[关键词]大模型落地 AI智能体 AI技术创新 私有化部署 智能产业 融合经济性 产业生态高低端产品价格剪刀差
引言
以大模型为代表的人工智能技术首先在自然语言处理领域取得重大突破。2022年11月美国人工智能研究公司OpenAI推出首个全新聊天机器人模型Chatting，开辟了人工智能大模型研发的新时代，极大地推动了人工智能技术的发展。2025年新年伊始，我国杭州深度求索人工智能（AI）基础技术研究有限公司（DeepSeek）先后研发上线了大语言基座模型DeepSeek-V3，以及基于V3训练、专为复杂推理任务设计的DeepSeek-R1模型，又通过大模型蒸馏技术，推出了多款小模型，并同步开源，以其卓越的性能超越或媲美全球顶级的开源及闭源模型。DeepSeek的开源之举充分展示了大模型应有的公共品、准公共品的品格，使AI像水和电一样触手可及，为实现“时时、处处、人人可用的普遍智能”带来曙光。它在模型算法和工程优化方面所进行的系统级创新，为在有限资源下探索通用人工智能（AGI）开辟了新的道路，并为打破以“大模型、大数据和大算力”为核心的生成式人工智能（AIGC）扩展天花板的制约带来了无限希望。2025年3月6日中国AI团队Monica发布了全球首款通用AI智能体（AI Agent）产品Manus。该产品在GAIA测试①中成绩卓越，展现出超越OpenAI同层次大模型的性能。大模型为AI智能体提供了核心能力支持，AI智能体则为大模型的落地应用提供了载体和场景，二者相互促进、共同发展，推动人工智能技术不断进步和应用拓展。
在数字化浪潮的持续推进下，大模型已成为人工智能领域中备受瞩目的核心技术形态。所谓大模型，是以深度神经网络为架构基础，如OpenAI的Transformer架构，通过对海量数据的学习，具备强大泛化能力和多任务处理能力的人工智能模型。其显着特征在于参数规模庞大，能够捕捉数据中复杂的模式和语义关系，从而实现对自然语言处理、计算机视觉、数据分析等多领域的智能化应用。如自然语言处理领域的GPT系列模型，能够生成流畅自然的文本，在智能写作、对话交互、内容生成等方面表现卓越：计算机视觉领域的一些大模型，可实现精准的图像识别、目标检测与图像生成，广泛应用于安防监控、自动驾驶、图像设计和军事等行业；随着算法的不断优化、数据规模和算力的飞速增长，生成式AI的逻辑思维能力显着增强，“人工智能相较于人类，在记忆力、高维复杂、全视野、推理深度、猜想等方面具有更大优势，通过不断深度学习和训练，一个借助AI进行一些科学发现和技术发明的时代正在到来”。
所谓大模型落地，是指将这些先进的人工智能模型从实验室研究阶段推向实际生产和商业应用的过程。这一过程并非简单的技术迁移，而是涵盖了技术适配、场景挖掘、产业协同以及市场推广、私有化部署、政策引领等多个复杂环节，堪称复杂巨系统工程。从技术适配角度，需要根据不同行业和企业的实际需求，对大模型进行优化、蒸馏和定制，使其能够与现有业务流程和技术架构相融合；在场景挖掘方面，要深入洞察各行业痛点和需求，探索大模型在不同业务场景中的创新应用方式，如医疗领域的智能诊断、工业领域的智能制造、金融领域的风险预测等；产业协同则涉及大模型研发企业、数据供应商、应用开发商、算力提供商、硬件设备商等多主体之间的合作，共同构建完整的产业生态，以保障大模型落地的顺畅进行：市场推广环节致力于让更多用户了解和接受大模型驱动的产品与服务，培育新的市场需求和消费习惯：私有化部署则直接涉及“大模型的开源化、大数据的共享化和大算力统筹化”等深层次生产关系变革：政策引领更是确保人工智能技术永远为人类服务，如伟大的物理学家史蒂芬·霍金所说的那样，“是人类千年的伙伴，而不是人类的毁灭者”。总之，大模型落地不仅是技术层面的重大革新，更在背后蕴藏着多重深刻且复杂的经济学逻辑与原理，理解这些内容对于企业、政府和投资者制定战略与政策具有不可估量的重要意义。
1文献综述与中美大模型落地的竞争态势
1.1文献综述
