本周，围绕人工智能颠覆的担忧动摇了美股市场，从软件板块，到房地产板块，乃至卡车运输和金融服务领域股票都遭到了抛售。 而巴克莱银行警告称，这种针对那些被认为“易受人工智能影响的公司”的快速抛售态势可能会在短期内持续下去，因为在市场恐慌情绪主导下，投资者仍保持着所谓的“先抛售，后思考”的心态。 巴克莱分析师埃马纽埃尔·考（Emmanuel Cau）在报告中告诉客户，美股市场近期已经表现出了一定的韧性，但对于人工智能引发的颠覆性影响的担忧正在加剧，导致“市场的波动性和各板块之间的差异性”也愈发凸显。 美股出现了新的分类标准？ 巴克莱银行表示，诸如周期性股票与防御性股票这样的传统分类方式“已经过时”， 如今市场是根据股票所被认为的“对人工智能的免疫力或脆弱性”来进行分类的。 该银行指出，包括大宗商品、工业、材料、医疗保健和消费品在内的实体资产和传统经济领域被视为“不受人工智能影响的领域”，而许多消费或商业服务以及与技术相关的行业则被视为“易受人工智能影响的行业”。 人们认为会受到人工智能冲击的行业范围已经大幅扩大。巴克莱银行认为，这一趋势始于媒体和商业服务领域，随后蔓延至软件行业，如今又扩展到了金融服务、物流和商业地产等领域。 巴克莱表示，投资者对于这些所谓“易受人工智能影响”股票的抛售“已变得毫无章法”，主要是受到市场传闻而非基本面因素的影响，尽管这些企业的“每股盈利增长势头依然强劲”。 巴克莱银行警告称，当前的状况是，投资者们目前都在询问“谁会是下一个”，对任何可能被视为人工智能“输家”的事物都毫不留情。同时，投资者对企业倒闭的担忧正蔓延至信贷市场，并对银行造成压力——尽管此前这些银行被视为人工智能的“赢家”。 巴克莱银行称：“短期内，我们承认这种势头可能无法阻挡，也没有明显的因素能够阻止这种下跌趋势。”不过，它也看到了这种混乱局面中的长期机遇。

近来因资本开支陷入市场抛售的科技巨头微软，眼下又陷入新麻烦。最新消息称， 美国联邦贸易委员会（FTC）正在调查微软是否利用自家的云软件和人工智能产品制造障碍，非法阻挠企业算力市场的竞争。 截至发稿，微软的最近一轮走软仍在持续，股价正处于去年4月以来的低点。 （微软日线图，来源：TradingView） 据知情人士透露， FTC近几周来已经向“至少6家”与微软在企业软件和云计算市场竞争的公司发出民事调查要求 ，涵盖一系列关于微软许可及其他商业做法的问题。 这些调查要求，在实践中类似于民事传票。美国市场监管部门正在寻找证据，证明 微软是否故意让用户更难在竞争对手的云服务上使用Windows、Office及其他产品 。监管也在寻求 微软将AI、安全和身份验证软件捆绑进产品服务 的信息。 需要说明的是，这些调查并不总是引发进一步的执法行动。FTC于拜登政府时期的最后阶段发起对微软的调查，随后在特朗普的第二个任期内继续推进。 目前该案由美国联邦贸易委员会主席安德鲁·弗格森掌管。在他任期内，FTC曾在对Meta的反垄断案中败诉，目前该机构正在上诉。 针对“阻挠竞争”一事，微软曾表示由于技术功能不同，其部分产品与竞争对手的云并非完全互通。同时一系列黑客事件也对系统供应商带来了巨大压力，要求其在核心产品中提供更强大的安全功能。 有意思的是，将软件产品捆绑到其他产品中的相关询问，呼应了上世纪90年代美国司法部对微软的调查。那起案件调查了微软如何将Internet Explorer嵌入Windows，以削弱竞争对手Netscape，从而非法扩大其Windows的垄断地位。 据悉，FTC的最新调查主要聚焦在微软的许可规则，涉及2019年微软推出的变更。这些变更据称使得用户在竞争对手云上使用某些Windows、Office及其他产品变得更困难、成本更高或不可能。英国监管机构也在对这些变更进行审查。 另外，大约三分之一的问题关注公司的人工智能业务，并反映出一种担忧： 微软在投资OpenAI并大幅依赖其软件后，取消了自己的一些工作，从而消除了潜在的竞争 。 FTC曾在2024年下旬向微软发出信息要求。该文件要求公司交出大量关于其人工智能业务的数据，包括训练模型和获取数据的成本。该机构还要求微软提供有关数据中心的详细信息、公司为满足客户需求而努力寻找足够计算能力的情况以及软件许可惯例。

2月11日，国务院以深化拓展“人工智能+”、全方位赋能千行百业为主题，进行第十八次专题学习。国务院总理李强在主持学习时强调，要深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展的重要指示精神和党中央有关决策部署，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，培育壮大新质生产力，推动高质量发展。 上海人工智能实验室主任周伯文作讲解。国务院副总理丁薛祥、张国清，国务委员吴政隆作交流发言。 李强在听取讲解和交流发言后指出，人工智能技术快速发展和应用，正在悄然而深刻地改变着人类生产生活方式，展现出强大的技术能级和赋能潜力。近些年，我们深入实施“人工智能+”行动，坚持以科技创新引领产业创新、以产业升级促进科技迭代，推动人工智能赋能千行百业、走进千家万户，涌现出一大批新产业新模式。面向未来，“人工智能+”前景广阔，将不断带动消费和产业升级，在各个领域打开新的增量空间。 李强指出，要深刻认识和把握人工智能发展态势，推动人工智能全链条突破、全场景落地，更大释放发展潜能。要持续夯实技术底座，推进算法创新，加大高质量数据供给，提升大模型性能，前瞻布局新技术新路径。要大力推进规模化商业化应用，促进人工智能终端和服务消费，建设人工智能应用中试基地，发展壮大智能体产业，拓展更多高价值应用场景。要加快培育产业生态，优化智算资源布局，加大数、算、电、网等资源协同，推进软硬件适配，形成产业链上下游贯通发展的格局。要积极推动开放合作，扩大国际技术交流和应用开发，构建开源技术体系和开源社区。要坚持统筹发展和安全，加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，为人工智能应用筑牢安全保障。 李强强调，实施好“人工智能+”行动，需要充分激发全社会的活力和创造力。要构建开放包容的发展环境，支持企业锐意创新、积极探索，让新生事物在市场竞争中孕育壮大。要强化公共服务和要素保障，破除体制机制障碍，帮助企业解决实际困难。要加强人才培养使用，尤其要造就一批优秀的复合型人才，为推进“人工智能+”提供有力支撑。

