在近期的中金财富《云会客厅》栏目中，中金公司研究部科技硬件行业分析师成乔升做客直播间，与主持人瞿扬阳共同探讨了人工智能（AI）在全球与中国的发展趋势、应用新场景，以及行业发展趋势前瞻。以下是本场直播的概要，以飨读者。
节目嘉宾：
中金公司研究部科技硬件及半导体行业分析师、副总经理 成乔升
主持人：
中金财富北京建国门外大街营业部副总经理、财富顾问 瞿扬阳
直播内容精华
01
全球AI发展历程与趋势
人工智能的发展，主要经历了四次重要浪潮。50至70年代的第一次浪潮，其特点是通过规则和符号解决代数和几何问题；到80-90年代的第二次浪潮，专家系统得到了广泛应用；再到第三次浪潮，计算力提升与大数据推动深度学习的突破；直至如今的第四次浪潮，生成式AI引发广泛关注。
成乔升指出，生成式AI是当前发展的重点，其核心创新在于语言模型能够学习并整合海量知识，实现跨领域创造。与以往不同，这次浪潮使AI从专用工具迈向通用协作体，但也带来了真实性、安全性与社会结构等全新挑战。
从技术目标来看，AI已从感知理解转向内容创造，具备了生产力，而不仅是识别力。模型架构从专用小模型发展为通用大模型，甚至能处理多模态任务。数据依赖方面，需要人类知识总量的海量原始数据进行训练，训练成本倍增，但输出的结果更贴近人类表达习惯。
02
AI的产业链和未来发展趋势
在软件方面，成乔升指出，模型结构和数据是核心驱动力。合理的模型结构影响智能化程度，算法持续创新构成AI软件壁垒。数据资产质量高，需经过清洗、知识对齐和持续反哺，形成数据模型迭代飞轮。同时，数据合规风险逐渐增大，工程化能力也至关重要。
硬件方面，AI涉及复杂长产业链。从芯片到机柜层分为5层，不同国家和地区擅长不同环节。美国和日韩企业在上层芯片模组有优势，中国台湾和大陆企业在板级系统、机架和机柜层等组装环节表现出色，呈现全球分工态势。
成乔升认为，AI行业未来发展趋势可从技术趋势和商业落地两方面分析。
技术趋势上，软件方面，有限数据和算力的情况下，稠密模型发展遇到了瓶颈，而采用专家模型动态选择机制能有效提升性能，因此专家模型、多模态成了未来努力的方向，多模态的需求可预见性比较高。
硬件方面，云侧对算力的需求增加，存储器容量和带宽需升级，GPU互联和服务器层级互联要求提高；在端侧，未来对吞吐量或吞吐速度的要求提升，也会影响算力、存储及带宽。
商业落地方面，AI对人类任务替代和互补可拆解为两种：个体型和社会型任务，其中还可以进一步细分为体力和脑力型任务，以及支持型和支配型等各个分支。
体力型任务正加速被AI接管，因为这类任务大部分是标准化的，成为AI应用的前沿阵地，给劳动力供给结构带来一定冲击。信息处理类任务跟体力型任务类似，这类任务被AI替代后，人类劳动力将更多转向创意设计、复杂决策等领域。
从行业角度看，AI对各行业效率提升呈差异化表现，AI对采矿、资源加工、卫生、信息、租赁和商务服务等行业的效率提升显著，对批发零售、住宿餐饮和轻工制造等行业的影响相对平缓，差异主要源于各行业任务标准化程度。
03
DeepSeek的技术突破与影响
DeepSeek的出现引发广泛关注。成乔升认为，其技术领先和创新体现在降本和性能优化上。通过优质算法和硬件工程化团队，DeepSeek降低计算量、存储需求，提升算力使用效率，实现训练大幅降本、推理大幅降价。
同时，DeepSeek开源共享高性能大模型，打破技术壁垒，降低企业和开发者使用门槛，推动技术普惠和创新生态发展，加速全球技术创新。
此外，其开源意义还增强了AI技术透明与信任，减少黑箱疑虑，为负责任的AI发展提供实践样本。
经济影响上，DeepSeek对美股科技股造成冲击，也倒逼了美国的AI创新。长期来看，DeepSeek也推动了中国AI发展，带来中国AI资产重估，展示中国在AI领域的实力，推动中国科技股在港股和A股的重估。在社会层面，DeepSeek以其免费的特性，大大降低了AI的使用门槛，也增强了国产AI发展的信心，提升了民族科技自信。
04
国内AI硬件、软件的发展态势
成乔升认为，国内AI硬件市场有望进入快速增长阶段。目前，国内云厂商加大资本开支，投资决心坚定，带来云端AI算力产业链投资机会。贸易摩擦限制下，国产云端AI芯片替代空间广阔，市场增速高；中长期来看，国产云端AI芯片市场天花板高。
端侧AI方面，DeepSeek开源模式降低硬件创业门槛，模型蒸馏技术的优化使得更多大模型能够部署在终端设备上，如可穿戴AI设备、家电、智能驾驶汽车等，为本土芯片厂商提供市场机遇。
AI手机和AIPC成为两大终端亮点。AI手机出货量占比提升，功能正在从附加功能转向原生定义，具备了全球差异化的优势，AI手机行业有望进入快速发展期。AIPC也在从概念验证走向实际落地层面，有望成为新一轮流量入口和生产力中枢。
国内AI软件领域同样发展迅速，AI应用也处于黄金发展时期。B端项目制落地是大模型基座能力变现主要方式；C端产品呈现多元化，但面临用户粘性不足等问题。投资轮次分布显示，AI领域的战略股权投资上升，语言及多模态赛道受关注，基础层投融资数量占比显著上升，带动了以AI芯片算力解决方案、算法架构等为代表的基础设施的建设。
05
机会与应用场景展望
根据沙利文的预测， AI行业未来几年的规模有可能达到数万亿元人民币的市场空间。
成乔升分析称，从硬件端来看，从芯片到供应链及出口链均有投资逻辑。芯片环节在贸易摩擦和需求端推动下，国产替代空间大。应用侧，AI应用大赛道涵盖计算机、软件、传媒等行业，投资机会相对广泛。
在应用场景方面，未来，AI视频生成技术商业落地场景丰富，技术演进从算法结构迭代到多模态输入生成。广告营销上的应用，将是AI生成视频的主战场，或将重塑广告生成行业。
AI在教育领域应用前景广阔，包括AI玩具、早教产品等。目前的产品迭代路线，还是从玩具过渡到玩具+AI的阶段，还没有真正到AI玩具阶段。未来，AI玩具将从功能单一向情感陪伴转变，市场可能向专业化、个性化、情感化的方向纵深发展；早教产品通过硬件设备、在线平台及服务升级，将提供个性化学习方案。
在智能驾驶和人形机器人两大热门赛道方面，智能驾驶将从辅助驾驶，向高阶自动驾驶的方向演进，推动车联网技术进步。人形机器人方向，目前在感知精度、决策能力上取得了阶段性成果，未来将在日常生活、医疗、工业等场景发挥重要作用。
未来，AI将深度融入我们的工作与生活，从智能家居到智能办公，形成全闭环场景，提升便利性和效率。
最后，成乔升也提醒道，随着AI技术快速迭代，潜在风险从理论威胁变为现实挑战。治理体系存在标准缺失、监管滞后等问题。安全风险包括内容安全、内生安全和应用安全，需从技术、商业、法律、伦理等多角度协同发展，确保释放技术红利同时守住安全底线。
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