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　　大模型不仅关乎科技创新，也深嵌国家安全、经济转型与社会治理。文章分析了大模型发展现状、风险挑战及应对策略，以期为我国应对全球人工智能竞争、推动技术创新提供理论和政策启示。研究表明，大模型市场竞争激烈，行业渐趋整合。中美大模型竞争愈加呈现地缘政治博弈的特征。技术层面，大模型规模化效应递减，混合专家模型带来模型效率提升，思维链技术提升了大模型的逻辑推理能力。然而，大模型也面临技术内生、外部治理和社会衍生风险。应从体系层次综合应对：基础层从人工智能基本要素出发，通过技术优化控制大模型风险；法律层构建权责适配的创新激励制度，为市场提供稳定的预期；社会层则从更广泛的社会维度进行风险规制。

　　“大模型”指参数和规模庞大，基于深度学习的人工智能模型。从《新一代人工智能发展规划》至《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，我国高度重视大模型发展，出台诸多文件，对大模型的发展规划、标准演进、伦理防控等方面进行了顶层规划。近年来，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的通用大模型技术加速迭代，其技术突破与下游应用不仅关乎科技创新，也深嵌国家战略安全、经济转型与社会治理全局。党的二十大报告明确提出“加快建设数字中国”“坚决打赢关键核心技术攻坚战”。但我国在大模型领域仍面临挑战：

　　美国仍保持领先，但中国正快速追赶。中国在全球人工智能大模型中占比达36%（美国44%），在全球人工智能企业数量上的占比仅次于美国（表1）。中美大模型竞争已上升为地缘政治博弈。2022年，美国拜登政府出台出口管制措施，禁止向中国出售尖端芯片。美国新一届政府正在推动《2025年美国人工智慧能力与中国脱钩法案》，不仅禁止先进人工智能技术对华输出，更将限制范围扩展至联合研发、人才交流等领域。中国人工智能企业对训练算力进行诸多优化，与美国的差距缩小。2025年初，中国推出的DeepSeek R1模型引发美国科技巨头股票波动，有人称之为人工智能领域的“斯普特尼克时刻”。

　　根据国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上透露，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。根据2025年7月27日世界人工智能大会披露的信息，我国已发布1509个大模型，在全球已发布的3755个大模型中数量位居首位。百度公司等传统互联网巨头均发布了自研大模型（表2）。市场上也曾涌现出“四龙五虎”“六小虎”的大模型新兴力量。深度求索公司的DeepSeek R1模型以较低成本达到国际第一梯队的水平。国际层面，大模型竞争从OpenAI公司“一枝独秀”再到“多巨头激烈竞争”。马斯克的x.AI公司凭借算力优势推出高性能Grok 4系列模型；谷歌公司以Gemini模型系列加速追赶，部分性能指标已领先同期GPT模型；Anthropic公司的Claude 4.0 Sonnet模型的编程性能优于同期的GPT模型。开源生态如LLaMA、DeepSeek、通义千问等也迅速崛起。激烈竞争推动价格骤降。2024—2025年，多家厂商大模型推理算力价格降幅超90%。

　　Scaling Law效应指模型性能随规模、数据及算力增长呈幂律提升。但单纯依赖该法则已面临瓶颈，对模型性能的提升不再显著。OpenAI公司前首席科学家Ilya Sutskever指出，传统无监督预训练效果趋稳，需探索新方法。大模型的发展正转向如监督微调、强化学习等“后训练”优化及“推理时间”的拓展上。对中国而言，Scaling Law效应递减或成机遇。受美国芯片封锁限制，中国难以在算力规模上超过美国，但可转向“效能创新”。DeepSeek R1模型的成功表明，通过架构创新与训练优化，中国大模型可从“跟跑”迈向“并跑”。

