6月7日至8日，2025全球人工智能技術大會（GAITC2025）在杭州舉行。本次大會以 “行業大模型應用與發展”為主題，匯聚眾多科技公司創始人、高管及行業專家，深入探討行業大模型在垂直場景中的突破與創新，彰顯 AI 技術在推動產業數字化轉型中的核心作用。大模型技術快速演進，從過去的大小模型之爭，轉向應用落地的競爭。
大模型競爭向場景化應用轉變
隨著人工智能技術的發展，人工智能大模型與電子、原材料、消費品等產業領域深度融合，在細分業務場景中推動實現降本增效。與此同時，科技企業在這一領域的競逐也從“拼技術”走向“拼落地”階段。
一方面，單一通用模型難以直接契合多場景需求，行業大模型則能夠通過整合行業數據、算力和人才資源，賦能垂直領域，促進垂直行業數智化產業升級。另一方面，與通用大模型相比，垂類大模型的開發成本更低。
中國工業互聯網研究院智能化研究所副所長顧維璽認為，人工智能在產業加快落地，形成了“通用模型+垂直領域模型”的協同應用范式。工業和信息化部表示，將一手抓供給，加強通用大模型和行業大模型的研發布局，加快建設工業領域的高質量數據集，夯實基礎底座，推動“智能產業化”。
筑牢技術根基，構建堅實創新底座
根據Gartner的最新預測，到2027年，中國80%的企業將使用多模型生成式人工智能，以滿足本地部署要求。這一數據表明AI技術在企業中的廣泛應用前景，也凸顯了強大的技術根基的重要性。算力和數據是影響大模型發展的關鍵因素。
在低成本、有限資源的情況下，如何訓練出高性能的模型，這得益于高效的模型訓練方法。IDC最新預測結果顯示，2025年中國智能算力規模將達到1037.3 EFLOPS，并在2028年達到2781.9 EFLOPS。面對經濟社會智能化轉型的海量智算需求，“適度超前部署”成為一大重要舉措。以運營商中國電信為例，其規劃并建設了全國“2+3+7+X”公共智算云池，在京津冀、長三角地區建設兩大萬卡智算集群。
而數據供給決定了大模型能力的上限。高質量數據供給是大模型進入垂直領域應用的重要因素。在今年第八屆數字中國建設峰會期間，國務院國資委集中發布了首批10余個行業30項央企人工智能行業高質量數據集優秀建設成果，并宣布成立交通物流、綠色低碳、智慧能源等三大行業中央企業數據產業共同體，深化數據資源開發利用和開放共享，以高質量數據集賦能大模型訓練、助力高價值場景落地。
持續推進大模型生態建設
與傳統數字化不同，大模型應用落地的路徑要更長，技術門檻更高，服務比重也更大。生態建設不僅關乎落地進程和效果，也影響著大模型的反饋迭代。
由中國電信天翼云牽頭發起的魔樂社區，可提供人工智能工具、模型、數據的托管、展示與應用協同服務。在今年4月，魔樂社區Modelers理事會正式宣告成立，并發布理事會章程，明確組織架構與權責體系。14家首批理事單位代表幾乎涵蓋了AI全產業鏈。
經驗表明，開源創新生態能幫助匯聚全球開發者智慧以推動大模型技術進步，并激發社會創新活力，加快大模型應用落地。從阿里云通義千問發布并開源了全新推理模型QwQ-32B再到中國電信人工智能研究院（TeleAI）開源全新升級的星辰語義大模型TeleChat2.5 版本、復雜推理大模型 T1 正式版。今年以來，國產AI大模型掀起“開源潮”。據工信部消息，目前，中國已成為全球開源參與者數量排名第二、增長速度最快的國家。 
