从备案管理到技术突破，中国生成式人工智能在2025年完成了从追赶到并跑的关键转折。

2025年初，DeepSeek-R1模型以开源策略和低成本高性能突破技术圈层，短短数月便在全球掀起“中国AI热”。这款训练成本不到OpenAI GPT-4o十分之一的模型，证明了在算力受限情况下通过算法创新同样能实现顶尖性能。

与此同时，备案管理制度为行业划定了规范发展轨道。截至2025年11月，累计611款生成式人工智能服务完成备案，306款应用或功能完成登记，呈现出市场活力与规范有序的统一。

01 备案管理制度：规范发展与市场活力的平衡

生成式人工智能备案工作呈现出加速推进的明显趋势。从3月底的346款到6月底的439款，再到8月底的538款，最后到11月的611款，每月平均新增备案数量约30款，显示出行业创新活力持续释放。

备案管理机制为行业提供了清晰的政策预期。网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，持续开展生成式人工智能服务备案工作。提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务，可通过属地网信部门履行备案或登记程序。

已上线的生成式人工智能应用或功能，应在显著位置或产品详情页面公示所使用已备案或登记生成式人工智能服务情况，注明模型名称、备案号或上线编号。这一透明度要求既保障了用户知情权，也为合规企业提供了公平竞争环境。

02 技术突破：DeepSeek引领的算法创新浪潮

DeepSeek的成功源于对传统技术路径的颠覆。北京通用人工智能研究院院长朱松纯指出，过去“大数据+大算力+大模型”的思维定式过度简化了通用人工智能的复杂性。DeepSeek通过算法优化，实现了在资源受限情况下对标一流大模型性能的目标。

开源策略是DeepSeek“破圈”的关键所在。与美国公司强调封闭式技术体系不同，DeepSeek选择了开源路线。2月21日，深度求索公司进一步宣布将陆续开源5个代码库，毫无保留地分享新进展。

技术突破带来了明显的成本优势。DeepSeek-R1的API定价仅为OpenAI o1的三十分之一，使得中小企业和个人开发者能够轻松使用高性能人工智能技术。蚁智岛科技CEO隋阔表示，DeepSeek最核心的影响是让AI“破圈”了，很多圈外人得以迅速了解这一产品形态。

03 应用落地：千行百业的智能化转型

政务领域成为AI应用的前沿阵地。深圳在2月10日完成DeepSeek R1满血版模型在政务云上的部署，2月16日全市政务领域全面启用DeepSeek大模型。临沂市实现了DeepSeek本地化部署，并将其接入当地惠企工作的“沂蒙慧眼系统”中，新增慧眼AI会话、画像报告自动生成等功能。

在医疗领域，2月13日国内首个“AI儿科医生”上岗。国家儿童医学中心和北京儿童医院开展了国内首次“AI儿科医生+多学科专家”的双医并行多学科会诊，AI给出的建议与专家组会诊结果高度吻合。

通信行业也迎来智能化升级。中国移动与科大讯飞联合推出全球首个基于大模型的电话同传服务，实现了原声与译文的和谐并存，翻译内容与原声仅毫秒延迟。中国移动在5G新通话主题展区为观众打造了沉浸式的AI通话体验空间，体验者通过简单的手机拨号指令，即可调起AI速记、同声传译等各种AI创新功能。

制造业智能化转型成效显著。青岛的海尔智慧工厂应用AI技术的生产线平均每分钟可以下线10台冰箱，AI识别使检测精度提高10倍左右，生产效率较传统模式提升40%左右。

04 产业生态：从芯片到应用的全链条自主

中国已构建起覆盖芯片、框架、模型、应用的全链条自主创新体系。在算力层面，昆仑芯、昇腾、寒武纪等国产AI芯片快速崛起，为大模型训练提供了性价比优势。

框架层面，百度飞桨、华为昇思等自主AI开发平台已成为产业创新的重要支撑。截至2025年9月，飞桨文心生态开发者已达到2333万，服务企业达到76万家。

技术创新得到全球开发者认可。美国麻省理工学院与开源社区Hugging Face的联合报告显示，过去一年，中国研发的开源人工智能模型全球下载量占比达到17.1%，超越美国的15.8%，位居全球第一。

产业规模持续壮大为技术落地提供了坚实支撑。中国互联网络信息中心报告显示，我国已初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元。

05 安全挑战：成长中的烦恼与应对

国产大模型在发展过程中也面临安全挑战。长亭科技首席安全研究员杨坤坦言，目前的国产大模型供应链尚未实现完全自主可控，一定程度上存在后门植入、恶意篡改等安全隐患。

中文高质量语料不足也是一个突出问题。中文高质量语料在整体数量上少于英文语料，这也可能导致因数据质量参差出现“幻觉”、回答不准等问题。

永信至诚副总裁付磊指出，大模型安全防护策略需要摒弃“救火式”的被动状态，转向具备前瞻性与体系性的安全管理。数据加密、漏洞补丁等传统安全措施已不再完全适用新一代AI系统的安全需求[citation:用户数据]。

360集团创始人周鸿祎认为，当前大模型推理能力得到显著改善，但缺乏“手和脚”的问题仍未解决，即大模型缺少使用工具的能力，不能直接“干活”。未来，大模型进化到智能体是必然的，而专业智能体将更具生命力。

06 未来展望：从专用智能到通用智能的演进

AI大模型的发展将经历从低到高五个层面演进：获取知识与推理、多模态对齐与深层次推理、类人感觉和联觉以及物理世界和虚拟环境的结合、机器自主学习、机器自我认知。而当前的AI大模型正处于第二第三层面的交汇处，未来将朝着通用大模型方向演进。

商务部研究院副研究员洪勇指出，AI产业链在本地化场景支持和标准化建设上机遇与挑战并存，国产大模型广泛应用，亟须做好各项“配套服务”。

工业和信息化部原总工程师赵志国认为，AI和安全领域的结合必将日益紧密，要坚持技术创新，筑牢安全发展根基；坚持融合赋能，壮大产业发展生态；坚持协同共治，形成安全发展合力。

中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告（2025）》提到，大模型时代的到来，标志着人工智能发展进入新时期，创新技术加速演进，认知升维和自主进化，推动人类社会向通用人工智能的方向持续探索。

截至2025年7月，我国已发布1509个大模型，数量位居全球首位，占全球大模型总数的40%。美国斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，到2024年底，中外顶尖模型之间的性能已不相上下。

从LMArena榜单的排名突破，到各行各业的应用案例，中国生成式人工智能正在实现从“单点技术追赶”向“全链路能力并跑”的转变。随着“人工智能+”行动的深入推进，中国有望在全球人工智能竞争中开辟出独特的发展路径。