劉典：從AI到“AI+”，如何實現產業躍遷

隨着人工智能技術的發展和場景落地，中國AI產業正逐步向“AI+”邁進。前段時間，國務院常務會議審議通過《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，一方面為中國AI產業發展注入了新的動能，另一方面，其反映出的行業趨勢，指明瞭全球科技競爭版圖變化的方向。從技術迭代到場景落地，從國內生態到國際協作，中國AI產業正以“規模化商業化應用”為核心，構建起一條兼具效率與韌性的創新路徑。

與“互聯網+”類似，“AI+”的核心是超越人工智能技術與各行業、各領域的簡單技術疊加，走向深度融合。如今，中國AI產業已形成覆蓋基礎層、技術層、應用層的完整體系，正從單點突破轉向全鏈條協同，在鞏固優勢的同時攻堅短板，向着“AI+”系統性發展。​

在基礎層，算力需求正呈爆發式增長。截至2024年底，我國算力總規模達280EFLOPS，其中智能算力90EFLOPS，佔比超30%。通過“東數西算”等區域協同戰略，數據中心的算力與能源成本也在顯著降低。而在芯片領域，國產芯片在雲端訓練、邊緣推理等場景的市場份額持續擴大，但高端訓練環節仍存瓶頸，需持續技術攻關。​

在技術層，中國AI產業的活力與技術創新密集度快速攀升。數據顯示，當前國內已發佈大模型1509個，佔全球總量的40%；在全球271家AI獨角獸企業中，中國佔71家。國內開源社區也通過知識共享與協作創新，形成了良好的合作氛圍，顯著降低了技術開發門檻，加速了從創意到產業應用的轉化效率。

在應用層，中國AI產業場景滲透的深度與廣度全球領先，在工業、醫療等多個領域已實現AI技術的深入應用。有機構調研發現，目前53%的企業在藉助AI打通業務流程，18%的頭部企業甚至以AI為核心重構端到端流程，但僅9%的企業能實現顯著價值轉化。這意味着數據治理能力不足和專業人才短缺，依然是發展AI應用的主要制約因素。​

在向“AI+”邁進的過程中，市場規模的增長邏輯也在從關注“量”轉向追求“質”，價值創造將取代規模擴張成為核心導向。2024年AI核心產業規模已突破7000億元人民幣，增速超20%，預計2025年將達到8000億至1萬億元，全產業鏈規模有望達到5萬億元。同時，生成式AI也越來越普及，截至2024年底，國內有302款大模型完成備案，用户數超6億，頭部產品日活用户數突破3000萬，不僅為技術落地打下了廣泛的市場基礎，也為AI應用提出了更高的、解決日常生活需求能力的要求。​

另一邊，市場擴張也暴露出一些結構性矛盾，“技術同質化”與“應用碎片化”已構成了雙重挑戰。以大模型為例，不少企業推出了大量千億參數級模型，但在垂直領域的實際效果與國際頂尖競品相比仍有一定差距。此外，這種“參數競賽”式的創新可能導致資源浪費和重複建設，存在滑向“內卷式競爭”的風險。對此，行業應引導企業回到務實路線，針對場景化落地打磨技術。​

國際合作也是發展“AI+”時不可忽視的一環。在美國強調技術壁壘、嘗試壟斷市場時，馬來西亞、巴西、印度等全球南方國家同樣在大力發展AI產業建設。中國秉持着 “開放合作，互利共贏”的原則，可以積極通過生態共建，打造覆蓋不同類型夥伴的合作網絡。對全球南方國家，可以通過技術賦能積累場景經驗、優化算法；對發達國家，應側重技術互補和規則、標準的互認，降低合作壁壘；在國際組織層面，更要強調共建理念，通過普惠合作打破西方技術壟斷，增強全球AI治理參與度，同時獲得更廣泛認同。​ 

從AI走向“AI+”，中國AI產業要實現產業躍遷，最要做的是從“鋪攤子”轉向“提質效”。具體而言，是要突破關鍵技術、深挖應用場景、提升響應能力、拓展國際合作、增強AI生態話語權，才能真正形成“創新—升級—共享”的良性循環。（作者是復旦大學中國研究院副研究員）