国家发展改革委等部门发布加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见。总体目标，2026年底，招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖应用；2027年底，更多重点场景在全国范围内推广应用，形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法，有效促进招标投标市场规范健康发展。 国家发展改革委等部门关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见 各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团发展改革委、工业和信息化主管部门、住房城乡建设厅（委、局）、交通运输厅（局、委）、水利（水务）厅（局）、农业农村厅（局、委）、商务主管部门、国资委、招标投标指导协调部门、公共资源交易平台整合工作牵头部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各中央企业： 为贯彻落实党中央、国务院关于深化招标投标改革部署要求，按照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有关安排，推动招标投标和人工智能深度融合、促进招标投标市场规范健康发展，现提出如下意见。 一、总体目标 围绕招标投标交易全过程和管理重点环节，按照政府引导、多方参与、场景牵引、安全可控的原则，积极稳妥推进人工智能在招标投标领域的应用，改进招标投标范式，提升服务和监管的数智化水平，为保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序提供有力支撑。 2026年底，招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖应用；2027年底，更多重点场景在全国范围内推广应用，形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法，有效促进招标投标市场规范健康发展。 二、加快推进场景应用 （一）“人工智能+”招标 1.招标策划。辅助招标人对行业趋势、市场供需、资源要素等进行综合研判，准确理解、分析有关项目的投资审批、招标投标、履约验收等信息，生成客观量化的招标需求、技术和商务条件，从源头提高招标的科学合理性。 2.招标文件编制。在深度理解项目目标、建设内容、招标需求、技术和商务条件等基础上，结合历史交易情况和政策法规要求，智能匹配招标文件范本，推荐适合的资格条件、评标办法和评标标准，辅助招标人编制或自动生成招标文件，提升招标文件的编制质量。 3.招标文件检测。结合有关政策法规要求，对招标文件开展合规性、合理性、错敏词等多维度检测，自动识别各类违法违规和排斥限制竞争等问题，提示判断依据和修改建议，辅助招标人对招标文件进行智慧纠偏。鼓励实行招标文件“先体检、再发布”。 （二）“人工智能+”投标 4.投标策划。全方位捕捉各类项目招标信息，结合投标人特点推送适合的项目信息，自动提取并解析项目招标计划、招标公告和招标文件等资料中的关键要素，智能生成招标需求图谱，对重要内容进行提示。结合历史交易和同类项目等情况，辅助分析评估参与项目竞争的经济性，提高投标效率。 5.投标合规自查。深度解析项目招标需求和招标文件要求，结合投标人的特点和优势，辅助投标人确定技术方案和报价区间。对投标人编制的投标文件，对照招标文件进行响应性比对，自动提示投标文件中的违法违规、错误缺漏等问题，辅助投标人针对性修改完善。对可能低于成本价的投标进行风险提示，减少恶意低价竞标等情况。 （三）“人工智能+”开标和评标 6.开标。打造类人化的数字开标人，调度项目开标活动全流程，自动完成宣读开标纪律、公布投标人名单、标书解密、唱标、结果确认等工作。智能判断开标异常情况并进行提示，辅助招标人实时高效处理。 7.专家抽取。综合解析项目特点和评标要点，根据评标专家的专业分类、地域分布、回避规则等条件，结合远程异地评标等要求，自动生成与项目相适应的专家抽取方案，提高所抽取专家与项目的匹配度，保障专家抽取的科学性和公正性。 8.智能辅助评标。打造类人化的评审推理能力，掌握不同专业评标专家的知识结构体系，按照项目类型建立综合评审指标体系，结合具体项目推荐或匹配评审点，全面提取招标投标文件要素，深度解析招标文件内容和投标文件响应度，辅助专家开展评审或生成结果供专家参考，提升评标的公正性。 （四）“人工智能+”定标 9.评标报告核验。打造评标报告智能审核能力，辅助招标人核查评标报告的数据准确性、逻辑关联性、内容合规性等，自动预警客观评审因素评分不一致、分值计算错误、专家打分偏离度过大等问题，提示评标专家进行复核确认并修改完善。 10.辅助定标决策。基于招标需求、供应链管理、历史交易情况等，结合有关行业、信用、税务、司法等平台系统数据，对中标候选人进行多维立体画像。引入数字人答辩等方式，辅助招标人对中标候选人进行综合比对分析并作出定标决策，实现定标全过程记录和可追溯。 11.中标合同签订。在招标投标文件资料中自动提取中标合同的主要签约要素，参考有关示范文本并结合项目专用合同条款生成合同，实现合同的在线签订和存档。结合政策法规要求、历史交易情况等，对中标合同的关键权利义务条款进行风险提示，减少“阴阳合同”、随意篡改等问题。 （五）“人工智能+”现场管理 12.场所调度。对交易场所进行全方位智能化管理，高效调配场所工位资源和人员力量，动态监测交易场所中的各类人员和活动情况，提高交易设施的智能化水平，打造无人值守的智慧交易环境。加强交易场所之间的协同联动和资源互补，提升跨区域交易服务的便利化水平。 13.见证管理。构建“智能研判—动态干预—链上存证”的闭环见证体系，对招标投标交易各环节进行无感化数字见证，全面、准确记录交易全过程。强化异常行为分析预警，对涉嫌违法违规活动及时提醒劝阻，加强问题线索报告，为有关部门执纪执法提供支撑。 14.档案管理。构建招标投标交易档案智能化管理体系，结合智能见证管理实现交易文件的智能填报、交易数据的链上存证。对招标投标交易资料进行智能命名与归类，自动生成档案索引与摘要，提供智能检索与查询服务。充分挖掘交易档案在政策绩效评估、围串标分析、争议纠纷解决、降本增效等方面的作用，提升交易档案的综合利用效能。 15.智慧问答。搭建招标投标领域专业问答引擎，针对各类政策法规、业务知识、操作流程等，提供多模态交互式咨询服务，实现操作智能引导、范本智能推荐、异常预警问答、异议投诉咨询等功能，提高招标投标交易服务的便捷性。 （六）“人工智能+”监管 16.专家管理。构建评标专家全生命周期智能管理体系，结合专业能力、履职考核、信用评价、教育培训等情况，对评标专家进行多维立体画像并辅助开展动态考核，提升对评标专家的综合管理能力。结合具体行业实际，赋能全国评标专家“一网管理”，推动优质专家资源共享共用。 17.围串标识别。构建“主体+行为”全覆盖的综合预警体系，通过多维数据碰撞和主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题。