理论丨我国智能经济发展的主要优势及短板

全球智能经济竞争，本质上是模型能力、算力供给、应用场景、数据资源、制度环境和产业生态的综合竞争。从最新数据看，中美顶尖模型能力差距已基本消失——斯坦福HAI《2026AI指数报告》显示，中美顶尖模型的Elo评分差距仅为2.7%。从词元视角审视，中国智能经济发展正在形成独特的优势。

超大规模市场与丰富应用场景

智能经济的主战场不在实验室，而在真实产业。中国拥有全球最完整的工业体系、最活跃的数字消费市场和最复杂的城市治理场景，为AI提供了全球最大的“练兵场”。2025年，中国制造业AI采用率已达67%，远高于美国的34%。根据南开大学经济研究所2026年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告2026》，2025年我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业数量超过6000家，形成了覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。华为盘古矿山大模型已在国内30多座矿井部署，显著提升安全生产效率；蚂蚁百 灵金融大模型服务超过200家金融机构；浙江通过“产业大脑+未来工厂”等模式推动AI融入产线。这些典型案例表明，智能经济在中国正实实在在地解决真实问题、提升真实效率。

开源生态快速壮大

区别于美国“闭源精英主义+资本密集”的差异化路径，中国AI产业以开源普惠和应用规模驱动为核心引擎，推动智能经济生态快速壮大。2025年7月，Hugging Face全球开源模型趋势榜见证历史性突破，中国模型强势包揽前十中的九席，被《自然》杂志称为“DeepSeek时刻”的延续。其中，阿里通义大模型累计下载量突破6亿次，衍生出17万个创新模型，成为全球最活跃生态和产业普惠的“技术基础设施”。DeepSeek团队更以29.4万美元的极低训练成本实现推理能力突破，在“低成本工程化范式”上为全球AI发展提供了新范式。开源生态的繁荣，不仅使中小企业得以“站在巨人肩膀上”快速创新，更让中国模型通过技术共享构建起全球影响力网络，在普惠性与技术先进性之间找到了独特平衡。

算力与能源基础设施加速完善。算力是词元生产的“发电厂”。根据《全国数据资源调查报告（2025年）》，截至2025年底，我国智能算力规模达159万PFLOPS（FP16），按EFLOPS口径统计则突破1590EFLOPS，算力规模稳居全球首位。国产AI芯片赛道实现群体突围，2025年出货量同比激增超300%，市场份额从2024年的30%跃升至41%，华为昇腾、寒武纪等国产芯片在性能与生态上逐步逼近国际主流产品。在能源基础设施层面，“东数西算”工程与西部绿电资源深度融合，特高压输电网络大幅降低电力传输损耗，叠加液冷技术、MW级相变浸没液冷系统等创新应用，使国产大模型推理成本降至海外的15%-20%，能源与算力的协同创新为词元生产的规模化与低成本化提供了关键支撑。

国家战略与制度供给持续加强

自2024年中央经济工作会议首次将“人工智能+”行动确立为国家战略，到2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》构建“三位一体”发展框架，再到2026年《政府工作报告》明确“打造具有国际竞争力的智能经济新形态”，我国以“政策组合拳”展现出强大的战略前瞻性与系统性部署能力。国家数据局创新将词元经济纳入数字经济治理体系，以“数据二十条”为指引，构建“数据+算力+模型”三位一体的基础设施支撑。2025年，全国数据交易额达1.05万亿元，同比增长39.8%，数据要素市场进入规模化发展阶段。随着算力调度、数据交易、模型服务与词元结算体系的深度融合，中国正加速构建全球规模最大、要素流动最顺畅的智能经济市场生态，为人工智能技术突破与产业应用提供世界级的制度性基础设施保障。

我国智能经济发展的优势显著，但结构性挑战同样不容忽视。

一是高端算力受制，原始创新不足。尽管国产AI芯片快速进步，但在最先进制程、先进EDA工具、高带宽存储、基础软件生态等方面仍存在短板。基础理论与原始算法的源头创新能力与美国仍有差距。

二是能源成本与绿色约束加剧。电力成本占词元生成总成本70%以上。我国虽有绿电优势，但如果算力布局、网络调度、绿电消纳和液冷技术跟不上，优势也可能被能耗瓶颈抵消。算力发展与“双碳”目标如何协同，是必须正视的长期约束。

三是安全风险加大。智能经济时代，一次推理任务可能跨越用户终端、边缘节点、云端集群和第三方算力资源，攻击面显著扩大。斯坦福HAI《2026AI指数报告》显示，2025年有记录的AI安全事故达362起，较2024年的233起增长55%。提示词注入、模型投毒、推理数据窃取、越权调用等新型风险不断出现。在医疗、金融、政务等高敏感场景中，每一次词元生成都可能涉及个人隐私、商业秘密和重要数据。

四是词元标准与价值评估体系缺失。不同AI模型的分词规则、计费口径、缓存机制差异极大，导致词元之间并非完全可比。行业缺乏统一的“有效词元”定义、质量评价标准和ROI测算框架，企业容易陷入“把词元价格等同于价值”或“过度压缩词元消耗”的认知误区。五是市场制度与治理框架尚不健全。词元作为新型生产要素，其会计核算、税收处理、统计监测体系尚未建立；跨境词元流动、数据合规责任的界定更加复杂。截至2025年末，全国共有748款生成式人工智能服务完成备案，但《人工智能法》尚未出台，分级分类监管制度有待完善。

这些挑战的深层根源在于：智能经济正快速从技术系统扩展为经济系统和社会系统，但现有统计体系、市场规则、监管框架、人才培养和公共政策等演进速度，跟不上技术进步与产业发展的节奏。

来源：浙江经济

作者：盛世豪 作者为浙江省政府咨询委学术委副主任、浙江省社科联名誉主席

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