大模型落地的經濟學邏輯與路徑選擇

[關鍵詞]大模型落地 AI智能體 AI技術創新 私有化部署 智能產業 融合經濟性 產業生態高低端產品價格剪刀差

引言

以大模型為代表的人工智能技術首先在自然語言處理領域取得重大突破。2022年11月美國人工智能研究公司OpenAI推出首個全新聊天機器人模型Chatting，開辟了人工智能大模型研發的新時代，極大地推動了人工智能技術的發展。2025年新年伊始，我國杭州深度求索人工智能（AI）基礎技術研究有限公司（DeepSeek）先后研發上線了大語言基座模型DeepSeek-V3，以及基于V3訓練、專為復雜推理任務設計的DeepSeek-R1模型，又通過大模型蒸餾技術，推出了多款小模型，并同步開源，以其卓越的性能超越或媲美全球頂級的開源及閉源模型。DeepSeek的開源之舉充分展示了大模型應有的公共品、準公共品的品格，使AI像水和電一樣觸手可及，為實現“時時、處處、人人可用的普遍智能”帶來曙光。它在模型算法和工程優化方面所進行的系統級創新，為在有限資源下探索通用人工智能（AGI）開辟了新的道路，并為打破以“大模型、大數據和大算力”為核心的生成式人工智能（AIGC）擴展天花板的制約帶來了無限希望。2025年3月6日中國AI團隊Monica發布了全球首款通用AI智能體（AI Agent）產品Manus。該產品在GAIA測試①中成績卓越，展現出超越OpenAI同層次大模型的性能。大模型為AI智能體提供了核心能力支持，AI智能體則為大模型的落地應用提供了載體和場景，二者相互促進、共同發展，推動人工智能技術不斷進步和應用拓展。

在數字化浪潮的持續推進下，大模型已成為人工智能領域中備受矚目的核心技術形態。所謂大模型，是以深度神經網絡為架構基礎，如OpenAI的Transformer架構，通過對海量數據的學習，具備強大泛化能力和多任務處理能力的人工智能模型。其顯著特征在于參數規模龐大，能夠捕捉數據中復雜的模式和語義關系，從而實現對自然語言處理、計算機視覺、數據分析等多領域的智能化應用。如自然語言處理領域的GPT系列模型，能夠生成流暢自然的文本，在智能寫作、對話交互、內容生成等方面表現卓越：計算機視覺領域的一些大模型，可實現精準的圖像識別、目標檢測與圖像生成，廣泛應用于安防監控、自動駕駛、圖像設計和軍事等行業；隨著算法的不斷優化、數據規模和算力的飛速增長，生成式AI的邏輯思維能力顯著增強，“人工智能相較于人類，在記憶力、高維復雜、全視野、推理深度、猜想等方面具有更大優勢，通過不斷深度學習和訓練，一個借助AI進行一些科學發現和技術發明的時代正在到來”。

所謂大模型落地，是指將這些先進的人工智能模型從實驗室研究階段推向實際生產和商業應用的過程。這一過程并非簡單的技術遷移，而是涵蓋了技術適配、場景挖掘、產業協同以及市場推廣、私有化部署、政策引領等多個復雜環節，堪稱復雜巨系統工程。從技術適配角度，需要根據不同行業和企業的實際需求，對大模型進行優化、蒸餾和定制，使其能夠與現有業務流程和技術架構相融合；在場景挖掘方面，要深入洞察各行業痛點和需求，探索大模型在不同業務場景中的創新應用方式，如醫療領域的智能診斷、工業領域的智能制造、金融領域的風險預測等；產業協同則涉及大模型研發企業、數據供應商、應用開發商、算力提供商、硬件設備商等多主體之間的合作，共同構建完整的產業生態，以保障大模型落地的順暢進行：市場推廣環節致力于讓更多用戶了解和接受大模型驅動的產品與服務，培育新的市場需求和消費習慣：私有化部署則直接涉及“大模型的開源化、大數據的共享化和大算力統籌化”等深層次生產關系變革：政策引領更是確保人工智能技術永遠為人類服務，如偉大的物理學家史蒂芬·霍金所說的那樣，“是人類千年的伙伴，而不是人類的毀滅者”。總之，大模型落地不僅是技術層面的重大革新，更在背后蘊藏著多重深刻且復雜的經濟學邏輯與原理，理解這些內容對于企業、政府和投資者制定戰略與政策具有不可估量的重要意義。

