隨著DeepSeek持續爆火，一場各領域的效率革命，也正在快速展開。當前，無論官方還是民間，對科技創新帶動經濟高質量發展的自信程度，可能比以往任何時候都要高。而在這種宏大的敘事中，一定少不了國央企的身影。

　　今年早些時候，國務院國資委召開中央企業「AI+」專項行動深化部署會，總結國資央企發展人工智能進展成效，研究部署下一步重點工作，就吹響了沖鋒的號角。

　　去年的同一天，國務院國資委召開「AI賦能 產業煥新」中央企業人工智能專題推進會，推動中央企業在人工智能領域實現更好發展、發揮更大作用。時隔一年，技術迭代的速度超出絕大部分人的想象，前進的道路更明晰了。

　　國資國企體量龐大，是中國經濟發展的壓艙石、穩定器。人工智能+行動肯定離不開國有企業的參與。而央企是國有企業里的佼佼者，時隔一年，國務院國資委對此再次做出部署，意味著人工智能+行動要開足馬力全速運行了。

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　　在很多人的認知中，如今風起云涌的AI創新，都是民營企業做的，沒國央企什么事。這種認知是完全錯誤的。因為，任何東西都不可能憑空生長出來。哪怕是當年的iphone也是在行業大量積累的基礎上生長出來的。

　　事實上，過去幾年，國央企在人工智能（AI）領域，也取得了不少進展和成效，為民營科創企業的創新，打下了深厚基礎……

　　一是戰略布局與基礎能力的建設，包括算力基礎設施建設和數據集與模型突破。

　　算力基礎設施 建設方面，早在2023年 ，工業和信息化部、國務院國資委等6部門 就 聯合印發 了 《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，為我國算力發展勾勒出一張宏偉藍圖 。 數據 顯示，僅 2023年，央企在算力基礎設施領域投資超2000億元，占全國總投資50%以上，重點布局智算中心、超算中心等高端算力，是毋庸置疑的主力軍 。

　　數據集與模型突破方面，相關媒體分析數據顯示，包括中國石油、國家電網在內的數十家央企，已經成功落地近百個AI大模型應用，重點聚焦行業大模型和細分領域專用大模型發展，比如，去年8月中國石油發布的330 億參數昆侖大模型，是中國能源化工行業首個通過備案的大模型。

　　二是關鍵技術的自主創新，包括根技術突破和大模型應用生態。根技術突破方面，某央企構建的設備健康知識圖譜，使得故障預測準確率從67%提升至92%，年避免損失超8億元；大模型應用生態方面，大量國央企接入AI大模型，已經賦能業務大幅提效，比如智慧機場行李分揀系統，準確率99.98%，使得旅客平均等待時間減少12分鐘……

　　三是產業生態協同發展，已經取得了明顯成效。一方面，央企與民企、科研機構共建開放生態，比如中國石油聯合科大訊飛開發行業大模型，國家電網與華為合作研發電網數字化解決方案，促進了技術的快速迭代；另一方面，經濟效益與社會價值十分顯著，比如某能源央企的AI功率預測模型減少棄風電量18億千瓦時/年，另一央企的智慧農業試點實現灌溉節水41%，每畝增收320元；某央企采用AI技術，打破被中介綁架的局面。

　　截至目前，國資央企通過「AI+」專項行動已形成「基礎設施—核心技術—場景賦能—生態協同」的全鏈條能力，在能源、制造、民生等領域實現>15%的平均效率提升，并推動國產大模型在大量高價值場景規模化應用。

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　　在此基礎上，國務院國資委召開中央企業「AI+」專項行動深化部署會，研究部署下一步重點工作，必然會幫助AI推到一個全新的高度。

　　我們知道，算力、算法和數據是人工智能的三駕馬車。大模型的預訓練對數據要求很高，必須在前期進行清洗、標注、標識……數據的數量和質量，是決定人工智能水平高低的重要變量之一。

