AI 算力擴張與基礎建設瓶頸：核能審批、實體供應鏈與算力自主化
- —當前 AI算力 擴張的最大瓶頸在於電力供給與實體基建，超大規模數據中心落地受制於地方審批與核能基載電力建設進度，難以在 2030 年前全面緩解
- —全球晶片製造與特殊材料供應鏈過度集中，推動能源自主與供應鏈多元化已成維護競爭力的必然路徑
前沿模型競爭與開源生態擴散：推論成本下降與實體經濟滲透
- —閉源前沿模型因調用成本高昂、推論延遲與資料隱私考量，難以單獨滿足全球經濟多元垂直場景的需求
- —歐美與各國開源模型的快速追趕，大幅降低企業部署門檻並加速下游商業化落地
閉源前沿模型因成本與隱私考量難以覆蓋所有長尾場景，開源模型與後訓練微調技術的普及正加速 AI 滲透至各行各業。極致低廉且隨手可得的開源算力與微調能力，是推動 AI 從實驗室技術轉化為廣泛商業價值的最關鍵動能
垂直領域 AI 典範轉移：法律結構化重構、生物製藥平台與具身機器人突破
- —垂直領域 AI 正在重塑專業工作流程與實體產業，從法律結構化文本檢索到生物製藥利用模型加速研發以打破傳統單一藥物研發的高風險模式
- —具身智能在軟硬體協同與低成本數據收集策略下，商業化落地進展顯著超前市場原先預期
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