在去年全国两会首次提及“人工智能+”行动后，今年的两会再次强调了这一战略方向。总理在政府工作报告中明确指出，要继续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造业、市场的优势深度融合，推动大模型的广泛应用，并大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。
回顾 2015 年，“互联网+”行动计划首次出现在政府工作报告中，开启了移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息通信技术与经济社会各领域深度融合的新篇章。十年后的今天，从“互联网+”到“人工智能+”，人工智能已经成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心。
如果说“互联网+”主要通过连接实现资源整合与效率提升，“人工智能+”则以深度学习、大模型等技术为核心，从底层逻辑重构生产流程和服务模式，将人工智能从辅助工具升级为产业发展的核心驱动力。站在关键政策窗口期，本文将从产业链重塑、竞争升维、前沿趋势三个维度深入剖析新一轮科技浪潮可能带来的颠覆性影响。
产业链重构与竞争升维
当前，以生成式人工智能、大模型为代表的新一轮人工智能浪潮正在广泛影响价值链。例如，算力需求的激增推动了芯片和云计算产业的升级；数据成为核心生产资料，催生了数据治理和隐私计算市场；智能化应用的深化加速了制造、医疗、内容、金融等行业的转型升级。不过，新技术和新应用也会促使“蛋糕”的重新分配，产业链上的一些企业可能会成为新时代的赢家。
以 DeepSeek-R1 为例，它通过高效蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到更小、更高效的版本中，显著降低了模型体积和计算资源需求，成为端侧部署的理想选择。随着 AI 大模型从云端下沉至边侧，一场“端侧 AI 革命”正在悄然展开，拥有边缘 AI 解决方案的制造商（如 Eurotech 和研华科技）以及布局边缘计算芯片的芯片公司（如英伟达、AMD、ARM、高通、英特尔等）都将从中受益。
此外，数据管理服务提供商也是潜在赢家。随着 AI 模型数量的增加，数据管理的重要性日益凸显。MongoDB、Databricks、Snowflake 等数据管理公司以及超大规模企业提供的相关产品都将迎来发展机遇。
在重构供应链的同时，“人工智能+”行动的深化还将催化企业和企业之间、国家和国家之间竞争的升维。传统竞争主要围绕资金、人才、市场、供应链等展开，而 AI 时代的竞争则涉及数据主权、算力基础设施、模型生态和智能化渗透，呈现出更复杂、更深远的特征。
企业间的竞争：从产品竞争到 AI 生态竞争
过去，企业竞争主要体现在产品功能、成本控制、市场营销等方面，而 AI 时代的竞争核心在于：①模型能力：企业是否掌握最先进的 AI 模型，决定了其产品智能化水平；②数据闭环：企业能否建立专属的数据流，以提升 AI 系统的长期竞争力；③智能化生态：企业是否构建了从底层基础设施到终端用户体验的 AI 生态闭环。
大厂早已行动起来。例如，微软深度绑定 OpenAI，在 Office、Azure 等产品中整合 AI；Anthropic 推出的大语言模型 Claude 得到亚马逊的大力支持，通过 AWS 深度绑定，让企业和开发者能够使用 Claude AI。
当大模型成为竞争力的关键，算力短缺一度成为企业运行 AI 模型的主要困难。然而，DeepSeek 的出现重构了游戏规则。正如中国工程院院士李国杰所说，DeepSeek 的崛起表明 AI 不再是简单堆砌算力的游戏，而是进入了以算法和模型架构优化为主，同时重视数据质量和规模、理性提高算力的新时期。
随着 AI 的渗透加速，企业间竞争的关键将变成对 AI 的应用和整合能力，即如何使用 AI 提升企业的知识管理、创新速度和决策效率。例如，AIGC + 自动化客服显著提升了营销获客效率；AI 代码生成（GitHub Copilot）使研发效率翻倍；AI 驱动的供应链优化实现了精准预测需求，减少了浪费。在消费品营销领域，企业甚至需要迎合大模型为代表的 AI 工具的喜好，因为越来越多的客户通过 AI 工具来选择商品、提供辅助购买决策。