1文獻綜述與中美大模型落地的競爭態勢

1.1文獻綜述

近年來，以大模型為代表的新一代人工智能技術加速迭代，向著更為智能化、通用化、普惠化的方向邁進，成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力。然而，當前大模型發展仍存在工程實踐復雜、技術選型困難、能力評估不全面等問題，在應用落地過程中面臨多重挑戰。深入開展大模型技術能力和產業應用研究，積極探索大模型最佳落地路線，有助于加速各行業借助大模型實現智能化改造和數字化轉型進程，有力推動“人工智能+”與高質量發展。學術界目前關于大模型落地的研究成果并不多，倒是中央政府和產業界走在了前面。

黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視我國新一代人工智能發展。2018年，十九屆中央政治局第九次集體學習首次聚焦“人工智能發展現狀和趨勢”，總書記深刻指出“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應”，“加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題”。2024年，總書記在致世界智能產業博覽會賀信中進一步強調，“積極推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育壯大智能產業，加快發展新質生產力，為高質量發展提供新動能”，其含義深邃，揭示了大模型落地的基本內涵和本質要求。

2024年工業和信息化部、國務院國有資產監督管理委員會、中華全國工商業聯合會聯合印發的《制造業企業數字化轉型實施指南》②中對大模型落地工業領域提出了很多相關的具體指導性意見：（1）實施“人工智能+”行動，鼓勵開發“人工智能+”研發設計軟件，構建設計模型、仿真模型等數據集，為大模型在工業設計領域的落地提供數據基礎，使大模型能夠基于這些數據進行訓練和學習，從而更好地應用于工業設計場景；（2）開展模型訓練與創新應用，發展創成式設計、實時仿真等創新應用，加速新產品研發，通過訓練不斷優化和提升大模型的性能，以適應不同工業場景下的復雜需求；（3）適配特定工業場景與任務，未來工業APP有望在工業模型基礎上快速構建各類應用，并針對特定的工業場景和任務進行優化和定制。大模型可以為工業APP的開發提供強大的智能支持，使其能夠根據不同的工業場景和任務需求，快速生成定制化的解決方案，推動工業領域的智能化轉型。

近日，由中國信息通信研究院編寫的《大模型落地路線圖研究報告（2024年）》③，遵循“需求拉動、問題驅動、創新推動、技術帶動”四大原則，梳理當前大模型技術能力和產業應用的現狀以及落地過程中面臨的挑戰，為相關企業和機構提供全面、系統的大模型落地指導，助力其在人工智能時代實現創新發展和轉型升級。主要有：（1）圍繞基礎設施、數據資源、算法模型、應用服務、安全可信五個層面，分析大模型落地過程中的關鍵問題與解決思路，探索適合大模型的最佳落地路線；（2）夯實大模型技術底座是大模型成功落地的重中之重，并給出了構建大模型訓練推理平臺、高質量數據集、算法模型資產、應用服務平臺以及風險控制體系的核心思路；（3）革新大模型應用范式是打造原生應用、融合業務場景的關鍵所在。要構建覆蓋基礎設施、數據資源、算法模型、應用服務、安全可信等層面的大模型應用成熟度評估體系；（4）構建大模型管理體系是監控業務風險、優化管理能力的核心任務。

北京火山引擎科技有限公司2025年初推出的《2025年大模型應用落地白皮書：企業AI轉型行動指南》④認為“大模型技術已經邁人與業務深度融合的階段”，如同云與機器學習、深度學習等AI小模型一樣，當前大模型技術也進入了與業務深度融合的關鍵時期。大模型在企業落地的周期和應用速度超出預期。為了充分利用大模型帶來的商業機遇，企業正不懈探索技術與業務結合的新模式，逐步打造與自身發展戰略相契合的大模型應用實踐，以期通過大模型技術的創新應用為企業帶來更大的商業價值。大模型產品和服務的選擇及技術伙伴能讓企業落地大模型事半功倍，與領先的大模型廠商建立可靠的合作關系是項目成功的關鍵。

