2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元，增速13.9%；2024年，《政府工作报告》更是首次提到“人工智能+”，吹响了助推人工智能产业加速发展的号角。

在“新质生产力”驱动经济高质量发展的今天，“人工智能+”已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。而大模型则是近年来最为热门的AI细分领域，被视为实现通用人工智能的重要研究方向，引领新一代产业变革的核心力量之一。

当“大数据”遇上“大模型”，作为典型新质生产要素的数据资源，碰上人工智能里程碑技术的模型服务，将10亿个以上的超大规模参数，超强计算资源的深度学习场景，带入人工智能发展领域，一场搅动风云、颠覆未来的创新大戏也就此粉墨登场。

不过，与互联网革命初期群雄逐鹿的情形不同，“人工智能大模型”变革对企业规模、资源配置、技术积累的要求更高，入场券大多握在少数大型科技公司、新兴链主企业及科研背景雄厚的独角兽公司手上，使其成为网新集团、阿里巴巴、华为等行业巨头的角斗场。

网新集团在人工智能大模型的征途中，致力于打造一条资源衔接紧密、生态多元开放的创新联合体。不同于普遍撒网，网新基于自身多年来深耕创新孵化器、大型科技园区、小型科创飞地【如浙大网新软件创意园、慈溪（杭州）创新创意飞地、慈溪（上海）飞地服务中心等】的经验积累，了解科创专业的每个链条环节，聚焦于垂直领域的大模型研发体系，意在构建一个算网融合、数据驱动，构建“知名高校+链主企业+高能级研究机构+创新独角兽企业”的智能服务生态。

其战略眼光超越了单一技术突破，旨在通过智能驱动战略，将算力服务、模型服务、数据服务无缝整合，赋能智慧交通、智慧医疗、数字金融、数字文娱、未来工厂、数字营销等，支持行业数字化转型，形成全链条的服务体系。这种“由点及面”的策略，不仅强化了网新在特定行业的竞争优势，还为其在数智化转型的浪潮中构建了一道坚固的护城河，确保了企业在智能化时代的持续领跑。

相比之下，阿里云的百炼大模型平台走的是普惠创新的路径。其如同为开发者群体打开了AI创新的“潘多拉魔盒”，通过提供一体化的模型开发工具链和丰富的模型库，大大降低了大模型应用的门槛；而华为的“AI for Industries”战略，则是将大模型视为推动行业智能化转型的关键钥匙。盘古大模型系列的成功落地，从政务服务到能源开采，全方位展示了华为将AI技术深度融入行业肌理的能力。

以下，一些分享部分“人工智能大模型”的观察视角：

算法优化与算力升级双轮驱动，开启大模型时代的技术新纪元。人工智能大模型的崛起并非偶然，其背后是深度学习算法的革命性进步与高性能计算资源的爆炸式增长。算法层面，Transformer架构的出现彻底改变了自然语言处理领域，其自注意力机制使得模型能够理解和生成复杂语言结构，为大模型的构建提供了理论基础。同时，算法的创新还体现在模型并行、数据并行和混合并行等分布式训练技术上，有效解决了超大规模模型训练的瓶颈。算力方面，GPU、TPU等专用硬件的快速发展，以及云计算基础设施的不断完善，为大模型的训练提供了必要的计算力支撑，使得处理数十亿参数成为可能。

从“行业+AI”到“AI+行业”，大模型深度渗透，激发传统产业新生机。大模型正逐步从技术实验走向产业应用，从辅助工具转变为行业变革的核心动力。在金融、医疗、教育、制造等行业，大模型通过提供精准预测、高效决策支持等能力，推动业务流程优化与创新。例如，金融领域的大模型能实时分析交易数据，精准识别欺诈行为；医疗健康中，大模型辅助医生进行疾病诊断，提高治疗效果。这些应用不仅提升了行业效率，还开辟了全新的服务模式和商业机会，实现了从“AI赋能行业”到“AI重塑行业”的跨越。

开放生态是大模型发展的加速器，合作共享推动创新价值最大化。大模型的长远发展依赖于一个开放、协作的生态系统。平台如阿里云百炼，通过构建模型开放市场，促进了技术共享与创新扩散。这一模式不仅降低了企业应用大模型的门槛，还激励了第三方开发者贡献多样化模型，形成了良性循环。开放生态鼓励跨行业、跨领域的知识交流与技术融合，加速了大模型技术的迭代与应用范围的拓展，为整个产业链创造了更大的价值。

政策引导与资本助力，为大模型的快速发展铺设黄金跑道。政府政策与资本市场是推动大模型技术快速成长的两大外部因素。政府通过设立专项基金、税收优惠、立法支持等措施，为大模型研发和应用提供了政策保障和资金支持。资本市场的高度关注和巨额投资，尤其是风险投资和私募股权基金，为初创企业和科研项目提供了必要的资金流，加速了技术从实验室到市场的转化速度。政策与资本的双重驱动，为大模型的发展营造了良好的外部环境。

在技术飞速前行的同时，伦理考量与可持续性发展是大模型不可忽视的必修课。伴随大模型广泛应用而来的是对其伦理影响和环境成本的深切关注。确保模型公平性、防止算法偏见，以及保护用户隐私成为行业亟待解决的问题。同时，大模型的训练和运行耗能巨大，对环境造成压力，可持续性成为技术发展的重要考量。应对策略包括建立严格的伦理审查机制、推动算法透明度，以及研发能效更高的算法和硬件。通过跨学科合作，制定行业标准和最佳实践，力求在技术创新与社会责任之间找到平衡点。