　　思维链技术通过在提示中加入推理步骤，引导大模型模拟人类思考，提高推理能力和准确性。随大模型Scaling Law效应递减，新近的大语言模型在后训练阶段引入该技术，以及对思维链进行强化学习以提升回答质量。通过思维链技术，将复杂问题拆解多个推理步骤，既展现模型的“思考”过程，也增加了模型的透明性和可解释性。DeepSeek R1模型、OpenAI公司的o系列模型均将思维链技术引入了大模型，成效显著。目前，该技术已成为主流发展方向，国内厂商已相继推出基于思维链的大模型。

　　随技术迭代，大模型的通用、泛化、多模态和推理能力显著提升，向通用人工智能（AGI）迈进。AGI指能完成人类所能做到的一切智能行为，并在所有智力相关任务上达到人类水准的人工智能。ARC Prize Foundation基金会认为，当再也无法设计出“人类轻松完成而人工智能很难做到”的任务时，AGI即至，并创建检验大模型AGI水平的测试集“ARC-AGI”。传统大模型GPT-4o的准确率仅为5%，但采用思维链等技术后，2024年末的o3模型则首次在测试集中达到人类水平。不过，根据ARC Prize Foundation基金会的官方博客，在ARC-AGI-2测试集基准测试中，o3模型即使在高计算量下的得分可能低于30%，而普通人仍能超过95%，表明AGI尚未实现。

　　技术失控风险指大模型的发展超出人类可控范围的风险。2023年，美国未来生命研究所（Future of Life Institute）呼吁暂停训练比GPT-4模型更强的人工智能系统至少6个月，但人工智能技术飞轮已无法停下。人工智能已成为国家竞争核心，“人工智能军备竞赛”愈演愈烈。美国新一届特朗普政府更是废除拜登政府签署的《关于安全、可靠、值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence），全面放松对人工智能的监管，促进人工智能的武器化和军事化，或导致新一轮的全球监管竞争。大模型的涌现特性已使技术后果难以预测，“伪装对齐”等揭露了其自主谋划风险，叠加开源生态导致技术扩散不可逆；随着大模型向AGI和超级人工智能推进，彼时人工智能或具有自主决策能力，失控风险极大增加。

　　发展不足风险指因政策偏差导致大模型创新滞后，引发国家竞争力系统性衰退的复合风险。大模型作为新质生产力，在地缘政治竞争格局中具有战略决定性意义。大模型的泛化能力提升各行业效率。例如，OpenAI公司推出的Deep Research功能，可大幅度提高科研人员的效率。对于国家而言，“不发展人工智能才是最大的风险”。若遵循“预防原则”——在确定新技术不会对个体、群体产生危害之后才采用。将抑制创新，从而在全球人工智能角逐中落后。“发展不足风险”与“技术失控风险”似乎非此即彼。受地缘政治的影响，即使各国认识到技术失控风险，仍偏好选择“加速发展”。

　　GitHub、Hugging Face等开源托管平台存在因地缘政治导致平台服务供应中断的风险。GitHub和Hugging Face平台是全球大模型开源社区的核心载体，前者托管了绝大部分人工智能开源代码，后者汇聚了关键模型的权重文件和技术文档。但此类平台受所在国美国法律管辖，或沦为地缘政治博弈工具。例如，GitHub平台已按美国财政部要求限制受制裁地区账户访问。一旦这些平台因政治因素积极对我国用户进行访问限制、服务中断或内容审查，传统的代理访问或镜像同步等规避方式或不再有效，将影响我国大模型的研发协作、技术跟进等，阻碍技术迭代和应用落地。

　　针对侵权责任，建议采用“过错场景认定”与“保险风险池”方案。一般侵权场景适用过错责任原则，在涉及人身安全的高风险领域，适用严格责任，并强制服务提供者投保人工智能责任险，将个体责任转化为社会分担。在知识产权领域，建议突破传统著作权法思维，建立“有限开放的数据训练权”与“使用者主导的生成内容权益”规则。适度扩大著作权合理使用范围，允许开发者对受版权保护内容进行训练使用。赋予大模型生成内容同等的法律保护，通过将“人”控制人工智能的行为拟制为“代理”关系，将大模型生成的内容的权利赋予使用者。