1.2中美大模型競爭態勢

隨著生成式人工智能技術的持續突破，大模型在經歷早期技術探索后逐步走向成熟。2022年末，OpenAI推出的Chatting標志著生成式人工智能在文本生成領域取得了顯著的突破性進展，僅僅兩年多，“這項技術就呈現出了多模態、深扎根、具身化、強思維和高風險的趨勢特征”，并在多個垂直領域展現出顯著的商業價值。在人工智能領域，大模型的性能成為衡量一個國家和機構技術實力的重要標志。根據Hugging Face 2025年1月8日發布的排名⑤，美國OpenAI的多個版本占據榜首位置。模型以總分80.4，憑借87.3的理科成績和77.1的文科成績成為行業領跑者。preview和ChatGPT-40-latest分另|J以74.2和70.2的總分位居第二和第三。這些模型普遍以高水準的多學科能力著稱，尤其在Hard（高難度）任務中表現突出。中國的人工智能技術近年來取得顯著進步，在這次排名中也展現出不俗的競爭力。深度求索（DeepSeek -V3）總分68.3，理科成績72.0，文科成績78.2。其理科能力雖然略低于OpenAI的主要模型，但在文科任務中展現了較強的語言理解和生成能力，且提供開放的應用程序編碼接口（API）使用方式，更偏向開發者市場。商湯Sensa-tion 5.5-latest總分68.3，與深度求索并列：在文科方面得分81.8，超過許多國際對手，表明其在自然語言生成和理解方面的長足進步。這些模型的發布時間與國際領先模型保持同步，顯示了中國團隊在研發和迭代速度上的極強的競爭力。

從行業滲透度來看，美國各行業整體信息化水平高，積累了大量結構化數據，在醫療研發、金融量化分析等領域，大模型能深度挖掘數據價值，實現精準預測與分析。如醫療領域，可基于大量病例數據進行疾病診斷、藥物研發等。中國部分行業信息化程度尚低，數據基礎薄弱，但在互聯網普及、金融科技、人形機器人、智能駕駛等領域，大模型應用發展迅速，如智能客服、個性化推薦等。此外，在工業制造、農業等傳統行業，大模型落地開始助力智能化柔性生產、智慧農業、病蟲害監測等。

從行業接受程度來看，美國企業和社會對新技術接受度高，愿意投入資源進行大模型應用探索與實踐，科技巨頭引領行業變革，推動大模型在各領域應用，如微軟將大模型融人辦公軟件，提升辦公效率。中國企業對大模型應用積極性高，大型企業積極布局，中小企業逐步跟進，政府政策支持力度大，加速大模型在各行業推廣和私有化部署。

從行業應用成熟度來看，美國在自然語言處理、計算機視覺等基礎領域領先，OpenAI的Chat-ting等模型在智能對話、內容創作等方面表現出色，谷歌的大模型在圖像識別、搜索等領域優勢明顯，應用場景豐富且成熟。中國大模型發展迅速，Deep-Seek異軍突起，躋身世界第一梯隊，從“跟跑”到“并跑”，再到某些領域“領跑”，形成特色應用。如字節跳動的豆包推出的“實時語音大模型”實現了語音理解和生成一體化，端到端語音對話達到極致效果；百度文心一言在知識問答、內容生成方面表現不俗：商湯在智能安防領域的大模型應用成熟，在多模態、跨領域應用方面有較大創新：由華人團隊Monica.im精心打造的Manus，更是全球首款通用AI智能體，不僅能回答問題、提供建議，還能直接輸出完整的任務成果，涵蓋篩選簡歷、生成報告、編寫代碼、分析股票等復雜任務，是AI Agent領域的一次重大創新突破。

從行業融資能力上看，美國一級市場對大模型投資活躍，馬斯克、英偉達、微軟、Salesforce等科技巨頭積極投入，為大模型發展提供充足資金支持，2022年美國AI領域融資金額達243.5億美元。中國的融資規模稍有遜色，2023年上半年，人工智能領域投融資事件和金額分別為161起和61.74億元，但從2024年開始關注大模型應用創業項目，頭部企業和資本開始聚焦有潛力的大模型項目。值得注意的是馬斯克豪擲20萬塊GPU訓練出超過OpenAI和DeepSeek的基礎大模型Grok-3，在多個排行榜中居首。

從落地場景特色上看，美國更注重基礎理論研究和技術創新，追求模型性能極致提升，在科研、高端制造等領域應用突出，如用于航空航天的軌道計算、材料研發等。中國則是“重應用輕基礎”，結合龐大下游需求和市場特色，多發力于垂直大模型領域，在C端消費場景創新能力強，如智能聊天機器人、短視頻創作助手等，且針對特定行業和場景進行定制化開發，打造垂直領域解決方案。中美大模型競爭態勢如表1所示。

