生成式 AI 大模型开启高质量 “竞赛”，各路资本纷纷踊跃入局

人工智能作为新质生产力的代表，已逐步融入千行百业之中，并不断提升着生产和工作的效率。《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》）提出，完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展。

得益于政策的有力扶持以及行业的高质量前行，生成式人工智能产业开始全力 “冲刺”。中央网信办主任庄荣文近日透露，截至当下，我国完成备案且上线、能够为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已多达 190 余个，注册用户突破 6 亿大关。

由此可见，生成式 AI 大模型已迈入 “竞速奔跑” 的阶段。那么，人工智能究竟怎样为企业发展以及政府工作增添效能、提高质量呢？在其高速发展的同时又潜藏着哪些安全隐患呢？各路资本又是如何看待人工智能行业的前景呢？

市场规模高达 14 万亿元之上

生成式 AI 大模型的迅猛发展，促使人工智能步入 2.0 时代。工信部赛迪研究院的数据显示，2023 年我国人工智能核心产业规模达到 5784 亿元，增速为 13.9%；生成式人工智能的企业采用率已达 15%，市场规模约为 14.4 万亿元。

当前，我国众多企业齐心协力，共同发力于生成式人工智能的研发与应用，成果呈现出多点绽放的态势：百度的文心一言能为用户提供对话问答、文本生成、协助创作等服务，累计用户规模已达 3 亿；阿里的通义千问开放了 1000 万字的长文档处理功能，诸如分析财报、研读科研论文、解读法律条文等耗费时间的工作能够即刻完成；快手的可灵能够一键生成视频，光影效果逼真、细节表现生动……

“我国已初步构建起较为完备的 AI 技术产业体系，建成了 2500 多个数字化车间和智能工厂，经过 AI 改造后研发周期平均缩短 20％，生产效率大幅提升 35％……” 中国信息通信研究院副院长魏亮在近期的网络安全大会上公布了这样一组数据。

随着国内企业和科研院所在大模型领域不断实现技术突破，中国生成式人工智能的水平已在世界范围内占据领先地位。据世界知识产权组织发布的报告，2014 年至 2023 年，中国生成式人工智能专利申请量超过 3.8 万件，位居世界首位，是第二名美国的 6 倍之多。

360 集团创始人周鸿祎向《证券日报》记者表示，中国发展大模型的关键在于抓住场景红利，将大模型朝着产业化、行业化、垂直化以及深度定制的方向推进，加速形成新质生产力，通过人工智能技术与传统产业的深度融合，为推进中国式现代化打造 “新动力引擎”。

各领域大模型产品逐步趋于完善，众多行业的生产及工作效率大幅提高，为企业的数智化转型以及高质量发展提供了强有力的支撑保障。例如，在电商领域，借助聊天机器人回答客户的常见问题，提供全天候服务，有效提高了客户的满意度和服务效率。据了解，某电商企业采用聊天机器人后，客户服务响应时间可降低 50% 以上。

在研发方面，大模型提供代码自动完成和错误检查功能，极大地提高了编程效率。据百度副总裁陈洋介绍，在百度智能代码助手 Comate 的助力下，百度内部单位时间提交代码数量增加 35%，研发单周交付占比达到了 57%，整体研发效率提升 14% 以上。

从事 IT 行业的代码工程师刘鲁崴告诉《证券日报》记者，通过 Comate 的实时续写、注释生成代码等功能，可以完成大量耗时费力的基础代码编写工作，快速找出代码错误，大幅减少了人工处理的工作量，整体工作效率提升近一倍。

“生成式人工智能能够有力推动科技创新、产业升级以及生产力的飞跃提升。” 艾媒咨询 CEO 张毅对《证券日报》记者表示，通过大模型处理复杂任务和数据，不仅提升了生产效率和质量，还催生了新的产业、模式和动能。其通用性和融合性的特点，使 AI 技术能够深度融入各行各业，成为推动经济社会高质量发展的关键驱动力量。

多管齐下解决安全难题

在生成式人工智能为企业及政府提供高效解决方案的同时，也有一些不法分子利用相关技术进行新型网络诈骗。例如，今年年初，中国香港警方披露了一起多人 “AI 换脸” 诈骗案件，涉案金额高达 2 亿港元。此外，利用 AI 生成虚假信息或违背伦理道德的信息在网络上传播等不法行为，都对网络安全构成了严重威胁。

在此背景下，相关安全监管制度的制定实施迫在眉睫。《决定》中也提及，“加强网络安全体制建设，建立人工智能安全监管制度”。

“人工智能安全问题关系到社会的稳定、个人隐私的保护以及经济的安全。随着 AI 技术的广泛应用，如果系统遭到恶意攻击或者数据被滥用，可能会导致重大损失。” 富春山资本董事总经理陈达向《证券日报》记者表示，因此必须强化数据隐私保护，同时提高算法的透明度与可解释性，构建安全防护体系，确保 AI 技术健康、稳定地发展。

