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野村证券段冰:中国大语言模型生态系

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xinwen.mobi 发表于 2025-11-22 20:20:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
野村证券段冰:中国大语言模型生态系统的崛起与未来
技术创新与商业变现双轮驱动,中国AI产业正构建自给自足的发展之路。

“得益于DeepSeek的技术创新,开发AI模型和应用程序的门槛得以降低,预期中国大语言模型生态系统将涌现更多商业与技术创新。”在2025年野村中国投资年会上,野村证券科技及电讯行业分析师段冰分享了他对中国人工智能产业发展的观察。

作为长期跟踪科技行业的分析师,段冰指出中国AI基础设施投资呈现上升趋势,头部科技企业正利用大语言模型提升内部运营效率,同时加强其在消费者端和企业市场端的生态系统建设。

01 现状:自给自足AI供应链趋势显现
段冰在近期演讲中明确表示,中国AI价值链参与者正积极开发大语言模型和生成式AI应用,构建自给自足的国内AI供应链趋势日益明显。

这一趋势得益于算力或AI芯片供应来源的日益多元化。

基于这种多元化供应格局,中国AI基础设施投资呈现上升趋势。

领先的科技企业不再单纯依赖国外技术,而是建立起本土化的AI供应链体系。

段冰注意到,头部科技企业正从两个维度推动这一趋势:一方面利用大语言模型提升内部运营效率,另一方面加强在消费者和企业市场的生态系统建设,从而创造更好的变现机会。

这种双轮驱动的模式,为中国大语言模型生态系统奠定了坚实基础。

02 优势:应用场景与制造业基础成差异化竞争力
在全球AI竞争格局中,中国如何突围?段冰给出了自己的分析。

“尽管国内在AI算力基础上与海外存在差距,但中国凭借丰富的应用场景和庞大的用户基础,正在探索一条差异化的AI发展路径。”

段冰进一步阐释,大模型技术迭代仍处于快速阶段,国内AI市场的优势在于能够利用消费者领域和企业领域的海量用户数据,在应用层面实现快速迭代,从而部分弥补先进算力的不足。

中国在AI应用与高精密制造业的结合方面具有独特优势,尤其是在自动驾驶、机器人等领域。

这种“软硬结合”的能力将成为中国AI产业发展的重要突破口。

随着“十五六”规划建议对高新科技产业的重点支持,中国AI产业有望在应用层面实现弯道超车。

03 推动力:DeepSeek技术创新降低开发门槛
在段冰看来,DeepSeek的技术创新对中国AI产业链产生了多重积极影响。

“DeepSeek在工程和算法上都有很多创新,这些创新不论是对于开源还是闭源大模型企业,不论是对中国还是海外产业链上相关企业都有很好借鉴作用。”段冰在今年3月的野村“中国AI行业分析和观察”线上会议上表示。

这些创新能够帮助AI产业链更快地推进技术创新,包括商业化落地。

从算力角度来说,DeepSeek能加速训练和推理周期;从大模型开发角度来说,它会降低开发和技术研究的门槛,使更多参与者可以进入到这个市场。

技术创新建立在比较低的算力和成本基础上,这对国内AI产业链有着非常好的促进作用。

对于国产图形处理器而言,段冰认为会有更多机会。

DeepSeek把核心技术都进行了开源,这使得国内不论是图形处理器还是其他专用集成电路芯片厂商,都可以去借鉴或移植相关技术,也会使得图形处理器的整个生态获得更好的发展机遇。

04 商业化:AI Agent与制造业结合将率先落地
关于大模型商业化前景,段冰给出了明确的时间表和路径规划。

他分析,目前编程类AI Agent等技术已相对成熟,在企业中的渗透率正在快速提升,这将成为近期最确定的商业化方向。

未来1-2年内,金融、医疗、制造等垂直行业将率先实现规模化收入。

从中期看,机器人、高阶自动驾驶等与制造业紧密相关的领域具有更大市场空间,中国企业的降本增效优势将在硬件制造与量产环节中得到充分发挥。

段冰特别比较了DeepSeek和Manus的不同创新路径:DeepSeek代表了大模型底层的一些技术创新,而Manus是更偏向于上层应用层面的产品,它会在底层利用或整合很多比较先进的基础大模型。

“Manus代表的产品创新会使得AI Agent有更快的用户接受度,因为以往的AI Agent还是有着一些使用门槛,对于用户的专业性有些要求。”

同时也要看到,AI Agent是基于底层大模型的能力构建,它的进一步发展和成熟仍需要底层大模型能力的完善。

05 前景:更多商业与技术创新将涌现
基于当前的发展态势,段冰对中国大语言模型生态系统的未来充满信心。

中国大语言模型生态系统将涌现更多商业与技术创新。

市场对科技板块以及科技公司的创新能力有了更多信心,相信市场也会对科技股板块有更多期待。

针对人工智能领域的投资,尤其是这些大型科技企业的投资,强度可能增大,周期也会加速,这将对中长期的科技板块形成支撑。

对于国内外科技龙头企业近期大力推进人工智能基建的现象,段冰认为,大模型厂商目前还是希望去进一步训练自己的模型,以期尽快实现通用人工智能,所以仍然需要依靠先进的算力。

由于国内和海外的节奏可能不完全一致,海外重金投入、高速增长已有两年左右的时间,而国内则刚迎来一轮加速期。

段冰的分析描绘出中国大语言模型生态系统的发展图景:自给自足的AI供应链、丰富的应用场景、强大的制造业基础,这三者正形成良性循环。

随着“十五六”规划建议对高新科技产业的重点支持,中国AI产业有望在应用层面实现弯道超车。

在这个浪潮中,降低的开发门槛将催生更多商业与技术创新,让中国在全球AI竞争中占据自己的一席之地。

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