1月23日，英特爾公司發佈2025年第四季度及全年財報。儘管在營收和每股收益上均超出華爾街預期，但公司對2026年第一季度的業績指引低於市場普遍預測，導致盤後股價一度重挫。介面新聞記者獲悉，英特爾2025年第四季度營收137億美元，同比下降4%；2025年全年營收529億美元，與去年持平。圖片來源：介面圖庫英特爾預計2026年第一季度營收將在117億至127億美元之間，預計第一季度每股收益為-0.21美元，非通用會計準則每股收益為0.00美元，即處於盈虧平衡水平。英特爾首席財務官David Zinsner表示，“儘管面臨全行業供應短缺的挑戰，公司第四季度的營收、毛利率和每股收益方面均超出預期。公司預計，可用供應量將在第一季度降至最低水平，隨後從第二季度起逐步改善。”在隨後的電話會上，David Zinsner表示，公司正處於“手停口停”（hand to mouth）的極限營運狀態。據其透露，進入2026年時，英特爾的緩衝庫存已經徹底耗盡，庫存水平已降至峰值的40%。更棘手的是，為了應對市場的強勁需求，英特爾在2025年Q3開始將晶圓向伺服器組合轉移，但由於伺服器晶片的生產周期較長，這批晶圓直到2026年Q1晚些時候才能產出，使得內部供應限制在第一季度將達到“最嚴重”的程度。這種產能錯配直接衝擊了英特爾的業績預期。David Zinsner指出，若非供應受限，公司第一季度的營收本應遠高於季節性水平。在產能吃緊的背景下，良率問題成為了關注的焦點。英特爾首席執行長陳立武透露，基於Intel 18A工藝的首批產品Core Ultra Series 3（代號Panther Lake）已開始交付，良率正在穩步提升，且符合內部計畫，“雖然良率符合內部計畫，但仍低於我想要的水平。”陳立武表示，加速良率提升將是2026年最重要的槓桿。他透露，目前每月良率提升幅度在7%至8%之間，但重點在於一致性和缺陷密度。除了生產端的挑戰，英特爾在AI時代的戰略定位也是投資者關注的另一重點。陳立武在電話會上糾正了市場對“AI時代CPU已死”的誤解，並明確表示“公司對CPU在AI時代不可或缺的作用信心堅定”。陳立武表示，AI基礎設施不僅僅是GPU的堆砌，推理模型、代理AI（Agentic AI）以及物理AI的興起，正在放大X86架構在編排和控制平面上的重要性。“AI工作負載的持續擴散和多樣化給傳統和新的硬體基礎設施帶來了巨大的產能限制，加強了CPU在AI時代日益增長和不可或缺的作用。”陳立武說。圖片來源：介面圖庫為了更直接地參與AI計算競爭，英特爾對其伺服器路線圖進行了調整。據陳立武透露，公司已將資源集中於16通道的Diamond Rapids處理器，並計畫加速引入具備超線程技術的Rapids系列產品。此外，英特爾正在與輝達緊密合作，建構一個與其NVLink技術完全整合的定製Xeon，為AI主機節點帶來一流的X86性能。與此同時，英特爾的定製ASIC業務已成長為新的增長極，2025年該業務增長超過50%，環比增長26%，並在Q4達到了超過10億美元的年化收入運行率，主要得益於AI基礎設施對專用網路晶片的強勁需求。在晶圓代工業務方面，英特爾正試圖通過技術節點的按期交付來重建市場信任。2025年Q4代工業務營運虧損擴大至25億美元，主要受18A早期爬坡成本拖累。儘管目前仍處於投入期，但陳立武在電話會上給出了時間表，外部客戶預計將在2026年下半年至2027年上半年做出實質性的產能承諾。目前，Intel 14A工藝的PDK 0.5版本已發佈，客戶正基於測試晶片評估良率，接觸“非常活躍”。分析師John Vinh在1月13日表示，英特爾18A良率提升下，“足以讓我們相信，它有望超越三星，成為業內可信的第二大晶圓代工供應商”。從行業視角來看，結構性分化加劇了英特爾當下面臨的挑戰。摩根士丹利分析師在電話會上表達了對英特爾在等待新產品周期時市場份額的擔憂。對此，David Zinsner表示，“所以我們在客戶端內部所做的是，我們專注於中高端，而不那麼專注於低端。”這也意味著，在供應受限下，英特爾將進行一些份額調整，優先滿足資料中心和高端客戶端需求，可能一定程度導致部分中低端市場份額的短期波動。針對2026年，David Zinsner預計，隨著下半年供應改善和Panther Lake成本結構的最佳化，毛利率將逐步修復，目標是首先重回40%的水平。公司計畫在2026年將營運支出控制在160億美元以內，並償還25億美元到期債務。 (介面新聞)

TrendForce集邦諮詢指出，AI創新使得儲存器成為AI基礎設施的關鍵元件。TrendForce預計，儲存器市場規模將從2026年的5516億美元飆升至2027年的8427億美元，同比增長53%，其中DRAM需求增速遠超NAND快閃記憶體。rendForce集邦諮詢認為儲存器市場正在經歷由人工智慧創新引發的根本性轉變。1月22日，TrendForce集邦諮詢最新研究表明，隨著資料訪問量持續增長，AI系統對高頻寬、大容量、低延遲DRAM的依賴顯著加深，而NAND快閃記憶體在快速資料傳輸中的作用也日益凸顯，使儲存器成為AI基礎設施的關鍵元件。受產能受限及配額需求上升推動，儲存器價格持續攀升，行業收入屢創新高。DRAM歷史上單季度價格漲幅峰值約為35%，但去年第四季度因DDR5需求強勁，DRAM價格跳漲53%至58%。