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今年以来开源大模型赛道的发展成效，标志着我国在这一领域正处于从“追随者”到“引领者”的跨越式发展阶段。
近些年，我国在开源大模型领域的技术突飞猛进，生态规模迅速扩大，涌现出诸多优秀的开源项目，在应用性能方面逐渐赶上国际前沿大模型，全球影响力凸显。例如，深度求索的DeepSeek系列大模型的技术指标位居全球前列；阿里的Qwen系列大模型全球下载量已突破2亿次，衍生模型数量超过10万个，超越Meta的Llama成为全球最大开源模型族群。
面对全球人工智能行业激烈竞争，我国企业注重采取差异化发展战略，着重提升产品的性价比。主要体现为：一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型预训练费用只有557.6万美元，不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一，推理成本也大幅降低。二是开源发展策略。与其他AI巨头形成鲜明对比，我国企业坚持全球开源共享技术策略，大部分开源大模型支持免费商用和衍生开发，有利于降低企业的研发成本，吸引大量技术开发者加入其产业生态。三是多模态融合发展。我国开源大模型注重支持跨模态信息整合，有助于提升开源大模型与其他领域的融合程度。目前，我国开源大模型已经深入千行百业，在制造业、电力、医疗、教育、金融等领域都有应用，为各行业的智能化转型提供了支持，展现出强大的赋能潜力。
也要看到，我国在算力、芯片、数据、安全等方面仍面临一定风险与挑战。比较突出的问题是，我国算力规模亟待提高，高性能AI芯片过度依赖进口。尽管目前我国算力规模已居全球第二位，但是开源大模型的算力需求呈指数级增长，未来的算力缺口将会制约我国开源大模型产业高速发展。数据规范化程度亟待提升，大模型安全治理机制滞后。开源大模型训练需要使用海量数据，但是在数据获取的便利性、数据来源的合法性、数据质量的可靠性、数据使用的安全性等方面仍然面临不小挑战，开源大模型在数据泄露与滥用、数据版权等方面的风险凸显。尽管《生成式人工智能服务管理暂行办法》已出台，但在实操中缺乏统一标准和具体指南，亟待建立行业安全治理机制。
推动开源大模型实现质量跃升，仍需各方加强协同，通过政策引导破解算力、芯片、数据、安全等方面难题，多措并举加快构建自主可控、安全可靠、全球领先的开源大模型产业，深化产研协同与国际合作，进而在全球竞争中占据更主动的地位。
构建自主算力体系，强化国际合作与标准制定。加大国产高性能芯片研发投入，支持国内企业技术攻关。推动“东数西算”工程与区域算力协同发展，注重在全国范围内统筹建设万卡级智能算力集群。我国应积极主导或参与国际开源大模型技术标准制定，通过全球开源社区等平台推广开源技术，共建全球AI治理联盟。
完善数据共享与交易机制，建立健全安全治理框架。鼓励建立行业数据库，通过区块链技术保障数据隐私与权属，探索建立“数据训练基地”模式，鼓励企业以贡献度换取数据使用权，促进数据要素的共享和交易。及时出台与人工智能相关的政策法规和指导细则，并制定细分领域人工智能应用安全指南，推广“算法备案”机制，建立第三方评测平台，动态监测模型风险。
推动产研融合与生态协作，推出商业化支持政策。支持企业、高校联合研发，推动大模型在更多产业落地见效，设立“揭榜挂帅”专项基金，推动高性能芯片、大模型性能优化等关键技术突破。鼓励大模型企业平衡好免费服务与增值服务之间的关系，建立良性循环的商业模式。推动地方政府开放公共场景，加速大模型落地应用。
（本文来源：经济日报 作者：中国社会科学院大学应用经济学院执行院长、教授、博士生导师倪红福）
近些年，我国在开源大模型领域的技术突飞猛进，生态规模迅速扩大，涌现出诸多优秀的开源项目，在应用性能方面逐渐赶上国际前沿大模型，全球影响力凸显。例如，深度求索的DeepSeek系列大模型的技术指标位居全球前列；阿里的Qwen系列大模型全球下载量已突破2亿次，衍生模型数量超过10万个，超越Meta的Llama成为全球最大开源模型族群。
面对全球人工智能行业激烈竞争，我国企业注重采取差异化发展战略，着重提升产品的性价比。主要体现为：一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型预训练费用只有557.6万美元，不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一，推理成本也大幅降低。二是开源发展策略。与其他AI巨头形成鲜明对比，我国企业坚持全球开源共享技术策略，大部分开源大模型支持免费商用和衍生开发，有利于降低企业的研发成本，吸引大量技术开发者加入其产业生态。三是多模态融合发展。我国开源大模型注重支持跨模态信息整合，有助于提升开源大模型与其他领域的融合程度。目前，我国开源大模型已经深入千行百业，在制造业、电力、医疗、教育、金融等领域都有应用，为各行业的智能化转型提供了支持，展现出强大的赋能潜力。
也要看到，我国在算力、芯片、数据、安全等方面仍面临一定风险与挑战。比较突出的问题是，我国算力规模亟待提高，高性能AI芯片过度依赖进口。尽管目前我国算力规模已居全球第二位，但是开源大模型的算力需求呈指数级增长，未来的算力缺口将会制约我国开源大模型产业高速发展。数据规范化程度亟待提升，大模型安全治理机制滞后。开源大模型训练需要使用海量数据，但是在数据获取的便利性、数据来源的合法性、数据质量的可靠性、数据使用的安全性等方面仍然面临不小挑战，开源大模型在数据泄露与滥用、数据版权等方面的风险凸显。尽管《生成式人工智能服务管理暂行办法》已出台，但在实操中缺乏统一标准和具体指南，亟待建立行业安全治理机制。
