2024年四季度，我国规模以上互联网企业收入与利润增速小幅下滑，但人工智能领域仍展现出强劲动力。平台经济与产业互联网的深度融合加速了数字化转型，而“人工智能+”政策的落地则率先在供应链、物流、客服等场景取得突破。全球范围内，技术竞争持续升级，OpenAI与马斯克旗下xAI相继发布新一代人工智能模型，推动技术边界不断拓展。
平台经济与AI技术驱动产业互联网渗透率提升
根据《中国产业互联网白皮书》预测，至2030年，产业互联网渗透率将提升至38%。这一目标的实现依赖于平台经济对产业集聚的促进作用，以及人工智能技术对传统业务流程的深度改造。以采购场景为例，智能寻源、商品标准化管理、智能评标等AI应用显著提升了效率，并解决了传统人工处理中的合规性难题。
平台经济的集群效应进一步加速了数字技术与实体产业的协同创新。例如，长三角地区的产业互联网生态通过开放数据接口和共享算力资源，推动区域产业链上下游企业实现智能化升级。尽管AI大模型在产业场景的应用仍面临数据安全和业务融合等挑战，但研发投入的稳步增长表明，技术突破与生态协同仍是未来发展的核心方向。
全球技术竞争背景下，AI模型的迭代速度持续加快。OpenAI计划在2025年推出整合多项技术的GPT-5系统，并向不同用户层级开放差异化服务；马斯克旗下xAI发布的Grok3模型则在数学推理、代码生成等任务中展现出性能优势。这表明，AI技术的实际应用能力已成为企业竞争的关键指标。
全球AI治理分歧加剧与产业落地挑战并存
2025年巴黎人工智能行动峰会凸显了全球在AI治理路径上的分歧。尽管峰会聚焦短期社会影响并提出开放协作倡议，但美英等国的缺席反映出“监管与创新”的深层矛盾。美国副总统万斯明确反对过度监管，强调市场自由对技术突破的推动力；欧盟则试图在《人工智能法案》框架下平衡创新与风险防控，例如简化法规以适配技术快速迭代的需求。
技术落地层面，数据安全与成本效益问题仍是制约AI大规模应用的核心障碍。例如，产业互联网中跨企业数据共享的权责界限尚不清晰，而大模型训练所需的高算力成本也限制了中小企业的参与空间。对此，开源模型和协作生态成为破局方向。法国Mistral与中国的DeepSeek等开源项目已证明去中心化模式的可行性，未来或推动技术民主化进程。
国内市场方面，AI技术对算力与电力需求的拉动效应进一步显现。证券机构分析指出，AI应用场景的爆发将推动算力需求持续攀升，而电力基础设施的升级需求亦随之凸显。例如，美国部分电网预测2035年电力峰值需求将因AI增长38%，这一趋势在国内市场同样值得关注。当前，行业需在技术突破与伦理框架间寻求平衡，以实现人工智能的可持续价值释放。
