计算机行业深度报告：落实“人工智能+”，赋能千行百业

　　投资要点

　　AI应用即将进入快速成长期。当前AI应用发展的先决条件已成熟：一方面，信息技术逐代堆叠，算力、网络通讯等基础设施已满足AI发展的需求；另一方面，大模型调用成本大幅下降，带来各种移动应用接入大模型的成本大幅下滑，激发大模型大规模商用潜力。当前AI应用已来到快速成长前夕，AI应用当前已实现成本腰斩、渗透率快速提升、收入验证带动ROI落地，符合即将进入快速成长期的行业特征。我们认为AI的价值将在应用层面得以实现，AI引用有望复刻传统产品市场格局：传统应用产品中，从应用类型来看，终端应用（包括Tiktok、Zoom、Airbnb、Palantir等）占据软件市场的最大版图。从AI应用的视角来看，当前终端应用仍处在相对蓝海时期，尽管2025年以来空白市场相对缩减，但仍存在海量机会。传统应用中，应用层占据了软件行业收入与现金流的顶层，我们认为，这一趋势同样将在AI领域复刻。

　　为什么要发展AI+：基于我国国情与全球AI产业链特征的人工智能战略。（1）中美AI产业存在巨大差异：美国位于全球AI产业链的最顶端，掌控云服务与芯片市场的垄断地位，云基础设施服务市场前八名中美国公司累计市占率超70%；截止至2023年底，美国AI芯片头部企业（NVIDIA、AMD、Intel）累计市占率达80-85%，形成技术壁垒与生态垄断；而对中国而言，基于我国的数据优势（我国超80%数据来自政府，尚处于未被开发的状态，具有极大经济潜力）、产业链优势（中国具有全世界最完整的产业链）、市场优势（我国具有超大规模市场需求以及丰富的应用场景），让渡上游利润、扩张下游应用才是我国核心优势与AI产业的关键突破口。（2）未来我国将以通用大模型为基、垂直大模型为梁发展AI应用：通用大模型将成为一切AI应用的基石，是算法平权的决定性因素；算法平权后差异焦点转向私域数据，而基于通用大模型叠加私域数据训练出垂直大模型将成为打通AI应用的“最后一公里”。

　　AI+的核心意义在于与传统行业的双向赋能。AI+传统行业的终极发展模式在于AI与传统行业的双向赋能：一方面，AI赋能传统生产行业的各个环节，实现降本增效甚至改变现有生产线的不合理布局；另一方面，行业现存的海量难以变现的数据、以及未来生产过程中持续产生的行业数据将进一步反哺行业AI大模型，实现进一步自我迭代。（1）挖掘垂直场景需求：依托制造业柔性生产、智能家居人机交互、消费领域多模态推荐等众多成熟案例，推动人工智能技术与下游应用痛点的精准对接；（2）构建商业化闭环；（3）强化场景驱动的协同创新：搭建跨行业数据要素流通基础设施，统一多源异构数据接入规范与隐私保护框架。算法平权带来行业龙头强者恒强：随着通用大模型使用成本大幅下降，算法将不再具有差异化，真正差异化将来自企业之间现有的数据、资源差异，而这些差异将被算法平权进一步放大。因此，AI+传统行业将充分利好各传统行业龙头企业，实现“强者恒强”。

　　投资建议：大模型降本/开源带来算法平权，行业数据/资源成最大竞争力，建议关注AI+各行业龙头。

　　【4.投资建议】。

　　风险提示：政策力度与落地不及预期、技术突破不及预期、产品商业化进展不及预期、全球地缘政治风险加剧。

点击复制链接查看完整PDF研报

东吴证券 王紫敬