近期，OpenAI推出了最新的多模态人工智能大模型GPT-4o，标志着人工智能在多模态交互和实时反应方面迈出了重要一步。同时，国产汉字长文本大模型Kimi访问量迅速攀升，跃居国内首位。生成式人工智能大模型产业在全球掀起新一轮的蓬勃发展浪潮，也是形塑其相关产业的关键阶段。
当前，全球大模型产业已进入发展爆发期，我国紧跟国际前沿。据统计，截至2023年7月份，我国累计发布的大模型数量已达130个，超过美国的114个，位居全球首位，这些大模型广泛应用于游戏、商务、传媒影视、医疗、金融、电商、工业等领域。截至今年3月份，基于大模型的生成式人工智能行业用户量已达7380万，占移动互联网用户量的6%。
近两年，党中央、国务院高度重视前瞻布局未来产业发展，陆续推出加快和支持大模型产业的政策举措。2023年7月份，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部等部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，既为产业创新提供了政策导向和法律保障，又为产业监管提供了科学合理且平衡适度的框架，体现了国家对生成式人工智能产业发展的鼓励和支持，以构建良性循环生态体系。今年5月份，中央网信办、国家市场监管总局、工业和信息化部联合印发的《信息化标准建设行动计划（2024—2027年）》提出，完善人工智能标准，着力强化通用性、基础性、伦理、安全、隐私等标准研制，并加快推进大模型和生成式人工智能标准的制定。在大模型技术和产业发展的驱动下，我国依赖大模型的相关产业迎来跳跃式发展。2022年，我国AI芯片市场规模为850亿元，2023年跃升至约1206亿元；2022年，我国AI服务器市场出货量约28.4万台，2023年则增长至约35.4万台。
在全球大模型产业形塑关键阶段，竞争愈加激烈，辐射行业日益广泛。我国大模型产业发展仍面临诸多挑战：在技术进步方面，国内外差距仍然存在，算力、数据等高依附资源依然稀缺，新路线探索受到虹吸效应影响；在产业发展方面，在线股票杠杆配资排名龙头产品不足，竞争趋于低端化，核心模型依赖国外的问题明显；在应用方面，存在不好用、不便用、不敢用现状，且应用场景同质化严重。因此，需从核心理念、技术发展、资源支撑、产业推动等方面发力，推动我国大模型产业做大做强。
树立科学的发展理念。坚持“以用促建”原则，以实际应用需求驱动技术革新。通过深入挖掘市场需求，构建多元化应用场景，促进生成式大模型在各行各业的落地应用，着力提升产业整体效益。同时，重视技术与实际应用间的相互促进，利用应用反馈不断优化和提升模型性能。通过塑造丰富的应用场景，推动相关产业链的发展，形成技术、产业与应用三位一体的良性循环生态系统。
坚持多维度技术发展策略。在推动生成式大模型技术发展的同时，还应深耕人工智能的多元化技术路径，确保技术领域的多样性与前瞻性。不同技术路径应相互借鉴与融合，以此推动技术多维度创新和广泛应用，避免对单一技术的过度依赖，降低技术风险，提升整体技术体系的稳定性与抗风险能力。通过多元化发展策略，不仅能促进技术的稳健进步，还能满足不同应用场景的多样化需求。
加强和优化支撑性资源。对算力和能源等消耗性支撑资源，应采用集中统筹与灵活自给相结合的策略，既做大基础又确保支撑资源按需使用。重视数据资源的横向贯通，构建开放与共享的数据平台，为生成式大模型的训练和优化提供强大的数据支持。政府应发挥其体制优势，整合各类资源，形成合力，加快相关基础设施的建设与提升，以支持技术发展与应用推广。
多层面推进产业发展。鼓励各地区在不同行业采纳“生成式+应用”思维模式和发展策略，为大模型技术的广泛应用和可持续发展开辟广阔空间。以垂直领域的产业应用为切入点，推动大模型技术在各个领域生根开花。通过政策扶持和资源优先配置，支持和培育具有创新潜力的中小企业，促进大模型技术良性竞争和产业能力的整体提升。
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