　　擁有大量數據的企業巨頭，并不愿意開放數據，因為數據已經成為重要的生產要素，甚至是公司核心資產。因此，OpenAI的ChatGPT也只能從公開出版物上獲取數據。但要讓大模型解決企業實際問題，就必須要有大量的私有數據。OpenAI去年初推出GPT store就是一個大「陽謀」，目的就是獲取企業的私有數據……

　　所以，去年國務院國資委召開的「AI賦能 產業煥新」中央企業人工智能專題推進會就明確指出，進一步深化開放合作，更好發揮跨央企協同創新平臺作用。開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。

　　去年，在專題會議現場有10家中央企業簽訂倡議書，表示將主動向社會開放人工智能應用場景。

　　當時，美國的AI大模型很強，我們想的是從應用層面發力超過美國，就像當年的互聯網行業一樣。因為，當時主流的大模型創新是先訓練千億級模型，然后是訓練垂直模型，最后才尋找應用場景。但是也有反過來操作的，并且已經取得明顯的成效。

　　在企業應用場景中，數據&應用+百億參數基座≈千億參數大模型。「AI招商助手」企業分析篩選效率提升30%，分析時間縮至分鐘級……

　　后一種模式，我們有非常明顯的優勢——龐大的國央企，政策一聲令下就可以展開集體進攻。

　　2024年，中央企業資產總額突破90萬億元，同比增長5.9%；實現增加值10.6萬億元、利潤總額2.6萬億元、上繳稅費2.6萬億元。

　　中央企業有需求規模大、產業配套全、應用場景多的優勢。央企集體下場，能夠更好地幫我們搶抓人工智能賦能傳統產業，加快構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

　　一年時間下來，事實證明，效果非常顯著。如今，DeepSeek的出現，使得中國在AI大模型上的能力也不遜于世界先進水平。強模型+豐富的數據和應用場景，簡直就是王炸。國資委這個時候召開「AI+」專項行動深化部署會，就是要乘勝追擊擴大戰果，將我們在AI領域的優勢進一步擴大。

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　　毋庸置疑，我們正置身于一場史無前例的巨變之中，這一觀點，我們在此前的文章中就一再強調，而過去的歷史一再證明，誰能引領科技革命，誰就能成為世界強國，甚至成為規則的制定者。

　　與之前的幾次科技革命不同，這一次科技革命的迭代速度非常快。2023年，全網還在嘲笑AI「文生視頻」其實是人工制杖，2024年Sora已經讓很多人難辨真假了；一年前，我們很多人還在反思，為何我們在AI大模型上落后美國這么多，今年初DeepSeek就震撼了全球AI領域……

　　所以，在這場科技角逐中，我們必須只爭朝夕！與很多人固有的印象不同，國資國企——特別是跑在前面的國央企，面對這股浪潮，反應速度是很快的。去年2月19日，國務院國資委非常及時地召開了「AI賦能 產業煥新」中央企業人工智能專題推進會。

　　這并非偶然，一方面，2023年初，國務院國資委圍繞高質量發展，推動中央企業進一步打造世界一流企業，確立了「一利五率」目標管理體系，人工智能是一次生產力的革命，僅從提升企業效益的角度，央企就要積極擁抱人工智能；另一方面，加快推動人工智能發展，還是國資央企發揮功能使命，培育新質生產力的抓手。跑在前頭的央企，已經嘗到了巨大的甜頭，比如，當不少國企還在頭疼怎么控成本時，有些央企通過AI，已實現成本精確到「每塊磚」。

　　去年2月19日的國務院國資委人工智能專題推進會明確，中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展人工智能產業，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設一批智能算力中心，開展AI+專項行動。回過頭來看，此舉抓住了問題的關鍵。

　　最近，阿里首次明確提出將「AI驅動」作為核心戰略，未來三年，集團在云和AI的基礎設施投入預期將超越過去10年的總和。 有人說，阿里這是要做AI基建狂人了。

　　阿里，只是一個縮影。畢竟，前不久召開的民營經濟座談會，還有其他大量參會企業，這是提振信心的大會也是AI或者說新興產業發展全面提速的發令槍。

　　集中力量辦大事，是我們一貫的優勢，隨著中央企業集體發起新一輪沖鋒，我們在AI領域的追趕速度還會更快……

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