................................................................... 14 图 15 美国增强型人工智能研发投资 2015-2030 ........................................................ 15 图 16 美国及其 AI 盟友 .................. 433%。且在 2025 年之后，保持每年投入增长 80 亿美元的趋势。 最高预计在 2030 年投入高达 350 亿美元。美国强调了 AI 盟友的概念，与澳大利亚、加拿大、英国、日 本等国家构建人工智能战略伙伴关系，未来将会吸引更多 AI 强国加入联盟当中。 图15 美国增强型人工智能研发投资 2015-2030 资料来源：清华大学人工智能国际治理研究院，海通证券研究所 图16

东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此庞大的数据存储需求，存储技术的革 市场的规模将攀升至453亿美元，同时，智能家居设备的年 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。

在抢占科技制高点上奋勇争先 江苏 找准“一中心一基地一枢纽” 甘肃 着力提升科技创新效能，深入实施研产融合科技攻关赋能计划 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

节点包括： 时间节点 技术里程碑 审计效率提升目标 2025 年 多模态数据自动清洗与关联 数据处理耗时减少 40% 2027 年 行业专属风险预测模型上线 重大错报发现率提升 25% 2030 年 全流程自主审计闭环系统商用 人工复核工作量降低 60% 业务融合层面需要建立分层应用体系。基础层实现审计文档智 能生成、工作底稿自动归档；核心层构建审计程序自动触发机制， 例如当系统检测到应收账款周转率偏离行业均值 模块化架构设计，确保可兼容不同厂商的 AI 模型；其次建立审计 质量防火墙，所有智能体输出必须经过双因子验证（区块链存证 +抽样复核）；最后构建持续学习机制，每月将新颁布的会计准 则、监管案例反哺训练数据。预计到 2030 年，成熟应用的智能审 计系统可将标准审计项目周期压缩至现行时间的 35%，同时使关键 审计事项覆盖率从目前的 82%提升至 98%以上。 10.2 与其他技术的融合可能性 随着审计智能化进程的加速，DeepSeek

能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence Research 的报告，全球人工智能市场在 2022 年达到 了 387 亿美元，预计到 2030 年将增至 1,391 亿美元，复合年增长 率达到 17.5%。基于此，开发一个高效、稳定的大模型 SaaS 平 台，无疑是一个充满潜力的投资机会。 在设计方案中，需要重点考虑以下几个方面：