4月25日，習近平總書記在主持二十屆中共中央政治局第二十次集體學習時強調：“面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。”人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。加快發展新一代人工智能，是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。習近平總書記高度重視我國新一代人工智能發展，《習近平經濟文選》第一卷中不少著作都對此作出深刻論述。比如，《貫徹新發展理念，建設現代化經濟體系》指出：“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”；《發展數字經濟，搶占未來發展制高點》指出：“要推動互聯網、大數據、人工智能同產業深度融合，加快培育一批‘專精特新’企業和制造業單項冠軍企業”；《加快構建新發展格局，著力推動高質量發展》指出：“推動戰略性新興產業融合集群發展，構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎”；等等。
人工智能大模型是通過深度學習技術在海量數據上訓練出來的、擁有大規模參數和復雜計算結構的機器學習模型，能夠理解和生成多模態內容，具有邏輯推理和問題求解能力，是推動新一代人工智能發展的關鍵技術載體和新型基礎設施。我們要以習近平經濟思想為指引，充分認識人工智能大模型的戰略屬性，加快人工智能大模型研發應用創新，為我國實現高水平科技自立自強、推動高質量發展、在全球人工智能發展與治理中發揮積極作用提供有力支撐。
人工智能大模型開啟了人工智能發展的新階段
習近平總書記指出：“人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。”人工智能的概念是在20世紀中葉被首次提出的，當時被廣泛理解為由人類制造的機器所表現出的智能，是人類智能的延伸和擴展。20世紀下半葉，全球人工智能探索的道路曲折起伏。直到21世紀，隨著互聯網技術的成熟、算力與算法的進步、數據可用性的提升，人工智能才進入快速發展期。特別是近年來，人工智能大模型的出現，標志著人工智能開始成為人類科技舞臺上劃時代的主角。
從科技發展進程來看，大模型開啟了人工智能發展的新階段。大規模預訓練、有監督微調、人類反饋強化學習等技術的不斷演進，架構、算法、工程及行業應用的不斷創新，使人工智能大模型展現出強大的通用性、適應性和向更高效、更智能、更便捷方向發展的趨勢。這不僅推動人工智能從“感知智能”向“認知智能”跨越，更為實現通用人工智能（指具備高效學習和泛化能力、能夠在復雜動態環境中自主產生并完成任務的智能系統）奠定了基礎，開啟了人工智能發展的新階段。
人工智能大模型具有強大賦能效應，是推動經濟高質量發展、提高社會治理效能的重要引擎。當前，人工智能大模型的技術突破、算力升級與多應用場景滲透等，大幅提升了各行業生產效率，并催生出新產業新業態新模式，為經濟轉型升級提供了強勁動力。人工智能大模型在科學研究、社會治理、民生服務等領域的深度應用，也為推進我國國家治理現代化提供了有力支撐。更重要的是，越來越多的人工智能大模型選擇開源，為匯聚更多實體和研發力量共同打破技術與行業壁壘、更廣泛響應業務服務需求、全面推動技術進步創造了重要契機，推動形成了人工智能攜手千行百業共促“生態式發展”格局。
在國際上，人工智能大模型已成為數字時代大國科技戰略博弈的焦點。美國很早就將發展人工智能明確為國家戰略，通過加大投資力度、成立特別工作組等方式推動人工智能發展，并不斷尋求對從芯片設計到模型訓練的全產業鏈壟斷。近期，美國政府還聯合相關企業推出超大規模人工智能基礎設施建設計劃，旨在為迭代推出性能更強的基座大模型提供巨量算力支持。在2025年法國巴黎召開的人工智能行動峰會前后，法國和歐盟都宣布了千億歐元級投資計劃，支持包括大模型在內的人工智能研發和應用。
