人工智能行业在 2025 年仍将保持快速发展，但也面临着技术平权时代的新挑战和机遇。
市场规模增长：2024 年中国人工智能行业市场规模达 7470 亿元，同比增长 41.0%，预计 2025 年达 10457 亿元，占全球比重达 20.9%。人工智能技术对各行各业的渗透率不断提升，应用场景广泛，如互联网、电信、政务、金融等领域渗透率明显提升。
技术平权与算力需求：尽管技术平权时代到来，但算力需求仍在增长。随着大模型的不断迭代和创新，如多模态模型的发展催生端侧 AI、应用革新，算力硬件需求维持高增。全球厂商算力军备竞赛仍在持续，以 AI 芯片为代表的算力硬件需求有望维持高增。例如，字节跳动旗下的火山云（大同）科技有限公司的太行算力中心二期项目建设用地规划许可证已正式获批，总投资 45 亿元，显示了企业对算力基础设施的持续投入。
投资机遇：通过人工智能 ETF（SZ159819）把握相关投资机遇具有一定的潜力。人工智能 ETF 跟踪中证人工智能主题指数，涵盖人工智能产业链的多个环节，包括硬件设备、算法模型、应用产品等。随着人工智能行业的快速发展，相关企业的业绩有望提升，为投资者带来收益。同时，人工智能行业的技术创新和应用拓展也为投资提供了丰富的标的和机会。
技术平权的内涵
技术平权是指在技术发展过程中，通过开源技术、技术共享等方式，降低技术门槛，使更多企业和开发者能够平等地获取和应用先进技术，推动技术创新和应用的普及。在人工智能领域，技术平权主要体现在以下几个方面：
开源技术的推动：开源项目如 DeepSeek 等通过模型压缩、分布式训练优化等技术，实现“千元级硬件跑百亿模型”，将大模型部署成本降低 90%以上，打破了头部企业对算力的垄断，使中小企业和新兴市场能够以更低门槛参与 AI 创新。
生态协同的重塑：开源模式推动技术共享与快速迭代，形成“开发者 - 企业 - 用户”共生生态。例如，天翼云、移动云等运营商通过接入 DeepSeek，构建低成本智算平台，算力租赁收入年增速超 20%。这种模式下，技术壁垒从“独家专利”转向“生态整合能力”，中腰部企业可通过定制化解决方案实现弯道超车。
技术普惠化的影响：技术平权使得 AI 技术从互联网巨头垄断的战场，转变为中小企业的创新试验田。例如，某创业团队仅用 50 美元和 26 分钟便基于 R1 模型开发出媲美行业标杆的推理工具。这种“全民开发”的态势，进一步放大了技术红利，推动了人工智能技术在更多领域的应用普及。
算力需求现状
尽管技术平权降低了 AI 部署的门槛，但算力需求仍在增长。
多模态生成与实时决策：随着人工智能应用场景的不断拓展，多模态生成、实时决策等复杂应用场景对算力的需求显著增加。例如，自动驾驶汽车每公里需处理 10GB 数据，智能客服日均响应量达百万级，均依赖持续扩容的算力支撑。
行业深度渗透：AI 从“知识增强”向“执行增强”转型，催生了新的算力需求。例如，在智能制造领域，玻纤机器人关节需实时力控算法，算力需求较传统机械臂提升 5 倍；在医疗诊断领域，AI 辅助影像分析需处理 4K 分辨率医学图像，推理算力需求达 300TOPS。
数据中心与芯片需求：全球厂商算力军备竞赛仍在持续，以 AI 芯片为代表的算力硬件需求有望维持高增。例如，英伟达数据中心营收同比增长 93%，Blackwell 芯片需求印证了“推理复杂度增百倍”的预测。字节跳动旗下的火山云（大同）科技有限公司的太行算力中心二期项目建设用地规划许可证已正式获批，总投资 45 亿元，显示了企业对算力基础设施的持续投入。
算力需求的持续性
算力需求的持续增长是未来人工智能发展的必然趋势。
模型优化与算力扩张的双螺旋增长：尽管模型优化技术如动态架构搜索（DAS）、混合精度训练等持续降低单次训练成本，但模型轻量化带来的应用普及反而刺激了推理侧的总需求。例如，某电商平台部署 R1 模型后，日均 AI 客服交互量从百万级跃升至十亿级，带动云计算资源消耗增长 3 倍。这种“降本引发扩容，扩容倒逼降本”的循环，推动了算力需求的持续增长。
技术创新的推动：未来，AI 模型将更加注重效率和性能的平衡，例如 DeepSeek 等开源模型通过优化算法，能够在更小的算力支持下实现高效运行。同时，硬件革新如异构计算（CPU+GPU+TPU）、光计算等技术提升算力密度，微软 Azure 部署的量子计算机已实现特定算法加速亿倍。这些技术创新将进一步推动算力需求的增长。
应用场景的指数级拓展：AI 技术的应用场景不断拓展，从智能客服、自动驾驶到医疗诊断、智能制造等，每个领域都对算力提出了更高的要求。例如，智慧城市中的交通实时调度模型需处理千万级传感器数据，训练算力需求超 1000PFlops。随着应用场景的不断增加和深化，算力需求将持续增长。
技术创新趋势
人工智能技术的创新仍在持续深化，未来将呈现多维度的发展趋势。