2大模型落地的經濟學邏輯

大模型落地不僅是技術革新，更是一個復雜的巨大系統工程，蘊含著深刻的經濟學邏輯。理解這些邏輯對于企業、政府和投資者制定戰略和政策具有非常重要的意義。

2.1規模經濟性和融合經濟性

從規模經濟原理來看，大模型、大數據具備顯著的規模經濟效應。在研發階段，開發大模型需要投入高額的前期固定成本，包括海量數據的收集與標注、頂尖科研人才的投入、強大算力資源的購置等。然而，隨著模型應用范圍的擴大，用戶數量的不斷增加，每新增1個用戶所帶來的邊際成本幾乎可以忽略不計。這就使得單位用戶分攤的研發成本隨著規模的擴張而持續降低。從大模型內在運行規律來看，模型的參數規模越大，模型的生成能力就越強。甚至當數據規模超越某個閾值時，模型就會突然變得聰明起來。所謂融合經濟性則是多項高技術相互融合或高技術滲透于傳統產業而產生的更加強大的經濟性。如果說規模經濟性遵循算術增長法則，那么融合經濟性則遵循指數增長法則。大模型落地會產生強大的融合經濟性，帶來產業高度增長。不同產業或同一產業內的不同行業通過相互滲透、相互交叉，融合為一個新的產業形態，從而帶來新的爆發式經濟增長和經濟效益大幅提升。人形機器人和智能駕駛汽車就是最典型的例子。再比如，互聯網與傳統零售行業融合產生的電子商務，打破了傳統零售的時空限制，通過線上平臺與線下物流、體驗店等的結合，拓展銷售渠道，降低成本。政府在制定產業政策時，可鼓勵企業融人互聯網和大模型，推動大模型產業的集群發展，提升整體產業的競爭力；政府應該重點支持那些具有大規模應用潛力的大模型項目。

2.2邊際收益遞增原理

從邊際收益遞增原理分析，大模型在實際應用中呈現出邊際收益遞增的特性。隨著大模型在各行業的深入應用，其產生的價值不是線性增長，而是呈現指數級陡然上升趨勢。一方面，隨著使用大模型的用戶和場景增多，模型能夠收集到更多的反饋數據，這些反過來會進一步優化模型，使其性能不斷提升，從而為用戶創造更大的價值：另一方面，大模型的應用還能帶動相關產業的發展，創造出新的商業機會和價值增長點。比如，大模型在醫療領域的應用，不僅提高了疾病診斷的準確性和效率，還催生了遠程醫療、智能醫療設備等新興產業。對于企業來說，應積極探索大模型在不同業務場景的應用，充分挖掘其邊際收益遞增的潛力：政府可以通過政策引導，促進大模型在重點領域的應用，推動產業升級和創新發展：投資者則可關注那些能夠充分利用大模型邊際收益遞增特性的企業和項目，分享其快速增長帶來的紅利。

2.3大模型已經成為調節資源優化配置“第二只看不見的手”

從資源配置原理角度出發，大模型的落地有助于優化資源配置。在傳統經濟模式下，信息不對稱和資源流動不暢常常導致資源配置效率低下。而大模型憑借其強大的數據分析和預測能力，能夠更準確地把握市場需求和資源分布情況，從而實現資源的高效配置。在供應鏈管理中，大模型可以實時分析原材料供應、生產進度、物流運輸等環節的數據，預測可能出現的問題，并及時調整資源分配，減少庫存積壓和生產延誤，提高整個供應鏈的效率。對于企業而言，利用大模型優化資源配置，可以降低運營成本，提高生產效率和產品質量：投資者可以依據大模型提供的市場分析和行業預測，做出更明智的投資決策，將資金投向資源配置效率高的企業和項目：政府可以借助大模型對宏觀經濟數據的分析，制定更加科學合理的產業政策．引導資源向戰略性新興產業和關鍵領域流動。其實，美國桑迪亞試驗所早在1996年研制的“阿斯彭”市場經濟模擬系統就是最早的宏觀經濟大模型的雛形。總之，大模型已經成為調節資源優化配置“第二只看不見的手”。