对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索，为有关部门执纪执法提供参考。 18.信用管理。打造招标投标智慧信用管理能力，实现信用信息的客观记录、自动归集、共享应用、动态调整。打造招标投标智慧信用评价模型，多维立体勾勒主体信用画像，精准高效开展信用评价、信息推送和预警提醒。 19.协同监管。打造贯通项目标前、标中、标后的分析预警模型，加强全过程数据采集、治理和运用，通过数据碰撞和比对分析，自动识别应招未招、转包违法分包、人员违规变更、进度严重滞后、低中高结等问题。加强招标投标“行刑纪”贯通衔接，实现对问题线索预警转办、协同查处、结果反馈的智能化闭环管理，增强对复杂案件的深度解析与处理能力，推动形成行政执法、刑事司法、纪检监察“一网共治”的智慧监管格局。 20.投诉处理。打造招标投标智能化投诉处理能力，辅助行政监督部门分析投诉书，结合政策法规、历史案例和调查取证情况等，形成初步审查意见，分类给出处理建议，辅助生成投诉处理决定书，提升投诉处理效率。对恶意投诉进行智能筛查和处理，提高恶意投诉的防治力度。 三、规范部署实施 （七）科学组织推进。各地要根据实践需求和技术基础，科学确定实施路径。对于提高交易效率、适合市场化推进的场景，要积极培育人工智能应用服务商。对于保障交易公平公正、提升监管质效的场景，要注重发挥政府主导作用，加强统筹规划和集约建设，地市应当在省级层面统筹指导下开展部署应用，县级及以下原则上应当复用上级的模型资源。 （八）强化系统集成。各地要持续深化公共资源交易平台整合共享，在统一制度规则和技术标准的基础上有序开展集约化改造，提升招标投标交易流程和有关平台系统的标准化水平，强化有关平台系统互联互通，提高模型部署应用效率。 （九）夯实数据基础。各地要加强招标投标数据治理，强化数据清洗和标注，加快构建涵盖招标投标政策法规和全流程各环节的高质量数据集和知识库，依托政务数据共享机制，推进高质量数据集的共建共享和生成数据的归集治理，更好支撑模型训练和应用。 （十）持续迭代优化。各地要建立人工智能模型常态化升级机制，及时更新数据集和知识库，运用招标投标专业数据进行针对性训练，不断优化模型算法，提升模型精准度。要建立用户评价反馈机制，及时收集、处理用户需求，完善应用功能，以用户反馈驱动模型迭代优化。 （十一）健全应用机制。各地要加强人工智能应用与招标投标全流程各环节的衔接，健全模型生成内容的转化应用机制，保障模型充分发挥作用。坚持技术的辅助性定位，模型生成的结论不替代招标人、招标代理机构、投标人、评标专家等的自主判断，不改变使用主体的法定责任。 （十二）提升安全水平。严格落实人工智能模型安全管理要求，强化模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，严格开展算法、模型备案和安全审核。构建数据、算力、算法和系统安全防护体系，确保模型安全可靠，有效防范和应对模型黑箱、幻觉和算法歧视等风险。 四、加强组织保障 各省级发展改革部门要切实发挥指导协调和牵头抓总作用，加大组织实施力度，积极协调解决数据和算力需求，联合有关部门尽快确定应用场景和实施路径，分类推动落实，健全应用保障机制；要加强与高校、科研院所、人工智能企业合作，充分发挥人工智能企业的作用，促进产学研转化；要强化人才队伍建设，加强跨领域人才培养。国家发展改革委将会同有关部门加强统筹协调，做好宣传引导和风险管控，指导各地、各中央企业因地制宜深化探索应用，完善配套制度规则，推进标准体系建设，及时总结推广典型经验做法。 国家发展改革委 工业和信息化部 住房城乡建设部 交 通 运 输 部 水  利  部 农 业 农 村 部 商  务  部 国务院国资委 2026年2月6日

特斯拉正在从电动汽车制造转向人工智能及机器人业务，这在特斯拉宣布对马斯克私人公司xAI的最新投资中可见一斑。 特斯拉周三表示，同意向xAI投资约20亿美元，这笔投资按照市场公允条款进行，与此前其他投资者在本轮融资中达成的协议条款一致。特斯拉计划以投资换取在部分电动汽车信息娱乐系统中集成AI大模型Grok。 本月早些时候，xAI宣布完成E轮融资，市值已经高达2300亿美元，特斯拉的投资预计仅占到xAI不到1%的股份。 xAI是马斯克于三年前成立的一家人工智能开发公司，旨在同OpenAI竞争，这家公司最知名的产品为聊天机器人Grok，后者已在马斯克的社交平台X上广泛应用。 然而，xAI此前与特斯拉存在颇多恩怨纠葛。2024年6月，特斯拉股东对马斯克提起诉讼，指控他因创立xAI公司而违反了信托义务。诉讼的核心论点是：马斯克将原本属于特斯拉的人工智能资源、人才和机会转移到了他的私人公司。 股东们要求法院强制将xAI的所有权转让给特斯拉，但法院目前尚未给出裁决。去年特斯拉股东大会上，特斯拉股东又以较小的差距投票反对了投资xAI的提议。这也让特斯拉现在的投资颇具深意，其可能代表着马斯克在特斯拉权力的再一次扩张。 xAI是否是好标的？ 特斯拉指出，正如宏图计划第四篇章所述，特斯拉正在打造将人工智能带入现实世界的产品和服务。与此同时，xAI 正在开发领先的数字人工智能产品和服务，例如其大型语言模型Grok。 xAI此前也曾告知投资者，该公司计划为特斯拉Optimus等类人机器人开发人工智能。 近来，xAI因Grok而成为全球监管机构调查的焦点，其因为使用真实人物照片制作和传播深度伪造的露骨图像而面临广泛批评。 欧盟委员会近期启动了正式调查，加利福尼亚州司法部以及澳大利亚、印度、爱尔兰和法国的机构也相继展开调查。包括马来西亚和印度尼西亚在内的其他国家迅速采取行动，暂停Grok的服务，直至该公司停止大规模生产在其管辖范围内被视为非法的内容。

据彭博社报道，日本经济产业省计划在新财年（2026年4月至2027年3月），将尖端半导体和人工智能技术研发的预算支持提升至原先的近四倍，总额约达1.23万亿日元（约合79亿美元）。 据悉，日本经济产业省新财年的总预算较上一财年增长约50%，达到3.07万亿日元，这一增长主要得益于芯片与人工智能领域支出的大幅提升。该初步预算方案已于12月26日经日本内阁批准，将于明年提交日本国会审议。 当前，中美两国在前沿技术领域的竞争日趋激烈，日本此举意在强化自身在该领域的技术实力。尽管中美贸易战出现阶段性缓和，但两国关系仍处于紧张状态，日本也在借此契机，争取关键技术供应链的稳定与自主可控。 日本经济产业省还计划将芯片和人工智能领域的新增资金纳入常规预算，而非依赖年内补充预算这种临时性拨款方式。此举有望为相关产业提供更稳定的资金保障。 在半导体领域，日本经济产业省将为日本政府支持的芯片企业Rapidus划拨1,500亿日元专项资金，至此，日本政府对Rapidus的累计投资额将达到2,500亿日元。人工智能领域的3,873亿日元预算，则将用于国产基础人工智能模型研发、数据基础设施建设，以及人工智能技术在机器人与机械设备控制领域的落地应用，即“实体人工智能”的相关研发。 在整体预算框架中，50亿日元将用于保障稀土等关键矿产资源的供应安全；脱碳领域则获得1,220亿日元拨款，专项支持下一代核电站等相关技术的研发工作。 此外，日本政府还将发行约1.78万亿日元的特别国债，助力日本出口和投资保险机构，为日本企业依据日美贸易协定对美投资提供支持。

