崔 冰 张亚楠（中国电子信息产业发展研究院）
摘 要：当前，全球人工智能产业迭代提速、格局深度重构，AI大模型已成为各国抢占科技制高点、掌控国际话语权的核心抓手，全球化竞合态势日趋激烈。本文聚焦我国人工智能产业国际化发展问题，系统梳理产业从技术输出、规模增长到全球多元竞合的国际化发展新特征，深入剖析人工智能产业发展面临的底层技术受制、出海生态不完善、国际治理适配能力不足等主要瓶颈，为我国人工智能产业突破国际化发展壁垒、构建自主可控的全球化发展体系提供参考。
关键词：人工智能，产业国际化，全球竞合
当前，人工智能技术正以前所未有的深度和广度驱动全球科技革命与产业变革。世界主要经济体纷纷将人工智能上升至国家战略核心位置，通过加大基础研究投入、完善算力基础设施、构建弹性产业链、争夺国际治理话语权等手段，力图在新一轮科技竞争中抢占制高点。与此同时，人工智能领域的国际竞争态势正从单纯的技术竞赛，演变为涵盖底层芯片、算法框架、开源生态、应用场景及全球治理规则的全方位、多层次博弈。在此背景下，立足全球竞合新形势，系统研判我国人工智能产业国际化发展现状、突出问题及优化路径，对推动产业高水平对外开放、实现高质量国际化发展具有重要现实意义。
一、我国人工智能产业国际化特征及趋势
（一）从模型输出到范式引领，我国人工智能技术重塑全球生态
一是核心模型实现从应用出海到开源引领的跨越。我国人工智能企业不再局限于将成熟应用推向海外，而是将技术底座深度嵌入全球AI开发生态。美国麻省理工学院与Hugging Face联合发布的报告显示，2025年中国研发的开源模型全球下载量位居全球第一。二是应用场景从单点工具走向全域渗透与价值落地。人工智能技术在全球政务、商务、文创、工业、医疗等领域规模化落地，从通用交互向行业刚需深度渗透。比如国际奥委会基于阿里千问大模型打造了奥运史上首个官方大模型，为2026米兰冬奥会打造多语种AI助手，覆盖赛事咨询、后勤调度、规则解答全流程，服务全球代表团与观众。三是技术范式从跟随模仿迈向原生创新。国内头部科技企业依托自主研发的深度学习框架完成大模型训练，逐步降低对海外底层工具的依赖；科研机构也在探索新型神经网络架构，在国产算力集群上完成全流程技术验证。
（二）规模效应与成本优势持续提升，我国人工智能企业全球市场竞争力增强
一是模型调用量形成领先态势。2026年2月16—22日，我国大模型在OpenRouter平台周Token调用量达5.16万亿，首次超过同期美国模型，在此平台调用量排名前五的模型中，我国占据四席，合计贡献Top5总调用量的85.7%。二是算力成本优势提升模型竞争力。依托西部绿电资源与“东数西算”战略布局，我国形成了算力成本优势，在一定程度上降低了模型训练与服务成本。三是产品形态升级为平台化服务体系。例如，阿里云以技术基础设施为核心，在全球每个节点部署全栈AI能力，为LiblibAI等提供从模型训练到业务部署的一站式底层支撑，构建全球化技术服务生态。
（三）大国博弈与区域分化加剧，我国人工智能产业进入高度竞合新阶段
一是美国技术封锁从全面禁止转向精准管控。美国商务部将英伟达H200高性能芯片的出口政策从“推定拒绝”调整为“逐案审查”。二是欧洲市场呈现审慎准入与规则适配并行态势。我国人工智能企业凭借优质性能与适配性，逐步打开欧洲市场。腾讯云在德国法兰克福新增第三个可用区，其混元3D模型与德国Maxon达成合作，实现合规适配与市场突破。三是新兴市场成为合作稳定基本盘。在“一带一路”共建国家以及东南亚、中东、非洲等地区，人工智能在智慧城市、政务服务、工业升级、普惠金融等领域广泛落地。
二、我国人工智能产业参与国际竞争面临的挑战
（一）底层技术支撑存在外部依存，全链条创新能力仍需系统性提升
一是算力芯片在性能与产能方面存在客观差距。当前，全球高端算力芯片市场供给格局相对集中，我国本土AI芯片在核心计算性能、集群互联等关键指标上，与行业顶尖水平相比仍有提升空间。同时，部分国家在芯片领域采取日益严格的出口管制措施，且限制范围呈现出从基础硬件向模型架构和底层数据环节延伸的趋势，客观上增加了我国获取高端算力资源的难度，对国内人工智能产业链的连续性与稳定性提出了更高要求。二是底层软件架构的原创能力有待加强。目前，全球主流的人工智能开发框架和底层算法架构迭代路线，多由国外头部科技企业主导。我国在一定程度上仍处于跟进与二次开发阶段，一旦面临外部开源环境或授权政策的变动，将给国内技术体系的自主演进带来挑战。三是高质量语料库储备与多语言平衡存在短板。在模型训练中，国际主流语料库以英文为主导，中文语料占比较低。若过度依赖外部语言数据，不仅在模型参数调优上易受制于原有数据逻辑，也可能导致模型在处理本土化复杂场景与特定文化语境时出现偏差，同时增加了数据安全审查与内容合规管理的复杂性。
