DeepSeek發布V3.1模型
據21世紀經濟報道，在DeepSeek-V3推出5個月后，DeepSeek-V3低調發布升級版模型DeepSeek-V3.1。8月21日下午，DeepSeek正式發布DeepSeek-V3.1(簡稱“V3.1”)，稱其為“邁向Agent時代的第一步”。DeepSeek-V3.1的核心亮點在于其獨特的“混合推理架構”，該架構允許一個模型同時支持“思考模式”和“非思考模式”。在思考模式下，模型能顯著縮短響應時間，相比前代DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think在輸出token減少20%-50%的情況下，保持了相同的任務表現。
從業內實測反饋來看，V3.1在AiderPolyglot多語言編程測試中，拿下了71.6%的高分，超越了Claude4Opus和DeepSeekR1等模型。并且，其完成每次完整編程任務的成本僅1.01美元，為專有系統的六十分之一。
近年來，人工智能技術以前所未有的速度重塑全球產業格局，其中AI大模型的突破性發展成為推動數字化轉型的核心引擎。從智能交互到產業升級，從科研創新到社會服務，大模型技術正逐步滲透到經濟社會的各個領域，為各行各業帶來顛覆性變革。中國在AI大模型領域已形成政策引導、技術突破與場景落地協同推進的發展態勢，不僅成為全球技術創新的重要策源地，更在智能制造、自然資源管理、城市治理等垂直領域展現出獨特的應用優勢。
國內多數AI模型訓練使用中文數據占比超60%
中文數據在國內AI大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。國家數據局近日發布的數據顯示，目前國內多數AI模型訓練使用的中文數據占比已經超過60%，有的模型達到80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動我國人工智能模型性能快速提升。
一、AI大模型簡述
AI大模型是基于海量數據訓練、具備強大泛化能力的人工智能系統，其核心在于通過深度學習算法構建超大規模參數模型，實現從“特定任務訓練”向“通用智能涌現”的突破。與傳統AI模型相比，大模型具有三大特征：一是跨模態融合能力，可處理文本、圖像、語音、視頻等多類型數據;二是上下文理解與推理能力，能通過自然語言交互完成復雜任務規劃;三是領域適配性，通過微調或提示工程即可遷移至細分場景，大幅降低行業落地門檻。
就技術演進路徑來看，通用大模型階段以多模態預訓練為核心，聚焦基礎能力建設，代表模型如GPT系列、文心一言等，主攻智能交互與通用知識問答。行業大模型階段在通用模型基礎上接入垂直領域數據與知識圖譜，針對特定場景優化，如工業GPT、自然資源領域的“后土大模型”“悟空大模型”，實現從“能對話”到“能干活”的突破。智能體階段融合感知、決策、執行能力，形成自主閉環系統，例如工業場景中的預測性維護智能體、城市治理中的異常事件處置智能體，標志著大模型從工具向自主協同系統演進。
隨著算力基礎設施完善、數據要素市場化配置加速及行業大模型需求爆發，中國AI大模型行業正從技術探索向規模化應用邁進，競爭格局與發展路徑呈現出鮮明的本土化特征。
(一)技術主導型企業：搶占通用模型高地
以互聯網科技巨頭為代表，憑借算力與數據優勢布局通用大模型研發，核心競爭力在于算法創新與生態構建。這類企業通常采取“基礎大模型+API開放”模式，向下游行業提供標準化智能交互能力，同時通過插件生態拓展應用邊界。其競爭焦點在于模型參數規模、訓練效率及多模態融合能力，典型應用場景包括智能客服、內容生成、代碼輔助開發等。
(二)行業深耕型企業：垂直領域場景落地
聚焦特定產業需求，深耕細分行業Know-How，代表企業包括工業軟件商、垂直領域AI公司及傳統行業龍頭。例如，工業領域企業將大模型與MES/ERP系統結合，開發工藝優化、質量檢測等解決方案;自然資源管理領域則依托行業大模型實現國土空間規劃智能分析、土地利用監測等功能。這類企業的核心優勢在于對行業痛點的深刻理解，通過“通用模型輕量化+行業數據私有化訓練”模式，解決數據安全與場景適配問題。
(三)生態協同型企業：構建產業互聯網絡