上周五，美股AI科技股迎来了一场“腥风血雨”：英伟达、甲骨文和博通为首的科技股相继大跌，让投资者对AI泡沫和算力基建前景的担忧重燃。 事实上，在最近的财报季中，英伟达、甲骨文和博通都交出了强劲的财报业绩，公司高管们也在财报电话会上反复强调公司业绩增长的前途无量。 但与AI热潮初期投资者们狂热的“all in AI”不同，这一次，投资者们的目光不在专注于那些令人头晕目眩的超高增速上，而是聚焦在了支出成本、毛利率和风险因素之上。 这也表明，围绕AI的交易逻辑正逐渐从“宏大叙事”转向“现实回报”。一些投资者们担忧，AI泡沫的破裂，似乎已经进入倒计时。 博通的好成绩单却换来市场“毒打”？ 在这样的转变潮流中，博通可谓是一个代表案例。该公司在上周发布了一份全面好于预期的财报后，股价却在周五暴跌11.43%。这是该股自今年1月份暴跌17.4%以来最大的单日跌幅。 财报显示，在人工智能数据中心定制处理器以及相关网络芯片的销售激增下，博通取得了强劲的业绩增长。在与分析师的电话会议上，博通首席执行官陈福阳反复强调，当前730亿美元的积压订单并不意味着未来18个月的全部交付营收，未来公司订单量仍有可能加速增长。 如果是在一年前，这样的财报和业绩会大概率能迎来投资者们的热情追捧。但如今，市场的反应却是一股脑的抛售。 市场的反应让一些华尔街分析师也摸不着头脑。伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯贡直言，博通公司在发布第四季度财报后股价下跌令人费解。 “博通股价下跌，人工智能概念股的焦虑情绪似乎仍在持续，”拉斯贡在报告中表示。“坦白说，我们不确定市场还能有什么更高的要求，因为该公司在人工智能领域的表现不仅超出预期，而且还在加速发展。” 有分析师认为，市场的担忧情绪可能来自于博通 毛利率的下滑。由于前期产线扩张的成本上升，博通短期内利润率预计受到严重冲击。 博通首席财务官克尔斯滕·斯皮尔斯（Kirsten Spears）在财报电话会议上承认，博通部分人工智能芯片系统的“毛利率将会降低”，因为公司需要采购更多零部件来生产服务器机架。 “这只股票（博通）今年迄今已上涨75-80%。现在出现了一些回调也很正常，”瑞穗证券分析师维杰·拉凯什周五表示，“我们会在回调时买入。” 但是，也有分析师认为，博通的股价下跌可能更多是由于市场对于AI泡沫的整体焦虑情绪。 甲骨文的“AI野心”遭质疑 就在博通暴跌的前一天，美股科技巨头甲骨文也经历了近11%的暴跌，足以体现AI市场上目前普遍的焦虑情绪。 在甲骨文上周最新公布的财报中，甲骨文第二季度剩余履约义务（RPO，即尚未确认的合同收入）同比增长438%，已经达到5230亿美元，远超FactSet分析师此前5020亿美元的普遍预期，而且在上一季度的巨额RPO基础上进一步增长了15%。 这意味着，为了满足市场强劲的需求，公司可能需要进一步举债融资，来为其项目建设投入资金。 然而，市场愈发怀疑， 投入高昂资金、建造配备昂贵GPU的AI数据中心并将其出租，这种商业模式是否真的具有吸引力？ 如果进行粗略而简单的计算，这个答案似乎是否定的。 据外媒援引分析师的粗略估算，即便乐观预测，未来甲骨文众多庞大项目的投资回报率将远低于10%，如果毛利率尚未达到目标范围，回报率还会更低。 考虑到甲骨文在这一过程中所需要承担的资金流风险，这样的回报率似乎并不能令人满意。 此外，甲骨文公司在10月份的一次演讲中预测，其AI基础设施业务的调整后毛利率未来将在30%至40%之间。该公司还举例说明了一项AI交易，称该交易将在六年内创造600亿美元的收入和210亿美元的毛利润。 然而，光从财报来看，甲骨文目前距离这个目标似乎任重而道远。财报显示，甲骨文的AI基础设施业务在截至8月份的季度中毛利率仅为14%。扣除运营费用后，营业利润将会更低。 在甲骨文公司的财报电话会议上，另一个引人注目的消息是其资本支出预期更新。甲骨文公司将全年预期上调了150亿美元，并声称这些支出预计将在2027财年带来40亿美元的增量收入。 如果将这两个数字放在一起，显然会让人感到非常不合理： 甲骨文今年额外投入150亿美元，目标是明年实现40亿美元的营收。 在当前的毛利率水平下，这样的投入何时能回本，将会是一个问题。 在市场的担忧情绪下，一 则关于甲骨文的“小作文”令市场更加恐慌 ：据知情人士透露，甲骨文公司已将其为OpenAI准备的一些数据中心的完工日期从2027年推迟至2028年。 上述报道加剧了AI概念股的抛售，不仅仅是科技板块，就连美股的电力与能源相关个股都同样受到波及。 尽管甲骨文随后进行了反驳，但该公司股价周五依旧跌逾4%。甲骨文发言人澄清称：“相关场地的选址和交付时间表，是在与OpenAI签署协议后密切协商并共同确定的。目前，对满足合同承诺所需的所有站点，没有出现任何延误，所有里程碑都在按计划推进。” 然而，市场担忧的重点显然并不只是甲骨文的项目建设进度，还在于甲骨文目前大举扩张所带来的高昂成本压力。 “史上最大AI基建项目”也危险了？ 和甲骨文面临类似窘境的是英伟达。今年9月，英伟达和OpenAI共同公布了一项令人瞩目的计划——OpenAI将利用英伟达的系统打造和部署至少10千兆瓦（GW）的AI数据中心，使用数百万块英伟达的图形处理器（GPU）训练和部署OpenAI的下一代AI模型。 英伟达CEO黄仁勋声称这将是 “史上最大的人工智能基础设施项目” ，分析师则估计，该交易可能会为英伟达带来高达 5000 亿美元的收入。这一消息曾一度鼓舞投资者大举加仓，推动英伟达股价上升。 然而两个月后，英伟达执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯却向投资者承认，这项备受吹捧的合作项目仍处于意向书阶段，根本没有达成最终协议。 当被问及10吉瓦承诺中实际锁定的资金数额时，克雷斯说：“我们仍未达成最终协议。” 这个消息无疑是给投资者们头上浇了一盆凉水。 目前尚不清楚这笔交易为何尚未完成，但英伟达最新的季度报告中提供了线索。该文件明确指出： “无法保证任何投资都将按照预期条款完成，甚至有可能根本无法完成” ，这不仅涉及与OpenAI的合作安排，还涉及英伟达计划向Anthropic投资100亿美元以及向英特尔投资50亿美元的计划。 在一份冗长的“风险因素”章节中，英伟达详细阐述了支撑此类巨额交易的脆弱架构。 