600.6亿元！AI产业也有了自己的国家级“大基金”

据中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告〔2024〕》显示，截至2024年6月，中国生成式人工智能产品的用户规模已达2.3亿人，占总人口的16.4%。截至2024年7月，中国已备案并上线的生成式人工智能服务大模型超过190个，为用户提供了丰富的选择空间。

2025年1月17日，国家人工智能产业投资基金合伙企业（有限合伙），即“AI产投基金”正式宣告成立，出资额高达600.6亿元人民币。该基金由国智投（上海）私募基金管理有限公司和国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司（简称“大基金三期”）共同出资设立。

国家人工智能产业投资基金的成立，不仅为AI企业提供了丰富的资本支持，也为产业发展注入了强大动力。

基金背景介绍

大基金三期成立于2024年5月，注册资本高达3440亿元人民币，其出资方包括财政部、多家国有银行及央企，阵容豪华。此次出资600.6亿元成立AI产业投资基金，是大基金三期继2024年底参与设立华芯鼎新和国投集新两只基金后的第三次重大投资动作。

国智投（上海）私募基金管理有限公司则由上海国盛资本、诚通基金及上海临港科创投共同出资设立。上海国盛资本隶属于上海国盛集团，诚通基金隶属于国务院国资委直接监管的诚通控股，上海临港科创投则是上海自由贸易试验区临港新片区的主要开发主体之一。

这些背景强大的国资平台的参与，为基金的运作提供了坚实的保障，也标志着在半导体产业之后，人工智能产业也拥有了自己的国家级“大基金”。 

基金使命与投资方向

AI产投基金的成立旨在通过私募基金从事股权投资、投资管理及资产管理等活动，为人工智能相关企业提供资金支持和技术指导。

根据已公开的信息，本次出资的背景是政府正积极出台一系列政策以推动AI行业的健康发展，并鼓励创新型企业加速技术转化与市场应用。随着大基金三期的参与，预计未来将有更多的资源投入到高性能芯片、存储芯片等半导体技术的研发中，从而提升我国在全球人工智能领域的核心竞争力。

根据市场分析，该基金的投资方向可能聚焦于以下几个关键领域：

• AI芯片与算力芯片：随着人工智能的快速发展，算力成为核心竞争力的关键。AI芯片和高性能算力芯片将成为基金的重点投资对象，以满足大模型训练和推理的需求。
• 高带宽存储芯片（HBM）：作为人工智能系统的关键部件，HBM芯片有望成为基金的重点投资方向之一。
• 人工智能应用与生态：基金将支持人工智能在自动驾驶、智能医疗、智能制造等领域的应用落地，推动人工智能与传统产业的深度融合。

地方政府积极响应，全国多点开花

除了中央层面的支持外，地方政府也在积极响应号召。自2024年以来，上海、深圳、北京、河南、成都、广州等地相继设立了或计划设立专门针对人工智能产业的投资基金。

例如，上海在2024年设立了规模为225亿元的人工智能产业母基金，并在徐汇区落地了百亿级别的人工智能生态基金；深圳市龙岗区推出了首只规模达10亿元人民币的人工智能专项基金；成都市启动了总规模50亿元的人工智能产业基金；河南省则发布了基金总规模达到100亿元的算力产业基金。此外，广州宣布设立不少于100亿元的琶洲新一代人工智能产业基金，而北京市也注册设立了目标总规模为100亿元的人工智能产业投资基金。

这些地方性基金的设立进一步丰富了AI产业的资金来源渠道，促进了区域间的协同发展。

根据工商信息显示，AI产投基金的经营场所位于上海市徐汇区，这里是上海首个人工智能发展集聚区，已经吸引了众多大模型初创企业入驻，并形成了良好的产业生态。徐汇区在人工智能领域的发展尤为突出，目前已有34个大模型通过国家网信办备案，占上海市的近60%。这一区域优势，无疑为AI产投基金的运营提供了良好的环境和条件。

投资热点聚焦于高性能计算和应用场景

机构预测，2025年中国人工智能产业将迎来爆发式增长，而该基金的成立或将加速这一进程。据赛迪顾问预测，从2025年到2035年，中国人工智能产业规模将从3985亿元增长至17295亿元，复合年增长率为15.6%。到2030年，中国人工智能产业规模有望突破1万亿元。

从目前透露出来的信息来看，AI产投基金的投资方向将会集中在两个主要领域：一是半导体行业中的高性能计算能力构建，包括但不限于AI相关的芯片设计制造；二是软件层面的应用场景开发，如智能语音助手、自动驾驶汽车、机器翻译、智能医疗诊断等领域。

特别是对于那些能够快速响应市场需求变化并且具有广阔商业前景的企业来说，它们将成为重点扶持对象。同时，随着边缘侧/端侧人工智能产品的活跃度不断增加，投资者应密切关注此类产品在PC端较早落地的可能性。

工业AI，挑战与机遇并存

回顾我国 AI 产业进程，成绩斐然。截至 2023 年底，人工智能核心产业规模近 6000 亿元，企业数量超 4500 家；至 2024 年 7 月，超 190 个生成式人工智能服务大模型备案上线，应用场景遍地开花，从语音助手、自动驾驶，到医疗诊断、智能制造、智慧城市，全方位重塑生活与生产模式，深度渗透社会经济各脉络。

尽管人工智能产业的发展势头迅猛，但不可忽视的是，在工业智能的应用发展中仍面临着诸多挑战。

首先，生产制造核心环节的复杂性和高安全可靠性要求使得AI融合应用不仅仅是单纯的技术问题，更涉及到可靠性、工程化部署以及经济性的考量。

其次，由于关键技术被少数大型企业垄断，导致部分关键环节的应用只能依赖于少数巨头公司实现。

再者，高质量的数据稀缺以及企业对数据隐私保护的关注限制了建模训练的有效性。

最后，既懂得智能算法又熟悉业务流程的专业人才短缺也是一个亟待解决的问题。