TrendForce預計今年第一季度漲幅將超過60%，部分品類價格接近翻倍，看漲勢頭預計將持續至未來三個季度。此外TrendForce預計，儲存器市場規模將從2026年的5516億美元飆升至2027年的8427億美元，同比增長53%。DRAM需求增速遠超NAND快閃記憶體2025年初，DRAM市場受地緣政治緊張和宏觀經濟不確定性影響，終端市場情緒低迷，消費應用復甦尤其受阻。但隨著市場在下半年趨於明朗，北美雲服務提供商大幅提高資本支出，AI伺服器的快速部署和儲存器採購的大幅增加引發新一輪價格上漲。在資料訪問需求激增的推動下，DRAM需求增速遠超其他品類。TrendForce預測2025年DRAM市場收入將達到1657億美元，同比增長73%，顯著超過同期NAND快閃記憶體的697億美元收入。這一差距促使供應商在生產策略中更加側重擴大DRAM產能。TrendForce預計2026年DRAM市場收入將達到4043億美元，同比激增144%。NAND快閃記憶體價格受AI Agent驅動上行NAND快閃記憶體市場的強勁增長動力不可小覷。輝達在2026年國際消費電子展上表示，AI正從根本上重塑整個計算堆疊。隨著生成式AI向具備長期推理能力的智能體系統發展，AI智能體需要頻繁訪問大規模向量資料庫以支援檢索增強生成。這些任務涉及大型資料集和高度隨機的訪問模式，大幅提升了對高IOPS企業級固態硬碟的需求。這一變化預計將進一步推高NAND快閃記憶體價格。TrendForce預測第一季度價格將環比上漲55%至60%，並在全年保持上行趨勢。2026年NAND快閃記憶體市場收入預計將同比跳增112%，達到1473億美元。供應緊張持續至2027年在整個儲存器市場，供應緊張狀況沒有緩解跡象，定價權牢牢掌握在供應商手中。TrendForce強調，AI熱潮正在硬體堆疊、系統架構和軟體層面全面推進，使儲存器成為AI計算中不可替代的關鍵元件。在AI伺服器、高性能計算和企業儲存的持續需求支撐下，DRAM和NAND Flash的合約價格預計將持續上漲至2027年。因此，儲存器行業的收入增長預計將持續擴大至2027年，鞏固其作為AI時代核心受益者的地位。 (invest wallstreet)

“昨晚回到酒店11點半，還是比較早的。”這是Fusion Fund 創始合夥人張璐在達沃斯的第三天，每天睡眠不足5小時，行程表被無數場圓桌討論、閉門早餐會、深夜晚宴和遠端會議填滿。“你可以明顯感到行業的緊迫感。”張璐在接受第一財經記者獨家採訪時說。與去年的迷茫不同，儘管川普帶來的地緣政治不確定性依然像烏雲籠罩，但今年的達沃斯多了一份篤定。大家不再糾結於“世界會怎樣”，因為答案已經擺在眼前——世界已經不可逆地進入了一個“多體系平行”的常態。張璐回憶，去年參加達沃斯，DeepSeek曾給全球科技界帶來了一場“反直覺”的震撼——這家中國創業公司用極低的成本和開放原始碼的姿態，打破了原本被認為堅不可摧的算力與模型壟斷，成為當時那場關於“AI霸權”討論中最具話題性的變數。今年她捕捉到，大家對於AI討論的重心已經從去年對開源模型的驚嘆，轉向了更冷酷、更務實的深層博弈。從技術路徑、成本競爭，到能源瓶頸，再到人類未來向何處去的思考，AI討論進入“深水區”。三大新焦點張璐開門見山。在她看來，今年達沃斯關於AI的討論呈現出三個鮮明的焦點。首先是Google的強勢回歸與“全生態”反擊。在與歐洲金融機構負責人的早餐會上，張璐發現，大家最關心的問題是Google的動向。從去年初備受“掉隊”的質疑，到如今股價起飛、建構起全矩陣人工智慧生態。“它是全端式的技術解決方案，從自己的TPU晶片、雲、演算法到應用端。”“這不僅僅是模型能力的競爭，而且是系統最佳化的競爭。”張璐分析道，這種垂直整合帶來了顯著的成本優勢，Google目前的推理成本不到OpenAI的30%，且仍有下降空間。更重要的是，通過瀏覽器和搜尋框，Google能收集到更高品質的真實世界反饋，加速迭代。除了Google的討論外，張璐觀察到，開源生態的活躍度超乎以往，並且“小模型”在崛起。無論是中國、美國還是歐洲的初創公司，都在積極擁抱開源。她以Kimi的K2等中國開放原始碼專案為例，中國在全球開源生態中已成為“重要貢獻者”。這種深度的社區參與和技術輸出，正在提升中國在全球技術協作網路中的影響力。還有大量應用型初創公司不再執著於打造底層大語言模型，而是基於開源生態中的“小語言模型”和垂直領域的Agent（智能體），結合自身高品質資料進行微調和最佳化。對於B端應用而言，小模型意味著更低的可負擔成本、更高的資料隱私安全以及更便捷的私有化部署。最令她意外的，是地緣政治下歐洲企業的“資料主權”焦慮。這是張璐今年在達沃斯感受到的一個顯著變數。在與多家歐洲大型企業及金融機構CEO的交流中，她聽到了深深的擔憂：在“多體系平行”的世界裡，資料就是核心資產。“歐洲企業以前習慣了技術無國界，但現在他們開始警惕。”張璐透露，由於美歐政治摩擦，許多歐洲巨頭對於將核心資料交給美國AI公司心存芥蒂。這種心態正在催生一種新的需求：歐洲企業開始渴望本地化、可控的AI解決方案，這在某種程度上打破了矽谷公司“天然全球化”的舊有敘事，也為全球技術格局帶來了新的變數。