计算机行业快评报告：深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用

（以下内容从万联证券《计算机行业快评报告：深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用》研报附件原文摘录）
事件：
2025年7月31日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议。会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。
投资要点：
从“开展”到“持续推进”再到“深入实施”，我国“人工智能+”行动层层递进，人工智能产业已迈入规模化商业化应用阶段。2024年，开展“人工智能+”行动首次被写入《政府工作报告》；2025年，《政府工作报告》再提“人工智能+”行动，要求“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。”本次国务院常委会议，则指出“当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施‘人工智能+’行动，大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。”我们认为，2024年以来我国“人工智能+”行动的层层递进和深入实施，主要是由于以DeepSeek、阿里通义千问、智谱、豆包等为代表的国产大模型持续创新迭代，以领先的技术重塑了全球AI大模型的开源生态，降低了AI大模型的训练、推理及使用成本，为我国人工智能产业提供坚实技术底层的同时，也促进了AI应用的加速落地；同时，腾讯、阿里巴巴、字节等头部云厂商以及三大运营商持续加码算力领域的资本支出，支持我国AI算力基础设施的建设以及人工智能规模化商业化应用的加速落地。此外，推进AI应用的规模化商业化加速落地也会提升端侧及推理算力的需求，让我国AI算力产业链维持高景气度，在AI基础设施的建设与AI产品的应用落地间形成良性循环。
政府及国资央企在“人工智能+”行动的深入实施中要持续发挥引领作用。本次会议指出“政府部门和国有企业要强化示范引领，通过开放场景等支持技术落地。”早在2024年2月，国务院就召开了“中央企业人工智能专题推进会”，强调“中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展人工智能产业”，明确了中央企业在“人工智能+”行动中的核心地位和领头作用。2025年2月，国务院国资委再度召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，将中央企业的“AI+”专项行动聚焦在人工智能的场景应用落地、智算基础设施的建设以及AI大模型等关键核心技术环节的研发突破，并要求“要加大资金投入，坚持产投结合、以投促产，持续壮大发展人工智能的长期资本、战略资本、耐心资本”。我们认为，政府部门、政府引导基金、中央企业、国资产投基金等，在未来“人工智能+”行动的深入实施中仍起到核心引领作用，应聚焦应用领航、数据赋能和智算筑基三个深化方向，推动算力基础设施建设和AI应用的商用化落地，并促进中长期资金注入人工智能产业。
保持支持性政策，从资金、人才等多维度保障我国人工智能国产化水平位居国际领先水平。本次会议提出“要着力优化人工智能创新生态，强化算力、算法和数据供给，加大政策支持力度，加强人才队伍建设，构建开源开放生态体系，为产业发展壮大提供有力支撑。”我们认为要继续加大政策与资金支持力度、保障高质量人才供给，让我国的AI企业在通用大模型、算力基础设施、AI产品应用等各产业链环节位列领先水平。
重视人工智能治理，促进我国人工智能产业安全规范发展。本次会议提出“要提升安全能力水平，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。”早前2024年的世界人工智能大会首次冠以“全球治理”之名，更名为“世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议”，体现出人工智能治理已经成为当下全球普遍关切的重要问题。我国高度重视人工智能治理，在大会上发布了《人工智能全球治理上海宣言》。会上李强总理还指出，中国始终积极拥抱智能变革，大力推进人工智能创新发展，高度重视人工智能安全治理，实施了一系列务实举措，发布了《全球人工智能治理倡议》，向第78届联合国大会提出了加强人工智能能力建设国际合作决议并获得一致通过，为全球人工智能发展和治理作出积极探索，贡献了建设性思路和方案。”我们认为伴随“人工智能+”行动的深入实施以及人工智能应用的规模化商业化加速落地，人工智能治理体系的优化健全将会是重点发展方向，以保障我国人工智能产业的安全规范发展。
投资建议：我国在开源AI大模型领域拥有国际领先水平的DeepSeek、阿里通义千问、智谱、豆包等大模型产品，为我国“人工智能+”行动的深入实施构建了坚实的技术底座。建议：1）关注我国人工智能产业加速发展过程中AI产品的规模化、商业化的加速落地，具体包括布局AI终端、AIAgent及潜在杀手级AI应用产品的领先企业；2）规模化AI应用落地促使端侧及推理算力需求激增，关注对AI算力产业链需求的提振，具体包括布局智算中心建设、液冷服务器、光通信、铜连接等领域的领先企业；3）人工智能治理体系亟待优化，关注布局安全方法及治理的相关企业。
风险因素：国内AI大模型发展及技术研发不及预期；AI应用落地进程不及预期；算力基础设施建设进度不及预期。