刘典：从AI到“AI+”，如何实现产业跃迁

随着人工智能技术的发展和场景落地，中国AI产业正逐步向“AI+”迈进。前段时间，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，一方面为中国AI产业发展注入了新的动能，另一方面，其反映出的行业趋势，指明了全球科技竞争版图变化的方向。从技术迭代到场景落地，从国内生态到国际协作，中国AI产业正以“规模化商业化应用”为核心，构建起一条兼具效率与韧性的创新路径。

与“互联网+”类似，“AI+”的核心是超越人工智能技术与各行业、各领域的简单技术叠加，走向深度融合。如今，中国AI产业已形成覆盖基础层、技术层、应用层的完整体系，正从单点突破转向全链条协同，在巩固优势的同时攻坚短板，向着“AI+”系统性发展。​

在基础层，算力需求正呈爆发式增长。截至2024年底，我国算力总规模达280EFLOPS，其中智能算力90EFLOPS，占比超30%。通过“东数西算”等区域协同战略，数据中心的算力与能源成本也在显著降低。而在芯片领域，国产芯片在云端训练、边缘推理等场景的市场份额持续扩大，但高端训练环节仍存瓶颈，需持续技术攻关。​

在技术层，中国AI产业的活力与技术创新密集度快速攀升。数据显示，当前国内已发布大模型1509个，占全球总量的40%；在全球271家AI独角兽企业中，中国占71家。国内开源社区也通过知识共享与协作创新，形成了良好的合作氛围，显著降低了技术开发门槛，加速了从创意到产业应用的转化效率。

在应用层，中国AI产业场景渗透的深度与广度全球领先，在工业、医疗等多个领域已实现AI技术的深入应用。有机构调研发现，目前53%的企业在借助AI打通业务流程，18%的头部企业甚至以AI为核心重构端到端流程，但仅9%的企业能实现显著价值转化。这意味着数据治理能力不足和专业人才短缺，依然是发展AI应用的主要制约因素。​

在向“AI+”迈进的过程中，市场规模的增长逻辑也在从关注“量”转向追求“质”，价值创造将取代规模扩张成为核心导向。2024年AI核心产业规模已突破7000亿元人民币，增速超20%，预计2025年将达到8000亿至1万亿元，全产业链规模有望达到5万亿元。同时，生成式AI也越来越普及，截至2024年底，国内有302款大模型完成备案，用户数超6亿，头部产品日活用户数突破3000万，不仅为技术落地打下了广泛的市场基础，也为AI应用提出了更高的、解决日常生活需求能力的要求。​

另一边，市场扩张也暴露出一些结构性矛盾，“技术同质化”与“应用碎片化”已构成了双重挑战。以大模型为例，不少企业推出了大量千亿参数级模型，但在垂直领域的实际效果与国际顶尖竞品相比仍有一定差距。此外，这种“参数竞赛”式的创新可能导致资源浪费和重复建设，存在滑向“内卷式竞争”的风险。对此，行业应引导企业回到务实路线，针对场景化落地打磨技术。​

国际合作也是发展“AI+”时不可忽视的一环。在美国强调技术壁垒、尝试垄断市场时，马来西亚、巴西、印度等全球南方国家同样在大力发展AI产业建设。中国秉持着 “开放合作，互利共赢”的原则，可以积极通过生态共建，打造覆盖不同类型伙伴的合作网络。对全球南方国家，可以通过技术赋能积累场景经验、优化算法；对发达国家，应侧重技术互补和规则、标准的互认，降低合作壁垒；在国际组织层面，更要强调共建理念，通过普惠合作打破西方技术垄断，增强全球AI治理参与度，同时获得更广泛认同。​ 

从AI走向“AI+”，中国AI产业要实现产业跃迁，最要做的是从“铺摊子”转向“提质效”。具体而言，是要突破关键技术、深挖应用场景、提升响应能力、拓展国际合作、增强AI生态话语权，才能真正形成“创新—升级—共享”的良性循环。（作者是复旦大学中国研究院副研究员）