摘要: 随着通用大模型技术的迅速发展以及资本的高强度投入，人工智能产业在短时间内就形成了强大的发展势能。然而随之而来的是算力投入的不断增加，能源消耗和芯片供应之间的矛盾也逐渐显露出来，单纯依靠集中式算力和参数规模扩张的发展路径已经面临现实考验，资本回报的不确定性以及系统性风险开始累积。本文认为人工智能产业已经从早期规模快速扩张阶段进入以效率优化、结构调整为特点的重构阶段。本文按照技术演进脉络来讨论小模型、存算一体、类脑计算等新兴技术方向的产业化前景。研究指出，未来人工智能产业的投资机会，将更多来源于计算范式创新与具体应用场景深度结合所释放的结构性增长空间。相关结论可以给产业政策调整、投资布局提供参考。