该公司强调，这一情况的可靠性仅取决于全球构建和运行其系统所需的数据中心的能力。英伟达必须提前一年以上下单购买GPU、高带宽内存、网络设备以及其他组件，通常采用不可取消、预付款的合同形式。如果客户缩减规模、推迟融资或改变方向，英伟达警告称， 它可能会面临“过剩库存”、“取消罚款”或“库存拨备或减值”的情况 。 最大的影响因素似乎在于物理世界：据英伟达公司表述，“数据中心的容量、能源和资金”的供应对于客户部署他们所承诺的AI系统至关重要。电力设施建设被描述为一个“需耗时数年的过程”，并面临“监管、技术和建设方面的挑战”。 英伟达警告称， 如果客户无法获得足够的电力或融资，可能会“推迟客户部署计划或降低AI应用的普及程度”。 英伟达也承认，自身创新的速度使得规划工作变得更加困难。该公司已改为每年推出一种新的架构同时仍支持之前的系列产品。该公司指出，更快的架构更新节奏“可能会加大预测需求的难度”，并可能导致“当前系列产品的需求减少”。 这些声明呼应了像华尔街“大空头”迈克尔·伯里（Michael Burry）这样的“人工智能悲观论者”的警告。伯里曾声称，英伟达及其他芯片制造商过度延长了其芯片的使用寿命，而这些芯片最终的贬值将导致投资周期出现故障。 巨额的投入何时有回报？ 事实上，上周五甲骨文、博通和英伟达等科技股的下跌，只是市场对于AI行业大兴基建的前景焦虑情绪的缩影。 自ChatGPT问世以来，纳斯达克100指数已上涨不止一倍，这也意味着，美股市场对于无比庞大的AI基础设施投资忍耐度已经愈发趋近于极限。当各大科技巨头们到疯狂购置AI GPU/AI ASIC等AI硬件基础设施的时候， 投资者们迫切追问的一个问题是：何时能够看到回报？ 摩根士丹利分析师估计， 到2028年，大型科技公司将在人工智能基础设施上投入约3万亿美元，而它们自身的现金流只能覆盖其中的一半。 为了避免消耗过多手头现金，像Meta和甲骨文这样的巨头企业正在利用私募股权和债务来为数据中心建设提供资金。 高盛分析师的一项评估发现，超大规模数据中心公司（拥有庞大云计算和计算能力的科技公司）在过去一年中承担了1210亿美元的债务，比该行业典型的债务负担增长了300%以上。 硅谷之所以背负如此巨额的新增债务，是因为他们相信，未来人工智能带来的巨额新收入足以偿还这些债务。 但是，事实真的如此吗？至少目前，投资者们正对此越来越怀疑。

近期AI产业链利好消息接踵而至 ，谷歌新模型性能实现跨越式提升，其TPU算力表现亮眼，DeepSeek-V3.2正式版、亚马逊Trainium3先后亮相，摩尔线程上市更是点燃市场热情；而英伟达、阿里、AMD等一众行业头部企业集体发声否认AI泡沫论，更为这一赛道的稳健发展注入了强心剂。 得益于AI算力的爆发式扩张，光模块作为AI算力传输的“核心纽带”，带动A股光模块板块持续增长。光模块概念近日再度起航，有数据显示，周五 光模块（CPO）指数再度创出新高 ，而A股有名的 “光模块三剑客”中际旭创、新易盛、天孚通信，无一不在今年屡创股价新高 ，更被股民们赠送外号“易中天”。截至周五收盘，中际旭创、新易盛、天孚通信 市值分别为6467亿元、4254亿元、1673亿元，均步入千亿市值行列 。这充分印证了AI算力驱动下光模块赛道的高景气度。机构称，在AI算力需求驱动下，全球光模块产业正加速向800G/1.6T升级。 谷歌TPU的入局推动芯片平台从GPU向ASIC多元化发展，直接推高光模块需求，叠加单芯片算力受限，多芯片互联对光模块的依赖度显著上升； 此前市场预期1.6T光模块放量由英伟达下一代GPU主导，而谷歌TPU激进扩产及TPUv7全面配置1.6T光模块，让该产品需求提前且更具确定性 ，也带动以 “易中天” 为代表的光模块标的估值体系向2027年利润切换。从有一致性预期来看，2027年中际旭创、天孚通信、新易盛的归母净利润分别有望实现251.2亿、38.73亿、206.7亿，对应的市盈率分别为25.75、43.19、20.58。不过，业内人士表示，高速率光模块赛道入局者激增，产能扩张加剧市场竞争，价格战隐忧持续侵蚀利润空间。若企业未能精准把握技术方向，现有产能与技术储备可能面临被颠覆的风险，而当前股价已部分透支未来增长预期，后续业绩不及预期或将引发估值回调。 ▌ 光模块 “三剑客” 的崛起密码：28亿并购撬动中际旭创6467亿市值 新易盛、天孚通信依靠技术“逆袭翻身” 三条截然不同的创业路径，终究在AI算力奔涌的时代浪潮中交汇。 中际旭创以一场跨界并购完成从传统制造到全球光模块龙头的华丽转身 ，新易盛凭技术差异化与精准战略卡位实现“逆袭”，天孚通信深耕上游器件构筑千亿壁垒，三家企业虽始于不同赛道、秉持各异路径，或靠资本运作破局，或凭技术创新突围，或依产业链卡位立足，却均精准捕捉AI算力爆发的时代机遇，以各自的核心竞争力在光模块赛道脱颖而出，共同书写了A股科技企业的成长传奇。 1987年，山东半岛的龙口市振华电工专用设备厂悄然成立，这便是中际旭创的前身。至2012年，以"山东中际装备"之名登陆深交所创业板，发行价20元。彼时，中国制造业尚处于价值链中低端，进而受制于制造业的低估值瓶颈，其市值长期低迷，年营收长期徘徊于2亿元，它用近三十年时间成长为细分领域的制造龙头，却依然困于传统制造业的营收天花板。 命运的转折来自一场大胆的跨界并购。 2017年，中际装备斥资28亿元收购苏州旭创100%股权 。彼时的苏州旭创由刘圣等留美博士2008年创立，是国内最早布局光通信模块的企业之一，已成功打入谷歌、亚马逊等巨头供应链，2016年对谷歌的销售收入占比高达23%。而遭遇境外上市受阻的苏州旭创，也亟需借助上市公司平台获得发展资金。此次并购交易完成后，“中际装备”正式更名为“中际旭创”。到2021年，中际旭创又将原电机制造业务转让给控股股东中际控股，只保留苏州旭创的光通信模块业务，完成了从传统装备制造向高端通信设备制造的彻底转型。 2019年，深耕光模块领域多年的中际旭创精准把握全球5G商用启动与数据中心400G升级的历史性机遇，叠加中国5G牌照发放后电信市场扩容、运营商资本开支反弹的行业红利，开启技术与业绩共振的爆发期。从2018年率先量产400G光模块、2020年首发800G，同年收购成都储翰科技完善电信市场布局，进而形成"数据通信+电信"双振的业务格局，再到2023年推出1.6T超高速光模块，五年内完成从技术追赶者到全球市场份额登顶的跃迁。 2023年，人工智能算力革命来袭，中际旭创产品订单与出货量季度环比显著增长，驱动业绩爆发。 2024年，中际旭创800G光模块的出货占比在全球突破40%，进而稳居全球第一，这不仅彰显了其在高端市场的统治地位，更是源于其比行业水平提前近一年的技术迭代优势。 早在行业消化400G之际，中际旭创却已率先推出800G可插拔的高性能光模块，并成功实现量产 ，进而为后续全球市场份额的跃升奠定了基础。