平台基礎能力不足，產業生態仍需完善
儘管中國生成式人工智能已在模型能力、企業生態與應用廣度方面取得突破性進展，但其作為未來產業關鍵技術底座的普適性平台能力仍在演進迭代過程中，技術路徑仍未收斂，整體生態發展呈現梯度分化。這種分化體現在模型智能能力的集中化與平台通用性不足，也體現在算力資源、數據基礎、標準體系等支撐條件的各自為戰甚至碎片化。生成式人工智能距離持續賦能發展新質生產力，構建現代化產業體系的目標仍有較大差距。
一是生成式人工智能的產業應用可及性不足。當前高性能大模型主要集中於少數頭部企業，形成中國生成式人工智能第一陣營。然而，大量中小模型在國際通用評測標準中表現仍不突出，推理能力、泛化能力與穩定性存在較明顯差距。中小企業與傳統產業用戶普遍缺乏模型定制與本地化部署能力，對生成式人工智能的適配能力較弱，難以將其嵌入核心業務流程。多數大模型在通用性構建方面尚不成熟，語料同質、交互風格趨同、接口標準不統一等問題較為普遍，尚未形成統一、高效的跨行業賦能體系，也加劇了“頭部先進、基層難用”的生態斷層，影響生成式人工智能作為通用基礎平台的普適能力建設。
二是商業轉化臨界點尚未到來，行業落地較為緩慢。當前，生成式人工智能技術大規模商業化應用的路徑不暢，在算力資源緊張與訓練成本高企的背景下，企業在實際部署中對生成式人工智能創新的投入回報比不夠理想，不同產業類型的生成式人工智能商業落地路徑呈現出明顯梯度。傳統產業整體數字化水平有限，模型與業務系統之間數據集成基礎薄弱，短期內難以形成規模效應；新興產業在部分場景中已實現探索性應用，但普遍仍處於“點狀突破、多點未及”的階段；而未來產業由於具備更高的成本容忍度與對顛覆式創新的開放態度，被認為是生成式人工智能最具戰略潛力的應用場景，但產業落地的不確定因素更多。根據行業特點發揮科技金融等政策工具的分類施策路徑尚需探索完善。
三是產業化可持續推進支撐體系有待完善。當前，生成式人工智能在標準規範、治理機制與政策支持方面仍存在系統性滯後，難以支撐其向平台化、廣覆蓋方向發展。技術層面，儘管部分模型已實現開源，但在訓練流程、API接口、安全部署等關鍵環節尚未建立統一標準，導致平台間互操作性差、集成成本高、生態協同效率低，制約中小企業與應用方的接入能力與創新空間。治理層面，缺乏覆蓋模型安全、責任劃分、風險管控的成熟機制，難以應對模型開放性、合成內容管理等帶來的現實挑戰。政策層面，現有扶持工具類型有限，且存在扶持力度不均衡、覆蓋範圍不全面、政策缺乏協調性等問題，未形成面向不同發展階段主體的差異化支持體系。基礎設施層面，中文高質量語料、跨模態數據、行業知識圖譜等基礎資源供給仍顯不足，制約了模型通用能力與多場景適配能力的系統提升。整體來看，支撐體系的缺口正在成為制約生成式人工智能產業化可持續發展的關鍵短板。 |
