新質(zhì)生產(chǎn)力是基于新一代信息技術(shù)深入發(fā)展，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力飛躍的新型生產(chǎn)能力，DeepSeek等國產(chǎn)大模型是人工智能領(lǐng)域階段性的重要突破，隨著兩者的持續(xù)嵌合與擴(kuò)散應(yīng)用，必將通過創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈等方式加快釋放。然而，科技創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)展不平衡不充分的問題仍較為嚴(yán)重，在研發(fā)投入、產(chǎn)業(yè)體系以及科技人才等方面還存在短板。為此，要把握大模型與新質(zhì)生產(chǎn)力相互賦能的內(nèi)在機(jī)理，以DeepSeek等技術(shù)創(chuàng)新成果為支撐，探索更具實(shí)效性的創(chuàng)新路徑。

（一）加大國產(chǎn)大模型技術(shù)的研發(fā)投入

習(xí)近平總書記指出：“人工智能作為新技術(shù)新領(lǐng)域，政策支持很重要。要綜合運(yùn)用知識(shí)產(chǎn)權(quán)、財(cái)政稅收、政府采購、設(shè)施開放等政策，做好科技金融文章。”大模型技術(shù)作為新一代人工智能的通用智能基座，正深度重構(gòu)技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式，成為新質(zhì)生產(chǎn)力持續(xù)健康發(fā)展的核心使能器。盡管我國在人工智能大模型研發(fā)應(yīng)用方面取得了顯著突破，但在基礎(chǔ)研究、高端芯片和基礎(chǔ)軟件等核心技術(shù)領(lǐng)域與國際先進(jìn)水平相比仍存在差距。基于此，需構(gòu)建多元協(xié)同的政策支持體系，以激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新活力，夯實(shí)技術(shù)生態(tài)基礎(chǔ)。

一是發(fā)揮知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策的激勵(lì)與保護(hù)功能。一方面，應(yīng)完善適應(yīng)大模型特點(diǎn)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度，加快修訂相關(guān)法律法規(guī)，明確算法、模型及數(shù)據(jù)的權(quán)利歸屬與保護(hù)范圍，提升制度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的適配性；另一方面，應(yīng)加強(qiáng)高價(jià)值專利布局與運(yùn)營能力建設(shè)，通過搭建大模型技術(shù)成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化平臺(tái)，推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，構(gòu)建覆蓋研發(fā)、轉(zhuǎn)化、應(yīng)用全鏈條的知識(shí)產(chǎn)權(quán)支撐體系，為大模型技術(shù)創(chuàng)新提供有力的制度保障。

二是發(fā)揮財(cái)政稅收政策的引導(dǎo)與激勵(lì)作用。

在芯片制造領(lǐng)域，應(yīng)聚焦高性能AI芯片設(shè)計(jì)、EDA工具自主可控、先進(jìn)制程工藝攻關(guān)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)施“揭榜掛帥”“以需定供”等機(jī)制，加大對(duì)核心技術(shù)攻關(guān)的財(cái)政投入與政策支持。在算法研究領(lǐng)域，應(yīng)通過研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、人才激勵(lì)稅收優(yōu)惠等政策，降低企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)在模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與優(yōu)化等環(huán)節(jié)的研發(fā)成本，提升其創(chuàng)新積極性。

三是發(fā)揮政府采購政策的引導(dǎo)與示范功能。

一方面，政府采購應(yīng)聚焦自主可控的大模型產(chǎn)品與關(guān)鍵技術(shù)服務(wù)，通過設(shè)立大模型采購目錄、制定技術(shù)性能與安全可控等標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)先采購符合國家戰(zhàn)略安全要求和技術(shù)自主能力的大模型系統(tǒng)、通用API接口、語義分析工具等，形成對(duì)國產(chǎn)大模型技術(shù)發(fā)展的正向激勵(lì)。另一方面，通過“首購+訂購”機(jī)制，支持初期尚未完全商業(yè)化的大模型產(chǎn)品進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，有助于企業(yè)在真實(shí)場景中優(yōu)化模型性能、完善模型功能模塊并驗(yàn)證模型的安全性與可擴(kuò)展性。

四是發(fā)揮設(shè)施開放政策的資源共享作用。通過構(gòu)建國家級(jí)公共算力平臺(tái)、高質(zhì)量語料資源庫與開放預(yù)訓(xùn)練模型體系，實(shí)現(xiàn)核心研發(fā)設(shè)施的共享化、標(biāo)準(zhǔn)化和制度化，支持科研機(jī)構(gòu)、中小企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)在統(tǒng)一環(huán)境下進(jìn)行模型訓(xùn)練與測試。同時(shí)，配套建立資源使用管理機(jī)制與成果反饋制度，提升設(shè)施使用效率與知識(shí)溢出效應(yīng)，進(jìn)而加快形成以開放協(xié)同為特征的大模型創(chuàng)新生態(tài)。

（二）優(yōu)化國產(chǎn)大模型技術(shù)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)

