大型语言模型中国AI竞争力与日俱增｜公民社会

更新时间：14:00 2025-06-18 HKT
发布时间：14:00 2025-06-18 HKT

今年初，中国DeepSeek发布的大型语言人工智能（AI）模型，以极低成本做到美国OpenAI的效能，震撼国际。除了DeepSeek火红，中国各大科企一直致力开发AI模型，在这一两年纷纷面世、上线。大量科企的投入及成绩陆续出现，可见中国的整体AI模型研发竞争力大为提升，一方面能与美国AI竞争，另一方面也为全球AI生态系统的发展注入了新活力。

百花齐放显示进步

DeepSeek以开源模式推出后，为AI业界带来了一波震动，无论是中外的AI模型，纷纷都投入开源或部分开源以加入竞争。而在中国AI之中，无是否开源，除了DeepSeek，还有多个中国AI大型语言模型都值得留意，它们有各自的强项和优势，整体市场向上发展，彰显出中国在AI领域的进步。（见表）

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部分中国AI大型语言模型简介

模型名称	公司	简介	优势与强项
文心一言	百度	知识增强大语言模型，对话互动、协助创作。	语境理解：深入理解上下文，生成自然流畅的文本，在中文及中国文化上表现更佳。知识整合：整合多种知识来源，提供准确的回答和建议。
通义	阿里巴巴	多模态AI模型，以视觉计算为基础。	多模态支持：支持文本、图像和语音输入，提供全面回答。商业应用：通过训练模型，提升个性化推荐，促进销售。
腾讯元宝	腾讯	腾讯基于自家的混元大模型开发的C端AI助手App。	搜索功能：支援语音和文字搜索，涵盖微信公众号和视频号等来源。支持DeepSeek模型：具DeepSeek R1模型集成深度思考与联网搜索功能。
豆包	字节跳动	基于云雀模型开发的AI助手。	音乐生成：输入主题或歌词，设定音乐风格、情绪及音色，便能快速生成约1分钟的词曲，并支持一键分享至抖音等社交平台。预测文本生成：基于Transformer架构的语言模型，通过前文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。

除了表中介绍的AI模型，较有名的还有：阶跃星辰Stepfun、月之暗面Moonshot的聊天机械人Kimi、面壁智能ModelBest、智谱Zhipu AI、Minimax旗下的Talkie等等，AI模型市场越是百花齐放，越能代表中国开发者试图成为全球AI标准与基准的制订者，并争夺更大的国际市场占有率。

字节跳动推出的多功能AI智能助手豆包的视觉造型。

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中国优势内需支持输出

随着全球对AI技术的持续关注，中国的AI模型凭借以下优势，在未来有望进一步提升其国际地位。

中文语言优势

中国的AI研究机构和企业在技术创新方面不断推陈出新，而且百度的文心一言和阿里巴巴的通义在自然语言处理和多模态学习中表现优秀，其中尤其是中文处理特别出色，这些技术为国际市场提供了强而有力的支持。

文心一言通过不同插件进一步扩展能力，表现出优秀的语言及分析能力。

应用场景实在

中国企业在电子商务、金融等领域积极推进AI应用，这些实际案例不仅提升了企业效益，也增强了国际市场的竞争力。以阿里巴巴的通义为例，该模型在电商平台中的应用，提供了更精准的搜索推荐，显著提升了用户转化率，成为其增长的重要驱动力。

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市场需求庞大

中国拥有庞大的内需市场，这为AI技术的实验和商业化提供了良好的环境。企业能够快速获取用户反馈，进行迭代和改进。而且全球对AI技术需求亦持续增长，中国企业不仅满足本土市场的需求，还逐步拓展国际市场。例如腾讯的混元模型在海外市场的推广，首次进入海外权威大模型竞技场ChatbotArena，即晋升至全球前15强，令人眼前一亮。

腾讯的混元TurboS排名已攀升至全球前八，在国内仅次于DeepSeek。

政府与资源支持

中国政府对AI技术的重视和支持政策促进了AI产业的发展。从资金投入到政策引导，政府的支持为企业的发展提供了强而有力的保障。早前2月，国家举行民企座谈会，国家发改委表示，对科技民企「精准施策、真帮实帮」；内地银行更准备未来3年为民企提供逾6万亿元投融资，支持科技创新和技术改造。

国家主席习近平在民企座谈会与民企负责人交流。

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数据资源优势

中国拥有庞大的数据资源，为AI模型的训练提供了优势。海量的用户数据使得模型能够快速迭代，提升精确度和有效性。例如抖音作为中国最为流行的短视频平台，每天产生大量的用户生成内容，早前抖音已推出接入豆包功能。相较于美国，中国在某些应用场景中如社交媒体和电子商务等，数据的获取相对容易。

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各个AI模型比较：

技术与硬件挑战

在全球AI技术竞争中，中美之间的竞争尤为激烈。中国的AI模型在面对美国的挑战时，可能影响其在国际市场上的地位和发展潜力。这需要中国在未来的发展中持续关注和解决，以提升及维持其在全球AI市场的竞争力。

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技术壁垒及硬体限制

中国的AI发展仍然面临技术壁垒，尤其是在某些核心技术上依赖于进口。比如，在高端硬体方面，中国的AI企业在GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）的生产上仍然依赖于美国公司，例如NVIDIA和Google。这限制了中国企业在大型模型训练中的竞争力，因为高效的硬体能显著提高训练速度和性能。例如华为在开发自家AI处理器时，受到美国技术禁令的影响，无法获得先进的制造技术，这使得其在高性能计算领域的竞争力受到削弱。

DeepSeek一推出，旋即引起外界质疑其开发有没有使用高端NVIDIA晶片。

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人才短缺

尽管中国在AI领域的研究和开发迅速发展，但高端AI人才仍然相对外国短缺。虽然许多高校和研究机构致力培养AI人才，但高端技术人才的需求仍然大于供应，这可能限制技术的进一步创新和应用。许多中国的AI初创公司在招聘时面临激烈的竞争，特别是来自大型科技公司的挖角。

Meta行政总裁朱克伯格（Mark Zuckerberg）预计，Meta今年将投资600亿至650亿美元用于AI相关的资本开支，当中的140亿美元（约1,092亿港元），据报将购入AI初创公司Scale AI的49%权益。Scale AI是专门为AI模型提供准备学习用的数据，即是做「数据标注」工作，为大量图片、文字或音频添加说明，让电脑能看懂这些资讯。其创始人汪滔曾表示，「如果数据是一种新的石油，那Scale AI就是一座炼油厂。」

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