當前人工智能賦能產業發展的四個內在規律
總的來看，此輪人工智能打破了傳統線性發展模式，形成了有別于傳統產業的四個內在發展規律，承載著技術革新的全新邏輯。
2026年1月29日，中國科學院物理研究所聯合北京大學等組成的科研團隊通過在“莊子2.0”芯片上的實驗，發現了量子系統熱化過程中的“預熱化”中間階段及其可控規律。理解這一規律有助于設計可控量子操作、延長量子態壽命，從而提升量子計算技術的實用性。圖為2026年1月21日在中國科學院物理研究所實驗室拍攝的78比特“莊子2.0”芯片。 新華社記者 金立旺/攝
一是規模擴張與效率突破形成持續張力。整體上看，高投入、高收益的規模定律仍在生效，但模型性能隨投入規模增長發生邊際收益遞減，效率創新的重要性逐漸凸顯，如DeepSeek采用開源模式工程化創新，實現了低成本媲美頂尖模型的效果。同時，效率突破帶來的算力成本下降也引發一個悖論：主流模型推理詞元輸出成本在過去三年下降99%，成本的極度收斂反而刺激了更廣泛的使用場景和更高的收入產出，形成技術迭代推動應用普及的正向循環。
二是全棧軟硬件協同是競爭力的真正來源。不同于芯片、汽車等傳統硬件產業，人工智能的競爭力形成于“算法—框架—芯片—系統”的整體協同，生態黏性不依賴單一產品，一旦形成體系優勢極難被單點突破所撼動。近段時間，DeepSeek、阿里巴巴、OpenAI、谷歌等全球頭部廠商競爭焦點已從單純的追求模型極致性能逐步過渡為軟硬件全棧基礎設施能力的比拼，各方正在加緊構建從算力、模型到應用的全棧協同體系，實現系統收益最大化。
三是“模數共振”是推動人工智能能力迭代的關鍵。大模型技術迭代與產業落地的核心邏輯，集中體現為數據、模型、應用三者的深度耦合、同頻共振，即“模數共振”。其中，高質量數據是模數共振的基礎支撐，高效能模型是模數共振的驅動引擎，高價值應用是模數共振的落地載體，加快構建“高質量數據—高效能模型—高價值應用”協同發展新格局成為推動人工智能新一輪發展的關鍵所在。
四是治理能力與產業實力相互支撐。對于人工智能發展來說，治理能力與產業實力如鳥之兩翼，缺一不可。構建系統完備、科學有效的安全治理體系，既是人工智能賦能國民經濟千行百業的重要依托，也是一國深度參與全球規則制定、將產業實力轉化為國際影響力的基本前提。產業實力為治理能力提供實踐場景和技術底氣，治理能力則為產業發展行穩致遠保駕護航，二者相互支撐，共同塑造一個國家在人工智能時代的綜合競爭力。
詳見：中國信息通信研究院院長、黨委副書記余曉暉文章《準確把握人工智能發展前沿與競爭格局》
來源：求是網
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