本文基于《2026中国AI上市企业发展洞察》报告撰写，在忠实呈现报告框架与核心数据的基础上，结合产业背景做适度延伸解读，供企业管理者、投资人与产业研究者参考。
引言：一份用“Token”丈量产业的报告
评价一个产业的热度，有很多种标尺：融资额、专利数、企业数量、股价涨幅。但这份报告选择了一个更“硬核”的标尺——Token消耗量。
Token是大模型处理文本的基本单位，也是AI算力被真实消耗的计量单位。它不像融资额那样可能被估值泡沫注水，也不像专利数那样可能停留在纸面——每一次Token消耗，都对应着一次真实的模型调用、一次真实的业务请求、一次真实的算力燃烧。用Token来观察AI产业，就像用发电量来观察工业经济：它未必全面，但足够诚实。
报告开篇给出的数据足够震撼：截至2026年8月底，基于Openrouter平台统计，AI Token周度消耗量已突破100T，相较6月增长一倍以上；我国日均Token消耗量由2024年初的1000亿快速增长至2026年3月的超140万亿，近两年增幅超过1000倍。
与此同时，中美顶尖模型性能差距由2023年的31.6%收窄至2.7%，中国开源模型下载份额首次超越美国（41%对36.5%），中国拥有全球60%的人工智能专利。三个数据放在一起，勾勒出一幅清晰的图景：中国AI产业已稳居全球第一梯队，且正在从“跟跑”进入“并跑”甚至局部“领跑”的阶段。
但这份报告的价值不止于“报喜”。它把中国AI上市企业拆解为五大赛道——智算芯片与算力硬件、大模型与AI平台、云/数据与网络底座、智能终端与机器人、AI软件与行业应用，逐一分析其营收增速、研发强度、盈利企业占比与股价表现。拆解之后，一个更复杂、也更有意思的图景浮现出来：产业热度与资本市场表现并不同步，营收增长与盈利兑现并不同步，技术能力与商业闭环并不同步。
第一章 AI行业概览：Token狂飙背后的三条主线
1. Token消耗的指数级增长：谁在推动？
报告的Token消耗曲线呈现出典型的“阶梯式跃升”特征，而每一个台阶背后，都有一次具体的产业事件。
2026年1到8月全球模型消耗Token总额的走势图显示：年初Token消耗处于低位平稳状态；3月前后，阿里Qwen 3.6 Plus推出免费上线，调用量大涨，曲线出现第一个明显台阶；随后MiniMax M3推出，以“低价、快速、性能提升”吸引开发者；6月底，腾讯Hy3上线免费调用，曲线再次抬升；8月之后，DS（DeepSeek）、GLM持续发力，曲线进入陡峭上升段。
这条曲线揭示了一个关键机制：国产模型的“限免”与“补贴”策略，正在成为Token消耗增长的核心引擎。 报告明确指出，当下海外头部闭源与国产开源模型之间的能力差距持续缩小，国内厂商开启阶段性“Token补贴、免费”策略——通过SOTA模型的限时免费吸引开发者调用，并通过“闲时折扣”等方式培养用户粘性，国产模型正成为全球Token消耗的主要推动力。
这里值得延伸一层思考：“限免”不是单纯的营销手段，而是一种产业阶段的必然选择。 在模型能力差距缩小的窗口期，谁能更快地让开发者形成使用习惯、把模型嵌入开发工作流，谁就能在下一阶段的商业竞争中占据入口。Token补贴买的不是当下的收入，而是未来的生态位。这与互联网早期的“免费邮箱”“免费搜索”逻辑一脉相承——先用免费建立规模，再用规模摊薄成本，最后用生态锁定价值。
但“限免”也有其代价。报告在分析大模型赛道股价表现时指出，头部大厂2026年中整体表现较弱——短期的资本/研发开支暴涨，结合旧业务的发展速度放缓，导致头部大厂股价承压。 这提示了一个产业规律：Token消耗的狂飙，对应的是算力成本的狂飙与研发投入的狂飙；在商业闭环尚未完全跑通之前，消耗增长越快，投入压力越大。
2. 中国AI的全球位置：四个数据与一个判断
报告用四个数据锚定了中国AI产业的全球位置：
其一，Token消耗的倍数级增长。 我国日均Token消耗量由2024年初的1000亿快速增长至2026年3月的超140万亿，报告预测2026年12月将达到1000万亿/天。近两年增幅超1000倍——这个数字的意义不仅在于规模，更在于增速：它说明中国AI应用的真实需求正在以指数级释放。
