在AI 领域竞争中，算力、数据、算法都是关键竞争因素。根据短板理论，算力、数据、算法的进步并不同步，三者在不同阶段会依次成为 AI 发展的关键瓶颈因素，“三者交替发展”成为驱动 AI 创新发展的源动力。
细数AI创新发展史，2022年以算法突破为主，标志性事件ChatGPT的发布引领了Transformer架构研究浪潮；2023年转向数据创新，数据标注与合成成为热点，为高质量数据集建设打下基础；2024年则步入算力创新阶段，迈入超万卡集群时代并涌现算力运营商等新模式，市场对美国AI产业算力垄断的预期也随之显著走高。而2025年，创新重心重新回归算法领域，DeepSeek成为重要的新算法引领者。而在未来，算法、算力、数据、应用都可能成为AI创新突破的关键因素。
一、国内市场AI算力需求旺盛，算力驱动力充足
当前，全球算力需求持续高度景气，在需求端呈现出巨大的市场空间；而面临全球科技博弈竞争愈演愈烈，国产化之势趋强，两大因素共同助推了国产算力发展。其中，国产化是推动国产AI算力快速成长的主要驱动力。
国内智算中心建设从23年开始显著加速，2024年以来相关招投标项目仍在持续增加。目前智算中心的下游用户主要集中于政府机构、院校及科研院所、大模型企业等，均有持续且明确的训练或推理需求，因此预计2025年智算中心建设仍将持续。
二、算法优化弥补算力不足已被证实，后续弯道超车机遇充分
今年以来，DeepSeek 通过算法层面的优化，不仅提升了模型准确性，同时也明显降低了内存占用情况和算力开销等。这体现出，在产业发展趋势中，在既有技术基础上持续改进以及工程调优，能够大幅降低成本，加速产业化进程。而在工程调优及算法领域，中国公司均拥有一定优势。本次DeepSeek优化算法架构取得了显著的技术突破，打破了传统 AI 领域“算力为王”的技术框架，将 AI 产业竞争要素重新向“数据、算法、应用”聚焦。而中国 AI 产业在“数据、算法、应用”与美国差距并不太大，具备弯道追赶，甚至超车的可能性。
2025年起大模型参数开始两极分化（右）
相关指数：恒生港股通中国科技指数涵盖一系列互联网大模型优质标的，在AI算法、数据、应用等层面上有望实现国产化“弯道超车”。指数前十大成份股占比达76.64%，30%成份股总市值超1000亿港元，汇聚港股AI龙头，配置价值或凸显。
风险提示
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