AI大模型竞赛方兴未艾 垂直领域精准应用成关键竞争力

　　6月7日至8日，2025全球人工智能技术大会(GAITC2025)在杭州举行。本次大会以 “行业大模型应用与发展”为主题，汇聚众多科技公司创始人、高管及行业专家，深入探讨行业大模型在垂直场景中的突破与创新，彰显 AI 技术在推动产业数字化转型中的核心作用。大模型技术快速演进，从过去的大小模型之争，转向应用落地的竞争。

　　大模型竞争向场景化应用转变

　　随着人工智能技术的发展，人工智能大模型与电子、原材料、消费品等产业领域深度融合，在细分业务场景中推动实现降本增效。与此同时，科技企业在这一领域的竞逐也从“拼技术”走向“拼落地”阶段。

　　一方面，单一通用模型难以直接契合多场景需求，行业大模型则能够通过整合行业数据、算力和人才资源，赋能垂直领域，促进垂直行业数智化产业升级。另一方面，与通用大模型相比，垂类大模型的开发成本更低。

　　中国工业互联网研究院智能化研究所副所长顾维玺认为，人工智能在产业加快落地，形成了“通用模型+垂直领域模型”的协同应用范式。工业和信息化部表示，将一手抓供给，加强通用大模型和行业大模型的研发布局，加快建设工业领域的高质量数据集，夯实基础底座，推动“智能产业化”。

　　筑牢技术根基，构建坚实创新底座

　　根据Gartner的最新预测，到2027年，中国80%的企业将使用多模型生成式人工智能，以满足本地部署要求。这一数据表明AI技术在企业中的广泛应用前景，也凸显了强大的技术根基的重要性。算力和数据是影响大模型发展的关键因素。

　　在低成本、有限资源的情况下，如何训练出高性能的模型，这得益于高效的模型训练方法。IDC最新预测结果显示，2025年中国智能算力规模将达到1037.3 EFLOPS，并在2028年达到2781.9 EFLOPS。面对经济社会智能化转型的海量智算需求，“适度超前部署”成为一大重要举措。以运营商中国电信为例，其规划并建设了全国“2+3+7+X”公共智算云池，在京津冀、长三角地区建设两大万卡智算集群。

　　而数据供给决定了大模型能力的上限。高质量数据供给是大模型进入垂直领域应用的重要因素。在今年第八届数字中国建设峰会期间，国务院国资委集中发布了首批10余个行业30项央企人工智能行业高质量数据集优秀建设成果，并宣布成立交通物流、绿色低碳、智慧能源等三大行业中央企业数据产业共同体，深化数据资源开发利用和开放共享，以高质量数据集赋能大模型训练、助力高价值场景落地。

　　持续推进大模型生态建设

　　与传统数字化不同，大模型应用落地的路径要更长，技术门槛更高，服务比重也更大。生态建设不仅关乎落地进程和效果，也影响着大模型的反馈迭代。

　　由中国电信天翼云牵头发起的魔乐社区，可提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务。在今年4月，魔乐社区Modelers理事会正式宣告成立，并发布理事会章程，明确组织架构与权责体系。14家首批理事单位代表几乎涵盖了AI全产业链。

　　经验表明，开源创新生态能帮助汇聚全球开发者智慧以推动大模型技术进步，并激发社会创新活力，加快大模型应用落地。从阿里云通义千问发布并开源了全新推理模型QwQ-32B再到中国电信人工智能研究院(TeleAI)开源全新升级的星辰语义大模型TeleChat2.5 版本、复杂推理大模型 T1 正式版。今年以来，国产AI大模型掀起“开源潮”。据工信部消息，目前，中国已成为全球开源参与者数量排名第二、增长速度最快的国家。