AI深水區：成本、能源與垂直“落地革命”當討論從“技術能否實現”轉向“如何規模化落地”，AI競賽進入了比拚成本、能耗與產業融合的硬核階段。“現在AI的競爭不只是模型能力的競爭，更是成本的競爭。”張璐直言。推理成本、資料隱私與安全、資料孤島、監管與“幻覺”問題，都是實際落地必須跨越的鴻溝。這解釋了為何“小語言模型”在產業界討論熱度激增——在To  B場景和本地化部署中，它們往往比大模型更實用、更經濟。成本之外，一個更基礎也被討論最多的瓶頸浮出水面：能源。“在用完GPU之前，人類最先耗盡的可能是電力。”張璐在幾年前就預警過能源問題。她提到，相比於模型參數的狂飆，矽谷的大佬們現在更焦慮電網的負荷。美國的電網設施陳舊、私有化導致升級乏力，且州與州之間監管割裂，這逼得科技巨頭不得不親自下場“發電”。例如，微軟甚至不得不自掏腰包補貼當地居民以平抑電價波動；馬斯克和祖克柏也紛紛投身電力設施建設。儘管挑戰重重，AI與產業結合卻在加速落地，其中三大領域被張璐反覆提及：醫療與金融、太空經濟。“2026年是AI醫療的大年。”作為美國最大的非營利醫療機構CommonSpirit Health Foundation的董事，張璐見證了這家擁有3000多家醫療機構的龐然大物，正以前所未有的速度推進資料與AI的整合。她透露，Fusion Fund去年投資的多家公司，已經開始利用AI針對帕金森、阿茨海默病、抑鬱症進行治療方案的開發。在部分前沿領域，AI應用已經從“輔助診斷”向“治療手段”進化。而在金融領域，張璐認為這同樣是一個被低估的巨無霸市場。“廣義上的金融、保險及相關產業佔美國GDP約20%，超過了傳統科技行業（約10%）。”她提到了Fusion  Fund投資的Wand AI等獨角獸，證明了在垂直領域，針對特定場景的AI Agent，能夠撐起百億美元的估值。張璐還是SpaceX的投資人。SpaceX的發展軌跡清晰地展示了太空經濟的演進邏輯。“最初，我們更多把它看作一家火箭發射服務公司。”她回憶道。但隨著時間的推移，現在太空領域可以被視作是AI  Native（AI原生）和Robotics Native（機器人原生），SpaceX逐漸展現出建構完整太空生態的版圖。她還透露，SpaceX早已實現了盈利。點贊中國硬實力：電力、供應鏈與創新在AI深水區博弈中，張璐強調，矽谷也密切關注華人創業者的創新能力和崛起，中國在基礎設施、電力能力和機器人等方面的巨大優勢，正在成為新的全球競爭力。以能源為例，當矽谷為缺電發愁時，中國的優勢是擁有全球最強的電力基建和電力網路，這為AI算力提供了最堅實的能源底座。“在AI拼成本、拼能耗的下半場，這種基礎設施優勢將轉化為巨大的競爭力。”還有機器人與供應鏈的成本優勢。張璐特別提到了以宇樹科技為代表的中國機器人企業。他們的成本控制能力驚人，人形機器人的成本可能只有美國的十分之一。在需要大規模物理鋪設的場景中，這種基於強大供應鏈的“好用且便宜”，構成了中國科技獨特的比較優勢。“中國在製藥層面上創新能力，已經可以與美國比肩。”張璐觀察到一個顯著的趨勢：越來越多的跨國藥廠開始收購中國的新藥研發企業。這證明中國不僅在“硬科技”上有優勢，在生物科技等前沿領域的商業化處理程序上也取得了顯著進展。而關於達沃斯熱議的終極問題——AGI（通用人工智慧）。張璐顯得冷靜許多。她引用了李開復的定義：當AI能做人類90%以上的工作，同時比90%的人類做得更好時，AGI才算到來。“我們距離那個點還很遠。”張璐直言。但她並不為此感到悲觀，“電腦讓我們更忙還是更閒？AI同樣如此。”它既能實現商業自動化，削減成本；也能助力業務增長，創造新崗位。她給出了一個充滿人文色彩的展望。如果AI真的能把人們從繁重的重複性勞動中解放出來，那將是人類的《星際迷航》時刻，人們將更自由地進行好奇心的探索。 (第一財經)

據知情人士透露，“AI教母”李飛飛目前正與投資者展開新一輪洽談，計畫為其人工智慧初創公司World Labs籌集數億美元資金。據知情人士透露，“AI教母”李飛飛目前正與投資者展開新一輪洽談，計畫為其人工智慧初創公司World Labs籌集數億美元資金。據悉，該公司最新估值有望達到約50億美元。這一新估值對World Labs來說將是一個巨大的飛躍——該公司於2024年首度亮相時曾獲得了2.3億美元融資，當時估值僅為10億美元。其現有投資者包括了風投公司Andreessen Horowitz、NEA和Radical Ventures(李飛飛在該公司擔任科學合夥人)，輝達的風險投資部門也對該公司進行了投資。業內人士透露，本輪融資預計將為World Labs帶來約5億美元資金注入。但他們同時指出，交易尚未最終敲定，細節仍可能調整。目前，World Labs正致力於開發能夠在三維世界中導航並作出決策的AI工具，建構其所謂的“大世界模型”。去年11月，World Labs推出了其首款世界模型產品Marble，並將其描述為一款可以根據圖像或文字提示建立3D世界的模型。在商業模式上，該產品採用免費增值與付費訂閱結合的模式，旨在快速推向市場並建立使用者基礎。許多正在尋找下一個重大技術突破的AI投資者，當前也正積極探索能夠超越驅動ChatGPT等文字聊天機器人的大語言模型(LLM)的技術，這導致了投資人對世界模型等尚不成熟領域的興趣激增。