AI 基础软件:放量顺序从硬件⟶ 基础软件⟶ 应用,AI基础软件重视

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作者：微信文章
本次“人工智能+”行动的意见的最大亮点是对“AI应用普及率”的量化表述，即1）2027年；新一代智能终端、智能体等应用# 普及率超过70%、  2）2030年：新一代智能终端、智能体等应用# 普及率超90%。为什么探讨AI-Infra。“2025年是Agent元年”等声音此起彼伏。企业投入巨量资源后，短期效果似乎未达预期。类比境况， F1 赛车如果走在一条泥泞的道路上，纵然性能再强，也无法正常行驶。市场或许对AI Infra关注度不足。

我们认为AI Infra（云基础设施、数据服务、AI工具链）是当前最受益于上述政策的方向之一，其确定性和算力硬件等同，且比各行业垂直应用更易于聚焦。AI Infra就犹如连接算力和应用之间的“乐高积木”，是上层应用能跑起来的基石，也是众多企业零基础的短板。我们认为随着AI应用普及率的提升，我们会看到“算力→云→Infra→Agent”的传导链条

预期差1：尚未充分消化AI-Infra的定义复杂性。1）简单理解为，降低模型“悬浮”风险，承担“桥梁”角色；2）通常类比云时代PaaS层，但AI Infra含义更广，不等同agent调度交互平台；3）三层模型能力，四项工作流程，预计增长机会层出不穷。

预期差2：可能认为AI-Infra工具链价值有限。1）不同于云时代类线性发展，2.0时代AI Infra层可能呈现和算力、应用层交叉引领趋势。2）类似汽车行业Tier 1专业分工，大厂不必一切亲历亲为。3）海外AI Infra商业化顺利。4）2027年国内agent普及率目标超70%，AI Infra增长具有高确定性。

AI 基础软件：放量顺序从硬件⟶ 基础软件⟶ 应用，AI基础软件重视