2.4分工創造效率與大模型開源后的私有化部署

從分工創造效率的原理可以引申出垂直大模型和小模型的價值重估。亞當·斯密曾以“大頭針生產”為例論證了分工可以提高效率的原理。可以預見，“十幾年后的AI大模型完全可能像今天的移動互聯網一樣普及，數以萬計的社會經濟主體將會利用開放的‘大模型互聯網’，從海量數據中定向提取有用的信息，通過參數剪枝、量化和知識蒸餾等模型壓縮技術，以及模型架構調整等手段，形成自己的知識庫，創建出無數個尺寸小、效率高的小模型，實現大模型的‘一魚雙吃’”。近期，深度求索（DeepSeek）先后上線大語言基座模型DeepSeek-V3，以及基于V3訓練、專為復雜推理任務設計的DeepSeek-R1模型，并通過大模型蒸餾技術，推出了多款小模型，并同步開源。它們以卓越的性能超越或媲美了全球頂級的開源及閉源模型。DeepSeek的開源之舉將使越來越多的企業和個人對大模型進行私有化部署，讓小模型遍地開花，無所不在、無所不能。深度求索在模型算法和工程優化方面所進行的系統級創新，極大地提高了大模型的使用效率，還大幅度降低了其使用成本，為在有限資源下探索通用人工智能（AGI）開辟了新的道路。

2.5高低端產品價格剪刀差規律

高低端產品價格剪刀差是指在市場中，高端產品和低端產品之間價格差距不斷擴大的現象。高端產品通常具有較高的技術含量、品質標準、品牌價值和附加功能等，因而價格相對較高；低端產品則往往在這些方面表現較弱，以較低的價格來獲取市場份額。“高端產品的相對價格不斷走高，低端產品的相對價格不斷走低，低端產業的資本不斷流人到高端產業，從而推動高新技術及其產業不斷發展，并引發國民收入分配向高新技術產業和地區傾斜。我們把這種經濟現象稱之為‘高低端產品價格剪刀差規律’”。人工智能大模型技術是當代最高端的技術，推動其發展和落地對我國產業結構升級無疑具有重大意義。當然，高低端產品價格“剪刀差”是一把“雙刃劍”，它一方面能推動經濟結構高端化和高質量發展；另一方面會引發企業之間、地區之間數字鴻溝的擴大，甚至失衡，影響國民經濟健康發展。如何在大模型落地過程中規避高低端產品價格剪刀差的負面影響，是政府必須考慮的重要問題。

3大模型落地的路徑選擇

在當今數字化、智能化浪潮中，大模型落地成為推動各行業變革與發展的關鍵驅動力。大模型落地的路徑選擇，必須要創新引領，夯實大模型落地根基：系統推進，占領高端和國際競爭戰略制高點：拓展應用場景，挖掘大模型商業價值；構建產業生態，促進大模型落地協同發展；更新發展理念，實現經濟社會環境協同進步。

3.1創新引領，夯實大模型落地根基

技術創新在經濟學中常被視為生產函數的變革和“創造性破壞”。大模型落地，為各行業提供了新的生產要素和生產方式。創新引領、夯實大模型落地根基，無疑是大模型成功落地的核心要素，在此過程中，民營高科技企業有著不可替代的主力軍作用。大模型是迄今為止最復雜、最前沿的技術創新的集合體，從模型架構設計到訓練算法優化，都需要持續創新。如OpenAI的GPT系列模型不斷突破，從GPT-1到GPT-4．在語言理解、生成能力上實現質的飛躍。每一次版本迭代都源于對新技術的探索與應用。2025年新年伊始橫空出世的DeepSeek-R1混合專家模型，其架構更是創新的典范，改變了的信息處理和決策方式，為大模型落地、走進千行百業和千家萬戶奠定了基礎。民營高科技企業之所以成為大模型創新和落地的主力軍，是因為具有顯著的創新活力與靈活性；更加貼近市場需求，有著敏銳洞察力；體制先進，富有競爭力的人才吸引與激勵機制。在大模型落地過程中，創新引領方向，民營高科技企業憑借自身優勢擔當主力軍，通過不斷創新實踐，必將推動大模型在各行業生根發芽，為經濟社會發展注入強大新動能。

