人工智能行業觀察：OpenAI推進GPT-4.5測試；xAI發佈Grok3模型

2024年四季度，我國規模以上互聯網企業收入與利潤增速小幅下滑，但人工智能領域仍展現出強勁動力。平臺經濟與產業互聯網的深度融合加速了數字化轉型，而“人工智能+”政策的落地則率先在供應鏈、物流、客服等場景取得突破。全球範圍內，技術競爭持續升級，OpenAI與馬斯克旗下xAI相繼發佈新一代人工智能模型，推動技術邊界不斷拓展。

平臺經濟與AI技術驅動產業互聯網滲透率提升

根據《中國產業互聯網白皮書》預測，至2030年，產業互聯網滲透率將提升至38%。這一目標的實現依賴於平臺經濟對產業集聚的促進作用，以及人工智能技術對傳統業務流程的深度改造。以採購場景爲例，智能尋源、商品標準化管理、智能評標等AI應用顯著提升了效率，並解決了傳統人工處理中的合規性難題。

平臺經濟的集羣效應進一步加速了數字技術與實體產業的協同創新。例如，長三角地區的產業互聯網生態通過開放數據接口和共享算力資源，推動區域產業鏈上下游企業實現智能化升級。儘管AI大模型在產業場景的應用仍面臨數據安全和業務融合等挑戰，但研發投入的穩步增長表明，技術突破與生態協同仍是未來發展的核心方向。

全球技術競爭背景下，AI模型的迭代速度持續加快。OpenAI計劃在2025年推出整合多項技術的GPT-5系統，並向不同用戶層級開放差異化服務；馬斯克旗下xAI發佈的Grok3模型則在數學推理、代碼生成等任務中展現出性能優勢。這表明，AI技術的實際應用能力已成爲企業競爭的關鍵指標。

全球AI治理分歧加劇與產業落地挑戰並存

2025年巴黎人工智能行動峰會凸顯了全球在AI治理路徑上的分歧。儘管峰會聚焦短期社會影響並提出開放協作倡議，但美英等國的缺席反映出“監管與創新”的深層矛盾。美國副總統萬斯明確反對過度監管，強調市場自由對技術突破的推動力；歐盟則試圖在《人工智能法案》框架下平衡創新與風險防控，例如簡化法規以適配技術快速迭代的需求。

技術落地層面，數據安全與成本效益問題仍是制約AI大規模應用的核心障礙。例如，產業互聯網中跨企業數據共享的權責界限尚不清晰，而大模型訓練所需的高算力成本也限制了中小企業的參與空間。對此，開源模型和協作生態成爲破局方向。法國Mistral與中國的DeepSeek等開源項目已證明去中心化模式的可行性，未來或推動技術民主化進程。

國內市場方面，AI技術對算力與電力需求的拉動效應進一步顯現。證券機構分析指出，AI應用場景的爆發將推動算力需求持續攀升，而電力基礎設施的升級需求亦隨之凸顯。例如，美國部分電網預測2035年電力峰值需求將因AI增長38%，這一趨勢在國內市場同樣值得關注。當前，行業需在技術突破與倫理框架間尋求平衡，以實現人工智能的可持續價值釋放。

本文源自：金融界

作者：AI君