级，并将资金投入到最需要的领域。 AI 的快速采用带来了严 峻的 IT 预算挑战，但组 织很快就能自我造血。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 18 领导者知道其组织需要投资生成式 AI 以跟上竞争对手的步伐，但这些解决方案尚未带来生产级 别的 ROI。这导致组织会从整体 IT 预算中调配资金。2024 年，每三家企业中就有一家从其他 IT 计划中调配资金用于生成式 计划中调配资金用于生成式 AI，只有 18% 的技术高管为生成式 AI 项目投入了新资金。 22 当 然， AI 项目所需投资与其他 IT 优先事项之间存在一些重叠，受访高管们报告称基础架构、云 和数据占生成式 AI 成本的 40% 以上。 23 但这仍然留下了巨大的资金缺口，而高管们正在积极设法填补这一缺口。几乎所有受访高管 （95%）都表示，到 2026 年，生成式 AI 项目将至少在一定程度上实现自我造血，并侧重于推 的受访高管认为生成式 AI 项目应具备自我造血能力，以佐证其投资的必要性。 24 的企业高管认为，与如今的传统 IT 相比， 生成式 AI 更像是一种创新投资。 的受访高管表示生成式 AI 项目应拥有独立资金，以 佐证其投资必要性。 71% 75% 但是 信息来源：IBM 商业价值研究院，生成式 AI 和创 新支出脉动 (AI Academy) 调查。 2025 年五大趋势：人智共创未来

DeepSeek公司 2025年1月20日推出DeepSeek-R1推理模型 作为由知名私募巨头幻方量化孕育而生的公司，DeepSeek获得了强大的资金支持和行业 影响力，幻方量化与九坤投资、明汯投资、灵均投资并称量化私募领域的“四大天王”， 管理资金规模均超过600亿元。这为DeepSeek提供了清晰的市场定位和投资者背景 DeepSeek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术，旨在通过这些技

频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 需求变化，逐步扩大市场份额，提升行业集中度，推动行业向高质量发展转型。 • 随着各行业数字化转型进程加速，尤其是 AI 与科技企业对算力资源的旺盛需 及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细 动实施方案（2024-2025年）》 《算力基础设施高质量发展行动计划》 2024年 3月 2023年 10月 一线城市强调能效优化与智算升级，环一线城市侧重算力集约、绿色低碳发展。同时，出台系列文件提供资金保 障、加快重大工程建设以及电力、网络等配套政策，增强算网融合能力，构建全国统一的算力服务大市场。（2/2） AI 算力需求不断增长，促使机柜功率密度急剧上升，算力中心高耗能问题愈发凸显。而一线城市及周边电力资源

年来呈下降趋势，其中 2024 年上半年的预付 款比例仅为 6%。药物研发的高风险高投入属性，小额预付款无疑降低了交易的经济风 险，该现象也反映了 MNC 在 BD 交易时日趋谨慎的态度。在此背景下，MNC 资金更多 流向 AI 医疗领域更是“用脚投票”，肯定了 AI 制药的价值。 据蛋壳研究院不完全统计，2024 年间截至 9 月 5 日，共收集到 MNC 与制药企业之间 的合作共 55 起，其中 24 A 轮以前的早期投资总 占比均有所下降，而 B 轮系列及之后的成熟企业的资本投注占比更多，这也侧面印证了 38 资本对医疗 AI 领域逐步谨慎的态度。也因此，2024 年平均单笔医疗 AI 的融资金额也较 2023 年接近翻了一倍，从 6893.63 万增加至 10344.53 万元，最大单笔投资来自腾讯、 阿里、小米等，投注于专注医疗大模型的百川智能，是一笔高达 3 亿美金的 A 轮融资。 0%的毛利率增长率，并持续保 持过亿的高额研发投入。AI 医疗作为一个高投入、长周期、慢回报的慢生意，企业坚定 不移的研发投入透露着对 AI 市场潜力的信心。 值得一提的是，鹰瞳科技资产负债率很低，资金储备比较充沛，据财报显示，截至 2023 年底，鹰瞳科技的资产负债率仅为 7.5%，其中，负债合计约 1.27 亿元，总资产达 16.85 亿元。但拥有此厚实家底的鹰瞳科技并没有“坐吃山空”，而是积极探索多维度商业化可

