2025年初，DeepSeek横空出世改写了国产大模型的叙事逻辑。此后，中国科技股重回全球投资者视野，AI算力板块领涨市场，模型和应用端同样迎来局部爆发。

　　“中国生成式人工智能仍处于高速发展阶段，AI相关公司的基本面正在改善，并且这一改善在软件和硬件领域均存在超预期的空间。”摩根大通证券（中国）有限公司中国证券研究部主管姚橙日前在接受上海证券报记者采访时说。

　　在他看来，AI应用需求持续向好、国产算力快速崛起、模型能力达标，中国AI领域的发展态势明朗。2026年，AI应用领域的普及和创新仍然是核心，随着大模型市场初步完成整合，AI赛道正转向应用落地的新阶段。

　　垂直领域数据是应用落地的关键

　　“在互联网软件与服务领域，核心关键词仍是AI。大模型市场已完成初步整合，行业正在迈入AI产品发布与应用普及阶段。”姚橙表示。

　　他分析称：“2023年前后，中国一度涌现出众多基础模型开发者，但现在市场已经趋于集中，可能剩下5到10家公司仍在持续投入。”全球的大模型市场同样呈现类似的多家并存的格局，不同供应商提供的基座模型之间差异较小，单家模型很难在市占率上显著领先。因此，这一竞争格局也将进一步推动模型服务走向应用落地。

　　在姚橙看来，应用落地阶段，垂类模型的成功关键在于两大要素：优质的行业数据和合理的训练方法。“整个产业链要实现良性发展，并在应用端成功落地，最关键的是建立自身的竞争壁垒，而这往往取决于对特定场景数据或垂直行业数据的积累与运用。”

　　通用大模型的竞争更像是算力的比拼，而垂类模型的逻辑则完全不同，这也为创业公司提供了机遇。姚橙认为，通过使用开源模型，“蒸馏”出小规模模型，再用垂直领域数据进行训练，完全可能开发出极具竞争力的应用。目前一线模型的参数规模达到万亿级别，相当于“通才”。但在垂直场景中，模型无需“上知天文，下知地理”，精通特定领域的知识即可。

　　关于应用生态的发展趋势，姚橙表示，除了原生AI应用，大型互联网平台正高效地将AI功能整合至现有的超级应用中。例如，微信接入了DeepSeek的搜索能力，淘宝也推出了对话购物助手。未来，当这些移动端的超级应用全面AI化后，可能会为用户创造更大价值。

　　“行业竞争的最终目的都是为用户创造更大的价值。从长远来看，谁能为终端消费者创造更多价值，谁就能在产业格局中占据更有利的位置。如果未来大多数交易都能在某个超级应用内完成，那么这个平台就可能重构现有的商业生态。”姚橙说。

　　B端商业化闭环初现端倪

　　2025年，AI应用端呈现局部爆发态势，在多个细分场景内部，投资者已经观察到AI实现商业化闭环，甚至探索出成熟商业模式。对此，姚橙认为，B端（企业端）比C端（消费端）更容易实现AI的商业化落地。

　　他表示，C端仍处于探索阶段，大家都在思考如何将AI能力以最佳方式提供给用户。同时，C端市场竞争非常激烈。大家都看到了这一方向的机会，因此涌现出大量免费产品，商业化变现可能会更慢。

　　相较而言，B端的逻辑已经非常清晰：AI能够帮助企业节约成本。“以线上售卖服装为例，传统流程需要聘请模特、摄影师，搭建摄影棚，拍摄后还需要修图，这些环节都需要成本。而现在借助AI，只要对衣服拍照，就能自动生成模特形象、背景和修图效果，甚至可以轻松更换颜色。打个比方，如果过去这些成本为10元，现在可能只需1元，省下的9元可进一步进行分配——比如消费者、商户和技术提供方各占多少。”姚橙说。

　　另一个AI的典型落地场景是编程。编程的需求明确，程序本身也是一种语言，AI可以大幅提升开发效率。不少全球科技企业正积极引入AI编程工具，正是因为这一场景已较为成熟。姚橙表示，整体来看，AI在广告、代码、视频生成领域商业化落地速度较快。

　　他分析称，几乎所有行业都有AI落地的可能，还有很多行业已初现端倪。其底层逻辑不在于创造全新的AI收入来源，而是将AI融入现有业务流程中以节约成本。企业通过AI节省开支后，可以选择降价让利消费者，或进行人员结构优化。因此，AI在B端的落地路径非常明确，技术提供方也能够从中获利。

　　国产算力自主创新提速

　　回顾2025年，AI算力的普涨行情几乎贯穿全年。如何看待后续AI算力链的表现？对此，姚橙认为，国产算力的业绩弹性和投资确定性仍然存在。

　　“模型层面，中国已具备相当强的竞争力。在硬件领域，尽管算力瓶颈还未完全突破，但我们观察到一个重要转变：此前中国科技企业普遍倾向于囤积进口硬件，而现在则开始积极拥抱国产解决方案。”姚橙说。

　　一方面，国内芯片厂已初步探索出超节点等解决方案，以多卡数量优势补足单卡性能不足，实现算力突围。并且，中国AI产业自发展初期就特别注重效率优化。另一方面，从宏观格局看，中国市场规模庞大，头部企业盈利能力强劲。如今，出于供应链安全的考量，头部企业的资本支出正转向国内，这种转变对硬科技的长期发展非常有利。

　　“过去，国产芯片要直接与国际巨头比拼性价比。现在即便性价比尚有差距，但各大厂商仍会倾向于优先选择国产方案。这就打通了产业发展的关键环节，本土企业获得收入后能够加大研发投入，就有可能推动技术突破。目前硬件领域虽仍有一定制约，但形势正在好转，预计未来几年国产硬件将保持高速发展。”姚橙表示。

　　他表示，电力供应或是后续AI产业发展的关键制约因素，海外AI企业已开始考虑建设核电站来满足算力增长带来的电力需求。中国在电力基础设施方面具有显著优势，算力增长料难以遭遇电力瓶颈。这种完善的工业基础设施，也是中国在AI发展中的独特优势。