無(wú)論身處哪個(gè)行業(yè)，你一定感受到了大模型的熱潮。不管是知識(shí)管理、對(duì)話應(yīng)用，還是生成代碼、設(shè)計(jì)研發(fā)，生成式人工智能（AI）正在深度求索產(chǎn)業(yè)變革。

“在模型能力和性價(jià)比同步提升的背景下，國(guó)內(nèi)人工智能應(yīng)用依托豐富生態(tài)和成熟流量，正加速在各領(lǐng)域落地。”在采訪中，多位行業(yè)人士告訴記者，算力和數(shù)據(jù)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，那些為用戶提供多元化選擇和差異化體驗(yàn)的產(chǎn)品和服務(wù)，才能在未來(lái)發(fā)展中站穩(wěn)“風(fēng)口”。

熱潮不減 走向千行百業(yè)

生成式人工智能產(chǎn)品正提高著大眾日常的工作生活效率。第55次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2024年12月，我國(guó)有3.31億人表示自己聽(tīng)說(shuō)過(guò)生成式人工智能產(chǎn)品，占整體人口的23.5%；有2.49億人表示自己使用過(guò)生成式人工智能產(chǎn)品，占整體人口的17.7%。

對(duì)此，工信部信息通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)委員盤(pán)和林告訴記者，生成式人工智能的應(yīng)用顯著提升了內(nèi)容創(chuàng)作者的生產(chǎn)力，其背后是深度學(xué)習(xí)算法，將在更多領(lǐng)域帶來(lái)廣闊的應(yīng)用前景。

比如，接入生成式人工智能后，醫(yī)藥企業(yè)可以優(yōu)化藥物研發(fā)流程，提升臨床試驗(yàn)效率；新能源汽車的智能座艙，提升了交互體驗(yàn)和服務(wù)響應(yīng)；網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)構(gòu)建了新一代網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)系統(tǒng)……

應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，基于我國(guó)搭建起較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系。工信部數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)超過(guò)4500家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模近6000億元，產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、應(yīng)用等上下游關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

中信證券計(jì)算機(jī)行業(yè)首席分析師楊澤原向記者表示，國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展呈現(xiàn)重視工程優(yōu)化、應(yīng)用落地等發(fā)展特點(diǎn)，對(duì)應(yīng)形成從硬件算力逐步向軟件應(yīng)用擴(kuò)散的投資趨勢(shì)。

三方面看我國(guó)人工智能發(fā)展成果。 數(shù)據(jù)來(lái)源：工信部、國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、第55次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》

長(zhǎng)坡厚雪 探索中尋求突破

當(dāng)前，國(guó)產(chǎn)大模型并不鮮見(jiàn)，形成了“百模爭(zhēng)鳴”的局面。百度、阿里云、華為、騰訊、科大訊飛等公司推出了各自的大模型，如通義千問(wèn)、盤(pán)古、混元和星火等，并向公眾開(kāi)放。

當(dāng)前，算力不足成為制約生成式人工智能發(fā)展的重要因素。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報(bào)告（2024）》提到，模型的訓(xùn)練和推理需求在大幅提升。如果無(wú)法有效解決算力管理問(wèn)題，訓(xùn)練成本和效率等一系列挑戰(zhàn)將隨之而來(lái)，將阻礙企業(yè)在應(yīng)用方面的進(jìn)程。

在盤(pán)和林看來(lái)，近期引發(fā)關(guān)注的行業(yè)應(yīng)用，除了蒸餾算法與對(duì)生成答案邏輯過(guò)程的敘述優(yōu)勢(shì)外，更重要的是契合了我國(guó)人工智能企業(yè)算力不足的現(xiàn)狀，既節(jié)約了算力資金，也打破了外部對(duì)算力的封鎖。

“算力和數(shù)據(jù)是發(fā)展的基礎(chǔ)。”楊澤原認(rèn)為，一方面，產(chǎn)業(yè)仍在期待高性能、高效率的算力創(chuàng)新，支撐預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練階段的模型能力提升，以及應(yīng)用落地形成的大規(guī)模推理需求；另一方面，數(shù)據(jù)對(duì)各階段的模型訓(xùn)練效果起到?jīng)Q定性作用，發(fā)掘數(shù)據(jù)支撐行業(yè)模型發(fā)展與落地成為關(guān)鍵命題，數(shù)據(jù)合成等工程手段是探索的重要方向。

此外，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集相對(duì)缺乏、專業(yè)人才培養(yǎng)任重道遠(yuǎn)、虛假信息及版權(quán)糾紛等安全倫理問(wèn)題面臨挑戰(zhàn)，也是業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。

與“實(shí)”俱進(jìn) 形成差異化發(fā)展優(yōu)勢(shì)

隨著關(guān)鍵技術(shù)不斷突破，生成式人工智能應(yīng)用加速落地。國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室數(shù)據(jù)顯示，截至2024年12月31日，共302款生成式人工智能服務(wù)在網(wǎng)信部門完成備案，其中2024年新增238款。這些豐富的產(chǎn)品為用戶提供了多元化選擇空間和差異化體驗(yàn)。

楊澤原分析，我國(guó)在基座文本模型能力上實(shí)現(xiàn)持續(xù)追趕，且基于工程優(yōu)化形成了較高的性價(jià)比。2024年底以來(lái)發(fā)布的字節(jié)doubao-pro、DeepSeek-V3、MiniMax-01等模型均實(shí)現(xiàn)對(duì)OpenAI GPT-4o基座能力的追趕，且在API服務(wù)價(jià)格上具備明顯優(yōu)勢(shì)。

“在基座模型（basemodel，比如GPT-3.5、GPT4、DeepSeek V3等）之上的強(qiáng)化學(xué)習(xí)路線方面，全球均處于技術(shù)探索階段。國(guó)內(nèi)DeepSeek、阿里、字節(jié)等廠商保持投入，后續(xù)依托豐富場(chǎng)景、成熟流量等優(yōu)勢(shì)，有望在模型技術(shù)上形成差異化發(fā)展的優(yōu)勢(shì)。”楊澤原說(shuō)。

盤(pán)和林表示，從技術(shù)面來(lái)說(shuō)，我國(guó)生成式人工智能已經(jīng)追平了國(guó)外的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手；從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，我國(guó)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷豐富；從投資趨勢(shì)看，現(xiàn)階段大量資本涌向人工智能，將來(lái)會(huì)向頭部企業(yè)集中。

對(duì)于人工智能模型技術(shù)公司而言，楊澤原認(rèn)為，在基座模型投入門檻持續(xù)提升和高質(zhì)量模型開(kāi)源的背景下，將加速行業(yè)向頭部集中，模型降本形成人工智能普惠將成為趨勢(shì)。“在后續(xù)應(yīng)用落地的背景下，各行業(yè)、各場(chǎng)景智能體快速發(fā)展將構(gòu)成產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。”楊澤原說(shuō)。

有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，將算法、數(shù)據(jù)和企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)結(jié)合起來(lái)，基于實(shí)體經(jīng)濟(jì)智能化發(fā)展的難點(diǎn)堵點(diǎn)形成生成式人工智能產(chǎn)品，也是發(fā)展的重要方向。

2016年以來(lái)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)主要政策。制圖：黃盛、黃天拓