即时弹性扩容， 平台利用库存池平滑波动 算力使用效率 (ROI) 低利用率是常态， 硬件涨价进一步拉低ROI 通过多租户混合调度 摊薄硬件涨价成本 运维与备件管理 需自建备件库应对故障， 占用额外资金 全托管服务， SLA 保障可用性 战略启示： 在零部件通胀周期下，第三方普惠智算云的核心价值从单纯的“资源供给”升级为“供应链风 险对冲”与“算效红利释放”。平台侧通过“一本账”监测与互联互通，将资源利用率做成可度 官网/活动/社区持续面向开发者/中小客 户；提供 SDK/ 示例/代码工具等。 整合多元异构算力资源 面向中小企业/开发者低门槛供给 大模型训推专精，区域通用算力 以公有云模式交易和交付 D.低资金门槛 无最低承诺/预存即可使用，或可小额预 存即开即用；支持个人实名认证开通。 E.合约灵活度高 月度/按量计费优先于年框架；免费试用 或 PoC 进入便捷。 注：私有化/一体机/项目交付不计，仅计可 算力互联 网试验网、国家超算互联网平台建设。 九章云极智算挑战 –基于标准化平台 覆 盖西北，产业链布局纵深有提升空间 C 01.算力依赖云平台纳管，自建算力布局不足 • 相对大型云厂商利用资金和资本优势自建算力 中心，九章云极偏向轻资产模式，算力资源主 要依赖与各地合作共建获取，缺乏自有超大型 数据中心。对算力业务的毛利率和大规模算力 需求的响应带来一定制约。 02 .需要跨过地方资源方和综合云厂商双重门槛

技术复杂性与高成本。 智能化转型涉及到一系列复杂的技术, 如人工 智能、大数据、物联网等, 对于许多企业来说, 理解和掌握这些技术并非易 事。同时, 购买、部署和维护相关的智能化设备和系统需要大量的资金投入, 这对于一些传统企业而言是沉重的负担。例如, 构建一个完整的大数据分析平 台, 不仅需要购买高性能的服务器和存储设备, 还需要投入专业的技术人员进 行系统搭建和数据管理,成本高昂且技术门槛较高。 外部环境不确定性加剧。 首先, 全球经济增长面临诸多不稳定因素, 贸易摩擦、地缘政治冲突以及突发公共卫生事件等,都对宏观经济形势产生了深 远影响。在经济下行压力下, 企业面临市场需求萎缩、产品价格波动、资金链紧 张等问题,这使得企业在进行智能化转型战略投入时不得不更加谨慎权衡。其次, 随着智能化技术的快速发展, 相关政策法规也在不断调整和完善。数据安全、隐 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” (如医疗影像诊断、自然语言处理高级 应用等) 的研究仍处于探索阶段, 企业需要持续投入研发资金,但短期内难以获 得可转化为实际经济效益的成果。另一方面, 智能化转型往往依赖于大规模的基 础设施建设, 如 5G 网络、云计算中心、物联网平台等。这些基础设施建设需要 巨额投资, 且建设周期较长。企业在前期投入大量资金建设基础设施后,还需要 一定时间来培育市场和应用场景, 才能实现投资回报。 图 3-4

系统的信任。在创建监控系统时，制定实施治理和技术 路线图。同时制定沟通和维护计划，以便您的组织了解 监控如何运作，以及您的防护措施如何跟上技术进步。 公司熟悉构建基于LLM（大型语言模型）的系统，并且想 要在二进制大爆炸中投入更多资金，可以从寻找内部机会 开始。一个良好的开始是创建特定任务的内部代理，利用 丰富性、抽象和自主性原则来指导您选择用例。在从小规 模开始之后，您可以逐步进行，随着时间的推移，扩大内 部代理可以访问的功能和数据，并利用它们来学习和准备 它如何与该趋势相联系？ 多功能机器人机体 当大型语言模型获得其身体时 42 42 它是什么？ 今天谁在这么做？ 人形机器人投资迈出重要一步 总资金（美元）和与类人初创企业相关的交易数量，2020 – 2024* 交易数量 总资金（美元） 14亿美元 12亿美元 1.19亿美元 1.0亿美元 8亿美元 6亿美元 4亿美元 0.47亿美元 0.36亿美元 2亿美元 0 人类执行各种任务的视频也可以成为类人机器人的训 练数据。 尽管投资市场充满挑战，但与类人机器人相关的资金和交易在2024年实现了显著增长。它 们形式的多样性使它们非常适合广泛的用例。 注意：*2024年数据截止至2024年10月。来源：埃森哲研究对CB Insights交易的分析。分析包括未公开资金规模的 交易，并排除“企业多数”投资类型；2020年1月 – 2024年10月 《影响》 当大型语言模型获得身体