算法优化与效率提升：未来 AI 算法的创新将聚焦于降低数据依赖与提升自主推理能力。以中国团队开发的 DeepSeek - V3 模型为例，其通过无监督强化学习框架，将训练成本压缩至 600 万美元，仅为美国同类模型的十分之一，却实现了比肩国际顶尖模型的性能。这种突破标志着算法设计从“算力堆砌”转向“效率优先”，推动 AI 技术向轻量化、平民化方向发展。
硬件自主化与算力突破：面对国际技术封锁，中国通过异构计算体系与分布式协同技术实现算力突破。华为昇腾芯片结合“星链调度系统”，使普通显卡集群实现高效协同，训练效率达到英伟达 A100 显卡水平。这种“蚂蚁雄兵”战术不仅打破算力垄断，更为发展中国家提供了可复制的技术路径。
多模态融合与认知能力提升：多模态融合技术的发展，让 AI 能够整合文本、图像、语音等不同数据类型，从而实现更全面的感知和理解。例如，扩散模型在视频生成领域取得显著成果，已成为视频生成的主流技术路径，其中 DiT（Diffusion Transformer）模型最受瞩目。这种多模态融合技术将为人工智能在更多复杂场景中的应用提供支持。
通用人工智能（AGI）探索：2030 年前或出现特定领域的准 AGI 系统，但仍受限于常识推理能力。AGI 的探索将推动人工智能从单一任务向多任务、跨领域的通用智能发展，为未来的智能应用带来更广阔的想象空间。
应用拓展方向
人工智能的应用场景正在不断拓展和深化，未来将在更多领域发挥重要作用。
制造业的智能化升级：AI 正推动制造业从“自动化”向“认知化”转型。通过工业大脑实时监控生产流程，AI 可提前 48 小时预测设备故障，减少 30%的停机损失；同时结合数字孪生技术，实现新产品研发周期缩短 60%。例如，某汽车工厂通过 AI 优化焊接参数，使车身强度提升 12%，能耗降低 8%。
医疗健康的精准化革命：在医疗领域，AI 辅助诊断系统已覆盖 90%的常见疾病。2025 年发布的“神农 AI”平台，通过多模态数据融合，将早期肺癌检出率从 78%提升至 95%，误诊率下降至 0.3%。未来，AI 与基因编辑技术的结合，将推动个性化治疗方案的成本降低至万元以内。
城市治理的系统性升级：智慧城市通过 AI 实现动态资源调配。在交通领域，实时预测拥堵节点，路网通行效率提升 40%；能源管理方面，风光储协同系统使可再生能源利用率突破 85%；环境监测中，AI 预警空气污染源，应急响应时间缩短至 10 分钟。
教育领域的个性化变革：AI 在教育领域的应用将更加广泛，如口语对话虚拟老师利用语音识别和自然语言处理技术，为学生提供一对一的语言学习体验。教学计划生成和教案生成助手帮助教师快速制定教学计划和教案，作业出题和作业批改技术减轻教师工作负担，同时为学生提供个性化学习建议。
金融行业的智能化服务：金融行业是 AI 技术应用的前沿领域之一。金融产品创新设计和交易策略优化利用机器学习和数据挖掘技术，为金融机构提供竞争优势。智能投研和智能尽调提高了金融分析的效率和准确性，降低了投资风险。智能推荐、智能理财助手、智能投教、智能客服等应用为金融机构提供了全面的智能化解决方案，提高了服务效率和客户满意度。
市场规模预测
人工智能市场规模将继续保持快速增长，未来几年有望实现更高的增长目标。
国内市场增长潜力：2024 年中国人工智能行业市场规模达 7470 亿元，同比增长 41.0%，预计 2025 年达 10457 亿元，占全球比重达 20.9%。初步测算 2025 - 2030 年期间，我国人工智能行业市场规模将进一步扩大，实现《新一代人工智能发展规划》中 2030 年人工智能产业规模达到 10000 亿元的规模目标。
全球市场发展趋势：截至 2025 年，全球 AI 市场规模突破万亿美元。随着人工智能技术在更多领域的应用落地，全球市场将继续保持高速增长态势。未来，人工智能将在全球范围内推动各行业的数字化转型和智能化升级，为经济增长注入新的动力。
人工智能 ETF（SZ159819）概况
人工智能 ETF（SZ159819）是一只紧密跟踪中证人工智能主题指数的指数型基金。该基金通过复制指数的表现，为投资者提供了一键打包投资人工智能各细分环节龙头公司的机会。其跟踪的中证人工智能主题指数选取了 50 只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。从投资范围来看，该基金不仅涵盖标的指数成份股及备选成份股，还包括除标的指数成份股及备选成份股以外的其他股票（包括创业板、中小板以及其他依法发行、上市的股票）、债券、债券回购、资产支持证券、银行存款、同业存单、货币市场工具、金融衍生工具（包括股指期货、股票期权等）以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具。这种多元化的投资范围使得该基金能够较好地分散风险，同时把握人工智能行业的整体增长机遇。
