2025+中国学界对大语言建模的采购性思考人用工智能+AGI+的多渠道调查研究报告_英_29页_1mb

通用人工智能发展之路上的大语言模型与多元路径探索

背景

大语言模型（LLM）凭借生成式人工智能能力引发全球研究热潮，被视为实现通用人工智能（GAI）的重要路径。然而，其局限性引发对单一技术路线的战略风险考量。

中美对比

美国*

• 以私营企业主导，过度依赖LLM路线
• 投资规模大但路径单一
• 存在“技术垄断”风险

中国*

• 国家主导多元化AI发展策略
• 并行推进LLM研究与多种替代方案
• 建立安全保障机制，推动价值导向AI发展

中国方案

• 认知架构创新

  • 开发大脑启发式模型
  • 推动具身智能研究
  • 建立类脑计算技术路线

• 治理体系构建

  • 通过政策引导资源配置
  • 建立评估基准与标准体系
  • 强化技术路线多元化监管

风险与建议

• 中国应持续强化基础研究，避免路径过度依赖
• 美国需打破“单一路线”思维，加强替代技术投资
• 双方均需防范AI发展中存在的伦理风险

总结

中美在AI研发领域的竞争不仅体现在技术层面，更体现在战略选择上。中国“多元并举”的发展模式，为突破当前AI发展瓶颈提供了新思路。