AI产业链硬件和软件同频共振，有哪些值得关注的变化？

AI产业链的双重拐点变化

从性能拐点到份额拐点

安卓与iOS的份额变化启示

安卓和iOS操作系统的发展历程有许多值得借鉴之处。安卓系统开源开放，在2003年被Google收购后于2007年推出，众多手机厂商可定制开发，市场份额从2008年的2.8%提升到2011年的48%，但也存在诸多问题。2011年Android4.0推出后逐步正规化、标准化，到2024年12月市场份额达73.49%。iOS系统采用封闭生态，虽限制灵活性但提供高质量体验，近年来市占率相对稳定，2024年12月为26.04%。安卓在2011年通过UI统一管理改善体验，份额首超iOS，这表明开源产品体验或性能达到闭源水平时，有望迎来份额超越的拐点。

开源模型的性能追赶与份额提升

在AI产业中，开源与闭源模式共存。开源模式能吸引全球开发者参与创新，推动应用快速落地。Meta、Google等海外厂商以及国内阿里、DeepSeek等都是积极践行者。DeepSeek以低成本训练出的推理模型R1跻身全球第一梯队，且完全开源模型权重，其遵循的开源协议宽松，被赞为“开源模型对闭源模型的胜利”。受其影响，许多国内厂商积极拥抱开源。当开源模型性能追平闭源模型，如DeepSeek-R1接近头部闭源模型o1，可能会加速开源市场份额提升，大厂跟进开源也会形成正反馈。

从技术价值到商业化价值

DeepSeek构建可盈利商业模型

DeepSeek于2月24-28日连续开源，通过多种算法优化模型训练和推理过程。第一天开源的FlashMLA针对HopperGPU优化，实现分页KV缓存缓解内存瓶颈，设计双缓冲预加载机制，提高计算性能。第二天的DeepEP用于MoE模型通信，在不同场景下达到较高带宽和极低延迟。第三天的DeepGEMM用约300行代码优化矩阵乘法，提高计算效率并避免误差积累。第四天的DualPipe和EPLB分别优化计算与通信流程、平衡工作负载。第五天的3FS和Smallpond分别是高性能分布式文件系统和轻量级数据处理框架。DeepSeek还公布成本利润率细节，理论成本率达545%，通过对其实际利润率测算，在不同API调用付费率和冗余算力情况下有不同利润率，表明模型厂商盈利模式可实现闭环。

阿里优化模型部署成本

2025年3月6日阿里发布的QwQ-32B仅用320亿参数就性能强劲，媲美顶尖推理模型。它在冷启动基础上针对不同任务进行强化学习，提升性能并集成与智能体Agent相关能力，能够批判性思考和调整推理过程。DeepSeek验证了模型厂商商业化路径可行，阿里QwQ-32B进一步优化部署成本，加速AI普惠化，为厂商打开更大盈利空间，在厂商持续开源引领下，技术价值将逐步演变为商业化价值推动产业链落地。

硬件与软件的同频共振

硬件侧的积极变化

大厂资本开支与算力大单

阿里巴巴宣布未来三年投入至少3800亿元用于云计算和AI基础设施建设。腾讯2024年全年收入和净利润增长，24Q4资本开支环比和同比大幅增长且超过阿里，2024年全年资本开支也超阿里，其中AI相关研发投入达707亿元，2025年还计划进一步增加资本支出。中国联通2024年营收和净利润增长，虽资本开支同比下降但算力投资上升，预计2025年固定资产投资中算力投资同比增长28%。中国移动2024年营收和净利润增长，智算规模增加，2025年算力领域资本开支将为373亿元，对推理资源投资不设上限。众多上市公司公布算力大单，如海南华铁子公司、蓝耘科技子公司签订大额算力服务协议，协创数据拟采购服务器金额不超30亿元，这反映出算力需求旺盛。

私有化部署与RISC-V产业化

DeepSeek发布后国产芯片迅速适配，很多国产AI芯片企业宣布适配或上架其模型服务，众多企业宣布发布DeepSeek一体机或完成适配。B端企业倾向私有化部署模型，供需匹配将促进一体机市场发展。RISC-V技术发展迅速，欧洲启动项目开发相关芯片和软件，中国是主要市场。2025年2月28日中科院软件所展示基于玄铁C920处理器的成果，达摩院玄铁推出C930处理器，RISC-V处理器适配DeepSeek-R1系列蒸馏模型，将推动物联网终端向AI化转变。