本周早些時候的消息顯示，“AI教父”楊立昆的世界模型初創公司AMI Labs在一輪融資中也吸引了包括Cathay Innovation在內的潛在支持者，該輪融資可能使這位前Meta首席人工智慧科學家的公司估值達到35億美元。被譽為“AI教母”的李飛飛，因其在2006年領導具有歷史意義的ImageNet項目而聞名。這個包含超過1500萬張圖像的可視化資料庫，能幫助電腦像人類一樣“觀察”世界，並為一波AI發展浪潮打開了大門。除創業工作外，李飛飛目前還是史丹佛大學教授，也是史丹佛“以人為本”人工智慧研究院的創始聯席院長。World Labs的其他機構投資者目前還包括沙烏地阿拉伯投資公司Sanabil和新加坡國有投資機構淡馬錫控股。World Labs在2024年融資輪的個人投資者，則涵蓋了GoogleDeepMind首席科學家Jeff Dean、演員兼投資人Ashton Kutcher，以及因推進機器學習領域工作而聞名的前GoogleAI研究員Geoffrey Hinton。李飛飛去年12月曾表示，她在為自己的科技初創公司招聘軟體工程師時，更看重候選人的AI技能，而非大學學位。她不會錄用那些不願擁抱AI工具的軟體工程師。 (科創板日報)

如果要問2026年開年來最火爆的類股，AI醫療一定佔據一席之地。2026年開年僅14個交易日，醫療類股強勢崛起，截至1月22日收盤，AI醫療指數大漲逾11%，中證醫療指數、恆生醫療保健指數也分別上漲了7.68%、10.65%。其間，迪安診斷、寶萊特年內暴漲超過60%，衛寧健康、成都先導等漲幅也超過了30%。一批踏空2025年行情的另類醫療主題基金，紛紛迎來業績紅包，AI醫療概念的資本熱度已在資本市場形成明確趨勢。然而，隨著AI醫療主題的全面爆發，市場爭議也隨之而來。一方面，技術突破、政策利多與市場需求多重驅動下，AI醫療從實驗室走向臨床，應用場景也從輔助診斷向全流程管理深度滲透。據弗若斯特沙利文預測，從2023年至2033年，中國AI醫療市場規模將從88億元飆升至3157億元，年複合增長率高達43.1%。但另一方面，商業化處理程序、道德倫理、監管風險等一系列深層次挑戰仍然存在。近期，漲幅最甚的迪安診斷也在投資者調研中澄清，“目前公司的AI相關業務尚處於起步階段，相關業務收入佔整體營業收入的比例極小”。這些看似矛盾的現象，恰好描繪出AI醫療產業在資本熱情與理性現實之間的真實處境。細分領域迎突破性進展年初以來，科技巨頭在AI醫療方面動作頻頻。國際市場上，OpenAI正式推出ChatGPT醫療保健版，隨後Anthropic推出了類似功能Claude for Healthcare，Google宣佈發佈可幫助開發者建構能夠分析醫療文字和圖像的應用MedGemma 1.5。國內市場上，螞蟻、騰訊、京東、字節等也紛紛入局，建立了AI醫療相關的大模型或應用。在這場科技巨頭競逐AI醫療的敘事背後，是人工智慧技術在醫療應用加速落地的縮影。回望剛剛過去的2025年，無論是AI輔助診斷、AI醫學影像、AI藥物研發等應用層，還是醫療垂直大模型、醫學自然語言處理、電腦視覺等技術層，都迎來了諸多突破性的進展。細分賽道來看，AI製藥作為AI醫療領域增長最快的細分賽道，正在掀起一場新藥研發的“效率革命”。如英矽智能旗下的Pharma.AI，能夠使候選藥物從靶點發現到臨床前候選藥物確認時間從4.5年大幅縮短到12至18個月；藥明康德Chemistry42 AI平台已將小分子化合物設計周期從數周壓縮至5~7天；成都先導使用DEL庫篩選化合物，在獲得某一新靶點的基礎資訊後，重合成後獲得功能性分子的成功率可以達到約80%。近期，華大智造高級副總裁楊夢也對記者介紹，公司通過AI技術最佳化原材料設計與訊號處理方案後，單次循環時間可縮短至75秒，效率提升近50%。靶向引物設計上，借助AI可以將單次研發循環從2~3周縮短至4~5天，成本降低60%~70%，效率提升2~3倍；在原材料設計環節，AI最佳化後的原材料使生化反應效率與訊號讀取效率提升一倍以上。醫療大模型領域，訊飛醫療的星火醫療大模型，在門診場景中診斷精準率達93.1%，未來3年擬實現全國90%基層醫療機構覆蓋。潤達醫療、衛寧健康、邁瑞醫療、聯影醫療等也分別發佈了各自領域的垂類或專科大模型。醫學影像領域，更是成為AI醫療最成熟的商業化應用，佔據了目前AI醫療產業的“半壁江山”。邁瑞醫療最新推出的醫學影像AI解決方案，包括啟元乳腺超聲大模型、啟元婦產超聲大模型和心臟超聲全端AI評估解決方案等一系列人工智慧產品；聯影醫療“元智”大模型可支援10+影像模態、超過300種影像處理任務，在複雜病灶診斷、器官分割等關鍵臨床任務中，精準度超95%；萬東醫療與百度合作的DR/MRI影像AI系統，實現病灶識別精準率98.7%。病理診斷AI領域，安必平宮頸細胞學AI的臨床測試結果已經發表在《NatureCommunications》上，針對初級病理學者，平均靈敏度由0.717提升至0.858，平均閱片時間由218s/片縮短到30s/片；迪安診斷的靈眸病理大模型，能夠精準識別9大器官的57種腫瘤亞型；金域醫學與騰訊、廣州醫科大學附屬第一醫院國家呼吸醫學中心共同宣佈，將聯手開發病理基因多模態大模型DeepGEM。