近年来，以大模型为代表的新一代人工智能技术加速迭代，向着更为智能化、通用化、普惠化的方向迈进，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。然而，当前大模型发展仍存在工程实践复杂、技术选型困难、能力评估不全面等问题，在应用落地过程中面临多重挑战。深入开展大模型技术能力和产业应用研究，积极探索大模型最佳落地路线，有助于加速各行业借助大模型实现智能化改造和数字化转型进程，有力推动“人工智能+”与高质量发展。学术界目前关于大模型落地的研究成果并不多，倒是中央政府和产业界走在了前面。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视我国新一代人工智能发展。2018年，十九届中央政治局第九次集体学习首次聚焦“人工智能发展现状和趋势”，总书记深刻指出“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应”，“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。2024年，总书记在致世界智能产业博览会贺信中进一步强调，“积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能”，其含义深邃，揭示了大模型落地的基本内涵和本质要求。
2024年工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会联合印发的《制造业企业数字化转型实施指南》②中对大模型落地工业领域提出了很多相关的具体指导性意见：（1）实施“人工智能+”行动，鼓励开发“人工智能+”研发设计软件，构建设计模型、仿真模型等数据集，为大模型在工业设计领域的落地提供数据基础，使大模型能够基于这些数据进行训练和学习，从而更好地应用于工业设计场景；（2）开展模型训练与创新应用，发展创成式设计、实时仿真等创新应用，加速新产品研发，通过训练不断优化和提升大模型的性能，以适应不同工业场景下的复杂需求；（3）适配特定工业场景与任务，未来工业APP有望在工业模型基础上快速构建各类应用，并针对特定的工业场景和任务进行优化和定制。大模型可以为工业APP的开发提供强大的智能支持，使其能够根据不同的工业场景和任务需求，快速生成定制化的解决方案，推动工业领域的智能化转型。
近日，由中国信息通信研究院编写的《大模型落地路线图研究报告（2024年）》③，遵循“需求拉动、问题驱动、创新推动、技术带动”四大原则，梳理当前大模型技术能力和产业应用的现状以及落地过程中面临的挑战，为相关企业和机构提供全面、系统的大模型落地指导，助力其在人工智能时代实现创新发展和转型升级。主要有：（1）围绕基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信五个层面，分析大模型落地过程中的关键问题与解决思路，探索适合大模型的最佳落地路线；（2）夯实大模型技术底座是大模型成功落地的重中之重，并给出了构建大模型训练推理平台、高质量数据集、算法模型资产、应用服务平台以及风险控制体系的核心思路；（3）革新大模型应用范式是打造原生应用、融合业务场景的关键所在。要构建覆盖基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信等层面的大模型应用成熟度评估体系；（4）构建大模型管理体系是监控业务风险、优化管理能力的核心任务。
北京火山引擎科技有限公司2025年初推出的《2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》④认为“大模型技术已经迈人与业务深度融合的阶段”，如同云与机器学习、深度学习等AI小模型一样，当前大模型技术也进入了与业务深度融合的关键时期。大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期。为了充分利用大模型带来的商业机遇，企业正不懈探索技术与业务结合的新模式，逐步打造与自身发展战略相契合的大模型应用实践，以期通过大模型技术的创新应用为企业带来更大的商业价值。大模型产品和服务的选择及技术伙伴能让企业落地大模型事半功倍，与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键。