其二，中美顶尖模型差距收窄至2.7%。 据斯坦福2026年AI指数报告，中美顶尖模型性能差距由2023年的31.6%收窄至2.7%（截至3月）。这个数据的解读需要谨慎：2.7%是“性能差距”，不等于“能力差距”，更不等于“生态差距”。但它至少说明，在模型能力这个维度上，中国已经进入第一梯队的核心圈层。
其三，开源下载份额全球第一。 据Hugging Face 2026年初报告，平台中国开源模型下载份额首次超越美国（41%对36.5%），为全球第一。这是一个容易被低估的信号——开源下载份额反映的是全球开发者用脚投票的结果。中国开源模型的竞争力，正在从“成本优势”转向“能力+成本”的综合优势。
其四，AI专利全球占比60%。 据WIPO/国新办发布会数据，中国拥有全球60%的人工智能专利，为全球AI专利最大拥有国。专利数量是创新活跃度的指标，但需要清醒认识到：专利数量与专利质量、专利转化率之间还有距离。60%的占比更多说明中国AI创新的“密度”，而非“高度”。
四个数据合在一起，报告给出的判断是：从Token消耗量、开源模型调用频率、AI专利等多方面来看，我国AI产业当下已稳居全球第一梯队。 这个判断是克制的——“第一梯队”不等于“第一”，更不等于“全面领先”。在基础模型原创架构、高端算力芯片、顶尖人才密度等维度，中国仍有明确的追赶空间。报告的表述留有余地，恰恰体现了研究的严谨。
3. 国产模型的竞争格局：性价比塑造护城河
报告给出了一张2026年8月Token消耗量Top10大模型对比表，这张表值得细读。
排名第一的是DeepSeek V4 Flash 0731（47.8T），第二是腾讯Hy3（34.1T），第三是小米MiMo-V2.5（29.1T），第四是GPT-5.6 Luna（27.8T），第五是智谱ZOx Alpha（27.2T）；第六至第十分别是DeepSeek V4 Flash 0423（22.8T）、英伟达Nemotron 3 Ultra free（15.8T）、智谱GLM 5.2（14.7T）、智谱GLM 5.3 Flash（11.8T）、DeepSeek V4 Pro 0423（9.18T）。
这张表透露出几个关键信息：
第一，国产模型占据Top10的绝对多数。 除了GPT-5.6 Luna（OpenAI）和Nemotron 3 Ultra（英伟达）两个海外模型，其余八个席位全部是国产模型。报告对此的判断是：“高性价比为国产模型塑造强护城河，持续获取用户。”
第二，DeepSeek的“多版本占位”策略效果显著。 V4 Flash 0731、V4 Flash 0423、V4 Pro 0423三个版本分别占据第1、第6、第10席位。报告指出，DeepSeek V4推出后，凭借快速的响应速度和中等偏上的模型能力迅速抢占市场。这种“用不同版本覆盖不同需求层次”的产品策略，实际上是在用产品矩阵锁定不同价格敏感度的开发者。
第三，智谱的“中/重度开发者”定位形成差异化。 报告指出，智谱凭借5.3追平第一梯队，主要服务中/重度开发者，8月模型总Token消耗量突破50T。智谱的ZOx Alpha（27.2T）、GLM 5.2（14.7T）、GLM 5.3 Flash（11.8T）三个模型上榜，说明其在中高端开发者群体中建立了稳定的使用惯性。
第四，小米MiMo的异军突起值得关注。 作为一家以硬件为主业的公司，小米的模型能冲到Token消耗第三位（29.1T），说明其模型能力与生态协同（手机、AIoT、汽车）正在形成独特的入口优势。这也预示了一个趋势：AI模型的竞争，正在从“纯模型能力”转向“模型+场景+终端”的生态竞争。
4. 五大赛道以及竞争格局
第二章 智算芯片与算力硬件：上游景气度最高，但股价已现分化
1. 赛道定位：AI产业链的“卖铲人”
报告将智算芯片与算力硬件列为五大赛道之首，其业务方向涵盖芯片与硬件系统、算力与数据中心等。从产业链视角看，这是AI产业的“上游卖铲人”——无论下游模型与应用谁胜出，算力需求都是刚性的。
