人工智能（AI）不僅是新一輪科技革命的核心驅動力，更是構建新增長引擎、推動戰略性新興產業融合集群發展的關鍵力量。自1956年達特茅斯會議首次提出AI概念以來，進入21世紀，深度學習的突破推動大模型迅速崛起，AI已成為全球主要國家爭奪科技主導權的戰略高地。

在這場關乎未來產業格局的競爭中，美國憑借“市場先行、政府協同干預”的高效互動模式，率先占據了AI大模型發展的制高點。系統梳理和分析美國在培育AI大模型產業方面的政策布局與實踐經驗，對于正處于產業加速發展階段的中國而言，具有重要啟示意義。

本文將從產業政策視角出發，解析美國在研發、人才、生態與安全四個維度的政策體系，并結合中國的現實基礎與挑戰，提出有針對性的政策思路與發展建議。

美國 AI 大模型產業政策：四維體系的構建與實踐

（一）AI大模型產業政策體系的基本分析框架

縱觀美國AI大模型產業發展現狀，美國在基礎設施、資金投入、技術水平等方面具有較大優勢。無論是在企業層面還是在政府部門都對AI大模型的發展進行了長久且系統性地部署。表現為企業積極參與人工智能技術研發、深度參與AI大模型商業化、與高等院校和科研院所展開創新合作；政府強化人工智能基礎設施建設、重視人工智能人才培育、樹立國家安全為優先的政策理念。因此，美國對于AI大模型培育的產業政策體系，形成了一個全方位包含產業研發政策、產業人才政策、產業生態政策、產業安全政策等在內的產業體系框架，具體如圖1所示。

圖1:美國培育AI大模型的產業政策體系 本文圖表均為作者自制

（二）美國AI大模型發展的產業政策體系

1.產業技術研發：構建算法、算力、算料的“先發優勢”閉環

從技術層面理解AI大模型，其本質是利用算法、算力、算料（數據）等技術和資源對自然語言、視頻、文字進行深度理解、處理并輸出的，具有超大規模參數、復雜計算結構的機器學習模型。

在推動算法發展方面，美國的特點在于較早涉入該領域，并形成先發優勢。早在上個世紀五十年代美國就展開了算法研究，參與方涉及科學家、商業公司、甚至是有軍方背景的政府部門。

在推動算力發展方面，美國堅持重視算力與新興技術發展，通過國家戰略部署，包括較早地涉入該市場，獲得先發優勢；阻止芯片核心技術外溢，尤其是加大對中國的管制力度；以國家戰略盟友為基礎構建技術聯盟，限制后發國家進入，實現芯片技術壟斷，進而鞏固美國在全球的算力霸主地位。

在算料（數據）的培育與獲取方面，美國著重從加大數據要素獲取和推動數據要素互通兩方面著手，為AI大模型的運行提供遠超常規質量和規模的預訓練數據集。

2.產業人才培育：堅持人才培育與研發機構建設并重的國家戰略

優秀的人才是搶占AI大模型發展先機的制勝法寶。為此，美國政府從制度層面將人工智能人才培育和支持定位到國家戰略高度。早在2016年，美國就發布了《為人工智能未來做好準備》等報告和計劃書，詳細地對培養美國人工智能研發人才進行了部署。

同時，美國政府也在直接加大對人工智能人才培養的資金投入，不僅僅把相關資金投向人工智能領域的專業人才，也在致力于提升普通成年勞動者的人工智能技術水平。早在奧巴馬總統上任期間，就開始加大對科學、技術、工程和數學教育方面的投入，而這些基礎學科正是人工智能發展所需要的關鍵知識基礎。

此外，美國政府也在積極將部分支持資金投向人工智能研究機構，以從機構層面反哺人工智能人才培育。2019年10月8日，美國國家科學基金會宣布成立國家人工智能研究院，聯合美國農業部、國土安全部、交通部等多個機構聯合推動人工智能研究，為處在美國人工智能領域前沿的獨立聯邦機構提供資金支持。