醫療AI三類證審批加速，公開資料顯示，截至2025年12月5日，累計已有207款人工智慧醫療器械獲三類醫療器械註冊證，其中，2025年以來新增獲批41款，行業已連續三年實現年度審批次超40款。“隨著AI大模型基礎及推理能力不斷提升，AI將全面融入醫療產業，進行技術革新。同時，算力成本的降低，預計將加速醫療各細分龍頭企業對AI能力的投入與革新，產業或將迎來蓬勃發展期。”華創證券表示。商業化進展緩慢隨著產業化成果頻出，以及資本市場熱度增長，投資機構也加快了調研步伐。Wind資料顯示，2025年四季度以來，合計有150家AI醫療主題指數成分股企業獲得了機構調研，其中，聯影醫療、邁瑞醫療、開立醫療、華大智造、安必平、可孚醫療等36家企業參與調研的機構投資者超過了40家。不過，落實到業績端來看，AI醫療產業的商業化進展卻陷入分歧。Wind資料顯示，截至1月21日晚，合計有47家生物醫療企業披露了2025年業績預告，24家企業業績虧損或預減，佔比超過一半。其中不乏當前大熱的AI醫療標的。較典型的如金域醫學，2024年公司就因為應收帳款高企、現金流吃緊、固定成本難以壓縮、常規業務競爭加劇等因素，虧損3.81億元，公司預計2025年淨利潤仍將為負值；近期大火的“AI+CRO”概念股康龍化成，預計2025年淨利潤16.14億元~16.96億元，同比下降6%~10%。被視為AI病理診斷龍頭的安必平，‌2025年前三季度營業收入同比下降28.29%；歸母淨利潤虧損1076.71萬元，同比下降136.34%；潤達醫療同期營業收入也下降14.7%至52.68億元，歸母淨利潤虧損1.63億元，虧損額同比擴大422.64%。港股市場上，作為AI製藥的“先鋒”，英矽智能雖然接連獲得大單，但仍然徘徊在盈虧平衡性以下，2025年上半年，英矽智能再度虧損1.35億元；醫療大模型龍頭訊飛醫療科技也連續多年虧損，2025年上半年歸屬於母公司所有者的淨利潤為-0.74億元。“我們看到的資本市場，有一些標的完全是被概念裹挾上漲，實際上基本面是欠缺的，AI業務的邏輯也不清晰。但也有一些企業，確實是通過AI技術實現了效率、產品競爭力和研發的突破，目前還並沒有體現在業績上，並不代表企業沒有投資價值。”華南一名大型私募機構醫藥領域投資經理對記者說道。滬上一名資深的第三方醫療器械服務商也對本報記者說道：“雖然說技術上有所突破，但是AI醫療產品的商業化落地和業績貢獻周期是很長的，比如說有些AI醫療產品，在實驗室或特定場景下很好，但這是不是代表它在真實的臨床環境中也能表現比較好？它的診斷穩定性、結果可解釋性以及對疑難雜症的適應能力還需要經受嚴格驗證。另外，AI醫療產品的價值評價還缺乏權威、統一的臨床標準和規範審評路徑。”開立醫療AI首席科學家周國義也曾對記者指出，在AI醫療產品註冊過程中，廠家需要對AI產品的效果進行驗證。目前硬體已有相應的第三方驗證機構，但軟體方面仍缺乏統一標準。同時，審評中心曾嘗試建立如眼底影像的標準資料集。但如果能有統一的標準化資料集，相當於給所有廠商一份“統一考試卷”，這將有效降低開發成本，加快產品上市處理程序。此外，關於AI醫療產品的收費方式，臨床醫生的接受度也限制了相關企業的商業化處理程序。近日，國家傳染病醫學中心（上海）主任張文宏就因“拒絕將AI引入其所在醫院的電子病歷系統”的發言引發關注。張文宏指出，真正的隱患在於，如果一名醫生從實習階段就依賴AI直接得出結論，而沒有經過完整的臨床思維訓練，未來將難以具備鑑別AI診斷正誤的能力。2026年有望加速發展？站在2026年的起點，政策暖風頻吹，不少行業人士預測AI醫療的產業化、商業化有望在今年迎來重大突破。2025年11月，國家衛健委等五部門印發《關於促進和規範“人工智慧+醫療衛生”應用發展的實施意見》，明確了AI醫療發展的目標和重點任務：到2027年，建立一批衛生健康行業高品質資料集和可信資料空間，形成一批臨床專病專科垂直大模型和智能體應用。到2030年，基層診療智能輔助應用基本實現全覆蓋，二級以上醫院普遍開展醫學影像智能輔助診斷、臨床診療智能輔助決策等人工智慧技術應用。這份意見被行業普遍視為AI醫療將加速落地的訊號，標誌著人工智慧醫療已經從試點探索走向規模化推廣的新階段。隨後，關於AI產品的收費問題也迎來了進一步明確。2025年12月，國家醫保局印發《病理類醫療服務價格項目立項指南（試行）》，明確將“人工智慧輔助診斷”列為病理診斷的擴展項，並將人工智慧輔助診斷納入病理診斷價格項目的價格構成，理順AI輔助診斷技術應用收費路徑，推動AI病理在常規診療中應用。今年1月，國家醫保局再度發佈《手術和治療輔助操作類醫療服務價格項目立項指南(試行)》，聚焦3D列印、手術機器人、遠端手術等醫療科技創新成果，統一規範形成37項價格項目、5項加收項及1項擴展項。“2026年AI醫療的邏輯發生了根本性的變化，核心在於今年AI醫療的支付方更加明確，而且支付力更強。因此，今年AI醫療的商業化確定性有望增強，並打開AI醫療商業化的空間。”中信證券表示。“根據頂層設計檔案，到2027年形成一批臨床專病專科垂直大模型和智能體應用，也就是說現在只剩2026~2027兩年窗口期，2026年AI醫療產業一定會迎來快速的增長。我們現在重點關注AI在藥物研發、診斷、流程最佳化及成本控制等方面的應用。”前述醫藥投資經理說道。 (21世紀經濟報導)