报告的财务数据印证了这一点：智算芯片与算力硬件赛道2026上半年营收增速中位数超16%，为五大赛道中最高；盈利企业占比78.4%，同样为五大赛道最高；研发强度中位数6.6%。 148家企业样本，构成了AI产业链上最“实”的一块基本盘。
但报告同时给出了一个耐人寻味的股价数据：该赛道2026年8月标准化价格中位数同比下滑8.2%。营收增速最高、盈利企业占比最高，股价却在下滑——这个背离，是理解AI产业资本市场逻辑的关键切口。
2. 头部企业的分化：谁在涨，谁在跌？
报告列出的头部企业价格同比变动对比表显示：寒武纪从2025年9月的888.26元涨至2026年8月的1112.18元，同比+25%；澜起科技从154.21元涨至204.95元，同比+33%；海光信息从252.36元微涨至253.90元，同比+1%；工业富联基本持平（+0.2%）；中科曙光则从118.80元跌至88.27元，同比-26%。
这组数据的分化很有意思。寒武纪与澜起科技的上涨，对应的是“AI芯片”与“AI运力芯片”的稀缺性溢价；海光信息与工业富联的持平，对应的是“服务器与算力硬件”的成熟竞争格局；中科曙光的下跌，则可能反映市场对“智算中心解决方案”商业模式的重新定价——当算力基建从“跑马圈地”进入“运营效率”阶段，纯集成商的估值逻辑会发生变化。
报告还提到，协创数据、锐捷网络等企业同期股价增长超100%，存储相关企业股价增幅较为可观。这说明在智算芯片与算力硬件赛道内部，资金正在从“泛算力”向“细分高景气环节”迁移——存储、网络、运力芯片等环节，正在成为新的结构性机会。
3. 业务方向：芯片为核，软件生态为壁垒
报告对头部企业核心业务的梳理，揭示了一个重要趋势：“芯片+”正在成为头部企业的主战场。
寒武纪的核心业务包括思元系列AI芯片、云端智能加速卡与训练整机、Cambricon Neuware软件平台；海光信息包括海光CPU、海光DCU深算系列、服务器计算平台；地平线机器人包括征程系列车载智能芯片、智能驾驶解决方案、车载AI软件平台；沐曦股份聚焦全栈高性能GPU芯片及计算平台研发；摩尔线程覆盖从GPU芯片、板卡、智算集群到软件生态的全栈。
报告对此的判断是：“一方面，如英伟达CUDA生态，国内头部企业同样积极搭建软件生态，结合自家AI芯片抢占市场份额；另一方面，开发通用芯片仍为行业主流方向，同时如车载芯片、存储芯片等细分方向需求也在加速涌现。”
这里值得延伸一层：芯片行业的竞争，从来不只是硬件参数的竞争，而是“硬件+软件生态”的竞争。 英伟达的护城河不在GPU本身，而在CUDA——开发者一旦习惯了CUDA的编程范式，迁移成本就构成了天然的锁定。国产芯片要真正形成竞争力，必须在软件生态上完成从“兼容”到“好用”再到“不可替代”的三级跳。报告提到寒武纪的Neuware、沐曦的配套软件栈、摩尔线程的软件生态，说明国产厂商已经意识到这一点，但距离“生态级”还有很长的路。
4. 营收与研发：高景气下的投入竞赛
报告的营收增速对比图显示，2026上半年智算芯片与算力硬件头部企业营收增速分化明显：德明利同比+312%，摩尔线程+147%，沐曦股份+45%，海光信息+57%，工业富联+57%，中科曙光+28%，澜起科技+27%，浪潮信息+5%，长电科技+65%，寒武纪+108%。
研发费用增速同样分化：德明利同比+197.1%，浪潮信息+74.1%，中科曙光+57.1%，海光信息+42.5%，沐曦股份+15.3%，摩尔线程+38.2%，长电科技+21.4%，寒武纪+11.1%，工业富联-1.9%，澜起科技+19.9%。
这组数据透露出两个信号：其一，存储与GPU新势力（德明利、摩尔线程、沐曦）正在以极高的营收增速和研发投入抢占市场，属于“高投入换高增长”的进攻型选手；其二，成熟龙头（寒武纪、海光、工业富联）的营收增速与研发投入相对稳健，属于“规模效应显现”的防守型选手。 两条路径没有优劣，但反映了产业不同环节的竞争阶段差异。
