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　　一是北美算力基础设施：随着AI模型从一次性训练走向持续推理与持续学习架构，算力体系正在从“单纯拼GPU”升级为“计算+内存+存储+互联”的系统竞争。模型对上下文、记忆和状态交互的依赖显著提升，使存储从配套资源上升为核心能力，深度介入计算体系，数据量的增长同时引发光互连体系的持续升级，看好继续看好存储配套供应链以及光通信板块；二是国内算力追赶与应用落地：国内资本开支周期启动，关注国产GPU/ASIC的渗透机遇、服务器/光模块等配套产业，以及行业模型在特定场景的规模化应用；三是AI应用生态的扩散：随着技术进入“代理(Agents)”阶段，看好能自主执行任务、提升决策密度的多智能体系统(Multi-Agent)及相关端侧硬件、机器人等应用形态的百花齐放。

　　在中国，AI算力渗透率加速提升，国产GPU/ASIC在侧边算力市场渗透加速，政府、金融、制造等行业对国产GPU接受度上升。翟森表示，中国算力网络进入规模化阶段，各省市纷纷建设本地AI计算中心，形成更低延迟、数据本地化、成本可控的优势。中美AI生态呈现平行发展态势，大模型研发以美国为主导，而行业模型应用则在中国展现出更强竞争力。随着技术能力向需求应用驱动转型，AI产业正从算力竞争迈向应用百花齐放的第二阶段，2025年有望成为全球AI应用元年。