大模型产业的现状与未来：推动智能经济与社会发展的新动力

超200亿元的资金投入，大模型产业正在迎来前所未有的发展机遇。2025年初，随着深度求索公司（DeepSeek）发布其开源模型DeepSeek-R1，引发了国内外广泛关注。百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等科技巨头纷纷宣布在AI大模型领域的最新进展，包括免费使用、接入DeepSeek模型及拓展国际合作，进一步加剧了AI大模型的竞争。

据统计，截至2024年4月底，国内已推出305个大模型，其中参数规模超过10亿的国产大模型达100多个。大模型产业如何更好地赋能经济社会发展，重塑我国生成式人工智能的全球竞争力？这是值得深入探讨的问题。

生成式人工智能的发展阶段与影响

生成式人工智能的大型语言模型通常分为基础大模型和下游任务微调优化大模型，旨在通过自监督学习实现对多模态数据的语言建模、理解和生成。这些模型具备下一个语义符预测能力，能够模仿人类语言智能，处理从简单到复杂的多样化任务。一年多来，我国大模型的融资案例超过100起，新增投入达200亿元以上，主要用于AI算力或智算中心的建设和优化。

从2012年到2022年，人工智能处于所谓的弱人工智能阶段，应用落地较为困难。如今，生成式人工智能迈入了全新的发展阶段，其对经济社会的影响与应用价值显著提升。生成式人工智能作为新质生产力的代表，需要重点关注“人工智能+”或“+人工智能”，聚焦多模态大模型、具身智能与交互式人工智能在各个细分领域的应用。

我国在人工智能领域的优势与挑战

我国移动互联网的快速发展，不仅建设了全球规模最大的5G基础设施，还在移动支付、电子商务、数字经济等方面处于全球领先地位。这为生成式人工智能产业的加速落地提供了多样化应用场景。我国在弱人工智能的应用上长期走在世界前列，特别是在应用落地速度、场景多样性、标签大数据体量和商业模式创新方面居于全球领先地位。

然而，我国大模型产业仍面临诸多挑战。在基础算法创新、预训练数据、公共算力等方面需要进一步提升。企业普遍面临高端人才不足、资金与技术匮乏等问题。为了降低基础模型的预训练成本和垂直行业大模型的部署成本，我们需要获取高质量的预训练数据与微调数据，解决数据碎片化、冗余和非均衡等问题，推进人工智能治理的国际合作。

大模型的应用与技术创新

在大模型快速发展的多样化行业应用中，基础大模型发挥着核心支撑作用，但面向具体任务需求的下游模型微调更为重要。微调可以通过监督微调（SFT）或深度强化学习算法实现，应用于AI辅助教育、医疗、金融等领域。结合行业微调数据和提示工程，利用检索增强生成（RAG）技术，可以减少大模型的幻觉与偏见，提升其准确率和逻辑推理能力。

此外，小型语言模型（SLM）因其高效、轻量的特点，受到全球企业的高度关注。这些小模型可以在单卡甚至手机移动端进行推断部署，性能有时甚至超越大模型。因此，“小模型+RAG”在具身智能体与交互式人工智能的应用中同样重要。

多模态大模型与具身智能体的未来发展

从早期的文本语料大模型到多模态大模型和具身智能体，通用人工智能正经历着迭代演化。多模态大模型赋予了AI“读图”“读音”的能力，使其能更好地理解和处理图像、视频与语音数据。单段式端到端视觉语言动作大模型的出现，为自动驾驶与人形机器人的研发带来了根本性改变。

多模态大模型与具身智能体的发展不仅构筑了国家重大战略发展的新高地，也是智能经济与智能社会发展的重要引擎。人形机器人将渗透到各个行业，成为智能制造的主力，并走入家庭，提供陪护、家政服务等。这一技术变革有望创造数十万亿美元的产业空间，对人类文明进步具有重要意义。

大模型产业面临的挑战与对策

大模型产业在数据、算力、模型与算法、应用场景等方面面临挑战。数据是基础，芯片是高地，算法是核心，人才是关键，选定垂直细分领域尤为重要。为了应对这些挑战，我们需要构建高质量的数据集，发展高效的数据采集与清洗技术，推进AI算力基础设施建设，提升模型与算法创新能力，推动开放域应用场景的落地。

总之，我国大模型产业正经历前所未有的发展机遇与挑战。通过政策引领、体制机制创新、高质量数据集的构建与开放使用、全国一体化AI算力基础设施建设以及场景创新等措施，充分发挥我国大模型产业的优势，塑造我国生成式人工智能产业的全球竞争力，为人类福祉作出更大贡献。