1.2中美大模型竞争态势
随着生成式人工智能技术的持续突破，大模型在经历早期技术探索后逐步走向成熟。2022年末，OpenAI推出的Chatting标志着生成式人工智能在文本生成领域取得了显着的突破性进展，仅仅两年多，“这项技术就呈现出了多模态、深扎根、具身化、强思维和高风险的趋势特征”，并在多个垂直领域展现出显着的商业价值。在人工智能领域，大模型的性能成为衡量一个国家和机构技术实力的重要标志。根据Hugging Face 2025年1月8日发布的排名⑤，美国OpenAI的多个版本占据榜首位置。模型以总分80.4，凭借87.3的理科成绩和77.1的文科成绩成为行业领跑者。preview和ChatGPT-40-latest分另J以74.2和70.2的总分位居第二和第三。这些模型普遍以高水准的多学科能力着称，尤其在Hard（高难度）任务中表现突出。中国的人工智能技术近年来取得显着进步，在这次排名中也展现出不俗的竞争力。深度求索（DeepSeek -V3）总分68.3，理科成绩72.0，文科成绩78.2。其理科能力虽然略低于OpenAI的主要模型，但在文科任务中展现了较强的语言理解和生成能力，且提供开放的应用程序编码接口（API）使用方式，更偏向开发者市场。商汤Sensa-tion 5.5-latest总分68.3，与深度求索并列：在文科方面得分81.8，超过许多国际对手，表明其在自然语言生成和理解方面的长足进步。这些模型的发布时间与国际领先模型保持同步，显示了中国团队在研发和迭代速度上的极强的竞争力。
从行业渗透度来看，美国各行业整体信息化水平高，积累了大量结构化数据，在医疗研发、金融量化分析等领域，大模型能深度挖掘数据价值，实现精准预测与分析。如医疗领域，可基于大量病例数据进行疾病诊断、药物研发等。中国部分行业信息化程度尚低，数据基础薄弱，但在互联网普及、金融科技、人形机器人、智能驾驶等领域，大模型应用发展迅速，如智能客服、个性化推荐等。此外，在工业制造、农业等传统行业，大模型落地开始助力智能化柔性生产、智慧农业、病虫害监测等。
从行业接受程度来看，美国企业和社会对新技术接受度高，愿意投入资源进行大模型应用探索与实践，科技巨头引领行业变革，推动大模型在各领域应用，如微软将大模型融人办公软件，提升办公效率。中国企业对大模型应用积极性高，大型企业积极布局，中小企业逐步跟进，政府政策支持力度大，加速大模型在各行业推广和私有化部署。
从行业应用成熟度来看，美国在自然语言处理、计算机视觉等基础领域领先，OpenAI的Chat-ting等模型在智能对话、内容创作等方面表现出色，谷歌的大模型在图像识别、搜索等领域优势明显，应用场景丰富且成熟。中国大模型发展迅速，Deep-Seek异军突起，跻身世界第一梯队，从“跟跑”到“并跑”，再到某些领域“领跑”，形成特色应用。如字节跳动的豆包推出的“实时语音大模型”实现了语音理解和生成一体化，端到端语音对话达到极致效果；百度文心一言在知识问答、内容生成方面表现不俗：商汤在智能安防领域的大模型应用成熟，在多模态、跨领域应用方面有较大创新：由华人团队Monica.im精心打造的Manus，更是全球首款通用AI智能体，不仅能回答问题、提供建议，还能直接输出完整的任务成果，涵盖筛选简历、生成报告、编写代码、分析股票等复杂任务，是AI Agent领域的一次重大创新突破。