走开源的本地可部署的专业化大模型之路，许多问题就会迎刃而解 参数：不需要千亿、万亿参数规模，百亿甚至几十亿就够用 算力：不需要千卡、万卡运行大模型，单机单卡就可以跑起来 成本：不需要投入千万、上亿资金，少量资金投入就可以 能力：不需要等待下一代AGI面面俱到的能力 响应：响应速度更快，用户体验更好 部署：可以私有化部署，保障政府企业数据安全 训练：不需要从头训练，只需要专业知识库或者微调就可以

中国人工智能产业政策 高维规范建设 中央 全产业级地方鼓励 以北京、上海为代表，成都、重庆、安徽、山东、深圳、湖南等地方积极响应。 地方 北京 上海 ◆ 北京市政府着重加大对科研机构和高校的资金投入，鼓励开 展人工智能基础理论研究，推动关键技术突破；计划建设强 大的算力基础设施，以支持AI模型的研发和应用；积极打造 人工智能产业创新高地，吸引顶尖人工智能企业和人才汇聚。 ◆ 上海市 年5月15日，字节跳动将其大模型的计价单位从分降至厘，声称价格比 同行低99%。同月5月21日，阿里云宣布通义千问最高降价97%，百度宣布两款主力大模型免费。在C端，大模型产品也出现大量买量投流 的资金竞争策略。根据有关媒体公开信息报道，截至 10 月 29 日，kimi 智能助手、字节跳动豆包、腾讯元宝等所有 AI 应用 10 月全网广 告投放（投流）支出超过 3 亿元人民币。由此可见，无论是B 产品类型来看，中国AI语言及多模态的典型产品大致包括AI搜索问答翻译产品、AI情绪陪伴产品、AI Coding产品、To B的企业员工及To C的个人助手几类。从市场厂商参与者角度来看，大厂凭借技术、数据、资金资源和市场理解等多方面的优势，在多类型产品占据了主导 地位，尤其是To C领域。艾瑞认为，未来更多AI创业机会或诞生出小而美的To B市场，面向垂域需求，深耕业务理解与工作流优化，打造 基于AI产品

中国人工智能产业政策 高维规范建设 中央 全产业级地方鼓励 以北京、上海为代表，成都、重庆、安徽、山东、深圳、湖南等地方积极响应。 地方 北京 上海 ◆ 北京市政府着重加大对科研机构和高校的资金投入，鼓励开 展人工智能基础理论研究，推动关键技术突破；计划建设强 大的算力基础设施，以支持AI模型的研发和应用；积极打造 人工智能产业创新高地，吸引顶尖人工智能企业和人才汇聚。 ◆ 上海市 年5月15日，字节跳动将其大模型的计价单位从分降至厘，声称价格比 同行低99%。同月5月21日，阿里云宣布通义千问最高降价97%，百度宣布两款主力大模型免费。在C端，大模型产品也出现大量买量投流 的资金竞争策略。根据有关媒体公开信息报道，截至 10 月 29 日，kimi 智能助手、字节跳动豆包、腾讯元宝等所有 AI 应用 10 月全网广 告投放（投流）支出超过 3 亿元人民币。由此可见，无论是B 产品类型来看，中国AI语言及多模态的典型产品大致包括AI搜索问答翻译产品、AI情绪陪伴产品、AI Coding产品、To B的企业员工及To C的个人助手几类。从市场厂商参与者角度来看，大厂凭借技术、数据、资金资源和市场理解等多方面的优势，在多类型产品占据了主导 地位，尤其是To C领域。艾瑞认为，未来更多AI创业机会或诞生出小而美的To B市场，面向垂域需求，深耕业务理解与工作流优化，打造 基于AI产品