數據來源：工業和信息化部

　　過去3年，基於大模型的人工智能從一項前沿技術，加速成長為引領新一輪產業變革的重要驅動力。從語言模型到多模態理解生成，再到各種完成復雜任務的智能體，智能邊界不斷突破，模型的使用量持續增加，應用落地越來越多。預計未來幾年，人工智能技術進步和產業變革仍將高速發展，甚至更快。

　　在人工智能技術發展進程中，我國的科技公司扮演著越來越重要的角色，在成本效率和開源上確立了初步優勢。在算力受限的情況下，我國企業充分利用人才和工程師的紅利，做了大量創新，極大提高了大模型訓練和推理的算力使用效率，從而訓練出多個受到國際認可的大模型。目前在開源領域，中國大模型的使用量已經超過了美國的模型，並且有多家國內公司在該領域呈現你追我趕的態勢。

　　基於大模型的人工智能研發，由於投入巨大，每一代模型的研發周期往往長達半年到一年，因此研究方向的選擇非常關鍵。通過實踐和觀察，我認為有兩件事情非常重要：一是模型的技術指標能夠觸達智能水平的最前沿﹔二是模型要有自己的特色，並且契合生產力變革的發展趨勢。

　　首先要敢於持續“摸高”。每一代模型的方法突破往往是來自解決一個代表智能水平的問題，得到一套能泛化的方法，然后將這套方法推廣、重新訓練，從而提升模型整體能力。例如，在一年前開始大火的推理模型，底層的方法突破來自解決奧林匹克數學競賽的問題。我們要瞄准最前沿、勇闖技術無人區，解決人工智能領域的世界級難題，從而訓練出擁有世界頂級水准的大模型。

　　其次是模型的研發方向要符合生產力變革的發展趨勢。人工智能最終還是要產生實際的社會價值和商業價值，促進生產力的提升，才能長期健康發展。而生產力的變革又給人工智能提供了絕佳的問題定義和場景。比如原本隻有專業的程序員和團隊配合才能完成的復雜編程工作，現在借助AI輔助編程，很多個人開發者也可以完成。這讓軟件的供給和開發迭代的速度顯著加快，也使得AI輔助編程迅速發展為具有近千億元市場規模的產業。隨著新質生產力的培育與發展，還有大量的產業可以跟人工智能結合，提供廣闊的技術應用和產業發展空間。AI“變革”了舊的生產力和老的產業，也將催生出新的產業。

　　從全球范圍來看，得益於人工智能邊界的新突破、新場景落地，基於大模型的應用收入每年呈幾倍的增長，增量遠大於存量。我們對未來充滿信心，因為我們看到了在人工智能產業的發展中，有本土成長起來的優秀人才梯隊、算力供應鏈以及全球領先的使用AI的用戶群體和企業。尤其我國有大量的年輕人學習和從事人工智能相關的工作。目睹和親歷中國企業同樣能做出來一代代更好的技術，這些年輕人才對技術創新和產品創新也越來越有自信，也敢於做更具突破性的嘗試。

　　讓模型越來越聰明，解決各個行業的復雜問題，靠的是各個研發要素的有效組織、社會環境的創新包容以及技術和商業的持續沉澱。我相信，經過持續的努力和積累，中國人工智能產業生態將日臻完善，技術會繼續蓬勃發展，也將為社會的發展和人類的進步帶來更大的推動力。

　　（作者為稀宇科技創始人、首席執行官，本報記者黃曉慧採訪整理）

　　《 人民日報 》（ 2026年02月02日 19 版）