攻关团队，从底层基础设施到算

同时， 国内企业推出多款高性能处理器和加速器，硬件设备在算力、能效 等方面性能表现不断提升。大模型技术的快速演进推动人工智能开 发门槛大幅降低，行业应用快速兴起，大模型参数量从千亿级发展 到万亿级，预训练大模型数量迅速增长，技术迭代进一步加快。 综合算力指数 9 大模型技术不断创新，推动应用场景加速向千行百业与垂直场 景渗透延伸，人工智能与实体经济持续深度融合，其催生的经济效 益

拉大了其与闭源多模态大模型之间的性能差距。为填补这一空白，今年7月，由华盛顿大学、 Salesforce Research、斯坦福大学等机构组成的联合研究团队成功构建了MINT-1T⸺一 个规模空前的万亿级交织多模态开源数据集。MINT-1T不仅包含了万亿级别的文本token 与三十亿张图像，还实现了HTML、PDF、ArXiv等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 数据的广度与多样性，为开源多模态大模型的突破性发展注入了新活力。 大模型技术在提升办公效率方面的潜力已得到广泛认可，然而其具体的应用价值，尤 其是资源投产比方面的量化评估，仍然是保险行业在大模型落地应用过程中面临的一大 难题。相关数据显示，我国保险业在2023年总保费收入超过5.1万亿元，其中科技投入占比 约为1.1%。而在科技投入中，研发人力成本是重要的组成部分，具体金额接近400亿元人 民币，以华农保险为例，公司2023年度研发人力成本投入超过3000万元。因此，考虑到规

技术简介及其在审计中的潜力 DeepSeek 作为新一代大语言模型（LLM）技术平台，其核心 优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别

中国在人工智能领域也取得了显著进展，通过国家政策的支持 与科研的推动，加速了人工智能技术的发展与应用。根据《2023 年中国人工智能发展报告》，中国已成为全球最大的人工智能市 场，预计至 2025 年，该市场的规模将达到万亿级别。 总的来看，人工智能技术的发展正在不断推动产业的变革与创 新，为企业提供了新的增长机遇与竞争优势。随着技术的成熟与应 用的普及，未来的人工智能市场将展现出更加广阔的前景和可能 性。 2