新火種
2025-05-20 
深度報告｜中國AI產業正在崛起成全球力量，市場潛力和關鍵挑戰有哪些？
芝能科技出品
摩根斯坦利發布了一篇很精彩的報告《China – AI: The Sleeping Giant Awakens》，中國人工智能產業正經歷一場深層次、系統性的躍升。
從政策推動到產業落地，從核心算法到大模型構建，從終端消費到工業智造，AI 已逐步嵌入中國社會的各個層面。
產業快速擴張背后，技術突破和市場實踐相互驅動，形成了一個高度活躍的生態體系。但與此同時，核心硬件受限、數據監管體系不健全等問題也逐漸浮出水面。目前是大摩從它的角度試圖厘清當前中國發展的優勢與困局。
01
增長動力與技術積累并進：
形成全球級影響力
中國AI產業的快速發展始于2015年左右，在政策驅動、資本支持與技術突破的合力下迅速崛起。
國家提出“到2030年成為全球AI領導者”的戰略目標，并出臺一系列相關規劃，推動技術研發與產業落地齊頭并進。
在這一過程中，百度、阿里、騰訊等科技公司紛紛加碼研發，自主推出的大模型系統不斷推高中國在國際人工智能舞臺上的存在感。
文心一言、通義千問、混元大模型等代表性產品已具備較強能力，在自然語言理解與生成任務中展現出實用價值。
DeepSeek等新興模型甚至在單位計算成本、推理效率上展現出超越GPT-4的潛力，推動國內AI技術從“追趕”邁向“局部引領”。
在核心硬件方面，突破尤為關鍵。
◎昇騰910B芯片引入Chiplet技術，以256TOPS算力突破物理工藝瓶頸。
◎寒武紀思元系列國產GPU持續提升能效，算力自主比重逐年提升。◎芯片制造領域，中芯國際7nm工藝良率提升至75%，在DUV光刻上邁出實質性進展，形成較為完整的算力供應鏈。◎算法與軟件創新方面，國內高校與科研機構不斷推出高質量研究成果，部分原創算法已在國際競賽中獲得領先成績，推動AI在垂直行業中的高效落地。
產業應用層面，消費和產業兩端雙輪驅動，拓寬了AI落地深度與廣度。
◎在消費側，AI成為超級App的核心驅動引擎。微信生態的智能助手日活已超5000萬，形成高頻交互的智能服務平臺。字節跳動的4K視頻生成能力大幅降低內容生產成本，日均上傳量突破8億條，內容生態發生結構性變化。智能家居領域，語音識別、場景聯動成為標配，家電與智能系統深度整合后提升了用戶體驗與產品價值。◎產業側的表現更為集中與強勁。制造業率先受益于AI質檢系統，寧德時代通過AI視覺技術將缺陷率降至0.01%，不僅顯著提升品質，制造成本也同步下降40%。醫療系統中，AI輔助診斷已覆蓋絕大多數三甲醫院，肺結節識別準確率達97.8%，基層醫院誤診率顯著減少。金融服務領域，AI用于風險建模、投顧輔助與客戶服務，不僅提升效率，也增強了風險控制能力。
這一階段的AI產業發展，已不僅是技術的升級換代，更是對傳統產業運行邏輯的系統重塑。
市場規模連續擴張，從2021年的1500億元增長至預計2025年的4000億元。初創企業與生成式AI應用迅速增長，形成了一種從技術演進、產業協同到用戶價值創造的閉環生態。
02
結構性問題浮現：
挑戰與突破并存
快速發展的另一面是結構性瓶頸的逐步暴露。在高端芯片、自主制程、關鍵設備等領域，中國依舊存在外部依賴。
當前高端芯片進口占比仍高達66%，EUV光刻機無法自產直接限制了更高性能AI芯片的研發能力。算力雖然增長迅速，但與國際最前沿的芯片產品相比，在效率與能耗比上仍有提升空間。
算法層面，當前國內存在“工程化強、原創性弱”的問題。
多數應用型大模型擅長定制優化，缺乏可遷移性與通用性。原創算法數量與質量尚未完全達到引領標準，在理論突破和跨學科研究方面還需更多投入。
尤其在腦科學與AI融合、類人認知系統構建等關鍵方向起步較晚，成為限制下一階段技術躍遷的重要因素。
數據合規性與治理能力的滯后，也已成為影響AI長期發展的關鍵問題。
AI技術對數據的依賴極強，如何獲取、存儲、處理并保護數據已成為企業發展的必修課。數據使用過程中存在隱私泄露、算法歧視、訓練偏差等潛在風險。
法律法規尚未全面覆蓋新興問題，跨平臺、跨行業的數據共享缺乏統一機制，制約了數據價值的深層釋放。
國際競爭環境也在不斷加壓。
隨著中美科技博弈加劇，AI相關技術、設備和人才流動面臨更多限制。開源生態依賴海外平臺，算法模型安全性和可控性引發擔憂。
同時，AI倫理、治理標準的制定權競爭正在全球展開，誰能掌握技術標準與平臺話語權，誰就能占據產業鏈制高點。
小結
中國AI產業的崛起，是政策引導、市場需求與技術積累共同作用的結果。在多個領域，AI已從實驗室走進現實世界，成為推動社會進步與經濟轉型的關鍵力量。面向未來，關鍵在于跨越現有技術瓶頸，優化人才結構，建立科學的數據治理體系，并在全球標準制定中發出更強聲音。
原文標題:深度報告｜中國AI產業正在崛起成全球力量，市場潛力和關鍵挑戰有哪些？
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