软件侧的发展态势

应用生态与用户增长

DeepSeek发布后国内大厂加速接入，如百度在搜索中接入，腾讯多款产品适配，字节旗下产品接入。从新增用户和Web端月度流量看，各AI智能助手产品增长明显，如豆包、DeepSeek等日新增用户达50万以上，腾讯元宝等日活增长超5万，通义千问等日活增长超1万，元宝和通义千问月活增速分别超7倍和接近6倍，这将加速完善AI应用生态。

Agent发展与安全需求

AIAgent向多垂直领域渗透，如政务领域深圳福田区推出AI数智员工，网安领域企业推出安全智能体等。Manus发布引发热议，它在GAIA基准测试表现优秀，具有运行在独立虚拟机、有记忆能力、自主交叉验证数据等特点，虽风评有反转但和阿里通义合作证明其价值，OpenAI推出开发套件推动Agent发展。3月3日国家网络安全通报中心通报Ollama存在安全风险，大模型安全面临多种挑战，随着AI产业链发展，开源趋势下大模型和数据安全的重要性将进一步凸显。

投资建议与风险提示

投资建议

技术迭代使开源模型性能追平闭源模型，有望迎来份额拐点，且AI技术降低应用成本，商业化价值显现。建议关注三个方面：一是持续看多大厂资本开支持续下底层算力产业链发展；二是利好行业Know-how及数据积累充分、客户充足、有具体应用场景的B端和C端软件企业；三是看好AI产业链配套基础设施建设，关注数据处理和大模型安全厂商。

风险提示

AI产业存在多种风险。一是商业化落地不及预期，各环节产品商业化模式尚在探索，推进节奏慢会影响企业业绩。二是市场竞争风险，海外厂商有先发和技术优势，国内厂商技术迭代慢会受影响，国内企业间也可能存在同质化竞争影响收入。三是政策风险，AI发展受政策监管影响，企业若不适应政策会受处罚或调整业务策略，政策不确定性会影响企业战略规划和投资决策。四是地缘政治风险，美国出口限制会影响国内企业算力芯片获取，影响产品研发和竞争力，也会使AI产品开拓海外市场面临障碍影响营收。

相关问答

AI产业链硬件和软件同频共振主要体现在哪些方面？

硬件方面，大厂资本开支乐观，有算力大单，如腾讯、联通、移动等对AI投入大，还有私有化部署需求增长、RISC-V产业化加速端侧部署等；软件方面，大厂接入DeepSeek使用户量增加，Agent生态逐步完善，大模型安全需求提升等。

开源模型性能提升对其市场份额有何影响？

当开源模型性能达到闭源模型水平时，就像安卓系统性能提升后份额超越iOS一样，会吸引更多开发者和用户，提升市场竞争力，加速开源模型市场份额的提升，还会促使大厂跟进，形成正反馈。

DeepSeek是如何构建可盈利商业模型的？

DeepSeek通过连续开源，在训练和推理效率方面进行多项技术优化，如优化算法、通信库、矩阵乘法等，还公布成本利润率细节，在不同的API调用付费率、冗余算力等假设下，通过测算可以实现一定的成本利润率，从而构建可盈利商业模型。

硬件侧大厂资本开支对AI产业链有何推动作用？

大厂资本开支推动了算力的发展，如腾讯、联通、移动等的投入，使得算力需求增加，算力大单频现。这也促使了如私有化部署供需匹配，一体机市场铺开，还加速了RISC-V产业化进程，从而推动整个AI产业链发展。

软件侧Agent发展的趋势是什么？

软件侧Agent从企业端向政务、医疗等多垂直领域渗透，如深圳福田区的政务应用等。Manus的发布提高了大众对AIAgent的认识，OpenAI推出开发套件降低创建门槛，Agent发展将从B端向C端渗透，工程化会是后续AI产品迭代关键。

AI产业链面临哪些风险？

主要有商业化落地不及预期风险，各环节商业化模式在探索，节奏慢影响企业业绩；市场竞争风险，海外厂商优势和国内同质化竞争影响企业；政策风险，企业需适应政策，政策不确定性影响战略规划；地缘政治风险，美国限制影响国内企业芯片获取和海外市场开拓。