如何讓AI不再只是聰明的“玩具”？誰能想到，作為全球科技風向標的矽谷巨頭們，如今也得向中國AI的技術文件“取經”呢？在全球開源社區GitHub平台上，阿里千問（Qwen）、DeepSeek等中國開放原始碼專案的關注度持續走高，Meta、愛彼迎（Airbnb）等矽谷大廠，也紛紛將中國AI的技術架構納入研發視野。“矽谷輸出、全球承接”，過去數十年形成的這種單向技術流動格局，正發生逆轉。據第三方機構統計，過去一年，80%的全球AI開源初創企業採用了中國模型；阿里千問衍生模型長期位居頭部；DeepSeek位列全球主流模型第9名。這場始於程式碼共享的產業重構，重塑了全球AI競爭的底層邏輯，並推動行業從技術壟斷走向多元協同。告別了狂熱比拚參數規模的“軍備競賽”，中國科技企業走出了一條風格鮮明的差異化道路——依託開源與生態，追求落地和務實。如阿里巴巴集團副總裁、阿里千問C端事業群總裁吳嘉近期所言，AI在擁有超強大腦之後，現在要開始長出能觸達真實世界的手和腳，在生活中實實在在地替使用者“幹活”。千問上線“辦事”功能，就是這一理念的實證。靠著阿里全生態的加持，它不止停留在對話層面，而是“一說需求就落地”，有效破解了AI落地難的痛點。這種“實用為王”的創新邏輯，不僅吸引了矽谷巨頭的注意，也標誌著全球科技圈進入多元共生、互相成就的新階段。產業變局背後，我們更想追問：中國AI實現原創性突破的核心密碼是什麼？AI時代，一款真正“好用”的智能助手，究竟要具備那些關鍵特質？在解決本土產業痛點的過程中，中國AI企業積累了那些獨特優勢？如何讓AI擺脫“玩具屬性”，成為真正能落地幹活的得力幫手？01 告別“參數競賽”，聚焦“能力密度”三年前，全球科技界都在比拚一個數字：模型參數，中國企業一度被迫跟隨這場“燒錢”遊戲。據第三方測算，一次完整的GPT-4對話消耗的算力成本，相當於普通搜尋引擎查詢的10倍以上，這也使得大模型技術難以真正落地到普通使用者場景中。直到2025年，Nature子刊發表《Densing Law of LLMs》（大語言模型的密度定律）一文。該研究提出的“能力密度”概念，顛覆了傳統評價體系，標誌著大模型發展從拼“規模”正式轉向拼“效率”，這一趨勢與中國AI企業的探索不謀而合。來源：AI生成中國AI企業率先跳出規模競賽。他們不再追求單一模型的極致性能，而是聚焦“能力密度”與“性價比”，建構能讓普通人用起來的技術方案。以千問為例，通過建構從2B到2C、從基礎模型到專業領域的完整開源矩陣，它不再是一個孤立的模型，而是一整套可擴展、可定製化的解決方案。中國的開源生態呈現出更強的工程化特徵和商業化友好設計，也讓“能力密度”優勢轉化為全球生態影響力。例如，千問的開源協議允許商業使用而不收取授權費，初創企業能以極低成本獲得高品質的AI能力。這種“程式碼+工具鏈+生態”的系統性開放，讓中國開源模型在全球市場快速崛起。2025年初，矽谷一家風投機構調研顯示，超過60%的受訪初創企業表示，他們的產品開發基於或借鑑了中國開源模型。而到2025年年底，高盛與OpenRouter的聯合統計顯示，這一比例已攀升至80%。中國開源模型的全球下載量佔比達到17.1%，首次超越美國的15.8%，在非洲、中東、拉丁美洲等新興市場的採用率更是快速上升。“中國開源模型大幅降低AI開發成本”已成業界共識，部分初創企業能將相關成本降至原閉源方案的10%~20%。如今，#ChineseAI、#Qwen3Coder等話題在海外社交媒體熱度飆升，德國開發者感嘆其為“程式設計界的iPhone時刻”，全球開發者踴躍分享用中國開源模型5分鐘搭建網站、1小時開發AI搜尋工具的案例。據第三方統計，截至2025年年底，千問衍生模型數量破18萬，居全球第一。02 應用突圍：從“玩具”到“助理”的進化當開源模型成為全球技術共享的載體，AI應用賽道也迎來爆發。據AI Agents Directory 2025年4月統計，全球已上線AI Agent達1211個，2025年全年新增產品數量呈爆發式增長。但多數產品受制於基模能力、功能邊界或生態支撐，難以突破“娛樂玩具”的定位。去年底，有媒體統計稱，大多數通用型應用的使用者7日留存率普遍低於15%。“聊得爽、用不上”已成為行業普遍痛點，一款真正好用的AI Agent，究竟該具備那些特質？如何讓AI從螢幕裡的“文字顧問”，變成能落地辦事的“執行夥伴”？在吳嘉看來，數字世界裡，AI辦事的突破，離不開三個核心能力的提升：一是AI Coding，讓AI能精準呼叫各類服務介面；二是全模態理解，能讀懂使用者的文字、語音、圖片需求，甚至推理出隱性需求；三是超長上下文處理，輕鬆應對複雜任務。知名商業顧問劉潤在深度體驗千問“辦事”功能後，從使用者視角給出了他的“評測”答案。在他看來，過去絕大多數AI助手都停留在“推理層”，只能提供方案卻無法落地執行，本質上是“聰明的陪聊”；而千問“辦事”功能的核心突破，在於打通了“推理-執行”的閉環，成為“能幹的助理”。他先嘗試了一個簡單需求：“下午犯困，點個美式咖啡當下午茶。”千問立刻呼叫淘寶閃購的地址資訊，為他篩選出多款咖啡，清晰標註單價、距離、配送時間，還自動匹配了優惠紅包，全程無需跳出App，只需點選“選它”就能直達付款頁面，輕鬆完成下單。接著，他測試了更複雜的民生服務需求：“我要去上海工作了，幫我把社保從杭州轉過去。”