报告对此的总结是：“作为行业上游，智算芯片与算力硬件赛道整体景气度较高，头部企业盈利能力和研发投入意愿较强。”这个判断是准确的，但需要补充一句：景气度高不等于估值合理，研发投入强不等于商业闭环已成。 股价的分化，恰恰是市场在“景气度”与“估值”之间重新寻找平衡点的过程。
第三章 大模型与AI平台：盘面震荡向下，新势力崛起
1. 赛道定位：技术制高点与资本承压点
大模型与AI平台是五大赛道中“技术含量最高、资本关注度最高、但盈利难度也最高”的赛道。报告数据显示：208家企业样本，2026上半年营收增速中位数+1.1%（五大赛道中最低），研发强度中位数8.5%（五大赛道中最高），盈利企业占比55.1%（五大赛道中最低）。
这三个“最”勾勒出大模型赛道的典型特征：高研发投入、低营收增速、低盈利比例。 这是一个典型的“投入期”赛道——技术竞赛远未结束，商业闭环尚未跑通，玩家们仍在用资本换时间。
股价表现印证了这一点：该赛道2026年8月标准化价格中位数同比下滑24.9%（五大赛道中跌幅最大）。头部企业价格同比变动：腾讯控股-31.1%，阿里巴巴-35.1%，百度集团-27.8%，科大讯飞-28.0%。报告对此的解释是：“短期的资本/研发开支暴涨结合旧业务的发展速度放缓，导致头部大厂股价承压。同时，Minimax、智谱等大模型企业的价格也从2026年2~3月左右回落，资本市场的‘炒作’热情有所降温。”
2. 头部大厂的“模型+场景”路径
报告对头部企业核心业务的梳理，揭示了大模型赛道的一条重要分化线：头部大厂走的是“模型+自有场景”的闭环路径，而纯模型厂商走的是“模型+API/平台”的开放路径。
腾讯控股：腾讯混元、腾讯云AI、微信与内容推荐生态——模型能力嵌入自有社交与内容生态；
阿里巴巴：通义千问、阿里云百炼、电商与企业智能化——模型能力嵌入电商与云业务；
百度集团：文心大模型、百度智能云、搜索与自动驾驶——模型能力嵌入搜索与自动驾驶场景；
智谱：GLM基础模型、智谱开放平台、企业智能体服务——纯模型厂商的开放平台路径；
MiniMax：MiniMax基础模型、多模态生成、AI原生应用——模型+原生应用的混合路径；
科大讯飞：讯飞星火大模型、智能语音、教育与医疗AI——模型能力嵌入垂直行业；
商汤：日日新大模型、计算机视觉平台、企业AI解决方案——视觉+多模态的行业路径；
昆仑万维：天工大模型、AI搜索与助手、海外内容应用——模型+出海内容应用；
三六零：360智脑、AI搜索、企业安全大模型——模型+安全+搜索；
深演智能：基础模型与多模态能力、AI开发平台、智能体与行业模型——模型+营销智能体。
这条分化线的战略含义是：大模型的竞争，正在从“模型能力竞赛”转向“场景落地竞赛”。 头部大厂的优势在于自有场景（微信、电商、搜索、教育、医疗），模型能力可以直接转化为业务价值；纯模型厂商的优势在于开放平台的生态广度，但需要面对“模型能力同质化”与“价格战”的双重压力。报告提到的“PC Agent热度持续攀升，围绕着Workbuddy、千问办公等产品的本地智能体竞争正在逐步走向白热化”，正是场景落地竞赛的具体表现。
3. 智谱与MiniMax：纯模型厂商的加速跑
报告特别关注了两家2026年上市的“纯血”大模型企业——智谱与MiniMax，它们的财务数据值得细看。
营收增速方面：智谱2025年营收同比+132%，2026上半年同比+399%；MiniMax 2025年同比+159%，2026上半年同比+283%。两家均实现倍数级增长。研发投入方面：智谱2026上半年研发投入同比+33.6%，MiniMax同比+138.8%。
报告对此的判断是：“各家均找到了适合企业策略方向的创收点”——智谱的GLM系列实现SOTA稳居国内调用头部，MiniMax的H3布局进军视频生成赛道。同时，“未来1~3年将是头部大模型企业投入持续加大的重要时间窗口，以抢占市场、挖掘市场机会”。
这里值得延伸一层思考：纯模型厂商的“高增长”与“高投入”是一体两面。 399%的营收增速固然亮眼，但138.8%的研发投入增速意味着亏损可能仍在扩大。这类企业的估值逻辑，本质上是对“未来规模化盈利”的贴现——市场愿意为高增长支付溢价，但前提是增长能够持续到盈利拐点到来。智谱选择“中/重度开发者”作为基本盘，MiniMax选择“视频生成”作为差异化赛道，都是在用“细分定位”换取“生存空间”。在头部大厂的场景挤压与价格战压力下，纯模型厂商的出路只有两条：要么在某个细分能力上做到不可替代，要么在某个细分场景上建立闭环。中间地带的玩家，最危险。
