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  值得注意的是,由于大模型研发投入大而收益不确定性高,目前行业应用多停留在试点阶段,形成商业闭环仍面临挑战。例如,工业生产场景对精度、可靠性的严苛要求,与现有生成式人工智能的专业理解短板形成错位;技术迭代速度与企业消化能力脱节,导致适配难度加大;企业盈利模式不确定,主流的API调用、订阅制、项目制尚未实现可持续盈利。以OpenAI为例,预计2029年有望盈利,2026年亏损或达140亿美元,是2024年预期亏损的3倍。头部企业通过免费模式抢占市场,但数据资产转化、技术迭代降本、垂直场景价值挖掘的闭环尚未打通,持续投入与收益平衡成为破局关键。

  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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