2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议期间，由财联社承办，学而思、东浩兰生、中信建投证券协办的WAIC AI产业创新与投资发展主题会召开。行业专家、企业高管、投资人、分析师等汇聚一堂，从技术、应用、投资端讨论AI+千行百业的发展态势，解读行业政策、把握产业趋势、共享未来洞见。

主题会上，中信建投研究所所长、TMT行业首席分析师武超则做了以《全球AI产业投资趋势与未来科技展望》为题的演讲，从整个产业价值链以及投资视角分享对人工智能行业最新的思考。

此前，武超则团队发布的研究报告认为，今年相较于去年投资的关切点更多在于算力，整个算力方面的资本开支不管是北美还是国内都在大幅增长。

算力方面，武超则表示，英伟达的主要壁垒不仅是单卡计算性能，还有其通信能力、开发者和计算生态，不过接下来国产算力的发展也受到看好。

武超则表示，“从整个产业链结构来讲，最开始的一定是算力和基础设施，但是往后更大的机会一定在百花齐放的应用。这样也才能容纳得下更多有意思的公司，也才能让更好的技术反哺到真正的生产和生活里面，创造出真正意义上的价值。”

应用层面被武超则视为重要的产业发展方向，今年起AI应用将会有更多机会。

她表示，“不管ToB还是ToC，各行各业已经有一些非常有意思的应用场景，当然可能相比移动互联网时代电商、社交这种非常爆发式的、颠覆式的场景还达不到预期，很多人的感受是也还没有那么让人耳目一新、一夜之间让所有人都用上的应用，但我觉得这可能是一个时间问题。未来随着算力成本下降、开源模型能力提升等，都将会为应用的发展提供更好的土壤。”

“我想AI不会创造出一个前所未有的场景，但是它需要把原来已经很成熟的、格局已经很稳定的行业全部重做一遍。”武超则称。

谈及大模型的演进，据武超则观察，从GPT-3到ChatGPT到GPT-4o，整体来讲在自然语言大场景表现上有比较好的展示，对应的应用更多围绕语言类场景，比如营销、客服、教育等场景其实已经开始有一些比较好的应用。去年下半年开始，行业开始聚焦于能不能让模型从能说会道变成用工具解决问题，直到在“预测”上有更好的表现。

而在下一阶段，主流模型更多会在规划、决策以及推理和逻辑能力上有更好的验证。“下一步AI终端更高级或更重要的场景是，不仅可以操控硬件系统，还可以更多地通过应用、数据库、APP，像个人助理一样把过去需要分解很多步骤的复杂问题用工具解决掉。”武超则表示。

她认为，底层数据量、数据质量以及算力的制约是大模型厂商竞争过程中最核心，在持续迭代过程中持续要做差异化的点。

除了关注模型本身能力，武超则认为也需要关注模型的价格，“不可能用非常高昂的成本支撑跟海外同等能力的产品，我们需要关注的是性价比以及易用性。”

来源：财联社