以云服務商與硬件供應商為核心，提供大模型訓練與部署的基礎設施支持。云服務商通過AI開發平臺降低模型訓練門檻，硬件廠商則推出專用芯片與邊緣計算設備，滿足低延遲推理需求。此類企業不直接參與模型研發，而是通過算力供給、數據治理工具、安全合規方案等生態服務切入市場，競爭重點在于服務穩定性、性價比及行業定制化支持能力。
據中研產業研究院《2025-2030年中國AI大模型行業競爭格局分析與未來趨勢預測報告》分析：
當前AI大模型行業正處于“通用技術突破”與“垂直場景落地”雙輪驅動的關鍵階段。一方面，通用模型的多模態能力與推理效率持續提升，為跨行業賦能奠定基礎;另一方面，行業大模型的實踐案例不斷涌現，驗證了技術商業化的可行性。然而，從實驗室到產業界的轉化仍面臨諸多挑戰：數據孤島導致模型泛化能力不足，行業知識圖譜構建成本高昂，安全合規要求限制數據流通。這種“技術超前”與“落地滯后”的矛盾，既催生了對“小而精”行業模型的需求，也推動企業探索“聯邦學習+邊緣部署”等創新路徑。未來競爭將不僅是技術實力的較量，更是“技術-場景-生態”協同能力的比拼，誰能率先打通從算法到價值的閉環，誰就能在細分賽道建立護城河。
(一)技術融合加速：大模型與實體經濟深度綁定
大模型+工業制造：通過數字孿生與工業數據融合，實現產線智能排產、設備故障預測、質量缺陷檢測等，推動柔性生產與降本增效。例如，AI視覺質檢系統替代人工檢測，精度提升的同時降低對熟練工人的依賴;供應鏈優化模型通過需求預測與庫存管理，減少流動資金占用。
大模型+城市治理：賦能自然資源管理、國土空間規劃、應急響應等場景，例如城市大模型整合地理信息、人口數據、交通流量等多源信息，輔助規劃部門制定空間開發策略，或在災害發生時快速生成疏散方案，提升治理精細化水平。
(二)模式創新涌現：從“賣模型”到“賣服務”
行業大模型逐步從“一次性交付”轉向“訂閱制服務”，按調用次數或功能模塊收費，降低企業初始投入門檻。同時，“模型即服務(MaaS)”生態興起，第三方開發者基于基礎模型開發垂直插件，形成“模型超市”，例如工業領域的能耗優化插件、金融領域的風險評估插件，推動應用場景快速裂變。
(三) 技術路徑分化：通用與垂直并行發展
通用大模型向“超大規模化”與“輕量化”兩極演進：一方面，頭部企業持續擴大參數規模，追求更強的通用智能;另一方面，針對邊緣設備部署需求，壓縮模型體積、優化推理效率，推出適用于終端的“小模型”。垂直領域則涌現“行業小模型”，通過少量標注數據微調，實現低成本快速落地，尤其在數據稀缺的細分場景具備優勢。
中國AI大模型行業正處于技術突破與產業落地的戰略交匯期，從通用模型的“百家爭鳴”到行業模型的“精耕細作”，競爭格局逐步從“規模競賽”轉向“價值競賽”。未來，行業將呈現三大發展方向：一是技術層面，多模態融合與輕量化部署成為主流，通用大模型與行業小模型協同共生;二是應用層面，從輔助決策向自主執行升級，大模型與工業機器人、物聯網設備深度結合，形成智能化閉環;三是生態層面，“模型+數據+算力+安全”四維協同，推動產業鏈從分散走向整合。
對于企業而言，需避免“技術崇拜”，聚焦“價值創造”：技術主導型企業應強化生態開放，降低行業接入門檻;行業深耕型企業需深化場景理解，將技術優勢轉化為可量化的降本增效成果;生態協同型企業則需完善基礎設施服務，解決算力、數據治理等共性問題。政策層面，需加快數據要素市場化配置改革，探索“數據信托”“聯邦學習沙箱”等創新機制，平衡安全與發展。
總體來看，AI大模型并非簡單的技術工具，而是推動產業數字化轉型的“操作系統”，其價值不僅在于提升效率，更在于重構生產方式與商業模式。隨著技術成熟度與行業滲透率提升，中國AI大模型有望在智能制造、城市治理、自然資源管理等領域形成全球領先的應用范式，為經濟高質量發展注入新質生產力。但同時也需警惕技術泡沫與倫理風險，通過“技術創新+制度規范”雙輪驅動，實現行業健康可持續發展。
想要了解更多AI大模型行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年中國AI大模型行業競爭格局分析與未來趨勢預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號