广东
（图片来源：摄图网）
1月21日，月之暗面Kimi总裁张予彤出席在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛2026年年会时坦言，“从创业第一天起我们就清醒地意识到，中国初创公司没有随意堆砌算力的条件。这迫使我们通过大量的基础研究创新来换取极致的效率。”她表示，Kimi仅使用美国顶尖实验室1%的资源，就开放出Kimi K2、Kimi K2 Thinking这样全球领先的开源模型，甚至在部分性能上超越美国的顶尖闭源模型。
张予彤表示，他们投入大量精力将工程化思维引入研究环节，确保所有算法创新都能在生产系统中大规模稳定运行。这种创新策略让Kimi在资源有限的情况下实现了技术突破。据她透露，Kimi最新模型将很快发布。
这种以小搏大的技术传奇背后，是系统性的效率革命。Kimi K2系列模型总参数量达1万亿，却通过混合专家架构(MoE)将单次激活参数精准控制在320亿，运行成本降至同类闭源产品的五分之一。在代码修复权威榜单SWE Bench Verified中，K2以65.8%的准确率刷新开源纪录，同时在数学推理、智能体任务等多维度保持领先。
自2022年末起，ChatGPT以其突破性技术在全球舞台掀起了一场人工智能的革命。随之而来的，是无数大型预训练模型(Large Pre-trained Models, LPTMs)的涌现，它们如同春日里的竹笋般迅速生长，遍布学术界与工业界。
与国际巨头相比，我国AI大模型在训练成本、推理成本和硬件适配成本等方面均远低于对手。DeepSeek-R1 的推理成本约为 OpenAI 运行成本的三十分之一。2025年3月，百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1，文心大模型4.5是百度首个原生多模态大模型，其多模态理解、文本和逻辑推理能力显著提升，在多项测试中表现优于GPT4.5，API调用价格仅为GPT4.5的1%;文心大模型X1为深度思考模型，性能对标DeepSeek-R1，调用价格约为R1的一半。
这种成本优势为中国AI大模型的市场崛起提供了有力支撑，在政策红利和市场需求下，中国大模型数量已跃居全球第二，排名仅次于美国。截至2024年Q1，累计发布478个大模型大模型。
根据IT桔子数据，2021-2024年投融资金额从54.84亿元飙升至147.56亿元(数据截止至：2024年截至8月19日)，资金的涌入为中国AI大模型的研发和推广提供了充足的动力，推动了行业的快速发展。
我国人工智能产业在规模与专利布局上已奠定全球领先地位，正步入从量变到质变的关键转型期。1月23日，国家知识产权局副局长芮文彪在国新办发布会上披露，我国人工智能专利有效量已居全球前列。
与此同时，产业主体规模持续扩大，数据显示，截至目前人工智能企业数量突破6200家，大模型加速融入千行百业并催生出更丰富的应用场景。
中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯及主任工程师王秋野研判，未来大模型发展需兼顾突破与补短：其一，探索新兴大模型架构，推动从技术跟随向原创引领转型，重点布局面向具身智能的VLA模型、面向AI for Science的数理—AI融合架构等前沿方向。其二，破解高质量数据供给瓶颈，加强数据治理能力，发展基于物理约束的合成数据技术。其三，打造开放协同的产业生态，加大开源社区培育力度，推动智能体协议等关键标准制定，为迎接通用人工智能(AGI)甚至超级智能(ASI)时代做好准备。
前瞻经济学人APP资讯组
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