进一步分析来看，这一成就主要得益于中际旭创在技术创新与产能扩张上的前瞻性战略布局，早期成功攻克了硅光集成、相干探测等关键技术，并在全球布局智能制造基地（苏州、成都、美国）， 同时1.6T光模块在2025年开始规模上量（技术代差领先北美市场近一年） 。乘AI东风，中际旭创市值从2023年初约213亿元，到迄今，其总市值达到6467亿元，位列创业板第二。 新易盛的发展史更像是光模块界的“黑马”。鲜为人知的是， 新易盛起步于一家普通的代理商。 新易盛创始人高光荣的创业历程始于1998年创立的光通电子，初期以光通信设备代理销售为主，处于产业链低端。2004年合伙成立光盛通信，开启向产业链上游延伸的探索；2008年通过合并重组成立新易盛，正式完成从贸易商到制造商的转型。2011-2015年国内4G建设高峰期，公司凭借2.5G/10G光模块完成初步技术与资本积累，但产品以中低速率为主，市场竞争力有限。 2016年登陆创业板后，募资3.2亿元投入高速率光模块生产线， 不过彼时全球市场份额不足3%，与行业龙头存在明显差距。 2018-2019年，新易盛迎来关键战略转折，高光荣团队基于对云计算发展趋势的前瞻判断，决定将研发资源向100G/400G数通产品倾斜。这一决策恰逢其时，2020年后全球云厂商资本开支进入上升周期，亚马逊、微软等巨头扩建数据中心，公司凭借提前布局的产品线顺利实现从电信为主向数通为主的转型。但在新易盛快速发展的过程中，高光荣也曾触及监管红线。2024年12月，高光荣因“涉嫌违反限制性规定转让股票”等行为被立案调查。今年年初，高光荣被没收违法所得949.86万元，并被监管处以2200万元罚款。尽管创始人风波给公司蒙上阴影，但新易盛的技术突围步伐并未放缓。 新易盛近年来的爆发式增长，核心驱动力正是来自于其在高速率产品上的技术领先优势。 在技术与产能布局上，新易盛展现前瞻性：目前，800G光模块已成为新易盛当前业绩增长的主力产品。2024年下半年，新易盛800G产品开始规模上量，2025年已成为销售收入的重要支柱。更值得关注的是，新易盛在下一代1.6T光模块的布局已取得实质性进展。公司早在2023年OFC期间就推出了1.6T产品。新易盛12月4日在互动易上表示，公司预计1.6T产品在今年Q4至明年将处于持续放量的阶段。 据了解，新易盛的1.6T产品覆盖VCSEL/EML、硅光及薄膜铌酸锂全技术路线 ，在性能与功耗方面具备明显优势。这种“不把鸡蛋放在一个篮子里”的策略，有效降低了技术路线选择风险。在代表行业未来的共封装光学（CPO）技术领域，新易盛也已未雨绸缪。新易盛从2017年投资Alpine开始布局硅光技术，为CPO研发奠定基础。而CPO作为解决高带宽、低功耗需求的潜在方案，长期来看具有重要战略意义。 三剑客，每个人都有自己的制胜法宝，虽然营收规模和增速不比前两家，但天孚通信高达50%以上的毛利率，也是其余两家无法企及的。2005年，机械设计专业出身的邹支农，在苏州创办了天孚通信， 瞄准被日企垄断的光通信核心部件陶瓷套管 。当时该关键接口器件国内需高价进口，还面临供应风险，邹支农团队立志实现自主化。面对纳米级陶瓷烧结工艺的严苛挑战，他们历经无数次试错，在1200℃-1350℃温度区间反复调试，将原料配比精确到万分之一，最终摸索出独特工艺，不仅解决开裂、密度不均问题，还将成本压减30%。 这一突破成功实现进口替代，改写行业格局，为中国光通信器件自主化奠定基础。 2010年，邹支农携技术经验回归家乡高安投产核心技术，开启“技术反哺故土”历程；2015年天孚通信登陆深交所，此后通过2016年收购日本企业掌握精密光学透镜技术、2018年收购AWG产线、2020年并购北极光电获得高端光学镀膜工艺，从单一厂商成长为综合光器件服务商。 天孚通信的核心底气源于全产业链自主可控的“垂直整合”模式， 覆盖基础材料到封装测试全流程，使其高速光引擎成本较同行低15-20%。 早年，天孚通信的收入85%以上来自陶瓷套管、光纤适配器等“无源器件”，随AI高速光互联需求爆发，果断延伸至有源器件领域，成功形成“无源+有源”双轮驱动的格局。同时，天孚通信提前布局下一代CPO技术，研发核心组件并顺利送样。天孚通信定位“配套角色”提供基础光封装服务，可适配不同厂商技术路线，精准契合“光进铜退”趋势下800G/1.6T光模块的高要求。这一机遇的把握核心源于AI算力爆发式需求，天孚通信凭借技术与模式优势，最终成为AI算力互联背后的“隐形基建者”。

近日，伴随着“AI泡沫”担忧加剧，美国科技股持续遭到猛烈抛售。在此背景下，一位华尔街分析师最新喊话， 中国的人工智能股票值得一看 。 管理着6.6万亿美元资产的瑞银全球财富管理（UBS Global Wealth Management）的美洲区资产配置主管Jason Draho日前表示， 中国科技板块提供了一种颇有吸引力的方式来平衡美国科技股持仓 ——眼下美国科技股估值过高，投资者对此疑虑正逐渐升温。 Draho指出， 虽然看起来中美科技板块可能会走势同步，但实际上二者相关性较低 。 其中一个潜在原因是双方存在竞争关系。例如，今年早些时候深度求索（DeepSeek）聊天机器人的发布，就导致美国科技股暴跌。 “如果中国科技或人工智能模型最终领先于美国，这只是一个假设，如果它们的表现突出，就能起到多元化配置的作用。”Draho在接受采访时表示。 “两者背后的驱动因素不同，既有国内政策因素，也有技术本身的差异，”他进一步解释道，“因此，它们不仅可能跑赢各自所在的市场，走势也可能在一定程度上相互独立。” 也有观点认为， 中国科技股之所以具有吸引力，是因为其估值相对美国科技股更低 。 “许多中国大型科技公司的估值仅为美国科技股的三分之一至一半，却推出了足以与美国 AI 产品抗衡的竞品，”锐联财智（Rayliant Global Advisors）创始人Jason Hsu表示。 但Draho表示，尽管中国科技股的绝对估值低于美国科技股，但相对于其自身历史水平有所提升。他指出，中国股市当前的预期市盈率为14倍，而一年前约为11倍。 尽管如此， 基于基本面因素，Draho仍看好中国科技股，并将其作为对冲美国科技股风险的良好手段 。 投资中国科技股的基金包括景顺中国科技ETF（CQQQ）和安硕MSCI中国科技UCITS ETF USD (Acc)（CTEC）。今年迄今为止，景顺中国科技ETF的回报率高达38%，超过了纳斯达克100指数19%的涨幅。 多家外资投行看好中国股市 值得注意的是， 这是瑞银策略师本周第二次唱多中国股市 。瑞银投资银行中国股票策略研究主管王宗豪日前在2026年展望报告中指出，预计中国股市将迎来又一个丰年，因包括创新领域发展等许多有利的驱动因素将继续支撑市场。MSCI中国指数明年末目标位为100，较当前有14%的上涨空间。 尽管全球科技股眼下正遭遇回调，但中国股市却迎来多家外资投行唱多。 除瑞银外，过去几天，摩根士丹利、摩根大通也发表了对中国股市的看涨观点。 摩根士丹利上周末预测，中国股市2026年有望进一步上涨，延续今年的强劲涨势。而摩根大通分析师日前表示，中国科技股从低谷中复苏的势头仍处于早期阶段。中国是亚洲资本市场最大的驱动力，未来增长空间巨大，主要来自科技公司和港股。

