推动生成式人工智能赋能产业发展

　　中评社北京5月19日电／据新华社报导，当前，我国生成式人工智能产业发展迅速，相关企业数量已经超过4500家。然而，生成式人工智能与实体经济融合的深度和广度仍有待提升，其巨大潜力尚未充分释放。究其原因，一方面在于生成式人工智能技术本身仍处于快速发展期，成熟度有待提高；另一方面，不同产业因其自身特性和发展阶段的差异，对生成式人工智能技术的需求呈现显着差异。为此，提升生成式人工智能技术的通用性和适用性、推动科技创新与产业创新深度融合成为当务之急。

　　应用驱动发展，加速融入实际场景

　　当前，生成式人工智能的发展呈现出三个主要特征。

　　一是模型智能水平提升迅猛。DeepSeek的R1模型和阿里巴巴的Qwen2.5系列均展示出与国际同类前沿模型相当的智能水平。其中，DeepSeek在2024年末发布的R1推理模型，在多个推理任务上取得突破，成为中国AI历史上首个具备“类GPT－4”能力的开源大模型。此外，一批AI新兴企业也迅速崛起，陆续推出具备推理能力的高质量模型，形成了多点开花、梯队并进的竞争格局。

　　二是开源生态构建展现出独特的产业发展优势。相较于国际AI巨头多采用闭源策略，我国生成式人工智能头部企业在开源方面更为积极，频繁推出开源权重模型，推动了国内大模型社区的开放协作氛围，使中小企业和开发者得以基于优质模型进行定制开发和微调，加速了生成式人工智能的本土化创新与应用扩散。

　　三是应用驱动创新成效显着，AI全面引领商业模式重构。多家企业将生成式人工智能嵌入搜索引擎、输入法、文字处理软件、云服务等产品生态系统中，构建了涵盖搜索、社交、电商、文娱、办公等多个领域的应用矩阵。这种“模型即服务”模式，使得生成式人工智能快速深入到C端与B端用户的实际应用场景之中。同时，企业通过AI智能体的应用，将多模态、物联网等技术系统化融合整合，释放出巨大商业潜力。2024年以来，国内生成式人工智能应用的活跃用户规模和渗透率均在稳步增长，2024年11月应用渗透率达27.1%，用户基础不断扩大，形成了以应用需求为核心的快速迭代路径。