国家为人工智能划定发展路径，避免重蹈传统行业产能过剩覆辙

国家为人工智能划定发展路径，避免重蹈传统行业产能过剩覆辙

国家为AI划出红线：不鼓励重复建设，严禁盲目上马

从恒大、正邦到哪吒汽车，人工智能如何避免下一个产能泡沫

人工智能不能一哄而上！多地被要求因地制宜发展AI

2.4万亿债务、200亿亏损，AI绝不能再走盲目扩张老路

近日，有关部门在部署“人工智能+”行动时明确提出，各地需结合本地产业基础与现实条件推进人工智能发展，不搞低水平重复建设，不盲目追求数量规模。这一政策导向并非限制创新，而是引导行业走出“一哄而上、一哄而散”的发展怪圈，推动人工智能实现健康、有序、高质量成长。

回顾过去若干行业的发展历程，盲目扩张带来的教训不可谓不深刻。以房地产行业为例，部分企业忽视市场需求与资金链安全，过度依赖高杠杆进行扩张，导致债务高企。恒大集团此前盲目扩张，积累了巨额债务，2021年爆发债务危机，不仅企业自身陷入困境，也对上下游供应商、金融机构和购房者产生连锁影响。类似情况在生猪养殖、新能源汽车等领域也曾经出现。例如生猪养殖行业在价格高位时大量企业盲目扩产，导致供应过剩、价格暴跌，部分企业陷入严重亏损。这些案例都表明，脱离实际需求、忽视风险控制的扩张往往难以持续。

人工智能作为引领未来产业变革的关键技术，其发展更需要理性布局、务实推进。当前，我国在人工智能领域已形成一定基础，但在芯片、框架、应用生态等方面仍存在短板。如果各地不顾自身条件，一窝蜂投入大量资源建设人工智能产业园、上马大模型项目，很可能导致资源浪费、同质化竞争，甚至出现产能过剩与技术泡沫。

政策层面正在加强引导，推动人工智能发展与实体经济深度融合。不是每个地区都要做大模型研发，也不是每个城市都要建算力中心。人工智能的发展必须与实际应用场景结合，与产业升级需求匹配。比如制造业基础雄厚的地区可重点探索工业智能，金融业发达的区域可深化风控、投顾等AI应用，医疗资源集中的城市可推动智慧诊疗、药物研发等方向。只有因地制宜，才能形成差异化竞争力，避免无效投入。

在技术层面，当前尤其需要聚焦关键环节，补齐短板。人工智能依赖芯片、算法、数据三大支柱，而在高端芯片、底层框架等方面我国仍有差距。政策鼓励企业、科研机构加强协同创新，在基础软硬件上实现突破，而非仅仅集中在应用层“内卷”。一些地方已开始调整支持方式，从简单补贴转向场景开放、数据流通、生态培育，推动人工智能真正落地生效。

从企业角度看，盲目跟风布局大模型、追求参数规模已不是理性选择。一些较早投入AI研发的企业开始转向垂直领域，深耕行业知识，构建可持续的商业模式。人工智能不是短期风口的游戏，而是长周期的技术积累与产业融合过程。企业需重视技术扎根、应用实效，而非仅靠融资或政府项目生存。

从社会层面看，人工智能的健康发展也离不开规范与治理。算法公平、数据安全、就业影响等议题已进入政策视野。在推进技术应用的同时，需同步建立相应的伦理与法律框架，保障技术“向善”发展。这不是限制创新，而是为人工智能长期繁荣构建可信环境。

纵观全球，人工智能竞争日趋激烈，但真正的竞争力不在于项目数量、投资规模，而在于技术深度、应用广度与产业协同效率。国家的引导政策正是希望行业摒弃浮躁，回归理性，把资源投入到最具价值、最可持续的方向。各地应实事求是，找准自身在人工智能发展大图景中的定位，不做无效投入，不搞重复建设。

未来几年将是人工智能与实体经济深度融合的关键阶段。只有在政策引导下，企业、科研机构、地方政府形成合力，才能避免重蹈部分行业“先热后冷”的覆辙，真正发挥人工智能对经济高质量发展的赋能作用。人工智能不是短期风口，而是长期机遇，唯有稳扎稳打，方能行稳致远。