3.2系統推進，占領高端和國際競爭戰略制高點

系統推進大模型落地是一項復雜而艱巨的任務，需要政府、企業．科研機構和社會各界的共同努力。通過從技術研發、應用場景拓展、人才培養、產業生態構建以及政策支持等多個方面協同發力，充分發揮大模型技術的優勢，占領高端產業領域，在國際競爭中贏得戰略制高點，為我國經濟社會的高質量發展注入強大動力。從高低端產品價格“剪刀差”規律來看，技術創新是推動產業向高端化發展的關鍵動力。以大模型、大數據、大算力為基本要素的生成式人工智能（AIGC）已經成為國際競爭的戰略制高點。大模型落地是巨大的系統工程。（1）大模型技術要搶先落地于未來產業和戰略性新興產業。如推動人形機器人和大模型深度融合，實現具身智能，向智能機器人轉化：互聯網和大模型深度融合，推動互聯網智能化發展，向大模型互聯網轉化：腦機接口接人大模型“讓人類的思維可以直接與外部設備互動，而人工智能則通過強大的計算和學習能力，幫助人類的思維獲得前所未有的提升”：以智能駕駛、智能座艙、車聯網等為代表的前沿技術不斷突破，正在推動我國汽車產業從“電動化”向“智能化”全面轉型：低空經濟向大模型加持下的智能化轉化等。增強我國在最高端技術和智能產業的控制權和領先地位；（2）要通過大模型落地推動傳統產業智能化轉型，提升產品附加值，實現從低端產品向高端產品的轉型升級，鞏固我國制造業的大國、強國地位，助力我國現代化產業體系建設；（3）大模型落地現代服務業，提升金融、通信、咨詢等服務業的智能化轉型與發展。

3.3拓展應用場景，挖掘大模型商業價值

大模型落地的廣泛應用場景反映了市場需求的多樣性和價值創造的潛力。不同行業有著各自獨特的需求與業務流程，大模型落地不能簡單照搬通用模式。中國龐大的市場為大模型提供了豐富的應用土壤。在創造國際一流綜合大模型的基礎上，要推進垂直大模型在各行各業遍地開花，讓私人定制的小模型如雨后春筍勢不可擋。例如，在教育領域，大模型可實現個性化教學，滿足不同學生的學習需求；在醫療領域，通過創新融合醫學知識圖譜與大模型技術，使模型能夠準確理解醫學術語、分析復雜病情，為醫生提供輔助診斷建議，實現大模型在醫療場景的精準落地；在智能駕駛領域，以端到端大模型為核心，車輛可直接根據傳感器輸入控制輸出，實現軟硬件深度融合，實現高速智駕和自動泊車。隨著技術發展，大模型在新興領域不斷催生新的應用場景。在元宇宙領域，大模型可用于創建虛擬環境、生成虛擬角色行為，提升用戶沉浸感和交互體驗。總之，場景適配創新，不僅增加了消費者剩余和生產者剩余，促進了經濟福利的提升，還創造了新的經濟價值。在此過程中，“供給自動創造需求”的薩伊定理有著深刻的體現。隨著大模型技術在各行業的廣泛供給，其衍生出了大量全新的應用場景和產品服務，創造出了新的消費需求和巨大商業價值。

3.4構建產業生態，促進大模型落地協同發展

大模型落地不是孤立的，需要產業生態系統的協同發展。在這個生態系統中，包括以算法為核心的模型研發、以芯片為代表的硬件工程、大數據的標注和優化、大算力的建設和配置、場景開拓和應用開發、政策設計和教育培訓等多個環節。各環節之間相互協作才能產生協同效應。從產業經濟學角度看，這種生態系統的形成有利于資源優化配置，降低交易成本，提高產業整體競爭力。企業通過與生態系統中的其他參與者合作，可獲取更多資源和技術，實現規模經濟性和融合經濟性。為此，一要鼓勵大模型研發企業、數據提供商、應用開發商等各類企業建立合作聯盟。通過共享資源、技術和數據，實現優勢互補，共同推動大模型產業發展。二要大力支持大模型開源社區的發展。開源社區能夠匯聚全球開發者的智慧和力量，加速大模型技術的創新與應用。三要鼓勵各地政府結合自身產業基礎和資源優勢，打造大模型產業集群，促進企業之間的交流合作，形成產業協同效應，提升區域在大模型產業領域的影響力和競爭力。四要積極引導大模型“+傳統產業”，以及傳統產業實施“+大模型”計劃，讓大模型落地推動傳統產業向“數智化”轉型。

