中国 AI 生态：从基础大模型走向产业规模化落地专家电话会要点

摘要： 本次报告总结了摩根大通与 AI 专家的电话会议，探讨中国 AI 生态从基础大模型向产业规模化落地的演进。核心观点认为中国 AI 路径是以 ROI（投资回报率）为导向的商业化，侧重于成本高效的模型迭代和企业级应用，而非单纯追求前沿 AGI 突破。

行业主线：

1. 商业化路径分化：中国 AI 厂商在资源受限环境下，优先考虑垂直用例和短期企业 ROI，通过低成本数据采购和模型蒸馏提升竞争力。
2. 变现重心转移：AI 变现正从 C 端流量产品转向 B 端企业服务，包括企业 API、定制化微调、私有化部署及编程助手（Coding Agents）。
3. 竞争格局分工：独立实验室（如智谱 AI、DeepSeek 等）在模型层迭代更活跃；互联网巨头（阿里、腾讯、字节）则在产品化、分发、企业关系和实际部署方面具备核心优势。

关键变化与分歧：

1. 行业 Know-how 的护城河：专家认为通用 AI 不会完全取代传统软件供应商，在复杂企业场景中，行业知识、合规经验和责任承担能力是核心竞争力。
2. 落地节奏：非 TMT 行业的 AI 采用呈现稳健但渐进的特点，受限于行业知识和合规要求，预计将从小规模试点开始，短期内难以在 EPS 中反映系统性的利润率提升。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备强企业执行力的 LLM 厂商（如智谱 AI）；能够利用生态控制、自有数据和用户流量变现的超大规模云厂商（如阿里巴巴、腾讯）。
2. 核心风险：企业端 AI 采用节奏低于预期；劳动力市场替代引发的社会风险及监管干预；C 端产品付费转化率不足。