技趋势报告的第25版，正值技术及人类历史的关键时刻 。随着越来越多的领导者认识到不断革新利用技术、数 据和人工智能的必要性，他们比以往任何时候更需要深 入理解人工智能。为何？因为人工智能技术扩散的速度 前所未有，且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会，包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式，以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命，因为它既是一种技术， 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 坐在每个人的口袋里。图灵测试，曾经被认为是机器智 能的最高标准，现在每天都被人们与大型语言模型（LL M）支持的客户服务机器人和销售人员交流中所打破。 今天的AI模型已经摆脱了过去深度但具体且线性的方法 ，并展示了前所未有的自主性—在他们如何学习、如何 处理任务以及最终能够做什么方面。他们将这种自主性 带到了工作中，75%的知识工作者报告使用生成人工智 能；在如何与技术互动方面，作为编码助手并通过扩展 语音助手功能；以及几乎在一切事物上，从机器人到汽 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度 上下文和推理能力，使他们能够承担更广泛和更复杂的 任务，最重要的是，以前所未有的方式与人类混合在一 起。当然，智能体和智能体AI 如果有意构建，企业可以将他们正在追求的所有分布 式人工智能努力整合，构建一个认知数字大脑。他们

当下，全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧，叠加气候与资源约束，传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时，以人工智能为核心的新一代数字技术，正穿透从田 间到餐桌的全产业链条，为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进 展，从最初

定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高 618 3,015 3,376 2019 2020 2021 2022 2023 2024 亿GB 关键分析 • 移动互联网用户规模触顶，富媒体应用推动数据流量的持续增长， 算力中心正面临前所未有的需求压力。截至2024年三季度，我国移动互联网用户规模已达到 12.44亿，同比增长0.8%，用户规模已趋近饱和。2024年3月，移动视频类富媒体应用占据用户使用总时长的三成，用户对富媒体应用，尤其是短视频内容的深度依 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 单位：MW 关键分析 • 在AI大模型训练的驱动下，算力中心正加速 向超大规模化、集群化的方向演进，这一变 革不仅为行业带来了前所未有的发展机遇， 也对算力中心服务商的提出了更高要求。 • 算力中心定制批发服务的需求方在选择服务 商时，需综合考虑多个维度，以确保所选算 力中心能够满足训练推理与应用的各项需求， 其关注点主要集中在以下几个方面：

幅 50%-60% ，极 端降 幅超 90%5 • 65 岁以上⼈⼝占⽐ 从 2014 年的 10.1% 升 ⾄ 2023 年的 14.9% ， 医 疗需求 激增 1 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 ⼈⼝⽼龄化 14.9% 10.1% 2014 2023 *65+ 岁 % ⾏业视⾓： DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？ 《 》

批集采，平均降幅 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉;

Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 总结 1. 核心驱动力 < 智算产业：作为数字经济的核心驱动力，智算产业正迎来前所未有的发展机遇。 < 生成式AI：进一步推动了智算产业的变革，从计算范式到产业动量再到算力服务格局，都发生了深刻的变化。 2. 技术创新与行业变革 < DeepSeek等AI技术：通过算法创新，提

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 ： 1. 受融资形势影响，2024 年样本企业的新增管线数量出现了断崖式下跌，净增量更是 直接为 0。同时，原有管线的临床推进速度也较为缓慢，近百条管线中仅 5 条管线的临 床阶段发生了变化，未有新的管线突破临床Ⅲ期。若 2025 年融资难度依然居高不下， 且行业依旧没能拿出里程碑突破，制药 AI 的发展速度将进一步放缓，且仅头部企业有 能力继续 AI 管线的开发。 2. AI 算法通 统计年资本的投注频率回到了与 2022 年相当的水平。而制药赛道在这期间投融资 事件数持续下降，在整个医疗 AI 赛道“报复式”回暖的 2023 统计年，该赛道也并未出现 相同的增长趋势，可见，AI 制药迟迟未有一款药物行至上市阶段对资本信心的影响正随 着时间逐步增加。 34 英伟达多次投注，做 AI 制药发展重要推手。不过，放眼全球，AI 制药依然充满生机。 其中，英伟达近两年在该赛道频繁出手“疯狂扫货”成为

成绩斐然，为各行业数千家企业提供了高质量的定制化培训服务。以下为您展示部分成功案例： 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 一、培训背景 目前，人工智能和自然语言处理领域的发展正处于一个前所未有的黄金时代。预训练大模 型，如 GPT-4 和 LLAMA 2，不仅在学术界引起了广泛关注，还在工业界得到了广泛应用。某 学院旨在帮助教师队伍深入了解和应用大模型，从而利用其强大的自然语言处理能力解决各种 第 40 页 案例 3：B 端数字化产品设计实战培训 一、培训背景 在当今数字化转型的大潮中，B 端（Business-to-Business）市场作为企业服务的重要领 域，正经历着前所未有的变革。随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，B 端产品 的数字化、智能化已成为提升企业竞争力、优化业务流程、提高运营效率的关键。为了紧跟市 场趋势，满足企业客户需求，天津某信息科技有限公司特邀中培伟业管理咨询有限公司入企举

版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 多模态AI5、通用设备连接性和互操作性标准的综合效应形成了强大的数据引力，为IoT发展 创造了前所未有的有利环境。上文“专用设备网络”部分提到的梅特卡夫定律表明，向网络 中添加节点会使网络价值呈非线性增长。这种相辅相成的局面产生了飞轮效应，将IoT的发 展与AI的扩张紧密联系在一起。 图1：AI-IoT飞轮

AGI之战 应用场景之战 大模型安全之战 • 探索超越人类的超级人工 智能AGI • 不仅是科技之争，更是国 运之争 • 不发展是最大的不安全， 发挥举国体制优势，打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战，打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品， 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富