助力国资央企成为AI应用引领者

加强政策引导

随着DeepSeek等国产大模型的技术突围，我国人工智能产业正由技术追赶转向创新引领。在这场全球AI竞赛中，国资央企作为国民经济支柱力量，亟须通过政策引导与机制创新，构建全产业链协同创新体系，实现从技术应用者到产业引领者的角色转变。

以技术创新突破重塑产业格局

DeepSeek的突破性进展标志着我国大模型发展进入新阶段。其通过算法创新将千亿参数模型训练成本大幅降低，为中小企业参与大模型竞争开辟通路，更提振了本土技术企业的信心。这种效率革命推动产业呈现三大转变：研发路径从“算力堆砌”转向“压榨效率”，商业模式从“闭源收费”转向“开源共赢”，产业应用从“通用场景”转向“高价值场景”。然而，技术瓶颈仍制约着发展空间。在算力层面，国产芯片性能较国际先进水平尚有代差，英伟达依然主导GPU供应及及上层生态；在算法方面，优于Transformer架构的高效技术路线尚待探索；在数据领域，高质量行业数据仍然匮乏。突破这些瓶颈需要的是技术创新，更需要的是培育技术创新的耐心和营造技术繁荣的土壤。

强化基础设施布局                                   夯实AI应用根基

“算力中心主攻训练，边端侧重推理”的集中与分布式协同模式正在形成。该模式本质上是“训练工业化”与“推理场景化”的平衡，既满足大模型时代对集中算力的刚性需求，又适应碎片化场景的实时性要求。随着6G、存算一体芯片等技术的发展，协同模式将进一步深化，推动AI从“集中智能”向“泛在智能”演进。在加速场景落地方面，重点发力“AI for Science”“AI for Manufacturing”等领域，并设立专项补贴基金、对技术成熟项目给予最高50%的财政支持。另外，鼓励行业龙头发放部分应用场景，打造行业标杆应用案例。数据要素流通机制亟待突破，应由央企主导建立行业数据联盟，在能源、交通等领域试点数据沙盒机制，运用区块链与同态加密技术构建可信交易平台。具备条件的企业可率先建立跨行业数据融合实验室，探索数据贡献权益共享机制。

构建协同创新生态 培育全球竞争力

跨企业间的合作可以有效避免重复“造轮子”，集中资源形成产业优势的模式。目前陆续已有45家央企发布行业大模型，整合协同资源优势、共建波模型未来或成为企业间合作的重要方向。鼓励行业内多家企业共建研发生态有助于技术快速迭代升级，例如，应用平台互通、工具生态开放、行业高质量数据共享等。除此之外，对于次轮AI革命，人才培养和技术创新的主体由高校转向企业。例如，大语言模型领域的基石技术Transformer方法来自Google的研究团队，多模态大模型的关键技术CLIP方法来自OpenAI，此轮DeepSeek技术突围的关键算法MLA、GRPO等均诞生于企业实践。国央企具备良好的算力资源和丰富的应用场景，应该扮演“AI产学研”的高效组织者。

深化国际合作 掌握规则制定主动权

在国际竞争维度，需实施“标准出海”战略。联合国际组织制定AI 伦理公约，输出国产大模型标准。人才战略需要双轮驱动，培养复合型人才并引进国际人才。国资央企需要加强政策引导，以创新生态培育核心竞争力，建立容错机制，鼓励创新试错，完善收益共享机制，为抢占智能时代制高点奠定坚实基础。

（作者系中国石油集团经济技术研究院 大数据首席研究员；文章来源：中石油经研院）