从行业融资能力上看，美国一级市场对大模型投资活跃，马斯克、英伟达、微软、Salesforce等科技巨头积极投入，为大模型发展提供充足资金支持，2022年美国AI领域融资金额达243.5亿美元。中国的融资规模稍有逊色，2023年上半年，人工智能领域投融资事件和金额分别为161起和61.74亿元，但从2024年开始关注大模型应用创业项目，头部企业和资本开始聚焦有潜力的大模型项目。值得注意的是马斯克豪掷20万块GPU训练出超过OpenAI和DeepSeek的基础大模型Grok-3，在多个排行榜中居首。
从落地场景特色上看，美国更注重基础理论研究和技术创新，追求模型性能极致提升，在科研、高端制造等领域应用突出，如用于航空航天的轨道计算、材料研发等。中国则是“重应用轻基础”，结合庞大下游需求和市场特色，多发力于垂直大模型领域，在C端消费场景创新能力强，如智能聊天机器人、短视频创作助手等，且针对特定行业和场景进行定制化开发，打造垂直领域解决方案。中美大模型竞争态势如表1所示。
2大模型落地的经济学逻辑
大模型落地不仅是技术革新，更是一个复杂的巨大系统工程，蕴含着深刻的经济学逻辑。理解这些逻辑对于企业、政府和投资者制定战略和政策具有非常重要的意义。
2.1规模经济性和融合经济性
从规模经济原理来看，大模型、大数据具备显着的规模经济效应。在研发阶段，开发大模型需要投入高额的前期固定成本，包括海量数据的收集与标注、顶尖科研人才的投入、强大算力资源的购置等。然而，随着模型应用范围的扩大，用户数量的不断增加，每新增1个用户所带来的边际成本几乎可以忽略不计。这就使得单位用户分摊的研发成本随着规模的扩张而持续降低。从大模型内在运行规律来看，模型的参数规模越大，模型的生成能力就越强。甚至当数据规模超越某个阈值时，模型就会突然变得聪明起来。所谓融合经济性则是多项高技术相互融合或高技术渗透于传统产业而产生的更加强大的经济性。如果说规模经济性遵循算术增长法则，那么融合经济性则遵循指数增长法则。大模型落地会产生强大的融合经济性，带来产业高度增长。不同产业或同一产业内的不同行业通过相互渗透、相互交叉，融合为一个新的产业形态，从而带来新的爆发式经济增长和经济效益大幅提升。人形机器人和智能驾驶汽车就是最典型的例子。再比如，互联网与传统零售行业融合产生的电子商务，打破了传统零售的时空限制，通过线上平台与线下物流、体验店等的结合，拓展销售渠道，降低成本。政府在制定产业政策时，可鼓励企业融人互联网和大模型，推动大模型产业的集群发展，提升整体产业的竞争力；政府应该重点支持那些具有大规模应用潜力的大模型项目。
2.2边际收益递增原理
从边际收益递增原理分析，大模型在实际应用中呈现出边际收益递增的特性。随着大模型在各行业的深入应用，其产生的价值不是线性增长，而是呈现指数级陡然上升趋势。一方面，随着使用大模型的用户和场景增多，模型能够收集到更多的反馈数据，这些反过来会进一步优化模型，使其性能不断提升，从而为用户创造更大的价值：另一方面，大模型的应用还能带动相关产业的发展，创造出新的商业机会和价值增长点。比如，大模型在医疗领域的应用，不仅提高了疾病诊断的准确性和效率，还催生了远程医疗、智能医疗设备等新兴产业。对于企业来说，应积极探索大模型在不同业务场景的应用，充分挖掘其边际收益递增的潜力：政府可以通过政策引导，促进大模型在重点领域的应用，推动产业升级和创新发展：投资者则可关注那些能够充分利用大模型边际收益递增特性的企业和项目，分享其快速增长带来的红利。
2.3大模型已经成为调节资源优化配置“第二只看不见的手”
从资源配置原理角度出发，大模型的落地有助于优化资源配置。在传统经济模式下，信息不对称和资源流动不畅常常导致资源配置效率低下。而大模型凭借其强大的数据分析和预测能力，能够更准确地把握市场需求和资源分布情况，从而实现资源的高效配置。在供应链管理中，大模型可以实时分析原材料供应、生产进度、物流运输等环节的数据，预测可能出现的问题，并及时调整资源分配，减少库存积压和生产延误，提高整个供应链的效率。对于企业而言，利用大模型优化资源配置，可以降低运营成本，提高生产效率和产品质量：投资者可以依据大模型提供的市场分析和行业预测，做出更明智的投资决策，将资金投向资源配置效率高的企业和项目：政府可以借助大模型对宏观经济数据的分析，制定更加科学合理的产业政策．引导资源向战略性新兴产业和关键领域流动。其实，美国桑迪亚试验所早在1996年研制的“阿斯彭”市场经济模拟系统就是最早的宏观经济大模型的雏形。总之，大模型已经成为调节资源优化配置“第二只看不见的手”。
