人工智能

随着人工智能技术的迅猛发展，模型推理已成为算力需求的核心驱动力。从 AI 搜索、智能体的兴起到多模态内容生成的广泛应用，模型推理的算力需求呈现出前所未有的加速态势。在此背景下，算力网络作为计算与网络深度融合的新型基础设施，为人工智能模型推理提供了灵活、高效的算力支持。然而，如何精准度量模型推理所需的算力资源，并实现算力的高效调度与优化，是当前行业面临的重要挑战。

AI Agent是突破指令执行的智能实体，核心是具备代理权，可主动感知、自主决策并执行复杂任务，区别于LLM（知识输出）和传统自动化（规则执行）。在AGI分级中，Agent处于L3智能体阶段，性能等效90%熟练成年人。

本篇报告主要针对海内外模型发展、探究模型能力与应用的进展和边界。我们认为当前海外模型呈现差异化发展，企业调用考虑性价比。当前OpenAI在技术路径上相对领先，聚焦强化推理与专业领域能力，而谷歌在端到端原生多模态领先，Anthropic则强调实用性、编程场景领先。从模型API份额跟踪分析，谷歌与Anthropic系列模型份额优势较高，主要由于比较相似上下文输入的模型调用价格，二者相比OpenAI有明显优势。国内模型方向，我们认为当前各家模型尚未拉开明显技术差距，需要观察模型在特定场景的差异化能力。

2025创业报告_人工智能时代的创业之道

目前，AI渗透率仍较低，大模型发展仍处于中初级阶段，产业化应用周期才开始，大模型带来的算力投资方兴未艾，资本开支会随着大模型收入的增长而增长，投资的天花板可以很高。AI算力板块涉及先进制程、GPU/ASIC、光模块、PCB、服务器、交换机、光器件、铜连接、IDC及其配套（液冷、电源、电力、综合布线等），是板块性大行情，产业链个股普遍有机会，市值仍有空间。

ARR（年度经常性收入）更适合作为高增长AI业务的估值锚点，综合我们梳理的未上市AI应用公司估值及收入变化情况，我们发现这些高速增长的AI初创公司估值一般为ARR的50倍甚至更高。1）基础模型：OpenAI估值约为ARR的40-60倍，Anthropic估值约为ARR的40-60倍。 2）AI应用：专注AI编程场景的 Anysphere（Cursor）估值约为ARR的40-65倍。AI工具中：AI视频生成独角兽Runway估值约为ARR的55倍；AI语音合成独角兽ElevenLabs估值约为ARR的40倍。AI搜索场景中，2C的Perplexity估值约为ARR的140倍；2B的Glean估值约为ARR的60倍。AI企业软件中，AI销售领域Clay估值约为ARR的50倍，AI招聘Mercor估值约为ARR的30倍。垂直行业应用中， AI医疗笔记公司Abridge的估值约为ARR的50倍，AI法律领域的Harvey估值为ARR的超60倍。

近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为智能汽车领域带来了前所未有的机遇。得益于 AI 技术的支持，自动驾驶不仅能够高效地完成行驶任务，还能显著提升交通安全、优化出行效率、减少交通事故，并有效降低能源消耗。AI 赋能自动驾驶技术，使车辆能够实时感知、决策并执行复杂的驾驶任务，逐步实现从辅助驾驶到完全自主驾驶的转变。作为智能交通的重要组成部分，自动驾驶汽车正逐步走向商业化，并成为全球汽车产业技术创新和竞争的核心。

车用 AI 技术通过整合人工智能技术和汽车系统，实现车辆的自动化、智能化和智能交互，为驾驶员和乘客提供更加安全、舒适、便捷的出行体验，同时也为交通管理和城市交通发展带来新的机遇与挑战。

AI Agent框架：Coding模型+AI编程平台。Agent应用的落地逻辑，是优秀的Coding模型和AI编程平台协调配合。AI IDE并未抛弃传统 IDE 的核心功能（代码编辑、调试、版本控制等仍是基础），而是通过 AI 能力降低开发门槛、提升效率。从AI的角度重新把IDE和编码平台做一遍，让底层逻辑更加适配AI行为，提前会进行与预先调控和流程规划，让大模型使用多工具的路径更流畅更丝滑。

本篇报告聚焦AI应用商业化进展。通用大模型收入体量较大，OpenAI以100亿美元ARR位列全球AI公司第一，且收入增长弹性高于以B端API收入为主的Anthropic，但后者收入也保持较高增速。垂类应用中AI编程/多模态/搜索率先跑出规模，降本增效、赋能原有场景仍是目前主要落地方向，2B/2P收入确定性强。回看国产AI应用，多模态、Agent、AI陪伴率先贡献收入，出海是重要趋势，其中可灵5月ARR已达1.7亿美元，成为全球收入规模最大的视频应用，海外和C端订阅均贡献70%收入。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）技术的飞速发展给人类和经济社会的发展带来了翻天覆地的变化，是驱动第四次工业革命和经济社会数字化转型的先进生产力。近年来，从智能体应用到具身智能再到智能物联网，从智慧车间到智能驾驶再到自动化医疗诊断，人工智能技术正在重塑全球产业格局。然而，在人工智能技术跃迁的背后，潜藏着数据、模型、基础设施与应用的多重安全风险。随着各行各业纷纷布局人工智能模型应用，这些风险正从理论推演演变为现实威胁，迫使全球各国、组织和企业重新审视对人工智能技术的安全治理。

2024年“人工智能+”首次被写入政府工作报告，2025年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”，7月31日国常会审议通过“人工智能+”行动意见，后续“人工智能+”相关支持政策有望密集落地。