近年来，以ChatGPT、深度求索（DeepSeek）等为代表的生成式人工智能技术和产品引爆了人工智能商业化发展新浪潮。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年我国生成式人工智能的市场规模约为14.4万亿元，制造业、医疗健康行业、电信行业和零售业中对生成式人工智能技术的采用率均增长较快，分别达到5%、7%、10%和13%。专家预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中中国占比将超过40%。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2025年上半年，生成式人工智能产品实现了从技术到应用的全方位进步，产品数量迅猛增长，应用场景持续扩大。

在生成式人工智能发展浪潮中，各地都在抢占风口，尤其在大模型训练领域积极布局，竞逐人工智能新赛道。如北京打造国内首个人工智能数据训练基地——北京亦庄人工智能公共算力平台，具备3000P高性能智能算力、大容量高速存储以及高带宽、低延迟网络服务的特点，可以帮助企业推动开展大模型训练，推广行业应用；杭州高新区（滨江）生成式人工智能（AIGC）产业创新中心通过建立资源、场景、模型应用的联动共享机制，满足入驻企业展示应用场景、进行实验探索及交流合作的需求；贵阳打造国家大数据（贵州）综合试验区人工智能训练场，加快创建数据训练基地和数据标注基地，规范基础训练数据集，以促进人工智能在更多行业的深层应用。

各地应充分把握“人工智能+”带来的城市智能化新机遇，充分挖掘特色应用场景和行业发展潜力，因地制宜打造生成式人工智能训练场，构筑人工智能产业新高地，进一步拉动就业、盘活资源、促进产业转型升级。

分析市场需求，加强系统谋划

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，完善生成式人工智能发展和管理机制。各地应抢抓机遇，全面开展市场调研，了解潜在用户需求，加快制定生成式人工智能产业整体发展规划，有序推进产业发展；重点聚焦大模型训练，结合当前生成式人工智能领域热门应用及生物科技、智慧农业、新能源新材料等战略性新兴产业和未来产业需求，规划布局生成式人工智能训练场；考虑市场化需求，探索多元化的商业模式，如提供人工智能训练服务、数据标注服务、行业解决方案等。

集聚算力资源，打造训练“基建网”

完善基础设施布局。各地应结合现有空间条件、区位特点、交通配套等因素进行深入研究分析，科学确定项目选址；设置企业办公空间、生成式人工智能场景应用创新体验中心、开放性模型训练场、创业者俱乐部等功能区块；与电力管理部门协商，确保满足人工智能训练场的用电需求。

推动算力资源集聚。依托已有算力资源，各地可开展短期小范围生成式人工智能试训，预测已有算力可支撑的训练项目以及未来算力缺口；积极对接各大互联网企业和软件企业，招引高性能计算机集群项目等资源，不断引入新的技术和设备，提高算力效率和数据处理能力；逐步探索与其他国家和地区的相关机构进行合作，共享数据和算力资源，促进国际技术交流和合作。

扩展应用场景，开展双向训练

聚焦具体行业和商业场景，形成垂直应用训练方向。围绕教育、医疗、文旅、创意设计、交通出行、人形机器人等方向，推进重点场景项目建设，打造专业化生成式人工智能训练场，生成训练图谱供企业和公众选择。建立全产业、全领域、全区域的场景创新体系，把技术的应用场景变成企业的发展前景，推动人工智能赋能千行百业。例如，结合医疗康养领域需求，整合医疗系统数据构建人工智能大模型，在主动护理、精准医疗、长周期健康监测等方面提供高质量服务。

组织专业力量开展双向训练。组织有关职能部门、高校、行业组织和协会等各领域的优秀人力和技术资源，以及数据供给方、加工服务方、模型训练方“进场”合作，给相关领域大模型“投喂”语料，推动高质量数据价值释放；通过双向训练，可及时调整方案，也可助力通用模型和行业垂类模型训练精准度提升，不断完善生成式人工智能功能。例如，可定期组织教师对教育领域的生成式人工智能进行问题“投喂”，进而总结教学中的共性问题，简化教育工作者面临的各类任务。

扩大宣传范围。根据用户画像和产品定位制定推广策略，促进应用场景从通用型转变为专用型，为个人和企业提供定制模型、私有化解决方案和全面咨询服务等，如结合大数据和人工智能技术实现精准营销、根据用户历史记录和兴趣提供个性化推荐、通过创意产出吸引用户等。还可定期举办各领域“场景开放日”专场对接活动，吸引个人和企业参与，促成项目合作，推动产业融合发展。

完善监管机制，打造监管沙盒

制定完善的数据管理制度，规范数据的收集、存储、使用、传输等全过程，鼓励基于公共数据集开发更多符合行业需求的人工智能算法和应用产品。借鉴已有人工智能数据训练基地经验，针对大模型训练的数据和场景尝试采用沙盒监管机制，确保从采集到存储，再到初加工、精加工，最后到模型训练的整个链条都在训练场内进行，设置专门存储设备让数据“可用不可见”。邀请互联网法院、知识产权局等共同建立兜底保障机制，协调解决相关纠纷问题，为新技术创新迭代提供开放包容的政策保障，免除企业后顾之忧。

加大政策扶持，做优发展生态

加大资金支持力度。通过给予房租补贴、资助研发投入、提供人才服务等支持，对生成式人工智能落地项目进行精准扶持。采取发放算力券和模型券等方式，鼓励企业申领，用于算力租用和购买技术自主可控基座大模型产品及服务，帮助落地项目“用得上、用得起、用得好”算力资源，提高企业的积极性。

政府牵头成立生成式人工智能“政行企校”联合体。汇聚企业、高校、科研机构等各方力量，加强产业协同与合作，建立生成式人工智能产学研合作项目库，制订专项人才培养计划。加大人工智能芯片、框架软件、行业模型、数据治理等项目招引培育力度，聚集生成式人工智能产业链上下游企业，重点强化关键环节拓链补链强链。积极争取国家级、省级资金和项目落户，通过举办创业沙龙路演、应用场景对接会、创新创业嘉年华等活动，协助落地项目获取资本、客户等资源。

优化生成式人工智能训练公共算力服务平台。专注于细分行业，服务于特定子行业的“生成式人工智能+”应用领域，向产业链相关企业、研究机构等提供开源开放的人工智能技术和通用生态等延伸服务，吸引中小科技企业尤其是初创型企业积极参与产品和商业模式的创新，从而孵化和集聚一批能够利用人工智能技术有效解决行业问题的优秀企业项目，为产业发展注入新活力，为新质生产力蓄势赋能。

（作者单位：哈尔滨市社会主义学院）