人工智能（AI）在今天已成为全球瞩目的超热门领域，蓝海正渐渐泛红。
今年初以来，国产爆款大模型DeepSeek更是助推了中国国内对人工智能的热议与应用。目前，中国移动、中国电信、中国联通、中国石油、中国石化、中国海油等20余家中央企业已先后接入DeepSeek，人工智能普惠已在我国形成新风潮。据不完全统计，在全球范围内已有包括微软、英伟达在内的200多家企业明确宣布接入DeepSeek。
中国推进人工智能的优势和劣势各是什么？人工智能大发展给中国企业制造了哪些机遇？
基于上述话题，企业观察报近期专访了中金公司研究部科技硬件行业首席分析师彭虎。
01
我国人工智能的优势和劣势
《企业观察报》：中国在推进人工智能发展方面有哪些优势？
彭虎：我认为有四点优势：一是政策与产业链协同，比如“手机国补”政策加速了AI终端普及，华为、阿里等企业整合算力芯片与服务器产业链，形成从模型到硬件的闭环。二是基于成本领先型的技术创新，例如我国国产模型DeepSeek、通义千问通过算法创新与优化降低训练和推理成本，推动“算力平权”。三是数据与场景资源丰富，中国庞大的人口基数与全门类应用场景为AI提供了充足的数据和应用试验场，国内智能驾驶的商用普及程度进一步提升就是力证。四是清洁能源的既有布局，这得益于我国在光伏、风电等领域的领先地位，可以为AI数据中心提供绿色能源支持。
《企业观察报》：我国发展人工智能存在哪些明显的不足？
彭虎：我认为我国发展人工智能有三点需要持续加强：
首先是我国在底层技术方面需要持续投入。在应用端上，不管是芯片设计、产品制造，还是系统软件，我国做得都很不错。同时，我们的学习能力和优化水平也表现得非常突出。但是，一些底层技术方面的一定短板须正视并着力解决。
其次是我国需要持续强化知识产权保护与创新激励机制。我国的产业品类非常齐全，企业也非常努力，一个产品或服务的理念进入市场后便能够快速普及。对于消费者，这是有利的，但这一情况对做原创式创新的从业者而言是有很大压力的。
DeepSeek上线一周便集聚了一亿用户，窥一斑就可见其中端倪。其实，不管人工智能来不来，都需要持续完善商业环境的法治化建设，这既是适应全球技术竞争趋势的重要举措，也是实现高质量发展目标的应有之义。目前在人工智能技术快速发展的背景下，我国就更需要重视，因为人工智能本身的技术扩散已然超出了之前其他产业的范畴。
最后在数字经济时代，我国需要着力构建信息安全治理体系，健全个人信息保护长效机制。针对这一点，欧盟刚刚颁布了与人工智能相关的法案，明确要求不允许用人的特征数据进行模型的训练以及模型的商业使用，表明了对待数据安全和个人数据保护方面的郑重态度。假若我国企业在模型研发、业务应用过程中未能及时构建符合国际标准的合规框架，则有可能会在未来国际经贸合作中遇到合规风险。
在未来，人工智能可能会是主导各行各业的基础性技术，那这一基础性技术的来源和安全性必须要得到充分的保障，也唯有如此，相关模型才能获得使用者的信任。
02
如何应对“电老虎”
《企业观察报》：资料显示，全球数据中心的2022年用电量大约为4600亿度。该数值已被预测将于明年突破1万亿度，相当于2022年日本全年发电量。如此一头“电老虎”应如何饲养？
彭虎：目前训练大模型的能耗日益攀升，例如GPT-4单次训练耗电约1.3GWh，相当于1300户家庭年用电量。而且，当前的大数据模型规模仍处在扩张期，且全球人工智能算力投资还在持续增加，比如美国不久前宣布的“星际之门”计划。
不过，我们预计人工智能的能耗增速将在2025年至2030年期间达峰，在此之后，随着小模型普及、算法优化和清洁能源应用，总体能耗增速有望趋缓。
图表：智算中心能耗增长敏感性分析
注:PUE 相关假设参考工信部关于新建数据中心PUE 要求。根据IDC 预测，假设中国新增智能算力中推理算力从2023年40%线性提升至2027年70%，2027年后这一比重维持在70%。
资料来源:Data.ai，中金公司研究部
这一预测也符合历史上历次革新技术的大规模应用对全球耗能产生影响的规律，即初期高增长，后期技术优化；进而通过效率提升和规模化应用降低单位能耗，类似摩尔定律的能效进步。
人工智能目前正处于高增长阶段，未来可能通过模型压缩、算法革新和清洁能源等实现能效跃升。