2025年《政府工作報(bào)告》將“因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，加快建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”作為重點(diǎn)任務(wù)之一，強(qiáng)調(diào)“持續(xù)推進(jìn)‘人工智能+’行動(dòng)，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢(shì)、市場優(yōu)勢(shì)更好結(jié)合起來?！弊鳛橹维F(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的戰(zhàn)略性技術(shù)底座，大型模型技術(shù)創(chuàng)新供給與產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求呈現(xiàn)出深度適配特征。

其一，鼓勵(lì)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)加強(qiáng)合作，打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群。支持基礎(chǔ)層企業(yè)與技術(shù)層、應(yīng)用層企業(yè)開展技術(shù)研發(fā)合作，共同推動(dòng)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用落地。在垂直分工體系下，基礎(chǔ)層企業(yè)為技術(shù)層和應(yīng)用層企業(yè)提供高性能的芯片和數(shù)據(jù)服務(wù)；技術(shù)層企業(yè)為應(yīng)用層企業(yè)提供先進(jìn)的算法和技術(shù)解決方案；應(yīng)用層企業(yè)為技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)反饋市場需求和應(yīng)用場景。通過構(gòu)建高效的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)緊密融合，提升產(chǎn)業(yè)鏈的整體競爭力。

其二，加快國產(chǎn)大模型在實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的開發(fā)與部署。一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的基底，需要深化大模型與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)、算力應(yīng)用、組織模式、創(chuàng)新生態(tài)等方面的滲透與應(yīng)用。二是發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，重構(gòu)新型工業(yè)化的底層邏輯，強(qiáng)化制造業(yè)智能升級(jí)的核心技術(shù)供給，適度超前布局國家算力中心、工業(yè)邊緣算力中心、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等支撐大模型技術(shù)發(fā)展的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

（三）構(gòu)筑國產(chǎn)大模型技術(shù)的人才矩陣

人才是形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要戰(zhàn)略資源。2023年1月，習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，要“堅(jiān)持創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、人才鏈一體部署，推動(dòng)深度融合”（簡稱“三鏈深度融合”）?！叭溕疃热诤稀敝荚跒樾沦|(zhì)生產(chǎn)力的培育與涌現(xiàn)構(gòu)建“你中有我、我中有你”的創(chuàng)新生態(tài)。大模型領(lǐng)域的“三鏈深度融合”，實(shí)質(zhì)就是要確保人才資源在創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的鏈條上及鏈間實(shí)現(xiàn)高效利用。目前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人才缺口超過500 萬人[38]，呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性失衡與動(dòng)態(tài)性增長態(tài)勢(shì)?；诖?，需著手推動(dòng)國產(chǎn)大模型“三鏈深度融合”，以解決產(chǎn)業(yè)鏈人才匱乏的問題。

其一，聚焦大模型創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)，制定差異化的自主培養(yǎng)與海外引進(jìn)相結(jié)合的策略。一是鼓勵(lì)高校優(yōu)化專業(yè)結(jié)構(gòu)，強(qiáng)化數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科體系的建設(shè)，著力培養(yǎng)兼具深厚理論素養(yǎng)與原始創(chuàng)新能力的復(fù)合型人才梯隊(duì)。二是通過組織實(shí)施國家級(jí)重大科技專項(xiàng)、搭建具有國際影響力的科研創(chuàng)新平臺(tái)等舉措，有效匯聚全球頂尖科研力量和高層次創(chuàng)新群體。三是聚焦大模型技術(shù)棧對(duì)人才能力的特殊要求，應(yīng)著力培養(yǎng)既掌握動(dòng)態(tài)路由算法原理，又熟悉國產(chǎn)芯片架構(gòu)特性的交叉型高端人才。

其二，圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)鏈建立健全全學(xué)段的教育機(jī)制。建立涵蓋基礎(chǔ)教育、高等教育和職業(yè)教育的全學(xué)段人才培養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)?；A(chǔ)教育階段需將人工智能通識(shí)內(nèi)容融入課程體系，著重培育學(xué)生的科學(xué)認(rèn)知與創(chuàng)新能力；高等教育階段需強(qiáng)化人工智能學(xué)科群建設(shè)，促進(jìn)跨學(xué)科知識(shí)融合；職業(yè)教育階段需緊密對(duì)接產(chǎn)業(yè)技術(shù)要求，培養(yǎng)適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的應(yīng)用型人才。

其三，遵循長期主義的資源投入機(jī)制，持之以恒推進(jìn)人工智能人才隊(duì)伍建設(shè)。圍繞國家層面人工智能人才發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，建立政府引導(dǎo)、多元參與的投入體系，通過稅收優(yōu)惠、專項(xiàng)補(bǔ)貼等政策工具，激勵(lì)企業(yè)加大人才培訓(xùn)投入；設(shè)立人工智能人才發(fā)展基金，重點(diǎn)支持青年人才成長和戰(zhàn)略科學(xué)家引進(jìn)；探索耐心資本培育模式，引導(dǎo)社會(huì)資本投向周期長、風(fēng)險(xiǎn)高但具有戰(zhàn)略價(jià)值的基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)項(xiàng)目。(作者：劉偉)