近期市场对大型CSP厂商持续巨额算力投入的担忧在逐渐增加，AI产业发展的瓶颈正在逐步从算力向应用转移。

虽然算力的需求在可见区间内仍然很强劲，算力作为基础设施提前投入是必要且合理的，即使存在泡沫也可以通过时间消化，但AI产业的长远目标还是应用，只有应用领域不断扩展，应用收入持续增长，形成算力和应用的闭环，AI产业才能持续健康发展。

AI应用可以大致分为数字AI和物理AI两个方向：

（1）数字AI

LLM的发展日新月异，模型成熟度提升很快，瓶颈在于怎么找到杀手级的应用。

安全是AI发展的基础底座之一，全球政府和AI龙头企业都高度重视AI安全。

北美目前消耗Token最大的领域是Coding，而AI4S有望成为下一个Token消耗大户，AI巨头都在重金押注（如AIDD是Antheropic重点布局方向、而AI EDA等企业AI是OpenAI的重点布局方向）。

而国内Token消耗最大的领域是AI短剧为代表的视频娱乐方向，这也比较符合国情。但需要认识到，AI大幅降低了短剧的制作成本，也同样大幅降低了短剧销售价格，导致制作环节竞争更加激烈；AI短剧产业链的核心环节在上游IP和下游播放平台。

（2）物理AI

世界模型的成熟度明显落后于LLM，人形机器人作为物理AI重要应用方向，其技术路径还没有收敛，本体及关键零部件的性能和耐用性都还没有达到大规模应用的要求。

但物理AI目前发展的最大瓶颈其实在于数据，模型的成熟需要海量数据训练，硬件的成熟也需要通过不断的产品迭代来提升。因此，物理AI目前最重要的增量环节在数据端（包括各类数据传感器和数据采集设备、数据采集服务等）。而前期物理AI本体（包括自动驾驶汽车、人形机器人等）也主要是用于海量的数据采集和训练（如特斯拉Optimus V3前期批量生产的产品都是用于内部汽车生产工厂而不对外销售）。

当然物理AI最具想象力的空间在于一旦世界模型和本体硬件的成熟度越过临界点，其产业发规模将比数字AI大几个量，而这一时间有望在3-5年内实现。

分类

子类

代表公司

数字

AI

AI

安全

深信服、绿盟科技

AI

短剧

阅文集团、掌阅科技

中文在线、昆仑万维

AIDD

晶泰控股、英矽智能

剂泰科技

金斯瑞、百奥赛图

企业

AI

华大九天、索辰科技

达梦数据、鼎捷数智

泛微网络、金山办公

物理

AI

感知

数据

奥比中光、汉威科技

福莱新材、海天瑞声

控制

通信

瑞芯微、星宸科技

乐鑫科技、移远通信

执行

绿的谐波、兆威机电

鸣志电器

AI

终端

华勤技术、龙旗科技

自动

驾驶

中科创达

机器

人

宇树科技、埃斯顿

工业

AI

凡拓数创、能科科技

中控技术、海康威视

近期AI算力硬件经历了残酷的估值调整，AI应用尤其是物理AI是否能成为新一轮主线？预判、跟踪、行动都很重要！

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