4. 科大讯飞与商汤：垂直行业的“AI老兵”
报告数据中，科大讯飞2026上半年营收同比+7%，研发投入同比+22.6%；商汤2026上半年营收同比+23%，研发投入同比-8.6%。两家“AI老兵”的表现，反映了大模型时代垂直行业玩家的两种处境。
科大讯飞的“教育+医疗+语音”场景，属于“刚需但慢热”的领域——需求真实、付费意愿存在，但规模化扩张需要时间，且面临互联网大厂的降维竞争。商汤的“视觉+多模态+企业解决方案”路径，则面临“项目制交付”向“产品化复制”的转型压力——研发投入下降8.6%，可能意味着从“广撒网”转向“聚焦盈利业务”的战略收缩。
这两家企业的处境，其实代表了一大批AI上市公司的共同命题：在通用大模型能力快速平权的背景下，垂直行业AI公司的护城河在哪里？ 报告没有直接回答这个问题，但从数据中可以读出答案的方向：护城河不在“模型能力”本身（因为通用模型会越来越强），而在“行业数据+业务流程+客户关系”的组合——这些是通用大厂难以快速复制的资产。
-未完待续，请阅中篇-
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OCR:IMG:2026年1~8月全球模型消耗Token总额及最新分布 DS、GLM持续发力 腾讯Hy3上线 免费调用 MiniMaxM3推出 低价、快速、性能提升 阿里Qwen3.6Plus推出 免费上线，调用量大涨 1月5日 2月9日 3月16日 4月20日 5月25日 6月29日 8月3日
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OCR:IMG:我国AI企业布局业务方向（详细版）企业数量对 企业数量对比 大模型与AI平台 AI软件与行业应用 智能终端与机器人 云、数据与网络底座 智算芯片与算力硬件 模型与多模态 44.7% 11.1% 4.2% 6.8% 2.0% 93家 46家 9家 13家 3家 AI智能体与助手 39.4% 9.4% 4.2% 8.4% 1.4% 82家 39家 9家 16家 2家 AI应用 31.3% 19.3% 7.5% 9.5% 0.7% 65家 80家 16家 18家 1家 平台与软件服务 4.8% 12.3% 0.0% 0.5% 0.7% 10家 51家 0家 1家 1家 数据语料与知识库 4.8% 1.0% 0.0% 3.7% 0.0% 10家 4家 0家 7家 0家 算力与数据中心 10.6% 4.8% 9.4% 31.1% 16.9% 22家 20家 20家 59家 25家 云与网络通信 1.9% 0.2% 0.9% 9.5% 2.7% 4家 1家 2家 18家 4家 芯片与硬件系统 0.0% 0.0% 0.9% 0.5% 33.8% 0家 0家 2家 1家 50家 机器视觉与视频 7.2% 3.6% 18.8% 2.6% 2.0% 15家 15家 40家 5家 3家 机器人与端侧智能 8.7% 8.5% 48.8% 6.3% 8.1% 18家 35家 104家 12家 12家
OCR:IMG:我国AI企业布局业务方向（详细版）企业数量对 企业数量对比 大模型与AI平台 AI软件与行业应用 智能终端与机器人 云、数据与网络底座 智算芯片与算力硬件 模型与多模态 44.7% 11.1% 4.2% 6.8% 2.0% 93家 46家 9家 13家 3家 AI智能体与助手 39.4% 9.4% 4.2% 8.4% 1.4% 82家 39家 9家 16家 2家 AI应用 31.3% 19.3% 7.5% 9.5% 0.7% 65家 80家 16家 18家 1家 平台与软件服务 4.8% 12.3% 0.0% 0.5% 0.7% 10家 51家 0家 1家 1家 