平台基础能力不足，产业生态仍需完善
尽管中国生成式人工智能已在模型能力、企业生态与应用广度方面取得突破性进展，但其作为未来产业关键技术底座的普适性平台能力仍在演进迭代过程中，技术路径仍未收敛，整体生态发展呈现梯度分化。这种分化体现在模型智能能力的集中化与平台通用性不足，也体现在算力资源、数据基础、标准体系等支撑条件的各自为战甚至碎片化。生成式人工智能距离持续赋能发展新质生产力，构建现代化产业体系的目标仍有较大差距。
一是生成式人工智能的产业应用可及性不足。当前高性能大模型主要集中于少数头部企业，形成中国生成式人工智能第一阵营。然而，大量中小模型在国际通用评测标准中表现仍不突出，推理能力、泛化能力与稳定性存在较明显差距。中小企业与传统产业用户普遍缺乏模型定制与本地化部署能力，对生成式人工智能的适配能力较弱，难以将其嵌入核心业务流程。多数大模型在通用性构建方面尚不成熟，语料同质、交互风格趋同、接口标准不统一等问题较为普遍，尚未形成统一、高效的跨行业赋能体系，也加剧了“头部先进、基层难用”的生态断层，影响生成式人工智能作为通用基础平台的普适能力建设。
二是商业转化临界点尚未到来，行业落地较为缓慢。当前，生成式人工智能技术大规模商业化应用的路径不畅，在算力资源紧张与训练成本高企的背景下，企业在实际部署中对生成式人工智能创新的投入回报比不够理想，不同产业类型的生成式人工智能商业落地路径呈现出明显梯度。传统产业整体数字化水平有限，模型与业务系统之间数据集成基础薄弱，短期内难以形成规模效应；新兴产业在部分场景中已实现探索性应用，但普遍仍处于“点状突破、多点未及”的阶段；而未来产业由于具备更高的成本容忍度与对颠覆式创新的开放态度，被认为是生成式人工智能最具战略潜力的应用场景，但产业落地的不确定因素更多。根据行业特点发挥科技金融等政策工具的分类施策路径尚需探索完善。
三是产业化可持续推进支撑体系有待完善。当前，生成式人工智能在标准规范、治理机制与政策支持方面仍存在系统性滞后，难以支撑其向平台化、广覆盖方向发展。技术层面，尽管部分模型已实现开源，但在训练流程、API接口、安全部署等关键环节尚未建立统一标准，导致平台间互操作性差、集成成本高、生态协同效率低，制约中小企业与应用方的接入能力与创新空间。治理层面，缺乏覆盖模型安全、责任划分、风险管控的成熟机制，难以应对模型开放性、合成内容管理等带来的现实挑战。政策层面，现有扶持工具类型有限，且存在扶持力度不均衡、覆盖范围不全面、政策缺乏协调性等问题，未形成面向不同发展阶段主体的差异化支持体系。基础设施层面，中文高质量语料、跨模态数据、行业知识图谱等基础资源供给仍显不足，制约了模型通用能力与多场景适配能力的系统提升。整体来看，支撑体系的缺口正在成为制约生成式人工智能产业化可持续发展的关键短板。 |