2.4分工创造效率与大模型开源后的私有化部署
从分工创造效率的原理可以引申出垂直大模型和小模型的价值重估。亚当·斯密曾以“大头针生产”为例论证了分工可以提高效率的原理。可以预见，“十几年后的AI大模型完全可能像今天的移动互联网一样普及，数以万计的社会经济主体将会利用开放的大模型互联网，从海量数据中定向提取有用的信息，通过参数剪枝、量化和知识蒸馏等模型压缩技术，以及模型架构调整等手段，形成自己的知识库，创建出无数个尺寸小、效率高的小模型，实现大模型的一鱼双吃”。近期，深度求索（DeepSeek）先后上线大语言基座模型DeepSeek-V3，以及基于V3训练、专为复杂推理任务设计的DeepSeek-R1模型，并通过大模型蒸馏技术，推出了多款小模型，并同步开源。它们以卓越的性能超越或媲美了全球顶级的开源及闭源模型。DeepSeek的开源之举将使越来越多的企业和个人对大模型进行私有化部署，让小模型遍地开花，无所不在、无所不能。深度求索在模型算法和工程优化方面所进行的系统级创新，极大地提高了大模型的使用效率，还大幅度降低了其使用成本，为在有限资源下探索通用人工智能（AGI）开辟了新的道路。
2.5高低端产品价格剪刀差规律
高低端产品价格剪刀差是指在市场中，高端产品和低端产品之间价格差距不断扩大的现象。高端产品通常具有较高的技术含量、品质标准、品牌价值和附加功能等，因而价格相对较高；低端产品则往往在这些方面表现较弱，以较低的价格来获取市场份额。“高端产品的相对价格不断走高，低端产品的相对价格不断走低，低端产业的资本不断流人到高端产业，从而推动高新技术及其产业不断发展，并引发国民收入分配向高新技术产业和地区倾斜。我们把这种经济现象称之为高低端产品价格剪刀差规律”。人工智能大模型技术是当代最高端的技术，推动其发展和落地对我国产业结构升级无疑具有重大意义。当然，高低端产品价格“剪刀差”是一把“双刃剑”，它一方面能推动经济结构高端化和高质量发展；另一方面会引发企业之间、地区之间数字鸿沟的扩大，甚至失衡，影响国民经济健康发展。如何在大模型落地过程中规避高低端产品价格剪刀差的负面影响，是政府必须考虑的重要问题。
3大模型落地的路径选择
在当今数字化、智能化浪潮中，大模型落地成为推动各行业变革与发展的关键驱动力。大模型落地的路径选择，必须要创新引领，夯实大模型落地根基：系统推进，占领高端和国际竞争战略制高点：拓展应用场景，挖掘大模型商业价值；构建产业生态，促进大模型落地协同发展；更新发展理念，实现经济社会环境协同进步。
3.1创新引领，夯实大模型落地根基
技术创新在经济学中常被视为生产函数的变革和“创造性破坏”。大模型落地，为各行业提供了新的生产要素和生产方式。创新引领、夯实大模型落地根基，无疑是大模型成功落地的核心要素，在此过程中，民营高科技企业有着不可替代的主力军作用。大模型是迄今为止最复杂、最前沿的技术创新的集合体，从模型架构设计到训练算法优化，都需要持续创新。如OpenAI的GPT系列模型不断突破，从GPT-1到GPT-4．在语言理解、生成能力上实现质的飞跃。每一次版本迭代都源于对新技术的探索与应用。2025年新年伊始横空出世的DeepSeek-R1混合专家模型，其架构更是创新的典范，改变了的信息处理和决策方式，为大模型落地、走进千行百业和千家万户奠定了基础。民营高科技企业之所以成为大模型创新和落地的主力军，是因为具有显着的创新活力与灵活性；更加贴近市场需求，有着敏锐洞察力；体制先进，富有竞争力的人才吸引与激励机制。在大模型落地过程中，创新引领方向，民营高科技企业凭借自身优势担当主力军，通过不断创新实践，必将推动大模型在各行业生根发芽，为经济社会发展注入强大新动能。
