推动我国大模型技术与产业发展迈向自主可控

随着人工智能的快速发展，大模型技术已成为当今人工智能领域的热门话题。2022年底以来，认知大模型掀起通用人工智能的全新热潮，其历史意义被认为“不亚于PC和互联网的诞生”。2024年12月底，深度求索公司先后发布DeepSeek V3和DeepSeek R1大模型，并快速“出圈”，提升了我国在全球人工智能领域的影响力，引发国内外广泛关注，在全球范围掀起又一轮大模型发展浪潮。鉴于此，梳理大模型技术的进展和产业发展现状，剖析其面临的困难挑战以及未来发展趋势，并找到针对性的对策，有助于我们全面深入地掌握大模型这一前沿领域，加快推动我国大模型技术与产业的发展迈上新台阶。

大模型技术及产业发展现状

2017年，Google提出Transformer架构，成为大模型领域主流算法基础。次年，OpenAI发布GPT-1、Google推出BERT，预训练大模型由此成为自然语言处理主流。此后，AI大模型技术不断突破。2020年起，OpenAI陆续推出GPT-3、GPT-3.5、GPT-4，AI能力多轮提升。至2024年，全球大模型井喷式发展。OpenAI发布的文生视频Sora模型，推动大模型技术向语音、视觉等多模态及学科交叉方向拓展；随后推出的GPT-4o能够实时处理多类型信息，显著提升了人机对话响应速度；发布的o1-Preview大模型则大幅提高了复杂推理能力。同年末，又推出了o1pro、o3等新一代推理大模型，向通用人工智能进一步迈进。在国内，众多公司以及高校和科研机构均加大投入，发布众多通用大模型，形成了“百花齐放”的景象。例如，百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”、字节跳动的“豆包”以及科大讯飞的“讯飞星火”，特别是深度求索公司发布的DeepSeek V3和DeepSeek R1大模型，通过打破传统的“算力竞赛”规则并完全开源，成为国内的一个里程碑事件。