提要

自2022年启动“工赋链主”培育计划以来，上海累计培育42家“工赋链主”企业，覆盖链上企业超36万家，带动7000多家核心企业，连接工业设备230多万台/套，开发1800多个工业软件，构建700余个工业机理模型，平均降低设备运维成本约21%和能耗10%。截至2025年，上海规模以上人工智能企业达394家，产业规模4354.92亿元，利润407.81亿元，人工智能专业人才近30万人。【新华网链接】

数据眼

自2022年启动“工赋链主”培育计划以来，上海累计培育42家“工赋链主”企业，覆盖链上企业超36万家，带动和赋能上下游核心企业7000多家。该计划连接工业设备230多万台/套，开发工业软件1800多个，构建工业机理模型700余个，带动设备运维成本平均下降约21%，能耗平均下降10%。根据《2025上海市“AI+制造”发展白皮书》，到2025年前三季度，上海规模以上人工智能企业达到394家，产业规模达到4354.92亿元，同比增长39.6%，利润总额407.81亿元，同比增长11.4%。截至2025年12月24日，上海有139款大模型完成备案，人工智能专业人才近30万人。 商业银行在授信业务中需要关注这些行业动态及数字指标，因为它们直接影响到借款企业的资金需求及还款能力。随着“工赋链主”计划的实施，相关企业不仅获得了技术和市场的支持，还提升了整体的运营效率和盈利能力，尤其是设备运维成本和能耗的显著下降，这为贷款的安全性提供了保障。同时，人工智能企业的快速增长和利润提升也反映出行业的活力，有助于银行评估其信贷风险。 在面对不断增加的人工智能企业时，商业银行可以通过分析其产业规模和利润总额，制定更为精准的授信策略。此外，随着专业人才的增加，企业的创新能力和市场竞争力将进一步提升，为银行提供了更多的贷款机会。因此，商业银行在授信时应将这些行业数据作为评估的重要依据，以便更好地支持行业发展与企业成长。