
2025年10月,中银研究院发布《2025中美人工智能赋能产业发展的现状、趋势及政策建议报告》,对比分析中美AI(以大模型为核心)技术发展、产业赋能路径差异,预判趋势并提出政策建议,为我国AI高质量发展提供参考。
从技术发展现状看,中美大模型性能差距缩小,2024年MMLU和HumanEval基准测试差异仅0.3%,但路径与商业化存在差异。美国侧重闭源,头部企业如OpenAI、谷歌聚焦模型优化与推理效率,大规模部署ASIC芯片(能效比GPU高5-10倍),API调用量与用户规模激增,ChatGPT日活超3.8亿,49%企业用AI降本,金融、医疗渗透率领先。中国以开源为主,DeepSeek、通义千问等模型性能追赶,第三方平台接入量增长快,豆包模型日均token调用量达16.4万亿,但通用Agent能力待提升,商业化潜力未充分释放。此外,智能体(Agent)成竞争焦点,中美均向多智能体集成演进,国内Manus、百度“心响”等产品涌现。
产业赋能趋势上,AI主要通过端侧硬件、AI原生与超级应用、垂类场景三大路径渗透。端侧硬件方面,AI驱动消费电子、汽车等形态与交互革新,美国高端AI芯片领先,中国消费级芯片有优势,小米AI眼镜等产品成高频入口,AI手机2027年预计出货5.22亿台。AI原生与超级应用领域,美国闭源模型以高价API和订阅制为主,OpenAI企业定制服务起价百万美元/年;中国开源模型靠低成本API与生态共建,API调用量增长快,同时超级应用如抖音借AI提升用户粘性与广告效率。垂类场景中,容错率与流程复杂度影响落地节奏,AI+科研(美重原始创新,中重成果转化)、AI+游戏(降本提效)、AI+编程(中重普及,美重生态)、AI+工业(中重规模化,美重高端创新)各具特色。
展开剩余75%报告建议从国家、产业、企业层面发力。国家需加快算力基建与芯片自主,推进数据共享与确权,参与国际规则制定;产业要完善开源生态,加速智能体场景落地,强化“AI+行业”协同;企业面向C端升级超级App、优化端侧推理,面向B/G端提供定制方案,加强创新与治理,构建符合国情的开源生态,推动AI普惠与产业升级。
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