千問隨即聯動支付寶服務，先明確辦理條件——杭州停保、上海參保、不滿50歲等，再推薦“支付寶”“隨申辦”線上快速辦理通道，不僅詳細說明辦理流程和注意事項，還直接提供辦事入口，一點就能直達操作頁面。更讓其驚豔的是千問App在複雜行程規劃上的表現。他計畫出差到長沙，並向千問發出指令：找一家不排隊的茶顏悅色，一家最火的中式點心店，一家本地人排隊的湘菜館，再定一間離三個地方都近的酒店。他原本以為千問會扔來一段乾巴巴的文字攻略，但等了兩三分鐘之後，千問展示了一份完整報告，其中包括高德地圖的路線、去程的機票，並可跳轉到飛豬購票窗口。接著是茶顏悅色的導航、酒店的預訂連結，以及返程的機票。來源：視訊截圖他感慨：“這那裡還是一個聊天工具，這就像是一個帶著工具箱的AI助理。”而這種真正“辦事幹活”的能力，正是AI從工具進化到助理的關鍵。他也借此對比了近日引發熱議的Manus和豆包手機，雖然它們都被視為“AI助理”，但二者與千問的差距，恰恰藏在權限的邊界裡。Manus基於大模型層的權限，本質還是個內建的AI大模型App，它可以提供資訊，但沒有打開App的權限。豆包手機使用的則是手機作業系統層的權限，本質是讓AI模擬人的手指來操作，但它也天然被攔在了許多超級App門外。第三種便是千問，它不需要模擬人的手指，直接可以調動高德規劃路線、調動飛豬搜尋機票，它使用的是App等級的權限，相當於拿著一張跨應用的最高通行證。千問App不光擁有“最高通行證”，還有一個“最強大腦”。他又特意給千問出了一道更高階的題：“幫我復盤過去雙11玩法和行銷策略。”指令發出後，千問就展示了它的“多模態理解力”，梳理了雙11的規則、玩法、行銷節奏等複雜；接著又展示了它的“結構化交付能力”。最終，它呈現的是一份邏輯嚴密、詳細具體的分析報告，同時還附上整理好的表格文件——整個任務只用了不到1分鐘。來源：千問操作介面截圖由此可以看出，相比於Manus更擅長在模型層、公域資訊層做閉環任務，千問可以做到其他AI助手難以完成的調動App、支付下單等動作。據瞭解，千問App自2025年11月上線以來，公測23天月活使用者即突破3000萬，30天月活破4000萬，2025年12月以149.03%的月活增速登頂全球AI應用增速榜。截至2026年1月15日，千問C端月活使用者已正式突破1億，在學生和白領群體中形成“現象級”傳播。吳嘉透露，今年春節後，千問App將開放第三方接入。03 產業基因：生於本土，長於實踐吳嘉在1月15日召開的千問App發佈會上強調：千問的獨特優勢在於“最強模型與最豐富生態的結合”。來源：受訪者一個“集大成者”的千問，又是如何生長起來的？其根植於中國特有的產業土壤、多元場景、工程化積累，以及中國AI創業者的務實導向。首先，中國擁有全球最為多元的消費場景和商業生態，一個能在中國市場良好運行的AI模型，需要具備處理複雜場景和邊緣案例的強大能力，中國的AI技術也由此鍛鍊出了更強的實用性與適配能力。據瞭解，千問的訓練資料覆蓋了阿里生態內超10億使用者的真實互動場景，包括購物、出行、支付、辦公等200多個細分領域，僅本地生活場景就包含超1000萬商家的服務資料。這種海量且多元的資料積累，讓千問能精準理解“加辣少鹽”“就近停車”“周末親子游小眾目的地”等具象化、個性化需求。其次，中國科技企業擁有在大規模使用者、複雜系統中生長出的強大工程化能力。以千問的AI購物功能為例，其背後是一套完整的交易保障系統，包括異常檢測、風險控制和使用者體驗最佳化等多個模組。這些都源自中國電商平台在長期營運和極端場景下積累的豐富經驗。不同於矽谷常見的“技術尋找問題”模式，中國AI企業更多採用“問題驅動技術”路徑。北京大學電腦科學技術系教授、北京智源人工智慧研究院理事長黃鐵軍在2025年中關村論壇期間接受採訪時指出，中國AI發展始終以解決實際問題為導向。這種思考方式，使中國科技產品更注重易用性和實用性。而阿里在B端積累的技術能力和生態價值也將在C端得到釋放。千問不僅整合了淘寶、支付寶、飛豬等C端生態資源，更將阿里雲在工業網際網路、金融科技、智慧政務等領域的B端能力下沉，形成“B端能力支撐C端體驗，C端場景反哺B端最佳化”的正向循環。“我們的目標是，大部分生活辦事場景，只用千問App就夠了。”吳嘉在前述發佈會上稱，“現階段，我們沒有商業化考量，推薦商品會基於價格最優、送達最快等綜合因素，優先關注使用者滿意度和產品能力。”吳嘉還表示，“我們不追逐短期流量規模。在智力時代，AI產品的關鍵是過沒過智能門檻，能不能像人一樣服務、執行，有沒有高精準率和滿意度。我們會一步步邁進，把千問App打造成最強大的人類AI助手，真正讓AI幫助到每一個人。”04 未來：開放、共生與差異化立足長遠來看，阿里和千問的創新意義更在於：伴隨中國AI的崛起，技術從矽谷流向中國的單向模式正被打破。這種逆轉不僅體現在開源模型的全球擴散，更延伸至技術策略、思維方式與投資邏輯的全面重構。資料正在印證這一趨勢：Hugging Face 2025年度報告等第三方機構資料顯示，千問、DeepSeek等中國模型的開發者社區活躍度呈現爆發式增長，年增速預估超300%，貢獻者覆蓋全球120多個國家與地區，其中矽谷開發者貢獻佔比達27%，意味著中國技術正成為全球創新的“基礎設施”。