在标准化建设方面，2024 年 6 月份，工信部等四部门联合印发了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024 版）》，明确了人工智能标准体系结构、人工智能标准体系框架这两个建设思路，以及基础共性标准、基础支撑标准、关键技术标准、智能产品与服务标准、赋能新型工业化标准、行业应用标准、安全 / 治理标准等重点发展方向。

“一系列人工智能监管政策与标准的出台，有利于明确红线，确定经营主体的责任，更有利于人工智能产业的健康发展。” 赛智产业研究院院长赵刚对《证券日报》记者表示，人工智能监管应坚持发展与安全并重、促进创新与依法治理相结合的原则，既要采取有效措施鼓励人工智能创新发展，也要实行包容审慎和分类分级监管措施，防范人工智能领域可能产生的各种风险。

与此同时，头部厂商积极响应行动。以网络安全龙头企业 360 为例，公司率先提出了可靠、可信、向善、可控的大模型安全四大原则。此外，360 还提出了一套核心战略，包括建立 “网络与数据安全以及大模型自身安全” 的双轮驱动体系，以内容安全为核心，在大模型内部内置原生安全机制；同时构建大模型安全实战对抗评估体系，对大模型安全实战能力进行评估。

对此，百度安全副总经理冯景辉表示，大模型终端的安全必须通过 “以端内安全围栏为主，以云端安全检查为辅” 的方式来实现，否则用户隐私和数据的安全将无法得到保障。百度推出了百度大模型内容安全 Lite 版，为低算力和超低算力的终端大模型提供离线场景下的一站式安全解决方案。

“生成式 AI 大模型厂商通过建立合规体系、加强数据保护、提升算法透明度、开展安全评估与测试以及建立应急响应机制等手段，确保人工智能技术的安全、合规以及可持续发展，从而进一步推动行业的健康发展，为人工智能技术的广泛应用奠定坚实的基础。” 张毅表示。

受到各路资本的青睐追捧

在经历了 “迅猛突进” 的高速发展阶段后，大模型企业纷纷调整战略方向，深入探索可持续发展的路径。单纯追求数量与规模已难以满足市场的需求，竞争的焦点开始转向模型参数的竞赛。

值得注意的是，尽管大模型技术日益成熟，但其商业化变现困难仍是行业普遍面临的挑战。尤其是面向消费者（To C）的通用大模型，在聊天机器人等应用场景中，其收费模式难以被用户广泛接受，盈利空间有限。

在此背景下，大模型厂商逐渐形成共识，应用场景的落地才是大模型的最终 “归属地”。只有将大模型深度融入各类应用及产品中，才能构建可持续的商业化模式。目前，人形机器人与智能驾驶两大领域已成为大模型商业化最为成功的范例，展现出了技术与应用深度融合的巨大潜力。

百度创始人李彦宏近期更是公开呼吁：“不要一味地卷模型，要卷应用！大模型公司热衷于写‘高考作文’，价值不大。”

周鸿祎也表示，大模型技术的真正价值体现在其在特定场景中的应用，这种结合才能充分发挥大模型的潜力。他认为，大模型就如同电动机，将其连接到车轮上，就能变成一辆车，或者连接到风扇上，就能变成一个风扇，只有这样才能真正体现其价值。这种场景结合的策略不仅提升了技术的实际应用效果，也使得大模型的商业价值更加显著。

在应用落地前景逐渐清晰明确的背景下，大模型也吸引了各路资本纷纷入局。据记者不完全统计，今年前 7 个月，我国大模型领域超千万元的融资达到近 90 起，融资总额超过 320 亿元。

其中，多家独角兽 AI 公司获得了知名投资机构和互联网厂商的投资。例如，5 月 31 日，智谱 AI 获得沙特阿美旗下风险投资部门管理的基金 Prosperity74 亿美元的 B + 轮融资，投后估值达到 30 亿美元（约 210 亿元人民币），智谱 AI 此前的多轮融资中，投资方包括高瓴资本、启明创投、君联资本、小米、阿里、美团等；7 月 25 日，百川智能完成了 50 亿元的 A2 轮融资，投后估值达到 200 亿元，投资方包括阿里、小米、腾讯、亚投资本、中金等头部大厂和市场化投资机构。

中信证券科技产业首席分析师许英博表示，当前，中国正处于信息化、数字化和智能化的 “三化同时推进” 阶段，为提升智能化水平，企业和供应链需要在信息化和数字化方面 “补足功课”。数据基础设施、数据管理、数据服务、数据应用等环节具有较大的投资潜力。

展望未来，赵刚表示，人工智能是引领性的技术创新，将带动各行各业实现智能化发展，成为培育新质生产力的重要支撑力量。

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