DeepSeek 生产的模型接近 7-10 个月前美国模型的性能，成本要低得多（但远不及人们建议的比例） ” Scale AI创始人亚历山大·王：“DeepSeek可能改变中美在人工智能竞赛中的格局” 游戏科学创始人冯骥：”DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”“如果有一个AI大 模型做到以下任何一条，都是超级了不起的成就，但DeepSeek全部同时做到了：强大、便 宜、开源、免费、联网、本土” 重庆 部署实施“人工智能+”行动 山东 建立科技创新和产业创新融合机制 湖北 到2030年，具有全国影响力的科技创新高地加快形成 -10- DeepSeek影响：格局被打乱，AI竞争进入第二阶段 C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 国产芯片近几年进步很快，但在性能、产能、软件适配和生态方面还有显著差距 vs. -15- 中美在AI领域的对比：头部大模型 n 在模型效果上，中国大大缩小了与美国的差 距，呈现与美国平分秋色的格局 n 模型开源领域：DeepSeek超越Meta，成 为效果最好的开源模型，阿里巴巴千问系列 模型下载量超过Meta的Llama系列 模型厂商 国家 代表性模型及竞技场排名 是否开放 模型权重

应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSeek赋予中小教育机构以更低门槛部署高阶AI的能力，加 门槛部署高阶AI的能力，加 速行业从头部垄断向多极竞争演化；同时，AI教育的发展关键转向理解教育场景、 以模型适配业务，未来将呈现硬件入口普及化、教育内容/服务智适应化的特征，产 业创新节奏与竞争格局得到重塑。

能分析和预测能力，SaaS产品能够不断优化用户体 验，提升服务效率，进一步巩固头部企业在智能软件研发市场的领先地位。 未来智能软件研发行业的市场集中度将提高。 竞争格局 智能软件研发竞争格局概况 智能软件研发行业竞争格局的历史原因 9 领先企业通过AI赋能推动智能软件研发效率和应用体验，将进一步巩固其在市场上的领先地位并提高市场集中度。 在第一梯队中，科大讯飞通过讯飞星火iFlyC 北京超图软件股份有限公司（300036） 东华软件股份公司（002065） 金蝶国际软件集团有限公司（00268） 浪潮软件股份有限公司（600756） 科大讯飞股份有限公司（002230） 智能软件研发行业竞争格局未来变化原因 上市公司速览 总市值 - 营收规模 29.2亿元 -29.8 同比增长(%) 44.8 毛利率(%) 总市值 - 营收规模 57.1亿元 2.0 同比增长(%)

实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应

务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 趋势瞬息万变，整个领域经历了前所未有的百花齐放与创新浪潮。 大模型技术在数据积累、算力支撑、模型精进及应用拓展四大维度上，均实现了显著 突破。合成数据的应用，有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足等 同类型的计算资源构成，面临着算力资源被恶意消耗的风险，以及算力层面风险跨边界传 递的威胁，这些都可能对保险业务的稳定性和效率造成不良影响。 （4）供应链安全风险。保险科技产业链呈现出高度全球化的分工协作格局。然而，个别 国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施，试图构建发展壁垒，恶意阻断全球AI供应 链。这种行为给保险行业带来了显著的芯片、软件、工具等关键资源的断供风险，对保险科 技的持续发展和创新构成了严峻挑战。

营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都形成了符合当时需求的新质生产力。历史证明，技术 革命催生了全新的产业格局，推动生产方式的优化与系统性重构 Al 是一场通用技术革命，预计将对各行各业带来深远的影响，推动全社会生产力 和竞争力的提升 ! 能源领域：人工智能赋能能源领域的数字化变革

未来发展趋势。降低 PUE，采用液 冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、

（二）综合算力指数 综合算力指数 13 省级行政区综合算力指数 Top10 分别为河北省、江苏省、广东 省、浙江省、北京市、上海市、内蒙古自治区、山西省、山东省、 贵州省，具体情况详见图 2。我国综合算力格局呈现“东部引领、中 西部崛起”的协同发展态势。与去年相比，Top10 省份仍然以我国算 力枢纽节点区域为主，Top6 涵盖省份不变，均为我国东部地区，且 河北省综合算力指数持续领先全国，其他上榜地区以我国中西部地

商业智能与分析工具 按组件 付费 在线咨询与 社区 字节跳动 数据驱动的智能 推荐 中 内容创作与推荐系统 广告收 入分成 用户反馈机 制 通过对主要竞争者的深入分析，我们可以明确行业格局与自身 产品的定位，从而制定切实可行的市场进入策略与产品发展方向， 以期在快速发展的 AI 市场中占据有利地位。 2.2.2 竞争策略比较 在人工智能行业，特别是在大模型 SaaS 平台的领域，竞争策 建议将迭代周期设置为定期的月度或季度评估，每个周期结束后， 结合收集到的数据与反馈，召开跨部门的评审会议，评估当前版本 的优缺点，明确下一步的优化目标。 在迭代优化过程中，设置明确的优先级格局是必要的。可以通 过创建一个优先级矩阵，结合用户反馈的影响力和实现难度，明确 哪些功能或问题需要优先处理。这种方法能够有效地分配资源，并 确保最重要的改进在最短时间内得到实施。 此外，技术架

高频场景 试点，后续逐步扩展至全面风险评估。实施过程中需保持审计准则 与技术演进的动态校准，确保智能体输出符合执业标准。最终形成 ” 的 人类专家+AI ” 智能体 协同模式，将重构审计生产力格局。 11.1 方案总结 本方案通过将 DeepSeek 智能体技术整合至审计工作流，系统 性解决了传统审计模式下效率瓶颈与风险覆盖不足的问题。核心创 新点体现在三个维度：首先，基于多模态数据解析引擎实现了非结