"2025年，软件和信息技术服务业整体行业营收达到15.48万亿元，这是2012年的6.2倍，年均复合增长率达到了15.1%。"
"截至3月底，搭载基于开源鸿蒙操作系统的手机总量已突破5500万台。词元的日均调用量突破140万亿，比2024年同期增长了1000多倍。"
中国的AI软件生态，正在从"可用"迈向"好用"，从"示范"走向"规模化"。
一、从追赶者到并跑者
2012年，中国软件业营收约2.5万亿元。彼时，全球软件产业的话语权仍掌握在硅谷手中：微软的操作系统、甲骨文的数据库、Salesforce的SaaS……中国软件企业大多扮演着"跟随者"的角色。
2025年，15.48万亿元。2012年的6.2倍。
这背后，是国产基础软件从无到有、从能用走向好用的十四年：
操作系统层面，国产操作系统近年来的进步肉眼可见。鸿蒙系统的装机量突破5500万台，是一个具有里程碑意义的数字——这意味着国产操作系统不仅在手机上站稳了脚跟，更在生态建设上迈出了关键一步。
数据库层面，达梦、人大金仓等国产数据库已在金融、政务等领域实现规模化替代，打破了Oracle、IBM等国际巨头长期垄断的局面。
工业软件层面，CAD、CAE、EDA等关键领域的国产化进程加速。以往被"卡脖子"的工业设计软件，正在逐步补齐短板。
二、专项行动三板斧：智能编程、MaaS、开源生态
工信部预开展"人工智能+软件"专项行动的核心任务，可以概括为三件事：
第一件事：加快智能编程研发应用
软件开发是AI最早实现规模化应用的领域之一。GitHub Copilot、国内的通义灵码、讯飞星火代码助手等产品，已经证明AI辅助编程可以将开发效率提升30%至50%。
专项行动的推进，意味着智能编程工具将从"程序员的个人助手"升级为"行业标配的基础设施"。未来，一个小型创业团队借助AI编程工具，有望完成过去需要数十人开发团队才能实现的工作。
第二件事：培育MaaS与Agent as a Service新业态
"模型即服务"（MaaS）和"智能体即服务"（Agent as a Service）是柯吉欣在这次吹风会上重点提及的两个新概念。
所谓MaaS，即企业无需自行训练大模型，直接调用云端的大模型API，按使用量付费。目前阿里通义千问、腾讯混元等国产大模型均已开放MaaS接口，中小企业的AI应用门槛大幅降低。
所谓Agent as a Service，则更进一步：不仅调用模型能力，还能调用具备自主规划、工具调用、多步骤推理能力的AI智能体服务。对于需要复杂业务流程自动化的企业来说，这是一条更高效的路径。
第三件事：加强开源生态建设
"以通义千问、混元等国产大模型为代表的开源生态，已经达到全球领先水平。"柯吉欣的这一定调值得关注。
开源生态的核心价值在于：降低了整个行业的技术重复投入，让开发者可以在同一个基础上叠加创新。中国AI开源生态的崛起，是国产AI软件能够快速追赶的重要底层支撑。
三、两个"一千倍"
140万亿词元调用——这个数字说明什么？
词元（Token）是AI模型处理信息的基本单位。词元调用量的暴增，意味着AI能力正在被越来越多的场景实际使用，而不是停留在"示范项目"里吃灰。
1000倍的同比增长，意味着平均每月增幅接近翻倍——这是一个指数级增长曲线，预示着AI应用的大规模爆发已经近在眼前。
150多个海外数据中心，则说明中国的AI基础设施已开始"出海"。云服务的国际化布局，是中国AI产业从"引进来"走向"走出去"的重要标志。
四、边缘算力：被忽视的另一只翅膀
专项行动中，还有一个容易被忽视的部署：有序推进算力布局和边缘算力建设。
与集中式的大型智算中心不同，边缘算力强调"靠近数据源头"的计算模式。对于工业互联网、智能制造、自动驾驶等对时延高度敏感的场景，边缘算力是不可或缺的基础设施。
工信部将"完善智算云服务体系"，这意味着未来的算力供给将是"中心+边缘"的混合架构：通用大模型训练集中在大型智算中心完成，推理和实时计算则由边缘算力节点分担。
工业数据筑基行动同步推进——"建设一批工业领域高质量数据集"，直指AI模型在工业场景落地的数据瓶颈。
五、15万亿赛道，谁是最大受益者？
15.48万亿元——这个庞大的数字背后，不同类型的参与者感受到的温度并不相同。
基础软件厂商：鸿蒙系统、国产数据库、工业软件厂商，迎来政策与市场的双重催化。专项行动对"基础软件、工业软件智能化升级"的支持，为这些厂商提供了明确的市场需求背书。
SaaS和云服务厂商：MaaS模式的推广，意味着更多的中小企业将成为AI软件的付费用户。现有的SaaS厂商若能快速接入大模型能力，将迎来用户量和ARPU值的双提升。
开发者群体：智能编程工具的普及，将重新定义"程序员"这个职业的内涵。一个会用AI工具的开发者，其产能可以顶得上过去三到五个传统开发者。
传统制造业：工业软件的智能化升级，制造业数智化转型服务体系的完善，将为传统制造企业的效率提升提供新的工具箱。
