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資訊頻道研究機構數據顯示，我國AI原生APP月活躍用戶4.4億，日均詞元調用量達到約140萬億，93%的國內職場受訪者使用AI工具，遠高于全球58%的平均水平。AI技術應用成本不斷降低，模型成本從2022年年初的每百萬詞元平均60美元降至不足1美元，為AI規模化應用奠定了基礎。
伴隨技術迭代升級、應用場景持續拓寬，人工智能產業化落地步伐不斷加快。從產業基本面看，國內產業結構加速轉型升級，向新轉型、向高攀升，新技術市場需求旺盛；從資源稟賦看，我國全產業鏈體系完備、消費市場體量龐大、落地場景多元，具備AI規模化、商業化落地的成熟條件。順勢施策，方能把資源優勢轉化為產業優勢，依托人工智能賦能各行各業提質增效。
AI實現規模化應用，得益于供需兩端市場條件日趨成熟。一是需求端的用戶習慣已經形成。我國AI原生APP月活躍用戶達到4.4億，龐大的用戶規模意味著市場基礎深厚，形成了真實、持續、高頻的應用需求。二是供給端的成本門檻被打破。成本大幅下降，意味著更多經營主體能夠負擔得起這項技術。價格下降帶來需求量上升，為人工智能規模化應用進一步提供了市場基礎。
規模化落地反過來助推AI高質量迭代。比如，規模化應用帶來了海量數據反饋。日均詞元調用量達到約140萬億，每一次調用都是一次對模型的檢驗和訓練。大模型在真實場景中不斷暴露問題、不斷被糾正，這種“用起來才更好”的正反饋是任何實驗室都無法比擬的。又如，規模化應用倒逼技術升級。當數億用戶同時使用AI工具時，對響應速度、準確性、穩定性都提出了更高要求。企業為了在競爭中勝出，不得不加大研發投入、加速技術迭代。更重要的是，規模化應用催生了完整的產業生態。規模化應用帶來的市場空間，為各類企業提供了發展沃土，形成上下游配套、分工協同高效的產業生態體系。
當前AI規模化發展整體向好，但短板依然突出：一是行業落地深度仍有待拓展，不少應用僅停留在智能問答等淺層功能，切入企業核心業務、替代關鍵工序的深度落地項目偏少。二是商業化路徑尚不清晰，多數產品未跑通可持續盈利模式，盡管模型研發成本大幅壓降，但算力運維等隱性成本仍處于高位。
近些年，我國智慧港口、智能礦山、智能工廠等應用場景推陳出新，發揮了較好的示范牽引作用。政府部門和國有企業應用場景豐富，應持續開放場景，支持相關技術模式在工業、農業、服務業等門類的垂直領域落地，形成以創新帶應用、以應用促創新的良性循環。以需求為導向，用好用足我國制造業優勢，不僅能為“人工智能+”找到有力抓手，還可以促進消費提質升級。
來源：《經濟日報》
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號