把握“六个转向”，促进AI行业健康有序发展
“全民 AI”热潮下的冷思考
□ 刘明熹 林慧
当前，人工智能（以下简称“AI”）已成为全球科技和产业竞争的关键领域。2025年春节以来，随着“DeepSeek”的爆红，国内迎来了一轮新的大模型热潮。政府部门、高校院所、企业以及个人对大模型的关注度直线上升，似乎开发、使用大模型已成为一种必备技能。然而，调研发现，在“全民AI”的热潮下，行业已开始暴露出“内卷式”竞争、盲目“堆”算力、伦理风险等问题。在此热潮下，我们要保持“冷思考”，避免盲目跟风和无序发展。具体而言，应把握“六个转向”，促进AI行业健康有序发展，提升我国AI产业竞争力。
第一，从模型内卷式竞争转向行业落地应用。当前，国内大模型赛道呈现“重性能、轻落地”的倾向。据国家互联网信息办公室发布数据显示，截至2024年12月，成功通过国家级备案的人工智能大模型数量已达到188家，“百模大战”正在上演。近年来，随着ChatGPT横空出世，互联网大厂、初创企业纷纷投入大量资源，试图通过提高模型性能来占据市场优势，并已逐步显露出相互模仿、相互挖人等“内卷化”苗头。需要注意的是，大模型要真正转化为生产力，其真正价值在于其对行业的赋能，而非单纯的模型性能提升和技术竞争。因此，在转向过程中，政府应积极引导行业发展方向，通过制定政策推动大模型与实体经济深度融合，鼓励企业在医疗、金融、交通运输、制造等垂直领域开展应用示范。
第二，从对特定主体的集中性支持转向营造发展环境。据有关企业负责人反映，部分地方政府为加快打造“地标性”品牌，对当地AI领域的龙头企业、头部企业的支持力度较大，但中小企业在数据获取、算力资源等方面仍面临显著壁垒，“扶强不扶弱”的现象仍然存在。尤其随着DeepSeek“一战成名”，近期许多地方政府组团赴杭州“取经”，返回后纷纷挖掘各自的代表性潜力企业，研究如何提供针对性支持措施。这种做法一定程度上能够推动个别企业的快速发展，但面向未来，政府应将工作重心从对特定主体的支持转向营造良好的创新创业环境。“杭州模式”的关键恰恰在于如何为更多初创企业的脱颖而出营造土壤。随着鼓励创新、鼓励原创的创新生态的形成，一批具有竞争力的企业的“脱颖而出”仅仅是时间问题。
第三，从产品创新转向范式变革。大模型的价值不仅在于单点技术创新，更在于推动生产关系的系统性升级。据Gartner预测，到2026年，70%的企业将依赖AI大模型重构业务流程。目前，企业纷纷开展大模型产品的研发和推广，但大模型绝不仅仅是一种单一的产品，更重要的是要把握其带来的范式变革机遇。例如，在科研领域，AI for Science（AI4S）通过将AI技术与科学研究相结合，推动科学研究从传统的实验和理论驱动向数据驱动和智能驱动转变。据相关研究表明，采用AI4S技术后，药物研发周期平均缩短了30%～50%，成本降低了40%～60%。因此，企业应积极探索大模型带来的范式变革，加大在相关领域的研发投入，而不仅仅将目光局限于产品创新。
第四，从算力竞赛转向绿色可持续。算力是大模型发展的基础和前提。当前，我国的算力竞争愈演愈烈，企业囤积大量显卡，地方也纷纷加快谋划算力平台建设。然而，从国内外经验来看，算力竞赛将导致大量资源和能源消耗，对环境和可持续发展带来挑战。据有关测算，ChatGPT一次训练造成相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑20万英里的耗电量，而GPT-4的规模更大，训练耗电量预计是GPT-3的数倍。面对这一问题，尤其考虑到我国的“双碳”目标，未来应更加注重绿色可持续发展，积极发展绿色算力，推动行业向低碳、高效方向发展，擦亮新质生产力的绿色底色。
第五，从“投资于物”转向“投资于人”与“投资于物”并重。人才是AI领域发展的关键要素。以谷歌为例，谷歌拥有大量顶尖的AI科学家，他们在深度学习、自然语言处理等领域取得了众多突破性成果，推动了谷歌在AI领域的领先地位。数据显示，我国人工智能企业数量已超过4500家，但基础层和技术层企业相对薄弱，主要原因是我国人工智能产业在核心技术研发和创新方面仍面临人才短缺的挑战。当前，数据中心、算力平台等基础设施建设已成为各地方政府投资的重点，但对人才作为无形资本的投资远远不够。面向未来，应充分重视人才在人工智能发展中的关键作用，从“投资于物”转向“投资于人”与“投资于物”并重，培养高素质的AI人才，积极引进海外优秀人才，为我国AI产业发展注入新的活力。
第六，从包容激励转向规范监管。近年来，为引导AI产业加快发展，国家和地方层面采取了一系列支持政策，政策的取向总体是包容激励特征明显。值得注意的是，当前大模型的快速发展已经带来了一系列问题，隐私保护、知识产权、伦理道德、学术规范等都面临挑战。以隐私保护为例，大模型在训练过程中需要处理大量用户数据，如何确保数据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。在知识产权方面，如何界定AI生成内容的版权归属，是一个需要深入探讨的问题。面向未来，应从大模型培育期的包容激励逐步转向规范监管，既要积极探索，又要未雨绸缪，建好防火墙，引导行业健康发展。
“全民AI”时代已经到来，我们既要看到AI带来的巨大机遇，也要警惕其中的风险和挑战，尤其是在发展模式上要充分吸收借鉴历史的经验教训。通过实现从模型“内卷式竞争”到行业落地应用、从对特定主体的支持到营造环境、从产品创新到范式变革、从算力竞赛到绿色可持续、从“投资于物”到“投资于人”、从包容激励到规范监管的“六个转向”，推动AI产业健康有序发展，加快塑造我国产业发展新赛道、新优势。
（作者分别系中国科学院科技战略咨询研究院副研究员；中国科学院科技战略咨询研究院研究员）
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