7月27日，在2025世界人工智能大会“智慧中信·共创新可能”科产融创新发展论坛上，中信智库发布《AI新纪元：砥砺开疆 智火燎原》AI+产业发展深度研究报告。
中信智库专家委员会主任，中信建投（601066）证券党委委员、执委会委员武超在当日论坛上介绍，报告长达40万字，500页的篇幅，内容贯穿AI垂直产业链核心环节，从底层算力基础设施到中层大模型技术迭代，再到终端应用场景落地，实现软硬件研究全链路贯通。报告全面拆解AI模型、应用与算力，勾勒了AI新纪元产业图谱，立足全球最新AI大模型演进趋势，以全球化视野系统解码全球人工智能产业最新发展脉络，全方位挖掘横跨软硬领域的人工智能产业投资机遇。
更强大、更高效、更可靠
武超指出，AI大模型继续向更强大、更高效及更可靠的方向发展。
具体来看，一是参数量规模扩大性能提升依然有效；二是后训练部分强化学习明显提升了大模型的推理性能；三是模态融合越来越丰富，原生多模态较好地解决了输入延迟等问题；四是迈向AGI核心任务之一是拓展能力树，大模型不能停留在纸上谈兵阶段；五是实时数据集成和检索增强生成；六是合成数据极大地扩充了数据范围。
时至今日，美国依然在探索更强大模型上具备全球领先性。而中国企业在算力受限的情况下，在更高效上做到了全球领先。
进入2025年，大模型的应用落地进程呈现显著加速态势。ChatGPT 用两年零一个季度的渗透率大致对应PC互联网10年的渗透进度，AI大模型对产业的渗透速度超过此前互联网革命，并且其展现出来的商业化潜力和付费意愿也超过传统应用。
推理需求带动算力需求爆发
多模态商业化进展快，国产AI视频与海外模型各有千秋。应用上， C 端聚焦社交娱乐（如快手可灵的视频特效），B端侧重营销素材与商品图创作（如美图设计室），专业领域（如影视制作）通过AI降本增效显著。
据不完全统计， 2025年上半年有全球有超30款多模态模型更新或发布，其中超75%为国产模型。国产模型尺寸上均支持多种规格；时长上国产可灵达2分钟，部分推理更快；效果上国产多次登顶全球榜单；使用门槛上，国产多端可用、价格更低。
推理需求带动算力需求爆发。一是各家互联网大厂纷纷加速AI与原有业务结合，核心是用户数量大幅增长，如Google搜索和AI结合；二是Agent，Agent 执行一次任务平均消耗token达到10万的量级，大幅超过AI搜索单次问答token消耗，2025年是 Agent 元年；三是多模态，一分钟视频的生成token消耗基本在10万token至百万token 量级。
具身智能商业化加速落地
容错率与复杂度决定B端各场景AI应用落地顺序。从高容错、单一任务的AI+编程场景到低容错、高复杂度的具身智能/AI+制药场景，AI应用尚需一定时间周期。
中美是全球AI编程领域的领先者，但二者的技术路径有所差异。美国在通用性、准确性、商业化、开发者体验方面更具优势；中国在本土化、行业场景、价格方面具有一定优势。
复杂度不高但容错率低的如金融领域，AI有效降低了传统组织转型中的高协调成本，实现自下而上的变革驱动。AI作为“认知杠杆”，推动金融机构从流程自动化向数据驱动的智能决策跃迁。
复杂度高、容错率低，典型场景如具身智能。目前机器人大模型训练方式已开始向端到端大模型+世界模型（物理规则建模）发展配资股配资，同时模态能力也越来越丰富，从VLM过渡到VLA，典型的是Gemini Robotics（ 2025.3）已实现视觉—语言—动作（ VLA）三模态深度融合，推动机器人从感知理解走向高频执行。目前具身智能大模型仍有数据集不够、思考跟不上运动、缺乏生态等主要痛点，但随着合成数据使用、模型持续迭代，未来将有效解决上述问题。随着大模型快速迭代、供应链快速降本，以人形机器人为代表的具身智能商业化将加速落地。
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