（二）企业出海形态偏向单点突破，商业转化与生态联动机制尚待完善
一是出海产品、赛道的同质化现象较为突出。我国部分人工智能企业在拓展海外市场时，多采用相似的模型架构，核心功能高度集中在通用聊天助手、图像生成等相对成熟的赛道。虽能在短期内展示技术能力，但在针对垂直行业的深度业务适配、解决复杂场景痛点以及开辟差异化创新赛道方面动力不足，难以形成深厚的市场壁垒。二是尚未形成基于技术壁垒的可持续盈利闭环。在国际化拓展中，部分企业倾向于通过降低模型接口调用价格的方式获取市场份额。但中长期持续的低价策略会压缩企业利润空间，进而削弱企业在底层算力、高质量数据采集及核心算法研发上的再投入能力，影响产业的内生造血功能，不利于建立以核心技术优势为导向的健康商业循环。三是产业链上下游的协同联动效应尚不充分。部分国际头部企业依托自身资源，形成涵盖“底层模型—云基础设施—终端应用”的完整生态体系。但我国企业多依托单一产品节点参与竞争，模型研发侧缺乏大规模云设施的系统化支撑，应用侧难以实现与底层算法的深度定向优化，限制了产业良性数据循环的形成。
（三）国际规则环境演变带来新挑战，全球治理参与及综合保障水平有待提升
一是国际市场合规与监管门槛持续提升。发达国家和地区相继出台人工智能专项法规，在数据隐私保护、算法透明度、伦理审查等方面设置了较高的合规标准，且相关经济体在监管领域的政策协同效应正在增强，客观上增加了我国人工智能产品与服务进入海外市场的合规评估成本与操作难度，对企业合规管理能力提出了严苛要求。二是我国在全球人工智能治理与标准规则方面的话语权有待提升。当前，国际主流标准组织已发布多项人工智能标准，但整体规则制定进程仍主要由部分发达国家机构主导，我国在核心基础标准制定中的实质性参与深度仍有拓展空间。三是应对国际复杂环境的综合护航体系仍需健全。跨国经营存在复杂的知识产权纠纷、市场准入壁垒以及数据跨境流动限制等多重考验，相较部分国家建立的包含外交协调、金融支持在内的综合性保障机制，我国在驻外维权指导、政策性金融跨境服务、政企涉外风险沟通平台等方面存在优化空间。
三、对策建议
（一）夯实创新根基，加强全链路研发能力
一是实施高端算力多元化突围战略。集中突破先进制程产能瓶颈，同步发展先进封装与异构计算技术，构建多元化算力供给体系。设立国家 AI 算力储备池，通过共建共享为企业出海提供稳定安全的算力资源池。二是强化算法层原始创新能力。探索类 Transformer 替代架构、高效注意力机制等原创性突破，加快构建国产深度学习框架，强化国产深度学习框架的国际化应用能力，推动海外生态建设中的技术反馈与迭代优化。三是推进高质量语料库建设。推动数据合规开放与汇聚整合，同步构建跨境数据安全治理体系，建设覆盖多领域、多模态的中文高质量数据集。同步构建跨境数据安全治理体系，支持建设“一站式”数据合规服务平台，帮助企业以较低成本实现合规。
（二）加强主体协同，推动企业竞合共生
一是引导人工智能企业拓展差异化市场。定期发布 AI 企业出海细分赛道竞争热力图，引导其聚焦垂直领域构建差异化发展壁垒，对形成差异化技术优势的企业给予政策倾斜。二是探索可持续盈利模式。引导企业聚焦高频刚需场景，构建“API 订阅 + 私有化部署 + 模型定制”多元收入矩阵。鼓励头部企业牵头组建“AI 出海产业联盟”，共同制定 API 调用行业自律公约，避免非理性价格战侵蚀产业利润。三是构建协同出海体系。推动头部模型企业与海外布局领先的云厂商深度绑定，鼓励 AI 大模型研发与应用的产业链上下游企业联合出海，构建数据回流、模型迭代的正向循环，打造一体化出海解决方案。设立“AI 出海协同创新基金”，形成具备全球竞争力的协同方阵。
（三）完善支撑保障，提升生态支持水平
一是深度参与全球标准规则制定。鼓励龙头企业、行业协会积极对接国际标准组织，争取在 AI 伦理、数据治理、算法评估等新兴领域的标准制定中提交“中国方案”。支持国内标准化机构与东盟、阿盟、非盟等区域组织建立互认机制，推动我国优势技术路线转化为区域事实标准。二是构建“外交支持、金融保障、民间协同”的立体化支撑网络。搭建政企沟通桥梁，形成联合应诉机制，对遭遇不公正待遇的企业提供“第一响应”支持。三是强化国际合规研判与应对服务。建立“事前研判、事中应对、事后复盘”的全链条合规服务体系，动态跟踪美欧监管政策变化，完善信息共享机制。推动与“一带一路”共建国家、东盟等新兴市场签署AI 领域互认协议，探索“监管沙盒”合作机制。
（崔冰系中国电子信息产业发展研究院办公室副主任、助理研究员；张亚楠系中国电子信息产业发展研究院助理研究员，为本文通讯作者）