《企业观察报》：有很多环保人士认为人工智能的高耗能是与生俱来的，哪怕过了眼下的扩张期，也仍是高耗能的产业。你怎样看待这一观点？
彭虎：从总消耗来看的话，人工智能目前处于高耗能阶段，像个“电老虎”。但解决这个问题需要通过推进数字经济往前发展，而不是因噎废食。人对于更好的数字生活体验有着无限的想象和要求，正如手机电池的发展，生产商能从1000毫安时一路优化到普遍接近6000毫安时，虽然手机总能耗在增加，但整体功耗却一直在优化，同时手机使用体验持续提升，这是技术迭代所得到的必然结果。
《企业观察报》：目前已有的哪些成熟的技术能为人工智能的可持续发展保驾护航？
彭虎：比如合成数据与联邦学习，这两项技术可以解决高质量数据来源和数据隐私问题。比如模型蒸馏与压缩，如DeepSeek将参数模型压缩至1数倍，仍可以保持精度。再比如液冷，类似的有华为昇腾云推动液冷服务器。还有核能的应用，微软已有投资核能供电的动作。
03
如何接住“泼天富贵”
《企业观察报》：如果有企业想投身人工智能领域，应怎样选择切入点？
彭虎：我觉得可以从四个方向考虑：
一是垂直场景的AI智能体（AI Agent）开发。企业可以聚焦金融、医疗、制造等细分领域，开发能独立完成复杂任务的智能体。比如Salesforce的Agentforce已提升客服水平，国内企业可结合所在行业的技术诀窍打造定制化工具。
二是端侧AI硬件与融合方案。企业可以布局手机、穿戴设备的端侧AI芯片与轻量化模型。在这方面，国产手机厂商通过端侧大模型实现离线功能，运营商则已推动“云—边—端”混合架构落地。
三是合成数据与隐私计算。企业可以针对数据短缺问题，提供联邦学习、虚拟仿真等技术服务。较为成熟的已有自动驾驶通过合成数据训练模型，医疗领域实现跨机构数据共享而不会泄露隐私。
四是AI+可持续发展技术。开发低能耗模型——如DeepSeek的蒸馏技术、液冷服务器、核能供电方案等绿色算力服务，直接去解决AI算力高耗能的痛点。
《企业观察报》：目前，全球范围内领先的人工智能企业具有怎样的特点？
彭虎：第一个特点是“技术—场景”的深度耦合。如DeepSeek通过轻量化模型大幅降低了训练成本，进而应用于工业、医疗、教育等场景。谷歌、微软则通过多模态模型拓展医疗和科研应用。第二个特点是生态整合能力。头部企业构建“基础模型+行业工具包”生态，例如Meta投资数百亿美元打造AI基础设施。
《企业观察报》：通过对照人工智能的头部企业，想入局的中国企业可以借鉴哪些经验？
彭虎：首先应借鉴开源与低成本策略，通过模型开源和垂类应用快速占领市场。其次是敏捷迭代，譬如模型厂商从文本模型到视频生成的多模态模型的快速升级，这就体现了技术迭代速度。再次是伦理先行，比如微软通过透明化标注数据来源降低了法律风险。
04
2025年全球发展趋势
《企业观察报》：在2025年，全球人工智能的发展特点会是什么？
彭虎：发展特点与背景的关系密不可分。就背景而言，如数据短缺、能耗限制等技术瓶颈会倒逼行业创新，降本增效一类的行业需求也会驱动行业发展，此外还有政策与资本支持的共同推动。
在这样的背景下，人工智能呈现的第一个特点将是从“学习者”向“行动者”转型。
2025年，人工智能将突破被动分析的角色，具备主动执行能力，例如在医疗仿真中预演手术方案、在自动驾驶中模拟极端场景等，推动决策模式从“试错”转向“模拟—执行”。这一转变得益于多模态大模型向“世界模型”的升级，即人工智能开始理解物理规律和社会规则。
第二个特点是推理能力与透明化成为核心。人工智能的逻辑推理能力将显著提升，例如OpenAI的o3模型在数学、编程等领域或超越部分人类专家，且AI结论需标注来源和可信度，以类似“食品成分表”的形式构建责任体系。这一趋势对应了医疗、司法等高风险领域的应用需求，旨在应对伦理与责任问题。
第三个特点是AI Agent普及化。AI Agent将作为“数字劳动力”接管重复性工作，例如企业流程管理、客服、供应链优化等，甚至进入劳动力市场。AI加速向手机、PC等终端渗透，离线实时翻译、工业质检等场景会成为常态。
第四个特点是端侧AI与算力平权。国产大模型如DeepSeek通过算法优化降低算力成本，推动“算力平权”，这类变化将使中小企业也能低成本部署AI应用。
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