在各類大模型中，基座大模型因具有大規模知識、強大的內容理解和生成能力、自然語言交互和多場景通用任務的執行能力，成為新一代人工智能基礎設施的關鍵。面對當前嚴峻復雜的外部環境，只有確保基座大模型自主可控，才能從底層捍衛國家產業與技術安全，使國家關鍵領域的智能化轉型免受技術斷供、生態鎖閉等外部風險的影響，掌握國家發展主動權。
當前我國人工智能大模型發展處于全球第一梯隊
習近平總書記指出：“中國高度重視人工智能發展，積極推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育壯大智能產業，加快發展新質生產力，為高質量發展提供新動能。”黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央深入推動實施創新驅動發展戰略，我國人工智能技術創新取得重要進展，特別是近年來人工智能大模型研發應用步伐加快，目前已進入技術攻堅、應用深化、生態重構的新階段，在全球人工智能大模型發展中處于第一梯隊。
在技術上，迭代升級與場景適配同步。近年來，全球人工智能大模型發展大致經歷了算法創新期、模型迸發期和產業落地期，已經進入智能體時期。在這一過程中，我國人工智能大模型的參數規模與算法能力持續突破，參數普遍已達千億級，部分頭部模型在文本和多模態內容理解與生成、深度推理等方面的性能達到國際領先水平。端側大模型技術快速發展，通過模型壓縮、量化優化等手段，實現了在手機、工業設備等終端的本地化部署，端云協同架構重構人機交互方式。同時，強化學習后訓練技術的規模應用，顯著提升了我國人工智能大模型執行復雜推理任務的穩定性，為工業質檢、金融風控等高精度場景提供了技術支撐。我國智能體技術創新也呈爆發式增長，多智能體協作、多模態融合和復雜任務執行的演進趨勢日益顯現。
在應用上，垂直滲透與普惠化加速并舉。當前，我國人工智能大模型應用快速從通用領域向行業縱深滲透，一些行業大模型通過垂直領域的數據微調，在金融、工業、政務、司法、民生等領域廣泛部署，推動人工智能與實體經濟和社會治理深度融合。從供給端看，智能制造、智慧城市、醫療診斷、教育服務等成為人工智能大模型落地的重點場景，對提升產品與服務的供給質效發揮重要作用；從消費端看，人工智能大模型的公益與普惠屬性日益凸顯，大模型使用成本降低，API接口調用費率大幅下降，模型使用人數持續快速增長，有預測顯示2025年我國生成式人工智能用戶規模有望接近全國總人口的1/5，主要滿足問答交互以及文檔生成、代碼編寫等辦公需求。
在生態上，開源共建與全鏈協同雙輪驅動。許多國產人工智能大模型通過開源開放，吸引了全球開發者共同參與技術迭代，打破了西方技術壟斷，提升了技術的可及性，不僅為全球開源體系建設作出中國貢獻，也推動國內產業層面形成覆蓋“數據—算力—模型—應用”的全鏈條。在算力層，算力基礎設施規模持續擴張，有預測顯示2025年我國人工智能芯片市場規模將超過1500億元；在模型層，一系列算法、架構和工程創新，為從通用大模型到行業大模型、端側大模型的梯次布局提供了重要支撐；在應用層，政府與企業聚焦重點領域及場景加強政策供給和資金投入，加快推動技術產業化。同時需要看到，在數據層，供人工智能大模型訓練的優質數據資源還呈碎片化、分散狀態，高質量的中文語料、專業領域數據供給不足，成為國產人工智能大模型性能提升的主要瓶頸。
從國際比較來看，中美兩國的人工智能大模型基于各自優勢，處于全球領先方陣。美國在先發技術積累和資本力量方面優勢突出，一些頭部大模型依托創新算法、更強算力、人才網絡和成熟商業化生態，在大模型通用能力和多模態生成等方面處于領先地位。我國人工智能大模型投資規模與美國相比還有差距，但在扣除匯率因素并考慮平價購買力口徑后差距縮小，同時我國超大規模人口、豐富應用場景、端側生態快速迭代等優勢，為人工智能大模型快速發展提供了豐厚土壤。此外，歐洲的人工智能大模型以開源和規制為特色，比如法國的人工智能企業Mistral AI強調數據隱私與合規性；日韓等國的人工智能大模型聚焦于垂直領域，比如日本的醫療影像分析模型和韓國的智能客服系統發展較快，但總體來看其影響力與中美相比存在差距。總的來說，我國人工智能大模型正在加快從“并跑”邁向“領跑”。
將人工智能大模型發展的主動權牢牢掌握在自己手中