3.產業生態建設：完善企業主導的技術創新生態

AI大模型本質上是一項以計算機科學為基礎的現代化技術，實現從技術走向商業化需要構建完備的生態系統。為此，美國構建了科技企業深度參與AI大模型技術研究和商業化的制度體系。這種以科技企業深度參與的制度形式，貫穿了人工智能從誕生到應用，再到最后完整生態系統形成的全流程。同時，美國在人工智能領域也從組織層面出發，構建了系統性的產學研合作制度，推動商業企業和大學及科研院所深度結合，為AI大模型生態建設消除了合作障礙。此外，美國為人工智能生態建設還構建了一系列非技術性制度保障措施，包括科技中介服務、金融服務、商業服務、生活服務等專業服務體系，為AI大模型發展提供了基本服務保障。

4.產業安全：積極構建以國家安全優先為中心的產業安全體系

美國在打造AI大模型產業安全時，率先將國家安全擺在至關重要的位置。早在2017年，美國在《國家安全戰略》中就早早提出，為了保持競爭優勢，美國將優先發展對軍事能力至關重要的新興技術，如人工智能。因此，在打造AI大模型產業安全時，美國在全球范圍內構建廣泛的AI大模型技術、標準等合作聯盟，以推動產業安全自主可控。一方面，美國持續與歐盟展開緊密合作，合作內容涉及人工智能技術發展、技術監管、數據治理等內容；另一方面，美國也在積極跨區域與東方國家展開合作，比如在印太經濟框架下，美國政府與印度展開深度合作，就人工智能的標準制定和倫理規范等議題展開深度合作與討論。

中國AI大模型產業現狀：規模優勢下的短板與結構性矛盾（一）中國AI大模型發展的基本現狀

當前，中國推動AI大模型發展的政策部署正日漸完善。2017年7月8日，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出發展中國人工智能的戰略目標、重點任務、保障措施等，以盡快構筑人工智能發展的先發優勢。而后，中國對于發展人工智能的政策不斷出臺，保證了政策的延續性。在政策引導下，中國AI大模型的數量和類型，以及用戶和適用場景，都在日漸豐富。中國有眾多知名科技公司在云側大模型方面進行部署，包括科大訊飛的訊飛星火認知大模型、百度公司的文心一言大模型、阿里巴巴的通義千問大模型等。隨著文生圖片和文生視頻大模型的誕生，大模型的應用領域逐漸擴展至教育、金融、辦公、政務、醫療等多個領域。根據工信部統計數據表明，當前國內各種大模型的用戶數量已經超過 6億，可以說，大模型已有了穩定的用戶群體。

（二）中國AI大模型產業發展的核心障礙

1.技術短板障礙：算力發展相對滯后，算料資源不夠豐富

算力資源相對匱乏成為了制約中國人工智能大模型發展的一大難題。從算力行業發展來看，中國算力協同需要穩步推進，算力生態需要持續完善，算力創新需要全面提升等。例如，中國西部地區具有能源價格優勢，東部地區具有廣大的算力應用市場，如何平衡東西部算力發展與收益平衡等問題成為制約中國AI大模型發展的難題。與此同時，算料資源的貧乏和相互封鎖造成了AI大模型預訓練語料庫的短缺。相對于英文數據而言，中文數據的開源程度較低，這導致能夠被作為預訓練數據集的中文數據規模較少。同時，中文互聯網平臺上的“數據孤島”現象較為嚴重，不同消費者和開發者均難以跨平臺獲取大量數據，進一步制約了大模型的訓練。

2.人才錯配障礙：創新人才不足、失衡、錯配明顯

當前，中國AI大模型發展的人才供給不足，尤其是高端人才短缺問題愈發嚴重。根據《2022年中國人工智能人才發展報告》顯示，人工智能芯片、機器學習、自然語言處理等崗位的供需比均低于0.4，算法研究、應用開發等崗位的供需比均小于1，即便在全球范圍內，中國空缺的人工智能崗位都是最多的。同時，人工智能人才流失現象也較為嚴重，根據《麻省理工科技評論》的一項研究發現，中國人工智能精英學者在過去十年翻了10倍，但留在中國工作的人數卻相對較少，在美國機構中，存在大量中國頂級人工智能人才。

