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  2020年,大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展,以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据,使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界,这些大模型具有千亿级参数,通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能,能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外,具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界,使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行,利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律,进行自我训练和迭代升级,实现智能水平快速进化。

  从全球来看,美国在人工智能领域起步较早,人才、技术等方面均有较大优势,处于国际领先地位并形成了独特的发展路径。美国人工智能产业发展以技术创新为引领,按照“通用基础模型—行业垂直模型”的扩展逻辑,优先研发高性能通用大模型,再逐步向垂直领域渗透,形成“自上而下”的发展路径。利用技术和资本方面的优势,企业倾向于集中资源打造高性能通用模型,例如美国OpenAI公司的GPT-4、谷歌公司的Gemini等,然后通过开放API接口吸引开发者构建垂直应用。最典型的就是微软将ChatGPT嵌入Office套件,快速在全球范围内推广。这种模式既能快速占领市场,又能通过数据反哺优化模型性能,形成“赢者通吃”局面,欲将其他竞争者拒之门外,或者成为其产业生态的一部分。美国人工智能发展路径本质上是“技术优势—市场扩张—生态垄断”的正向循环,其核心在于通过基础研究积累与技术开源降低行业门槛,再以通用模型为枢纽构建跨领域应用生态,在技术标准与商业模式方面提升全球影响力。

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