数据语料与知识库 4.8% 1.0% 0.0% 3.7% 0.0% 10家 4家 0家 7家 0家 算力与数据中心 10.6% 4.8% 9.4% 31.1% 16.9% 22家 20家 20家 59家 25家 云与网络通信 1.9% 0.2% 0.9% 9.5% 2.7% 4家 1家 2家 18家 4家 芯片与硬件系统 0.0% 0.0% 0.9% 0.5% 33.8% 0家 0家 2家 1家 50家 机器视觉与视频 7.2% 3.6% 18.8% 2.6% 2.0% 15家 15家 40家 5家 沟家皮亚 8.7% 8.5% 48.8% 6.3% 8.1% 机器人与端侧智能 18家 35家 104家 12家 12家
OCR:IMG:2026中国AI上市企业发展洞察
OCR:IMG:2026年8月Token消耗量Top10大模型对比 排名 Logo 模型及名称 所属企业及地区 Token消耗量 排名 Logo 模型及名称 所属企业及地区 Token消耗量 1 DeepSeek 47.8T 6 DeepSeek DeepSeekV4Flash0731 DeepSeekV4Flash0423 22.8T （中国） （中国） 2 Hy3 腾讯（中国） 34.1T 7 ? Nemotron3Ultra(free) 英伟达（美国） 15.8T 2 3 MI MiMo-V2.5 小米（中国） 29.1T 8 GLM5.2 智谱（中国） 14.7T 2 4 GPT-5.6Luna OpenAl（美国） 27.8T 9 GLM5.3Flash 智谱（中国） 11.8T 2 DeepSeek 为峰海平 5 OxAlpha 智谱（中国） 27.2T 10 DeepSeekV4Rro0423 （中国）
OCR:IMG:我国AI企业布局业务方向（详细版）企业数量对 企业数量对比 大模型与AI平台 AI软件与行业应用 智能终端与机器人 云、数据与网络底座 智算芯片与算力硬件 模型与多模态 44.7% 11.1% 4.2% 6.8% 2.0% 93家 46家 9家 13家 3家 AI智能体与助手 39.4% 9.4% 4.2% 8.4% 1.4% 82家 39家 9家 16家 2家 AI应用 31.3% 19.3% 7.5% 9.5% 0.7% 65家 80家 16家 18家 1家 平台与软件服务 4.8% 12.3% 0.0% 0.5% 0.7% 10家 51家 0家 1家 1家 数据语料与知识库 4.8% 1.0% 0.0% 3.7% 0.0% 10家 4家 0家 7家 0家 算力与数据中心 10.6% 4.8% 9.4% 31.1% 16.9% 22家 20家 20家 59家 25家 云与网络通信 1.9% 0.2% 0.9% 9.5% 2.7% 4家 1家 2家 18家 4家 芯片与硬件系统 0.0% 0.0% 0.9% 0.5% 33.8% 0家 0家 2家 1家 50家 机器视觉与视频 7.2% 3.6% 18.8% 2.6% 2.0% 15家 15家 40家 5家 3家 机器人与端侧智能 8.7% 8.5% 48.8% 6.3% 8.1% 18家 35家 104家 12家 12家
OCR:IMG:2026中国AI上市企业发展洞察
OCR:IMG:2026上半年我国AI企业领域分布及各数据中位数同比变化水平 我国Al企业布局业务方向Top5企业数量对比（家） 领域 企业数 营收增速中位数 研发强度中位数 盈利企业占比 82 大模型与AI平台 208家 +1.1% 8.5% 55.1% 65 64 AI软件与行业应用 414家 +1.8% 5.4% 67.8% 44 38 智能终端与机器人 213家 +8.9% 6.8% 70.8% 云、数据与网络底座 190家 > 5.8% 59.6% 智算芯片与算力硬件 148家 +16.1% 6.6% 78.4% AI智能体 AI应用 Deepseek生态 AIGC 多模态AI
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