刘 典随着人工智能技术的发展和场景落地,中国AI产业正逐步向“AI+”迈进。前段时间,国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,...
2025-08-20 0
刘 典
随着人工智能技术的发展和场景落地,中国AI产业正逐步向“AI+”迈进。前段时间,国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,一方面为中国AI产业发展注入了新的动能,另一方面,其反映出的行业趋势,指明了全球科技竞争版图变化的方向。从技术迭代到场景落地,从国内生态到国际协作,中国AI产业正以“规模化商业化应用”为核心,构建起一条兼具效率与韧性的创新路径。
与“互联网+”类似,“AI+”的核心是超越人工智能技术与各行业、各领域的简单技术叠加,走向深度融合。如今,中国AI产业已形成覆盖基础层、技术层、应用层的完整体系,正从单点突破转向全链条协同,在巩固优势的同时攻坚短板,向着“AI+”系统性发展。
在基础层,算力需求正呈爆发式增长。截至2024年底,我国算力总规模达280EFLOPS,其中智能算力90EFLOPS,占比超30%。通过“东数西算”等区域协同战略,数据中心的算力与能源成本也在显著降低。而在芯片领域,国产芯片在云端训练、边缘推理等场景的市场份额持续扩大,但高端训练环节仍存瓶颈,需持续技术攻关。
在技术层,中国AI产业的活力与技术创新密集度快速攀升。数据显示,当前国内已发布大模型1509个,占全球总量的40%;在全球271家AI独角兽企业中,中国占71家。国内开源社区也通过知识共享与协作创新,形成了良好的合作氛围,显著降低了技术开发门槛,加速了从创意到产业应用的转化效率。
在应用层,中国AI产业场景渗透的深度与广度全球领先,在工业、医疗等多个领域已实现AI技术的深入应用。有机构调研发现,目前53%的企业在借助AI打通业务流程,18%的头部企业甚至以AI为核心重构端到端流程,但仅9%的企业能实现显著价值转化。这意味着数据治理能力不足和专业人才短缺,依然是发展AI应用的主要制约因素。
在向“AI+”迈进的过程中,市场规模的增长逻辑也在从关注“量”转向追求“质”,价值创造将取代规模扩张成为核心导向。2024年AI核心产业规模已突破7000亿元人民币,增速超20%,预计2025年将达到8000亿至1万亿元,全产业链规模有望达到5万亿元。同时,生成式AI也越来越普及,截至2024年底,国内有302款大模型完成备案,用户数超6亿,头部产品日活用户数突破3000万,不仅为技术落地打下了广泛的市场基础,也为AI应用提出了更高的、解决日常生活需求能力的要求。
另一边,市场扩张也暴露出一些结构性矛盾,“技术同质化”与“应用碎片化”已构成了双重挑战。以大模型为例,不少企业推出了大量千亿参数级模型,但在垂直领域的实际效果与国际顶尖竞品相比仍有一定差距。此外,这种“参数竞赛”式的创新可能导致资源浪费和重复建设,存在滑向“内卷式竞争”的风险。对此,行业应引导企业回到务实路线,针对场景化落地打磨技术。
国际合作也是发展“AI+”时不可忽视的一环。在美国强调技术壁垒、尝试垄断市场时,马来西亚、巴西、印度等全球南方国家同样在大力发展AI产业建设。中国秉持着 “开放合作,互利共赢”的原则,可以积极通过生态共建,打造覆盖不同类型伙伴的合作网络。对全球南方国家,可以通过技术赋能积累场景经验、优化算法;对发达国家,应侧重技术互补和规则、标准的互认,降低合作壁垒;在国际组织层面,更要强调共建理念,通过普惠合作打破西方技术垄断,增强全球AI治理参与度,同时获得更广泛认同。
从AI走向“AI+”,中国AI产业要实现产业跃迁,最要做的是从“铺摊子”转向“提质效”。具体而言,是要突破关键技术、深挖应用场景、提升响应能力、拓展国际合作、增强AI生态话语权,才能真正形成“创新—升级—共享”的良性循环。(作者是复旦大学中国研究院副研究员)
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