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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