習近平總書記在《中國式現代化要靠科技現代化作支撐》中對新時代我國科技事業發展的規律性認識和重要經驗進行科學總結，其中包括“堅持走中國特色自主創新道路，立足自力更生、艱苦奮斗，發揮我國社會主義制度集中力量辦大事的優勢，推進高水平科技自立自強，把科技命脈和發展主動權牢牢掌握在自己手中”，并要求“努力提出原創基礎理論、掌握底層技術原理，筑牢科技創新根基和底座”。
一般來看，人工智能大模型的發展大致要經過從低到高的五個層次，分別為：獲取知識與推理、多模態對齊與深層次推理、類人感覺和聯覺以及物理世界和虛擬環境的結合、機器自主學習、機器自我認知。當前，全球范圍的人工智能大模型已經發展至第二與第三層次的交匯處，未來將朝著通用人工智能的方向加速演進。“十五五”時期是我國人工智能大模型發展的關鍵期，我們要把握未來全球人工智能大模型發展趨勢，努力下好先手棋。要以習近平經濟思想為指導，堅持戰略思維和系統思維，立足基礎研究突破、生態協同優化、場景深度融合和治理框架創新，塑造我國自主大模型發展新格局，確保我國在全球人工智能大模型領域擁有強大的關鍵核心技術攻關能力、基礎研究和原始創新能力、國際影響力和引領力。
強化基礎研究與自主創新，前瞻布局關鍵核心技術。在現有架構基礎上進一步攻堅突破，構建面向通用人工智能的原創性技術體系，筑牢技術根基。重點加強針對復雜任務求解的通用智能體操作系統的研究，尋求與超級智能相適應的超級對齊技術突破，保持人類對超級智能的有效監督；著力攻克關鍵底層技術，實現從芯片設計到訓練框架的全鏈條自主可控；優化異構算力調度能力，降低萬卡集群訓練能耗與成本；進一步發揮新型舉國體制優勢，整合高校、科研機構與企業力量加強跨學科聯合攻關，加速基礎理論突破向工程化落地的轉化；研究設立跨學科重大專項，在材料科學、生命科學等領域部署人工智能驅動的顛覆性研究，探索“機器科學家”輔助創新范式；堅持“學中干，干中學”，培育理論功底厚、工程能力強的高端人才隊伍。
深化場景縱深應用，驅動“技術—產業”雙向賦能。聚焦重點領域重點場景建立行業級人工智能大模型創新平臺，推動“數據—算法—場景”閉環驗證。激活工業互聯網、政務平臺等場景的海量數據價值，培育垂直領域的“超級智能體”。探索人機協同新范式，在科學研究、社會治理等場景中構建動態知識發現系統，推動人工智能大模型從工具性智能向認知性智能躍遷，形成技術應用與產業升級的螺旋式互促。
培育人工智能大模型發展友好生態，構建多方聯動的支持體系。整合區域算力資源，建設跨行業、跨領域的開放共享算力網絡，支持中小企業低成本接入高性能算力資源。加強數據流通立法，打破行業壁壘，構建覆蓋醫療、教育、政務等領域的公共數據庫；設立跨境數據流通“白名單”，促進合規的國際數據協作。加快建立模型開發、工具調用、數據交互等方面的統一技術標準，降低跨平臺適配成本。支持地方建設“城市級大模型空間”，打造區域協同示范場景。堅持開源和閉源“兩條腿”走路、服務生態與保障國家安全并重，完善開源開放體系，吸引全球開發者參與技術迭代。
共享人工智能大模型科技紅利，在全球人工智能治理中更加積極有為。更廣泛參與國際人工智能治理，大力推動構建涵蓋數據主權、算法可解釋性、安全標準等維度的人工智能大模型治理框架，增強技術規則國際話語權，推動構建與人類命運共同體理念相一致的全球人工智能治理規則體系。促進我國人工智能大模型技術創新成果向全球治理貢獻轉化，以人工智能大模型關鍵核心技術為抓手開拓國際科技合作新局面，在尊重主權、平等互信基礎上為全球南方國家建立安全可控的本土大模型提供中國方案，讓人工智能大模型技術真正助力全球發展事業，賦能人類美好生活。積極布局認知科學、社會科學等與人工智能的交叉研究，探索符合人類共同價值的智能進化路徑，為全球通用人工智能發展提供哲學與方法論指引。
當前，隨著我國科技創新能力和水平提高，中華民族比以往任何時期都更有能力引領人類生產力變革。我們要以“十年磨一劍”的堅定決心和頑強意志，只爭朝夕、埋頭苦干，加快推進人工智能大模型研發應用創新，以更敏捷、更經濟、更智能的人工智能大模型技術和產品為全面推進強國建設、民族復興偉業作出更大貢獻。
（作者為清華大學計算機科學與技術系教授）
《 人民日報 》（ 2025年05月08日 13 版）