大型語言模型中國AI競爭力與日俱增｜公民社會

更新時間：14:00 2025-06-18 HKT
發佈時間：14:00 2025-06-18 HKT

今年初，中國DeepSeek發布的大型語言人工智能（AI）模型，以極低成本做到美國OpenAI的效能，震撼國際。除了DeepSeek火紅，中國各大科企一直致力開發AI模型，在這一兩年紛紛面世、上線。大量科企的投入及成績陸續出現，可見中國的整體AI模型研發競爭力大為提升，一方面能與美國AI競爭，另一方面也為全球AI生態系統的發展注入了新活力。

百花齊放顯示進步

DeepSeek以開源模式推出後，為AI業界帶來了一波震動，無論是中外的AI模型，紛紛都投入開源或部分開源以加入競爭。而在中國AI之中，無是否開源，除了DeepSeek，還有多個中國AI大型語言模型都值得留意，它們有各自的強項和優勢，整體市場向上發展，彰顯出中國在AI領域的進步。（見表）

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部分中國AI大型語言模型簡介

模型名稱	公司	簡介	優勢與強項
文心一言	百度	知識增強大語言模型，對話互動、協助創作。	語境理解：深入理解上下文，生成自然流暢的文本，在中文及中國文化上表現更佳。知識整合：整合多種知識來源，提供準確的回答和建議。
通義	阿里巴巴	多模態AI模型，以視覺計算為基礎。	多模態支持：支持文本、圖像和語音輸入，提供全面回答。商業應用：通過訓練模型，提升個性化推薦，促進銷售。
騰訊元寶	騰訊	騰訊基於自家的混元大模型開發的C端AI助手App。	搜索功能：支援語音和文字搜索，涵蓋微信公眾號和視頻號等來源。支持DeepSeek模型：具DeepSeek R1模型集成深度思考與聯網搜索功能。
豆包	字節跳動	基於雲雀模型開發的AI助手。	音樂生成：輸入主題或歌詞，設定音樂風格、情緒及音色，便能快速生成約1分鐘的詞曲，並支持一鍵分享至抖音等社交平台。預測文本生成：基於Transformer架構的語言模型，通過前文預測下一個最可能的詞語來實現文本生成。

除了表中介紹的AI模型，較有名的還有：階躍星辰Stepfun、月之暗面Moonshot的聊天機械人Kimi、面壁智能ModelBest、智譜Zhipu AI、Minimax旗下的Talkie等等，AI模型市場越是百花齊放，越能代表中國開發者試圖成為全球AI標準與基準的制訂者，並爭奪更大的國際市場佔有率。

字節跳動推出的多功能AI智能助手豆包的視覺造型。

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中國優勢內需支持輸出

隨着全球對AI技術的持續關注，中國的AI模型憑藉以下優勢，在未來有望進一步提升其國際地位。

中文語言優勢

中國的AI研究機構和企業在技術創新方面不斷推陳出新，而且百度的文心一言和阿里巴巴的通義在自然語言處理和多模態學習中表現優秀，其中尤其是中文處理特別出色，這些技術為國際市場提供了強而有力的支持。

文心一言通過不同插件進一步擴展能力，表現出優秀的語言及分析能力。

應用場景實在

中國企業在電子商務、金融等領域積極推進AI應用，這些實際案例不僅提升了企業效益，也增強了國際市場的競爭力。以阿里巴巴的通義為例，該模型在電商平台中的應用，提供了更精準的搜索推薦，顯著提升了用戶轉化率，成為其增長的重要驅動力。

阿里巴巴的AI大模型通義將支持該企業的數智化轉型

市場需求龐大

中國擁有龐大的內需市場，這為AI技術的實驗和商業化提供了良好的環境。企業能夠快速獲取用戶反饋，進行迭代和改進。而且全球對AI技術需求亦持續增長，中國企業不僅滿足本土市場的需求，還逐步拓展國際市場。例如騰訊的混元模型在海外市場的推廣，首次進入海外權威大模型競技場ChatbotArena，即晉升至全球前15強，令人眼前一亮。

騰訊的混元TurboS排名已攀升至全球前八，在國內僅次於DeepSeek。

政府與資源支持

中國政府對AI技術的重視和支持政策促進了AI產業的發展。從資金投入到政策引導，政府的支持為企業的發展提供了強而有力的保障。早前2月，國家舉行民企座談會，國家發改委表示，對科技民企「精準施策、真幫實幫」；內地銀行更準備未來3年為民企提供逾6萬億元投融資，支持科技創新和技術改造。

國家主席習近平在民企座談會與民企負責人交流。

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數據資源優勢

中國擁有龐大的數據資源，為AI模型的訓練提供了優勢。海量的用戶數據使得模型能夠快速迭代，提升精確度和有效性。例如抖音作為中國最為流行的短視頻平台，每天產生大量的用戶生成內容，早前抖音已推出接入豆包功能。相較於美國，中國在某些應用場景中如社交媒體和電子商務等，數據的獲取相對容易。

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各個AI模型比較：

技術與硬件挑戰

在全球AI技術競爭中，中美之間的競爭尤為激烈。中國的AI模型在面對美國的挑戰時，可能影響其在國際市場上的地位和發展潛力。這需要中國在未來的發展中持續關注和解決，以提升及維持其在全球AI市場的競爭力。

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技術壁壘及硬體限制

中國的AI發展仍然面臨技術壁壘，尤其是在某些核心技術上依賴於進口。比如，在高端硬體方面，中國的AI企業在GPU（圖形處理單元）和TPU（張量處理單元）的生產上仍然依賴於美國公司，例如NVIDIA和Google。這限制了中國企業在大型模型訓練中的競爭力，因為高效的硬體能顯著提高訓練速度和性能。例如華為在開發自家AI處理器時，受到美國技術禁令的影響，無法獲得先進的製造技術，這使得其在高性能計算領域的競爭力受到削弱。

DeepSeek一推出，旋即引起外界質疑其開發有沒有使用高端NVIDIA晶片。

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人才短缺

儘管中國在AI領域的研究和開發迅速發展，但高端AI人才仍然相對外國短缺。雖然許多高校和研究機構致力培養AI人才，但高端技術人才的需求仍然大於供應，這可能限制技術的進一步創新和應用。許多中國的AI初創公司在招聘時面臨激烈的競爭，特別是來自大型科技公司的挖角。

Meta行政總裁朱克伯格（Mark Zuckerberg）預計，Meta今年將投資600億至650億美元用於AI相關的資本開支，當中的140億美元（約1,092億港元），據報將購入AI初創公司Scale AI的49%權益。Scale AI是專門為AI模型提供準備學習用的數據，即是做「數據標註」工作，為大量圖片、文字或音頻添加說明，讓電腦能看懂這些資訊。其創始人汪滔曾表示，「如果數據是一種新的石油，那Scale AI就是一座煉油廠。」

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