工业和信息化部党组书记、部长李乐成在《党建》杂志发表署名文章《加快推进人工智能赋能新型工业化》。 文章指出，“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”工信部深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展的重要指示批示精神，坚定不移贯彻落实党中央、国务院决策部署，牢牢把握人工智能赋能新型工业化的重大机遇，体系化推进人工智能产业创新和赋能应用，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。 文章指出，深入实施“人工智能＋制造”。制造业是立国之本、强国之基，是人工智能应用的主战场。完善政策体系，研究出台“人工智能＋制造”专项行动实施意见，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，发布实施制造业企业人工智能应用指南。加快重点行业智能化转型，制定制造业重点行业智能化转型指引，常态化开展赋能“深度行”活动，搭建线上线下供需对接平台，加快行业标杆解决方案和经验推广应用。推动制造业全流程智能化升级，推进人工智能技术深度嵌入生产制造核心环节，拓展智能辅助设计、虚拟仿真、故障预警等应用场景，全方位变革创新范式、生产方式和管理模式。加速智能产品装备迭代创新，推进AI手机、AI电脑等消费终端换代，加快人形机器人、脑机接口等新一代智能终端研发与应用，推动大模型与智能网联新能源汽车、数控机床等深度融合。加快智能体设计、开发、测试和部署，探索多智能体协同生态。 以下为原文： 加快推进人工智能赋能新型工业化 李乐成 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，为发展新质生产力蓄势赋能。习近平总书记高度重视人工智能发展，明确指出：“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。”党的二十届四中全会对“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”作出战略部署。工业和信息化部深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能发展的重要指示批示精神，坚定不移贯彻落实党中央、国务院决策部署，牢牢把握人工智能赋能新型工业化的重大机遇，体系化推进人工智能产业创新和赋能应用，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。 一、学深悟透习近平总书记关于人工智能发展的重要论述 党的十八大以来，习近平总书记高瞻远瞩、审时度势，就人工智能发展作出一系列重要指示批示，为推进人工智能产业发展和赋能新型工业化指明了前进方向、提供了根本遵循。我们要深刻学习领会，坚决抓好贯彻落实。 深刻领会人工智能赋能新型工业化的重大意义。习近平总书记指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”，“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。党的二十届四中全会提出，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，坚持智能化、绿色化、融合化方向，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。60多年来，人工智能历经数轮起落，均兴于技术突破，衰于“脱实向虚”，本轮大模型引领的人工智能浪潮方兴未艾，能否和实体经济深度融合，特别是和制造业融合，是成败的关键。 全面把握人工智能赋能新型工业化的重点任务。习近平总书记强调，“要持续加强基础研究，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术”，要“推进人工智能技术产业化”，要“构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”。党的二十届四中全会提出，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力。当前，我国人工智能处于机遇与挑战并存的关口期，必须坚持问题导向、系统谋划，持续完善顶层设计，夯实技术底座，凝练场景需求，拓展赋能应用，壮大产业生态，充分发挥人工智能技术“倍增”效应，推动人工智能高质量发展和高水平赋能。 准确理解人工智能赋能新型工业化的主要路径。习近平总书记强调，“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”，要“紧紧围绕经济社会发展需求，充分发挥我国海量数据和巨大市场应用规模优势，坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径，积极培育人工智能创新产品和服务”，“要正视差距、加倍努力，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。推进人工智能赋能新型工业化，必须坚持创新引领、应用牵引，深化人工智能技术创新和融合应用；坚持统筹发展和安全，完善人工智能治理机制，筑牢安全防线，以“产业强”促进“治理强”、以“治理强”保障“产业强”。 二、推进人工智能赋能新型工业化落地见效 党的十八大以来，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，在社会各界的共同努力下，我国人工智能产业蓬勃发展，整体实力居全球第一梯队。据中国信息通信研究院测算，2024年我国人工智能核心产业规模超9000亿元，人工智能企业数量超5000家，国家级人工智能专精特新“小巨人”企业超400家，人工智能赋能新型工业化走深向实。 产业基础日趋坚实。算力底座日益夯实，国内企业发布多款人工智能芯片产品，“中国芯”在架构创新、生态重构等方面实现阶段性突破。算力基础设施规模和水平不断提升，多地建成单体万卡规模智算集群。算法模型百花齐放，一批竞争力强的通用大模型持续涌现，DeepSeek、通义千问等国产大模型引领全球开源创新生态。数据资源不断丰富，截至今年6月，我国建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB（1PB=1024TB），覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。