中美 AI 产业链的全链协同与循环生态

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中美 AI 产业链的全链协同与循环生态

美国 AI 领域当前正通过芯片巨头（NVIDIA、AMD、Intel 等）、云服务商与 AI 基础设施服务商（微软 Azure、谷歌云、Oracle 等）、AI 模型与应用领导者（OpenAI、xAI、Meta 等）的深度绑定与协同，举全行业之力投资合作形成 AI 基建、算力需求、模型创新迭代与应用落地的正向循环。这一循环在降低大模型与应用厂商算力采购成本、精准匹配其算力需求的同时，也帮助云服务提供商与芯片企业实现资源的合理调度，提升 AI 基建 ROI 与利用效率。我们认为，美国 AI 产业链的全链合作协同有望进一步提升 AI 全行业资源利用效率，进一步加速 AI 生态繁荣。同时，我们仍坚定看好中国 AI 主题的投资机会，并建议关注在产业链协同发展中的投资机会。



美国主要互联网及云计算厂商 AI 业务发展

海外互联网及云计算厂商 AI 业务进展积极：1）Microsoft：截至 4QFY25，Copilot 系列月活用户超 1 亿；Azure 云营收增速重新加速：4QFY25 Azure 及其他云服务收入同比增长39%；2）Amazon：2Q25 AWS 实现收入 309 亿美元，同比增长 17.5%（1Q25：16.9%），AI 相关营收持续以三位数增速扩张；3）Google：2Q25 谷歌云订单环比增长18%，同比增长 38%，达到 1060 亿美元，得益于客户对 AI 产品的强劲需求；4）Meta：优化 AI 驱动的广告推荐模型，使 Instagram 和 Facebook 的广告转化分别提升 5%和 3%。



中国主要互联网及云计算厂商 AI 业务发展及产业链投资梳理

我们观察到中国主要的互联网厂商自 2022 年起逐步减少了对外的大范围投资布局，更加关注核心主业的协同发展，同时整体布局更偏向于支持前沿科技及探索 AI 相关的应用场景及核心主业的国际扩张。在硬件方面，中国互联网企业在芯片领域的投资布局以产业链协同整合和推理侧芯片突破为核心。通过投资存储、网络、光电子等产业链关键环节（如ReRAM 存算一体、DPU 智能网卡等）构建完整生态，并重点发力边缘 AI 芯片、车载推理芯片及大模型推理 GPU。

阿里巴巴：围绕“消费”及“AI+云”两大核心战略开展布局

在投资端和业务发展端，阿里巴巴均围绕“消费”及“AI+云”两大核心战略展开布局。在业务端，阿里巴巴于 FY26（财年结于 3 月）对公司财报口径列报的业务单元进行了重新划分，从此前的“1+6+N”架构（即 1 个集团+6 大业务集团+N 个其他业务）变更为四大业务板块：阿里巴巴中国电商集团、阿里国际数字商业集团、云智能集团及所有其他业务。此前2023 年底，公司曾对外公布夸克、1688、闲鱼、钉钉为阿里四个战略级创新业务，公司将持续布局资源、推动发展。



腾讯：布局全栈 AI 云+AI 应用，打造智能化增长引擎

腾讯目前已打造了全栈云+AI 应用的产品矩阵。AI 云方面，腾讯提供基础设施、平台、应用层的全栈云计算解决方案；AI 应用方面，公司目前有超百款应用完成 AI 升级，包括微信、腾讯会议、腾讯文档等，此外公司还打造了元宝、ima知识库、QQ浏览器等 AI原生应用。



百度：关注广告业务增长新驱动、Robotaxi 及 AI 新业务发展

百度目前在 AI 方面的主要应用和探索主要包括：1）生成式 AI 对搜索结果的改造提升用户体验，并在中长期提升广告效果，带来新的广告形式的变现（如按销售付费）；2）AI 相关云业务的营收变现持续起量；3）个人云方面，AI 订阅相关营收持续起量（如百度网盘、百度文库 AI 相关的功能驱动订阅进一步提升）；4）昆仑芯；5）Robotaxi 业务中长期的国际化拓展给公司带来增量。



字节跳动：深度协同流量生态与 AI 技术能力

字节跳动的 AI 业务布局核心竞争力体现在流量生态与技术落地的深度协同，其商业化路径正逐步清晰。在 C 端市场，豆包作为核心流量入口持续巩固领先地位， 2025 年 6 月发布的豆包 1.6 版本支持多模态交互（文本 + 图像 + 语音），据火山引擎官方披露数据，豆包大模型日均 Tokens 使用量 2025 年 9 月已超 30 万亿。据 QuestMobile 发布的 2025 年春季数据，截至 2025 年 3 月，豆包 MAU 已突破 1.1 亿。通过 “AI 全家桶” 策略，覆盖通用对话、角色扮演、文生图、视频生成等场景。在视频生成赛道，即梦 AI 依托 Seaweed 模型正快速起量。在 AI 硬件领域，其推出的 AIoT 硬件如 Ola Friend 耳机 2025 年出货量已超百万台，年底有望突破千万台，形成了软件工具与硬件载体的 C 端生态。在垂直领域，其医疗板块推出的小荷 AI 医生依托抖音 9 亿用户流量池，实现科普至问诊至购药的闭环转化，并与线下医疗机构形成导流协同；教育领域的 AI 应用 Gauth 海外用户已超 2 亿，提供 AI家教与付费导师服务，已居海外教育类应用下载榜第二。