3.2系统推进，占领高端和国际竞争战略制高点
系统推进大模型落地是一项复杂而艰巨的任务，需要政府、企业．科研机构和社会各界的共同努力。通过从技术研发、应用场景拓展、人才培养、产业生态构建以及政策支持等多个方面协同发力，充分发挥大模型技术的优势，占领高端产业领域，在国际竞争中赢得战略制高点，为我国经济社会的高质量发展注入强大动力。从高低端产品价格“剪刀差”规律来看，技术创新是推动产业向高端化发展的关键动力。以大模型、大数据、大算力为基本要素的生成式人工智能（AIGC）已经成为国际竞争的战略制高点。大模型落地是巨大的系统工程。（1）大模型技术要抢先落地于未来产业和战略性新兴产业。如推动人形机器人和大模型深度融合，实现具身智能，向智能机器人转化：互联网和大模型深度融合，推动互联网智能化发展，向大模型互联网转化：脑机接口接人大模型“让人类的思维可以直接与外部设备互动，而人工智能则通过强大的计算和学习能力，帮助人类的思维获得前所未有的提升”：以智能驾驶、智能座舱、车联网等为代表的前沿技术不断突破，正在推动我国汽车产业从“电动化”向“智能化”全面转型：低空经济向大模型加持下的智能化转化等。增强我国在最高端技术和智能产业的控制权和领先地位；（2）要通过大模型落地推动传统产业智能化转型，提升产品附加值，实现从低端产品向高端产品的转型升级，巩固我国制造业的大国、强国地位，助力我国现代化产业体系建设；（3）大模型落地现代服务业，提升金融、通信、咨询等服务业的智能化转型与发展。
3.3拓展应用场景，挖掘大模型商业价值
大模型落地的广泛应用场景反映了市场需求的多样性和价值创造的潜力。不同行业有着各自独特的需求与业务流程，大模型落地不能简单照搬通用模式。中国庞大的市场为大模型提供了丰富的应用土壤。在创造国际一流综合大模型的基础上，要推进垂直大模型在各行各业遍地开花，让私人定制的小模型如雨后春笋势不可挡。例如，在教育领域，大模型可实现个性化教学，满足不同学生的学习需求；在医疗领域，通过创新融合医学知识图谱与大模型技术，使模型能够准确理解医学术语、分析复杂病情，为医生提供辅助诊断建议，实现大模型在医疗场景的精准落地；在智能驾驶领域，以端到端大模型为核心，车辆可直接根据传感器输入控制输出，实现软硬件深度融合，实现高速智驾和自动泊车。随着技术发展，大模型在新兴领域不断催生新的应用场景。在元宇宙领域，大模型可用于创建虚拟环境、生成虚拟角色行为，提升用户沉浸感和交互体验。总之，场景适配创新，不仅增加了消费者剩余和生产者剩余，促进了经济福利的提升，还创造了新的经济价值。在此过程中，“供给自动创造需求”的萨伊定理有着深刻的体现。随着大模型技术在各行业的广泛供给，其衍生出了大量全新的应用场景和产品服务，创造出了新的消费需求和巨大商业价值。
3.4构建产业生态，促进大模型落地协同发展
大模型落地不是孤立的，需要产业生态系统的协同发展。在这个生态系统中，包括以算法为核心的模型研发、以芯片为代表的硬件工程、大数据的标注和优化、大算力的建设和配置、场景开拓和应用开发、政策设计和教育培训等多个环节。各环节之间相互协作才能产生协同效应。从产业经济学角度看，这种生态系统的形成有利于资源优化配置，降低交易成本，提高产业整体竞争力。企业通过与生态系统中的其他参与者合作，可获取更多资源和技术，实现规模经济性和融合经济性。为此，一要鼓励大模型研发企业、数据提供商、应用开发商等各类企业建立合作联盟。通过共享资源、技术和数据，实现优势互补，共同推动大模型产业发展。二要大力支持大模型开源社区的发展。开源社区能够汇聚全球开发者的智慧和力量，加速大模型技术的创新与应用。三要鼓励各地政府结合自身产业基础和资源优势，打造大模型产业集群，促进企业之间的交流合作，形成产业协同效应，提升区域在大模型产业领域的影响力和竞争力。四要积极引导大模型“+传统产业”，以及传统产业实施“+大模型”计划，让大模型落地推动传统产业向“数智化”转型。