企业数据治理能力持续提升，截至今年9月，累计8000余家企业通过数据管理能力国家标准（DCMM）认证。 赋能应用成效显现。重点行业智能化水平提升，中国宝武、中铝集团、国家电网、中国联通等推出钢铁、有色金属、电力、通信等行业专用模型，加速传统产业“智”变升级。比如，在能源行业，企业利用视觉大模型进行智能分析和辅助验证，将钻孔卸压的施工监管流程从3天缩短到10分钟。重点环节智能化转型提速，人工智能在研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全环节加速落地应用，正重塑制造业基因。智能产品装备加速发展，国内厂商研制的AI手机、AI电脑、AI眼镜等消费终端产品超百款；人形机器人正从“舞台上动起来”“赛场上跑起来”向“家庭里用起来”“工厂里干起来”进化。 产业生态持续优化。标准体系加快完善，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》印发实施，2025年累计推进近200项标准研制，有效发挥标准的基础性、引领性、支撑性作用。资金人才持续汇聚，600亿元规模的国家人工智能产业投资基金正式运营，有效汇聚资金“活水”。联合国工业发展组织发布的《全球人工智能人才榜TOP100》中，55位中国科学家入选。国际合作扎实推进，世界人工智能大会搭建国际交流合作平台，中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等成立运营，我国人工智能产业国际影响力持续提升。 三、奋力谱写人工智能赋能新型工业化新篇章 工业和信息化部将坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，统筹发展和安全，坚持系统谋划，坚定信心、压实责任、奋勇前行，牢牢把握智能化与工业化交汇融合的历史机遇，锚定实现新型工业化这一战略目标，推动人工智能创新与制造业应用“双向赋能”，一端抓技术供给，促进“智能产业化”；一端抓赋能应用，加快“产业智能化”；整体壮大产业生态，推动人工智能产业高质量发展，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化。 加快关键核心技术突破。人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须厚植“根技术”，夯实算力、算法、数据等基础底座。强化算力供给，统筹用好现有支持渠道，加快突破高端芯片、高速互联等技术，推动构建智能芯片软硬协同发展生态。建设算力互联互通平台，强化算力协同调度。攻坚算法模型，加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，突破类脑智能、世界模型等前沿技术。发展工业细分领域大模型，鼓励大小模型协同创新。打造大模型公共服务平台，提供高水平模型及配套工具服务。推动“模数共振”，引导人工智能模型与高质量数据集协同创新、深度融合，建立“数据共享、模型优化、应用孵化、安全保障”一体化机制。 深入实施“人工智能＋制造”。制造业是立国之本、强国之基，是人工智能应用的主战场。完善政策体系，研究出台“人工智能＋制造”专项行动实施意见，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务，发布实施制造业企业人工智能应用指南。加快重点行业智能化转型，制定制造业重点行业智能化转型指引，常态化开展赋能“深度行”活动，搭建线上线下供需对接平台，加快行业标杆解决方案和经验推广应用。推动制造业全流程智能化升级，推进人工智能技术深度嵌入生产制造核心环节，拓展智能辅助设计、虚拟仿真、故障预警等应用场景，全方位变革创新范式、生产方式和管理模式。加速智能产品装备迭代创新，推进AI手机、AI电脑等消费终端换代，加快人形机器人、脑机接口等新一代智能终端研发与应用，推动大模型与智能网联新能源汽车、数控机床等深度融合。加快智能体设计、开发、测试和部署，探索多智能体协同生态。 着力培育人工智能优势企业。企业是经济运行的基本细胞，是推动人工智能发展和赋能应用的主力军。培育生态主导型企业，支持龙头企业加大人工智能领域创新投入，承担重大科技任务，培育一批具有全球影响力的生态主导型企业。支持中小企业梯次发展，加大对中小企业算力、数据、场景等支持力度，培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业。壮大赋能应用服务商，鼓励企业集聚工具、技术、平台等资源，培育优质服务商，贯通技术供给和场景需求，打造标准化的行业赋能解决方案，提供模型调优、数据治理、安全保障等服务。 优化产业发展环境。良好生态是人工智能产业健康有序发展的土壤，将进一步激发创新活力和赋能动力。强化标准引领，发挥人工智能标准化技术委员会作用，加快制定行业急需标准，分级分类推动重点标准研制。深入开展“人工智能标准行”活动，强化标准宣传贯彻。完善开源生态，健全人工智能开源机制，加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的开源生态。加大资金支持，发挥国家人工智能产业投资基金作用，引导社会资本投早、投小、投长期、投硬科技。引导产业集聚，高质量建设人工智能领域国家制造业创新中心，提升关键共性技术供给能力。指导国家人工智能创新应用先导区汇聚优质企业，打造行业特色优势明显的创新应用高地。发挥国家高新区、国家先进制造业集群优势，支持人工智能产业集聚创新和协同发展。 强化安全治理保障。人工智能发展带来前所未有的机遇，也带来前所未有的风险挑战，要坚持发展和安全并重，坚决筑牢人工智能赋能新型工业化的安全底座。提升技术保障能力，强化深度合成鉴伪、算法安全防护、训练数据保护等关键技术攻关及应用，提升安全风险防范和应对水平。推进人工智能安全风险监测，加强安全测试评估和服务供给，探索研究分级分类安全监管方式。强化科技伦理治理，完善法律法规，加强行业自律，提升企业人工智能伦理风险防范能力，引导产业健康发展。 深化国际交流合作。人工智能应该是造福人类的国际公共产品，要拓展人工智能全球治理合作，推动人工智能向善发展。高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心，打造人工智能全球治理“金砖方案”。支持办好世界人工智能大会，搭建具有国际影响力的交流合作平台。用好金砖、G20等多双边机制，引导企业开拓海外市场，支持技术、金融、人才等创新要素跨国流动。积极参与国际标准化工作，在人工智能技术规范、规则制定等方面持续贡献中国智慧。 （作者系工业和信息化部党组书记、部长）