3.生態建設障礙：制度建設、企業發展、配套設施建設亟須完善

從制度建設視角來看，政府的支持政策建設較為滯后，尤其是關于AI大模型的支持政策起步較晚，相對于美國來說，這些支持政策較為滯后。2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，并制定了三步走的戰略目標，而后中央各部門及北京、深圳、杭州等大城市行政部門才陸陸續續制定配套的支持政策。

從企業發展視角來看，人工智能企業的發展水平與美國存在較大差距。一方面表現在數字經濟時代，中國數字經濟自身的發展與美國有較大差距，這種差距難以支撐人工智能技術快速迭代。另一方面，根據美國智庫信息技術與創新基金會發布的《中國人工智能產業研究報告》顯示，在過去十年間（2014-2024），中國在人工智能公司數量、投資數量、投資金額方面全方位落后于美國。

從配套設施視角來看，中國人工智能生態建設配套設施亟須完善，仍有多塊短板有待補齊，包括既需要基礎理論如數學、計算機工程、控制理論等學科的創新；也需要國家從戰略層面對人工智能關鍵領域進行重點部署，包括發展微電子、芯片等行業促進算力發展；發展量子計算，對算法技術進行革新等。

4.國際合作障礙：在規則制定、人員流動、前沿技術發展等領域缺乏話語權

首先，以美國為首的西方發達國家通過多邊合作掌控了人工智能大部分國際規則制定權，在多次構筑的國際合作關系中均以西方發達國家為主體。其次，自特朗普總統上臺后，美國逐漸加大了對中國科技人員的限流程度，使得正常的學術交流受到阻礙，進而在人工智能領域的參與感和話語權顯著降低，不利于展開深度合作。最后，美國從國際合作方面直接尋求遏制中國AI大模型的發展，一方面在積極加強對中國AI大模型的發展狀況研究；另一方面，美國也從出口層面，加大對中國發展大模型的管控，旨在保護美國人工智能及其他支持技術免受外國對手的利用。

加快培育中國AI大模型產業的政策建議

借鑒美國經驗，結合中國實際，當前需從技術、人才、生態、國際合作四方面精準發力，破解產業瓶頸。

一是要加大對人工智能技術的研發投入支持，尤其是加大對人工智能基礎理論的研究，包括計算理論、優化理論、信息論、控制論等，以實現人工智能基礎理論領域的彎道超車。

二是要加大人工智能人才的培育和引進，為AI大模型發展提供充足的人才儲備。一方面，加大力度培養自主數字科技人才。另一方面，重視人工智能人才的引進，解決關鍵核心技術領域急需的人才缺口。

三是要努力構建人工智能生態系統。包括從組織視角出發，加大開放力度，密切跟蹤前沿人工智能技術發展趨勢；從協作視角出發，鼓勵人工智能科技企業與相關科研院所協同創新；從服務中介視角出發，積極為人工智能創業人才，提供創新資金、孵化器支持，形成完整高效的人工智能生態系統。

四是要系統性推進人工智能領域的國際合作。努力參與歐美主導的國際標準制定流程，尋求與其他國家合作制定人工智能行業標準。積極在相關領域組織國際會議與論壇，促進各國專家的交流與合作。推動人工智能技術的可持續發展，確保人工智能技術的負責任使用。

（本文作者錢貴明系重慶工商大學經濟學院講師。本文于2025年1月首發于《經濟技術》，原標題為“AI大模型產業政策體系重塑: 美國經驗與中國路徑”。澎湃新聞經作者授權刊發，刊發時有編輯和刪節）

“長三角議事廳”專欄由教育部人文社會科學重點研究基地·華東師范大學中國現代城市研究中心、上海市社會科學創新基地長三角區域一體化研究中心和澎湃研究所共同發起。解讀長三角一體化最新政策，提供一線調研報告，呈現務實政策建議。

錢貴明