人工智能产业链由上游（基础层）、中游（技术层）、下游（应用层）构成，形成“基础支撑-技术创新-场景落地”的闭环生态。三者相互依存：中游技术突破推动下游应用落地，下游需求反向驱动上游算力升级与中游算法迭代。人工智能产业链正以“基础层筑基、技术层突破、应用层爆发”的路径重塑全球经济格局。2025年，随着大模型、端侧AI与行业解决方案的成熟，AI将从“单点突破”迈向“系统化赋能”，成为数字经济时代的核心增长引擎。

　　随着AI技术的不断成熟，企业在应用的广度和深度上也在不断拓展。根据2024年麦肯锡全球AI调查的数据AI的使用率呈现爆发式增长。过去几年中，全球范围内企业的AI使用率(至少在一个业务职能中使用AI)维持在50%左右，但到2024年，这一数字跃升至72%。几乎每个地区的企业都在积极推进AI应用，这一趋势反映了企业对Al应用价值的逐步认可与加速推进。

　　AI已广泛渗透至各行各业随着AI技术的成熟，AI已经不再局限于实验性应用，而是广泛渗透到各行各业，推动行业数字化转型。尤其在医疗健康、制造业、金融业、零售与电商等领域，AI技术正成为企业核心竞争力的一部分。

　　AI与自动化的结合在制造业中展现了巨大的潜力。例如，一些制造业企业已经部署了基于AI的智能生产线，通过自动化检测系统、机器人操作以及预测性维护，大幅提高生产效率和产品质量。

　　在金融领域，AI的应用已经扩展到了风控、自动化交易以及客户分析等方面。部分银行通过AI驱动的风控系统实时分析交易数据，能及时识别潜在的欺诈行为，显著提高了交易的安全性和资金流转效率。同时，AI通过精准的客户数据分析，帮助金融机构定制个性化金融产品，提升客户体验。

　　零售和电商行业同样在AI的推动下迎来了数智化转型。通过机器学习算法，电商平台能够根据用户的浏览记录和购买行为提供个性化推荐，从而提高转化率和客户满意度。AI在库存管理和供应链优化中的应用，使得这些企业能更精准地预测库存需求，降低过剩库存和缺货风险。

　　根据观研报告网发布的《中国人工智能行业发展趋势分析与投资前景研究报告（2025-2032年）》显示，近三年，全球科技的重要前沿领域集中在AI大数据模型和机器人技术。随着科技的外溢，消费端寻找应用场景的现象愈发普遍。从支持AI产业化发展角度来看，近年来政策端鼓励科技引领消费升级，支持力度逐步加大。政策将逐步发力在消费领域的各个方面挖掘智能化发展潜力，鼓励AI+九游体育官方网站消费创新升级。从AI+农业的角度来看，当前仍处于智能化发展初期。

　　育种者能够借助AI驱动的工具对海量数据进行分析，从而精准预测基因型-表型关联，识别新的基因组合，大幅提升精度和效率并优化育种策略。AI在作物改良中的核心应用工具包括大数据技术、机器学习、深度学习、计算机视觉、遗传算法等等，对作物的表型组学、基因组学产生深远影响。

　　2024年6月，先正达集团与AI公司Insta Deep合作，将先正达专有的性状研发能力与Insta Deep的大语言模型（LLM）——农学核苷酸转化器（AgroNT）相结合。AgroNT在大约1050万个包含数万亿碱基对的基因组序列上接受预训练，涵盖大田、水果、豆科、蔬菜等48种核心农作物，因而能够深度解析遗传密码的复杂语言。通过这种方式，AgroNT可以帮助科学家从大量的DNA序列和基因组数据中挖掘洞察，准确预测基因调控机制，从而将性状控制和作物表现提升到一个新水平。该技术进一步加快了先正达性状管线的发展，目前已成功应用于玉米和大豆的性状设计中。

　　我国近年来在作物育种数据积累方面取得显著进展，在AI算法研究方面亦有所突破，但整体上AI在作物育种中的应用还处于逐步推广阶段，应用主体集中在科研院所，在算法的创新性和应用的广泛性方面与国外还有一定差距。国内在整体产业转化上还需进一步加强产学研合作，提高技术的落地应用水平。

　　2024年是消费电子AI元年，各大厂商纷纷推出AI终端产品。为满足AI大模型的训练与推理需求，AI终端器件算力呈指数级增长，以智能手机、笔记本电脑、智能家居等消费电子产品内部器件发热量及散热需求显著提升。端侧AI与消费电子结合的诸多领域中，AI手机和AI个人电脑市场发展最快，散热需求大幅增长。

　　2024年，AI手机的出货量占全球智能手机出货量的5%。随着生成式AI能力加速下沉，渗透率将快速增长，AI有望成为智能手机行业的重要驱动力。

　　各国利用自身产业优势构建产业链分工发展格局，美国依托硅谷创新生态与顶尖高校，占据基础算法研发与核心硬件供给的制高点，通过“技术垄断”保持其在自动驾驶、生物医药等长周期领域的领先地位。欧盟则以伦理治理为壁垒、数据主权为杠杆，利用其“规范性力量”的战略定位，通过“法律+标准”联动机制抬高市场准入门槛，并在工业制造、能源等优势领域构建与产业联动的数据主权，占取产业链国际地位。

　　我国产业链以应用场景纵深、垂直领域突破和数据驱动创新为主要发展策略。在应用场景纵深方面，推动全场景解决方案培育，形成从算法到终端的完整产业链。在垂直领域突破方面，聚焦自动驾驶、智慧医疗等细分领域，加快大模型技术在专业领域的深耕应用，产业化速度较美国快2~3倍。在数据驱动创新方面，依托国内庞大的用户数量以及产生的数据量，推动各领域算法优化大幅度缩短迭代周期。

　　ARR（年度经常性收入）更适合作为高增长AI业务的竞争性指标，按ARR规模将商业化相对成熟（1亿美元以上）的AI应用分为两个梯队。

　　第一梯队：10亿美元以上，主要为通用大模型。目前Open AI的年化收入已达100亿美元，较去年增长近80%；Anthropic在2025年5月的年化收入也达30亿美元，较2024年12月和25年3月增幅分别为200%和50%，主要由C端AI助手订阅和B端API共同驱动。

　　第二梯队：1-10亿美元，垂类应用为主。以AI编程、搜索和多模态应用为主。