当企业间竞争从“资源和管理”维度跃升到“智能化程度”维度，落后的企业将难以追赶。
国家间的竞争：从科技竞争到“智能主权”之争
如果说企业竞争的升维体现在 AI 生态、算力、数据闭环，那么国家竞争的升维则体现在 AI 基础设施、数据主权、科技生态完整性等方面。
全球范围内，AI 已经成为国家级竞争的核心战场，各国政府纷纷参与 AI 投资和政策支持。以美国为例，特朗普上任后撤销了拜登政府 2023 年签署的 AI 行政令，预示着美国 AI 发展战略可能迎来重大转向。特朗普更倾向于以最小限度监管取得美国在全球 AI 领域的最大程度竞争优势，上任次日便宣布启动“星际之门”计划，投入海量资金建设国内 AI 基础设施，同时通过“芯片禁令”限制对手发展。
中国近年来高度重视人工智能的安全发展，逐步完善相关政策法规。国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确了面向 2030 年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。中国特别强调 AI 的实际落地应用，例如在产业赋能方面，推动人工智能在工业农业、服务业中的应用；在终端应用方面，通过数字技术推动智能网联汽车、手机、电脑、机器人等终端的快速发展；在场景培育方面，加快在低空经济、教育、培训、医疗等领域的场景应用。
随着“AI 国家队”加速形成，“智能主权”将取代“数字主权”成为大国科技博弈的关键。哪个国家能自主训练和运营本土大模型？哪个国家掌握最先进的 AI 芯片和算法？哪个国家拥有高质量本土数据？AI 监管体系是否具备全球话语权？这些问题将成为未来竞争的核心。
面对全球新一轮科技竞争，各国对 AI 的发展思路和政策方向将决定未来成败。DeepSeek 的开源策略堪称全球 AI 领域的“破冰行动”，开源模式让全球开发者能够自由使用和改进技术，加速 AI 技术在各行各业的普及应用。中国已孵化超 3000 万个开源项目，覆盖整个产业链。据中国工业和信息化部数据显示，中国软件开发者数量突破 940 万，开源参与者数量排名全球第二。
在 AI 监管方面，全国政协委员、360 集团创始人周鸿祎建议，大模型发展关系国运，不能因过度追求准确而限制其创造力，需要对“幻觉”给予柔性监管，打造支持创新、包容失误的良好环境。建议借鉴“避风港原则”，对大模型及相关产品和服务实施柔性监管，适度包容“幻觉”，给予企业自我纠正的机会，促进企业大胆创新。
长期来看，AI 的竞争将遵循一套完全不同的游戏规则，只有拥抱变化的企业和国家才能在未来立于不败之地。
AGI 的前沿趋势和应用
从更长远的时间维度来看，当前的人工智能仍处于“弱人工智能”阶段，即任务专用模型（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）。但随着大模型的进化，AGI（通用人工智能）的探索正在加速，一些前沿方向和应用正在蓄势待发。
AI 智能体（AI Agent）
AI Agent 是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，具有自主性和自适应性。它们可以依靠大模型赋予的能力完成特定任务，并在过程中不断完善和改进。例如，自动驾驶 Agent 可以感知交通情况、道路状况等信息，制订行动计划，如加速、减速、转弯等，并控制汽车的加速器、刹车、方向盘等。
中移智库发布的《智能体通信网络（ACN）白皮书（2024）》指出，AI Agent 将成为大模型落地商用的主流形式。它不仅使人人拥有虚拟智能体（如数字人、智能助理等）成为可能，还将推动人形机器人、机器狗、智能车、智能无人机等物理具身智能体的商用。智能体将成为未来网络连接的“新公民”，掀起智能体经济热潮，推动人类社会进入人与智能体协同、智能体与智能体协作的新阶段。
具身智能（Embodied AI）
“具身智能”和“智能机器人”首次出现在今年的政府工作报告中。具身智能是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，通过与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动。与传统人工智能不同，具身智能赋予了 AI