蚂蚁集团：聚焦普惠场景释放 AI 价值

蚂蚁集团此前在2025年WAIC大会集中展示了 AI融入医疗、金融、生活场景的最新产品，其中 AI 健康管家 AQ 成为关注焦点。据公司数据，自 2024 年 9 月在支付宝小程序运行、2025 年 6 月推出独立 App 以来，AQ 累计服务用户数已超 1 亿人次。AQ 基于蚂蚁医疗大模型开发，为用户提供包括问健康、读报告、就诊咨询等超 100 项 AI 功能，直连全国超5000 家医院、近百万医生、269 个专科医生智能体，并适配多款主流可穿戴和慢病管理设备，帮用户进行个性化健康管理。同时，蚂蚁集团在大会期间还展示了金融、生活等场景的创新应用，包括新版 AI 理财助理“蚂小财”、“AI 出行助手”、“百宝箱”一站式智能体开发平台等。

商汤：1+X 战略布局，打造行业领先的大装置、大模型与 AI 应用

商汤在 2024 年完成战略重组，建立起“1+X”的组织架构与 AI 业务布局，其中：1）“1”代表核心业务，将专注于大装置（AI 云服务）、大模型及 AI 应用业务；2）“X”代表商汤其他生态企业，覆盖智能汽车、家庭机器人、智能医疗、智能零售等垂直 AI 赛道。



OpenAI DevDay 2025: AI 应用生态加速繁荣

2025 年 10 月 6 日，OpenAI 在开发者大会（DevDay 2025）中发布多项重磅产品，涵盖智能体开发工具、多模态模型及生态平台升级，推动 AI 应用普及化。在本次大会中，Sam Altman 在演讲中公布，ChatGPT 每周用户已经从 1 亿达到超 8 亿，开发人员从 200 万翻倍至 400 万，API 平台从每分钟处理 3 亿 token 激增 20 倍，至每分钟 60 亿 token。在ChatGPT 8 亿周活的用户基数和开发门槛持续降低同步驱动下，AI 原生应用生态有望迎来爆发。



AI 应用生态繁荣驱动推理算力需求快速增长

AI 应用发展推动模型调用量与算力需求快速提升

全球主流大模型的调用量快速增长，根据 OpenRouter 数据，全球主流大模型周调用量由2025 年初的 4997 亿增长至 2025 年 9 月的约 4.9 万亿 Token，9 个月内增长近 10 倍，我们认为主要得益于：1）AI 应用的快速落地：编程、广告营销、搜索等多个场景的 AI 应用落地带来 Token 调用量的快速增长，谷歌平台总 Token 调用量在 2025 年 5 月/7 月/10 月分别达到 480 万/960 万/1,300 万亿，主因 AI Overview 和 Gemini App 等 AI 应用渗透率的快速提升；2）智能体应用渗透率提升：由于智能体调用通常会将一个任务拆分成多个步骤并涉及多个工具的使用，智能体调用的 Token 量相较于 ChatBot 对话调用的 Token 量有数倍的提升，智能体应用渗透率的提升也将推动 Token调用量的快速增长；3）图像与视频大模型的调用增加：图像与视频大模型训练及推理的 Token 调用量相较文本大模型均有数倍的增加，随着未来图像与视频大模型的持续迭代以及使用率提升，预计总 Token 调用量及算力需求均会有显著增长。



算力需求增长带动推理芯片需求

在 AI 算力需求快速增长的带动下，IDC 预计中国智能服务器市场规模将从 2025 年的 259亿美元增长至 2028 年的 552 亿美元，复合增速为 29%。其中，随着 AI 应用及智能体的渗透率持续提升，推理端的算力需求增长将成为服务器需求增长的主要驱动力，IDC 预计 AI服务器的推理负载占比将从 2024 年的 65%增长至 2028 年的 73%。



国内推理芯片产业链有望迎来快速发展

目前大部分 AI 模型的推理运算仍然由 GPU 完成，但展望未来，专门面向 AI 推理而设计和优化的 NPU 有望占据 AI 推理芯片更大的市场份额。相较于 GPU，NPU 在 AI 推理计算中具备更显著的功耗和成本优势。根据 CIC和IDC预测，中国 AI推理芯片市场规模将从2025年的 3106 亿元增长至 2029 年的 1.38 万亿元，复合增速为 45%。其中专为推理设计的NPU 占比将从 2025 年的 19%增长至 2029 年的 29%。



Sora 2：加速 AI 视频应用生态发展

2025 年 9 月 30 日，OpenAI 正式上线视频与语音生成模型 Sora 2，并且推出了由 Sora 2支持的视频社交应用 Sora App。OpenAI 将 Sora 模型类比为视频模型的 GPT-1.0 时刻，而Sora 2 模型则来到了 GPT-3.5 时刻，相较于 Sora 模型在多方面能力上实现提升：1）更加遵循真实物理定律，改进了过往视频模型为了过度贴合提示词而不遵守物理定律的问题；2）可控性显著提升，模型能够在保持视频环境一致的前提下遵循复杂的提示词或者用户的修改要求；3）通用的视频+音频生成系统，可以生成复杂且具备高真实度的背景声与人物发言等。