2026世界人工智能大会(WAIC)现场，云从科技副总裁、董秘杨桦对本刊直言，中国AI超预期增长离不开制度、人才与场景三大优势。面对算力建设“资金重、周期长”的行业痛点，他强调“算力不能盲目堆规模”，公司坚持“先锁客户、后建基建”的策略，在B端与C端精准落子，走出一条差异化突围之路。

制度优势、人才资源、场景

推动中国AI超预期发展

7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC2026)在上海开幕。本次盛会汇聚互联网、大模型、具身智能、半导体、应用端、操作系统、智能驾驶、通信电子等领域头部企业、上市公司及初创企业，覆盖产业链上下游，引发多方关注。

同期，Kimi K3等多款国产大模型密集发布迭代版本，编程、推理等能力大幅跃升，获得国际高度评价。中国开源大模型路线与美国闭源大模型路线，已成为当前AI产业两大主流发展模式，带动算力硬件、基础设施、Token工厂、应用端、具身智能等全产业链持续高速发展。

中国AI产业发展一再超预期的“秘诀”何在？作为行业的探路者之一，科创板上市公司云从科技(688327.SH)副总经理、董事会秘书杨桦将其归纳为三大核心支撑：一是，中国强大的动员能力和体制优势。在处理器和制程不足的压力下，我国产业界、相关部门、学术界等把体制优势发挥到极致，“集中力量办大事”；二是，工程师红利和系统思维，产学研一体化优势，鼓励创新，给了年轻工程师和创业者很大的自由发挥和容错空间。

“三是非常复杂多样的应用场景——这是中国最独特的优势之一。” 杨桦解释，中国拥有全世界最完整的产业链，发达的制造业与服务业提供了广阔的应用场景：一方面倒逼AI企业探索适配不同环境，加速模型迭代；另一方面也提供了大量商业化、规模化落地机遇，形成正向反馈闭环。

资金需求大

商业化聚焦高价值场景

不过，AI产业也是典型的重资金行业，在商业化尚未完全成熟的当下，任何企业都需要平衡好投资、科研等资金需求和现金流安全的关系。特别是大模型加速迭代，以超节点为代表的新一代算力设备升级和算力基础设施建设液冷化改造，需要持续大额资金投入。IDC预测，到2028年中国智能算力规模将达到2781.9 EFLOPS，2023年-2028年的年复合增长率预计高达46.2%。但与此同时，不少算力基建企业仍面临“短期大额投入、长期逐步形成收入”的期限错配压力。

如何避免过度超前建设带来的资金压力和算力过剩风险？

“如果你是公司一把手，面对算力集群建设的大额资金压力，是不是敢签下银行贷款合同？敢不敢签？”杨桦表示,云从科技的策略是：算力建设要基于满足客户的真实需求，目的是为行业AI服务提供国产化、自主可控的底层算力支撑，并与智能体协同交付，构建“算力基建+AI智能体”的差异化解决方案，“而非过度追求算力规模扩张速度”。

算力基建类业务在2025年快速放量，云从科技亦基于客户需求稳步推进商业场景落地，也就是云从的AI基础设施业务，相关业务进展在2026年逐步显现。“我们通常是在确定意向客户和落地场景后，才稳妥推进算力基建业务。”

 “AI的前景归根结底在于商业化应用。”杨桦强调，云从科技的优势在于积累了大量的B端政企客户，对安全性、全国产化产业链的要求较高，是公司智能体业务的基本盘，天然具备进入壁垒；对C端客户，云从科技聚焦具备一定工具使用能力，但在产品封装和底层架构上存在明显短板的应用型创业者，以及对数据安全有较高要求、对外部开源工具持审慎态度的特定机构客户。

(文中提及个股仅为举例分析，不作投资建议。)