推动开源大模型实现质量跃升，仍需各方加强协同，通过政策引导破解算力、芯片、数据、安全等方面难题，多措并举加快构建自主可控、安全可靠、全球领先的开源大模型产业，深化产研协同与国际合作，进而在全球竞争中占据更主动的地位。
构建自主算力体系，强化国际合作与标准制定。加大国产高性能芯片研发投入，支持国内企业技术攻关。推动“东数西算”工程与区域算力协同发展，注重在全国范围内统筹建设万卡级智能算力集群。我国应积极主导或参与国际开源大模型技术标准制定，通过全球开源社区等平台推广开源技术，共建全球AI治理联盟。
完善数据共享与交易机制，建立健全安全治理框架。鼓励建立行业数据库，通过区块链技术保障数据隐私与权属，探索建立“数据训练基地”模式，鼓励企业以贡献度换取数据使用权，促进数据要素的共享和交易。及时出台与人工智能相关的政策法规和指导细则，并制定细分领域人工智能应用安全指南，推广“算法备案”机制，建立第三方评测平台，动态监测模型风险。
推动产研融合与生态协作，推出商业化支持政策。支持企业、高校联合研发，推动大模型在更多产业落地见效，设立“揭榜挂帅”专项基金，推动高性能芯片、大模型性能优化等关键技术突破。鼓励大模型企业平衡好免费服务与增值服务之间的关系，建立良性循环的商业模式。推动地方政府开放公共场景，加速大模型落地应用。
（本文来源：经济日报 作者：中国社会科学院大学应用经济学院执行院长、教授、博士生导师倪红福）
今年以來開源大模型賽道的發展成效，標志著我國在這一領域正處於從“追隨者”到“引領者”的跨越式發展階段。
近些年，我國在開源大模型領域的技術突飛猛進，生態規模迅速擴大，湧現出諸多優秀的開源項目，在應用性能方面逐漸趕上國際前沿大模型，全球影響力凸顯。例如，深度求索的DeepSeek系列大模型的技術指標位居全球前列；阿裡的Qwen系列大模型全球下載量已突破2億次，衍生模型數量超過10萬個，超越Meta的Llama成為全球最大開源模型族群。
面對全球人工智能行業激烈競爭，我國企業註重采取差異化發展戰略，著重提升產品的性價比。主要體現為：一是低成本高效能。DeepSeek的R1模型預訓練費用隻有557.6萬美元，不到OpenAI GPT-4o模型的十分之一，推理成本也大幅降低。二是開源發展策略。與其他AI巨頭形成鮮明對比，我國企業堅持全球開源共享技術策略，大部分開源大模型支持免費商用和衍生開發，有利於降低企業的研發成本，吸引大量技術開發者加入其產業生態。三是多模態融合發展。我國開源大模型註重支持跨模態信息整合，有助於提升開源大模型與其他領域的融合程度。目前，我國開源大模型已經深入千行百業，在制造業、電力、醫療、教育、金融等領域都有應用，為各行業的智能化轉型提供瞭支持，展現出強大的賦能潛力。
也要看到，我國在算力、芯片、數據、安全等方面仍面臨一定風險與挑戰。比較突出的問題是，我國算力規模亟待提高，高性能AI芯片過度依賴進口。盡管目前我國算力規模已居全球第二位，但是開源大模型的算力需求呈指數級增長，未來的算力缺口將會制約我國開源大模型產業高速發展。數據規范化程度亟待提升，大模型安全治理機制滯後。開源大模型訓練需要使用海量數據，但是在數據獲取的便利性、數據來源的合法性、數據質量的可靠性、數據使用的安全性等方面仍然面臨不小挑戰，開源大模型在數據泄露與濫用、數據版權等方面的風險凸顯。盡管《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已出臺，但在實操中缺乏統一標準和具體指南，亟待建立行業安全治理機制。
推動開源大模型實現質量躍升，仍需各方加強協同，通過政策引導破解算力、芯片、數據、安全等方面難題，多措並舉加快構建自主可控、安全可靠、全球領先的開源大模型產業，深化產研協同與國際合作，進而在全球競爭中占據更主動的地位。
構建自主算力體系，強化國際合作與標準制定。加大國產高性能芯片研發投入，支持國內企業技術攻關。推動“東數西算”工程與區域算力協同發展，註重在全國范圍內統籌建設萬卡級智能算力集群。我國應積極主導或參與國際開源大模型技術標準制定，通過全球開源社區等平臺推廣開源技術，共建全球AI治理聯盟。
完善數據共享與交易機制，建立健全安全治理框架。鼓勵建立行業數據庫，通過區塊鏈技術保障數據隱私與權屬，探索建立“數據訓練基地”模式，鼓勵企業以貢獻度換取數據使用權，促進數據要素的共享和交易。及時出臺與人工智能相關的政策法規和指導細則，並制定細分領域人工智能應用安全指南，推廣“算法備案”機制，建立第三方評測平臺，動態監測模型風險。
推動產研融合與生態協作，推出商業化支持政策。支持企業、高校聯合研發，推動大模型在更多產業落地見效，設立“揭榜掛帥”專項基金，推動高性能芯片、大模型性能優化等關鍵技術突破。鼓勵大模型企業平衡好免費服務與增值服務之間的關系，建立良性循環的商業模式。推動地方政府開放公共場景，加速大模型落地應用。
（本文來源：經濟日報 作者：中國社會科學院大學應用經濟學院執行院長、教授、博士生導師倪紅福）
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