3.5堅持可持續發展理念，實現長期發展與短期經濟增長的平衡

可持續發展理念關注大模型落地的可持續性。低能耗高效能的發展理念符合經濟可持續發展的要求。在傳統的AI發展中，大規模模型訓練往往消耗大量能源，而新的大模型在設計上注重降低能耗。從長期經濟增長角度看，低能耗高效能的發展模式有助于減少對環境的負面影響，降低能源成本，實現經濟增長與環境保護的平衡。這也符合現代經濟學對可持續發展的追求，即滿足當代人需求的同時，不損害后代人滿足其需求的能力。大模型的低能耗高效能發展理念具有重要戰略意義。一方面，低能耗有助于企業降低生產成本，特別是對于那些依賴大量能源投入的傳統產業，采用大模型技術實現節能降耗，能夠提升企業在低端產品市場的競爭力，同時也為企業向高端產品轉型積累資金：另一方面，高效能則意味著企業能夠以更少的資源投入獲得更高的產出，有利于企業開發高端產品，提高產品質量和附加值。例如，在鋼鐵行業，大模型可用于優化生產流程，降低能源消耗，提高鋼材生產效率和質量，推動鋼鐵企業從生產低端鋼材向高端特種鋼材轉變，實現產業結構升級和可持續發展，進一步縮小高低端產品價格“剪刀差”。

4結論與政策建議

4.1結論

大模型落地背后的經濟學邏輯和路徑選擇是多維度的，涉及技術創新、效能躍升、應用場景、生態崛起、體制機制創新、私有化部署和發展理念等多個方面。從技術創新改變生產函數和產業結構升級，到效能躍升降低成本和提升收益：從應用場景開發滿足市場需求和創造價值，到生態崛起促進產業協同和資源優化配置：從體制機制創新到貫徹新發展理念實現可持續發展與經濟增長的平衡，大模型都扮演著重要角色。同時，結合高低端產品價格“剪刀差”規律來看，大模型落地為我國產業結構升級提供了新的動力和路徑。在中美AI競爭的背景下，理解這些經濟學邏輯對于中國制定AI發展戰略、推動經濟高質量發展具有重要意義。大模型技術是中美競爭的戰略制高點，大模型落地關乎我們國家的命運。未來，隨著大模型技術的不斷發展和應用，其社會經濟效應將更加顯著，同時將出現一系列新問題需要進一步深入研究和探索。

4.2政策建議

（1）強化基礎研究投入：設立專項科研基金，鼓勵高校和科研機構開展大模型基礎理論研究，加強數學、計算機科學等基礎學科建設，培養跨學科復合型人才，重點支持大模型頭部企業和極具增長潛力的民營高科技公司的發展，提升我國在大模型核心技術上的自主創新能力，縮小與國際先進水平的差距。

（2）產業政策引導：政府出臺產業政策，明確大模型產業的發展目標和重點任務。例如，制定產業發展規劃，確定在未來幾年內，大模型技術在關鍵領域的應用推廣目標和產業規模增長目標。通過產業政策引導，優化資源配置，促進大模型產業健康有序發展。同時，政策還應鼓勵企業加大研發投入，對符合條件的企業給予稅收優惠、財政補貼等支持。

（3）完善數據治理體系：制定數據開放、共享、安全使用的相關法規政策，建立數據交易平臺，規范數據流通市場，在保障數據安全和隱私的前提下，充分挖掘數據價值，為大模型訓練和私有化部署提供高質量、多維度的數據資源。

（4）促進產業協同發展：搭建大模型產業聯盟，推動產學研用深度合作。鼓勵大型科技企業發揮引領作用，帶動中小企業參與大模型產業鏈建設，形成完整的產業生態。加強算力基礎設施建設，降低模型訓練成本，提升產業整體競爭力。

（5）加強國際交流合作：積極參與大模型國際標準制定，開展國際科研合作項目，吸引海外優秀人才和創新資源，在開放合作中提升我國大模型技術水平和國際影響力，共同應對全球性技術挑戰與倫理問題。

（6）加強創新型人才培養：大模型的落地需要多方面的創新型人才的支撐，涵蓋技術、數據、業務、管理和創新等多個領域，每個角色都有其獨特的職責和技能要求。特殊的時代、特殊的領域，急需培養一大批特殊的人才。他們必須有強烈的好奇心和求知欲，有自我學習精神與探索能力，要具備廣博而扎實的專業基礎知識，要具有良好的道德修養和社會擔當，有健康體魄和良好的心理素質，還要有密切合作的團隊精神。唯其如此才能確保大模型的成功落地和應用。