投资优势与风险
投资优势
行业增长潜力巨大：根据前瞻产业研究院的预测，2025 年中国人工智能市场规模将超过 7000 亿元人民币。赛迪顾问也指出，中国人工智能产业在未来 10 年将呈现出显著的增长趋势，并在全球市场中占据重要地位。从 2025 年到 2035 年，中国人工智能产业规模预计将从 3985 亿元增长至 17295 亿元，复合年增长率为 15.6%。这种快速的行业增长将为相关企业带来更多的发展机遇，进而推动 ETF 的净值增长。
开源生态推动技术创新与应用普及：开源技术如 DeepSeek 等的推出，不仅降低了 AI 部署的门槛，还促进了技术的快速迭代与创新。这有助于推动人工智能技术在更多领域的应用普及，进而带动相关上市公司的业绩增长。开源生态的兴起，也为中小企业和新兴市场提供了参与科技革命的机会。这些企业可以通过使用开源工具实现轻量化创新，从而在人工智能领域获得一席之地。
算力需求持续增长：尽管模型优化等技术手段降低了单次训练的成本，但多模态生成、实时决策等复杂应用场景却进一步驱动了算力需求的总量增长。这意味着，在未来一段时间内，算力市场仍将保持旺盛的需求。英伟达数据中心营收同比激增 93% 的数据，以及 Blackwell 芯片需求的增长，都印证了算力市场需求的强劲势头。随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，算力需求有望继续保持快速增长，这将为相关企业带来更多的业务机会，从而推动 ETF 的价值提升。
投资组合分散风险：人工智能 ETF（SZ159819）通过投资于多个细分领域的龙头公司，实现了投资组合的分散化。这种分散化投资策略有助于降低单一公司或单一细分领域波动对整体投资组合的影响，从而有效分散风险。例如，即使某个细分领域的人工智能企业面临技术瓶颈或市场竞争加剧等问题，其他细分领域的良好表现仍可能为 ETF 的整体净值提供支撑。
投资风险
市场风险：股市整体波动可能对基金净值产生影响。投资者需密切关注市场动态和宏观经济形势的变化。例如，全球经济衰退、贸易摩擦等因素可能导致股市整体下跌，进而影响人工智能 ETF 的净值表现。
行业风险：人工智能行业受政策、技术、市场需求等多种因素影响较大。投资者需关注行业政策变化、技术进步速度以及市场需求变化等因素对基金净值的影响。例如，政策对人工智能行业的监管加强可能会限制某些企业的发展；技术突破的速度如果低于预期，可能导致相关企业的竞争力下降；市场需求的变化也可能导致企业收入的不稳定。
基金管理风险：基金管理人的投资决策和基金管理水平可能对基金净值产生影响。投资者需关注基金管理人的投资经验和历史业绩等因素。例如，如果基金管理人在资产配置、交易时机把握等方面出现失误，可能会导致基金的业绩表现不佳。
投资机遇把握
技术创新趋势：持续关注人工智能领域的技术创新，如算法优化、硬件自主化、多模态融合等。这些技术创新将推动相关企业的业绩提升，为 ETF 带来投资机会。例如，随着算法设计从“算力堆砌”转向“效率优先”，那些在算法优化方面取得突破的企业将更具竞争力，从而推动 ETF 的净值增长。
应用拓展方向：密切关注人工智能在不同领域的应用拓展，如制造业、医疗健康、城市治理、教育、金融等。这些领域对人工智能的需求增长将为相关企业带来更多的业务机会，进而推动 ETF 的价值提升。例如，在医疗领域，AI 辅助诊断系统的广泛应用将推动相关企业的业绩增长，从而带动 ETF 的净值上升。
合理配置投资组合
资产配置比例：根据自身的风险承受能力和投资目标，合理配置投资组合中人工智能 ETF（SZ159819）的比例。对于风险承受能力较高的投资者，可以适当增加人工智能 ETF 的投资比例，以获取更高的潜在收益；而对于风险承受能力较低的投资者，则应适当降低人工智能 ETF 的投资比例，以降低投资风险。
多元化投资：除了投资人工智能 ETF（SZ159819）外，还可以考虑投资其他类型的资产，如股票、债券、基金等，以实现投资组合的多元化。多元化投资可以降低单一资产波动对整体投资组合的影响，从而有效分散风险。例如，投资者可以将一部分资金投资于人工智能 ETF，另一部分资金投资于债券基金，以平衡投资组合的风险和收益。
综上所述，2025 年人工智能行业呈现出降本与扩容螺旋上升的发展态势，技术平权与算力需求并存，未来市场前景广阔，投资机遇与风险并存。
从行业趋势来看，降本与扩容的螺旋上升在消费市场、物流行业、新能源行业等多个领域均有体现，推动了各行业的转型升级。人工智能行业在市场规模增长的同时，面临着技术平权时代的新挑战与机遇，算力需求持续增长，技术创新与应用拓展不断深化。