3.5坚持可持续发展理念，实现长期发展与短期经济增长的平衡
可持续发展理念关注大模型落地的可持续性。低能耗高效能的发展理念符合经济可持续发展的要求。在传统的AI发展中，大规模模型训练往往消耗大量能源，而新的大模型在设计上注重降低能耗。从长期经济增长角度看，低能耗高效能的发展模式有助于减少对环境的负面影响，降低能源成本，实现经济增长与环境保护的平衡。这也符合现代经济学对可持续发展的追求，即满足当代人需求的同时，不损害后代人满足其需求的能力。大模型的低能耗高效能发展理念具有重要战略意义。一方面，低能耗有助于企业降低生产成本，特别是对于那些依赖大量能源投入的传统产业，采用大模型技术实现节能降耗，能够提升企业在低端产品市场的竞争力，同时也为企业向高端产品转型积累资金：另一方面，高效能则意味着企业能够以更少的资源投入获得更高的产出，有利于企业开发高端产品，提高产品质量和附加值。例如，在钢铁行业，大模型可用于优化生产流程，降低能源消耗，提高钢材生产效率和质量，推动钢铁企业从生产低端钢材向高端特种钢材转变，实现产业结构升级和可持续发展，进一步缩小高低端产品价格“剪刀差”。
4结论与政策建议
4.1结论
大模型落地背后的经济学逻辑和路径选择是多维度的，涉及技术创新、效能跃升、应用场景、生态崛起、体制机制创新、私有化部署和发展理念等多个方面。从技术创新改变生产函数和产业结构升级，到效能跃升降低成本和提升收益：从应用场景开发满足市场需求和创造价值，到生态崛起促进产业协同和资源优化配置：从体制机制创新到贯彻新发展理念实现可持续发展与经济增长的平衡，大模型都扮演着重要角色。同时，结合高低端产品价格“剪刀差”规律来看，大模型落地为我国产业结构升级提供了新的动力和路径。在中美AI竞争的背景下，理解这些经济学逻辑对于中国制定AI发展战略、推动经济高质量发展具有重要意义。大模型技术是中美竞争的战略制高点，大模型落地关乎我们国家的命运。未来，随着大模型技术的不断发展和应用，其社会经济效应将更加显着，同时将出现一系列新问题需要进一步深入研究和探索。
4.2政策建议
（1）强化基础研究投入：设立专项科研基金，鼓励高校和科研机构开展大模型基础理论研究，加强数学、计算机科学等基础学科建设，培养跨学科复合型人才，重点支持大模型头部企业和极具增长潜力的民营高科技公司的发展，提升我国在大模型核心技术上的自主创新能力，缩小与国际先进水平的差距。
（2）产业政策引导：政府出台产业政策，明确大模型产业的发展目标和重点任务。例如，制定产业发展规划，确定在未来几年内，大模型技术在关键领域的应用推广目标和产业规模增长目标。通过产业政策引导，优化资源配置，促进大模型产业健康有序发展。同时，政策还应鼓励企业加大研发投入，对符合条件的企业给予税收优惠、财政补贴等支持。
（3）完善数据治理体系：制定数据开放、共享、安全使用的相关法规政策，建立数据交易平台，规范数据流通市场，在保障数据安全和隐私的前提下，充分挖掘数据价值，为大模型训练和私有化部署提供高质量、多维度的数据资源。
（4）促进产业协同发展：搭建大模型产业联盟，推动产学研用深度合作。鼓励大型科技企业发挥引领作用，带动中小企业参与大模型产业链建设，形成完整的产业生态。加强算力基础设施建设，降低模型训练成本，提升产业整体竞争力。
（5）加强国际交流合作：积极参与大模型国际标准制定，开展国际科研合作项目，吸引海外优秀人才和创新资源，在开放合作中提升我国大模型技术水平和国际影响力，共同应对全球性技术挑战与伦理问题。
（6）加强创新型人才培养：大模型的落地需要多方面的创新型人才的支撑，涵盖技术、数据、业务、管理和创新等多个领域，每个角色都有其独特的职责和技能要求。特殊的时代、特殊的领域，急需培养一大批特殊的人才。他们必须有强烈的好奇心和求知欲，有自我学习精神与探索能力，要具备广博而扎实的专业基础知识，要具有良好的道德修养和社会担当，有健康体魄和良好的心理素质，还要有密切合作的团队精神。唯其如此才能确保大模型的成功落地和应用。