這種反向借鑑不僅體現在技術策略上，也深刻影響了矽谷的思維方式。過去矽谷企業更傾向於“技術驅動創新”，先突破前沿參數再尋找應用場景；而如今，越來越多企業開始關注如何將AI技術與具體場景深度結合，而非僅僅追求技術參數的領先。矽谷知名科技分析師本·湯普森在其多篇專欄中指出，AI需回歸商業實用價值。這種思維轉變最直接的體現，是矽谷科技巨頭的業務調整：Google將AI團隊與搜尋、雲服務場景深度整合，2025年推出的“AI+企業協作”方案，被外界視為直接借鑑中國AI“生態聯動”的落地模式。全球AI產業發展更加多元和開放的今天，中國和矽谷的AI發展路徑已呈現出既競爭又互補的格局。中國AI的“勝負手”在於應用落地和生態建構，這種差異化，為全球AI創新提供了更多可能。未來，兩地的AI發展和互動或將更加緊密。AI的全球故事正翻開新的一頁。這一頁上，矽谷與中國互為鏡鑑，也將共赴未來。 (中國企業家雜誌)

未來3-7年，請系好安全帶，我們將駛入一段“顛簸上坡路”如果你感覺這幾年已經夠魔幻了，那麼馬斯克會告訴你：好戲才剛剛開始！未來幾年，我們將活在一個“精神分裂”的時代。一邊是AI和機器人創造的財富如火山噴發，億萬富翁會像雨後春筍般冒出；另一邊，則是無數傳統行業和引以為傲的“穩定工作”如雪崩般坍塌。焦慮、迷茫將成為社會普遍情緒。但馬斯克冷峻地指出，這只是人類文明換擋時必然的“頓挫感”。舊世界的瓦解和新世界的誕生，從來都不會溫柔。1. 第一批被“祭旗”的，竟是西裝革履的精英們！誰最先被AI革命？不是工地上的鋼筋工，而是寫字樓裡的白領！馬斯克一針見血：AI的本質是“人造智力”。它第一個瞄準的，就是那些整天處理資訊、看似高端的腦力工作者——律師、會計師、程式設計師… 一個只有AI員工、7x24小時不眠不休的公司，將對傳統企業進行“降維打擊”。你還在為一份完美的PPT熬夜，你的AI同事已經解決了整個方案。知識精英的“金飯碗”，正悄然生鏽。2. 大學文憑加速貶值，天價學費恐成最失敗的投資家長們還在為孩子的名校名額擠破頭？馬斯克潑來一盆冷水：這筆帳，可能快要算不過來了！大學學費年年飛漲，但知識迭代速度卻追不上AI。當你孩子苦讀四年畢業，他學的東西可能早已過時。文憑，那張昂貴的“能力憑證”，正在光速貶值。未來的教育，屬於每個人口袋裡的“AI導師”。它無所不知，因材施教，還永不疲倦。傳統大學的價值，或許將只剩下——提供一段珍貴的人際交往體驗。3.長期來看，我們都會“死”？不，我們可能會“閒死”別被短期陣痛嚇倒，馬斯克畫出的長期大餅，足以讓所有人目瞪口呆。如果機器人和自動化把商品、服務的成本打到近乎為零，那麼基本的衣食住行、醫療，很可能像今天的自來水一樣，近乎免費。到那時，你為之奮鬥一生的退休儲蓄，可能毫無意義。這不是烏托邦空想，它建立在三大技術（AI、機器人、能源）的指數級增長之上。關鍵問題是：當生存不再是難題，我們該為什麼而活？人類可能會陷入前所未有的“意義危機”。4.未來世界的硬通貨，不是美元，不是黃金，而是它！在馬斯克的藍圖裡，衡量個人或國家實力的終極標準，不再是GDP或外匯儲備，而是能源，尤其是電力。誰掌控了充沛、廉價的能源，誰就掌控了未來。他斷言，太陽能才是終極答案，並毫不吝嗇地讚揚中國在太陽能製造和特高壓輸電上的巨大優勢。更瘋狂的是，為了突破地球能源瓶頸，他計畫把巨大的AI資料中心發射到太空，用取之不盡的太陽能來驅動全球算力。而這一切的前提，是他的“星艦”能把發射成本打成“白菜價”。5. 中國，竟在終極賽道上手握王牌？在這場關乎國運的AI競賽中，馬斯克給出了一個讓西方警惕的判斷：中國很可能在算力這一核心指標上，碾壓全球總和。理由簡單粗暴：中國擁有無敵的電力供給、恐怖的製造業規模和基建狂魔般的執行力。即使單項技術暫時落後，但憑藉規模化和產業化速度，中國能形成壓倒性的整體優勢。這不再是簡單的技術競爭，而是體系對體系的較量。6.一場關乎生死的“養老賭局”：你的錢，存還是不存？讓我們拋開幻想，做一道最現實的決策題，這比任何預言都更靠譜：情況A：你存了錢，馬斯克說對了。情況B：你存了錢，馬斯克說錯了（或技術停滯、社會動盪）。情況C：你沒存錢，馬斯克說對了。情況D：你沒存錢，馬斯克說錯了（或天堂晚到30年）。看明白了嗎？存錢，你在A和B情況下都是贏家；不存錢，你在C和D情況下非平即輸。這道題，傻子都會選。把未來的生存權，寄託於資本家的良心或一個不確定的技術奇蹟，簡直是世界上最愚蠢的冒險。7.財富加速集中，個人加速渺小：放棄儲蓄就是放棄最後陣地馬斯克的預言背後，是資本與技術結合帶來的財富加速集中。當1%的人掌控了絕大多數資源時，99%的個體就如塵埃般渺小。在這樣的大背景下，個人儲蓄和社保，是普通人抵禦系統性風險的最後一道護城河。如果連這最後的基礎都主動放棄，無異於在暴風雨中自毀堤壩，卻指望老天爺突然放晴。資本的邏輯是逐利，不是慈善，期待他們未來會無償供養全體人類，無疑是痴人說夢。8.結語：聽首富畫餅，但捂緊自己的錢包馬斯克的願景，我們可以聽，可以作為瞭望未來的一扇窗。但回到現實，我們必須走最穩妥的路。普通人最大的智慧，就是不在生存問題上聽信任何“加速度主義”的童話。為自己的養老負責，為不確定的未來增加確定性，這遠比對賭一個虛幻的天堂更重要。首富們負責想像未來，而我們，負責在當下活下去，並且要活得有保障、有尊嚴。 (洞察3C前沿)