生成式 AI 的下半场：不止是创作，更是产业升级

当生成式AI从文案、图像生成等C端趣味应用走向深水区，其发展重心已悄然转向产业端赋能。如果说上半场是技术破圈与用户教育，那么下半场的核心命题，便是打破“创作工具”的局限，成为重构产业流程、激活实体经济的核心引擎，推动创新从单点突破走向系统升级。

技术底座的迭代为产业渗透筑牢根基。我国生成式AI企业数量已超4500家，DeepSeek R1、阿里Qwen2.5等模型展现出国际前沿水平，更形成了独具优势的开源生态。头部企业开放模型权重，让中小企业可基于优质底座定制开发，加速技术本土化扩散。“模型即服务”模式的普及，更让AI无缝嵌入搜索、云服务、工业软件等产品生态，为跨行业落地提供了灵活接口，打破了技术与产业间的壁垒。

生成式AI正以全链条重构逻辑，渗透到千行百业的核心环节。在制造业，三一重工、海尔借助生成式设计优化产品原型，缩短研发周期；在服务业，阿拉斯加航空的AI对话助手提供定制化旅行服务，意大利电信语音智能体将效率提升20%；在传统行业，通用汽车OnStar系统的AI助手精准识别用户意图，摩托罗拉Moto AI实现多模态场景赋能。这些应用早已超越内容创作，深入到生产调度、客户服务、流程优化等核心场景，推动产业从“数字化”向“智能化”跨越。

产业升级的本质，是AI与实体经济的深度融合而非简单叠加。当前，AI智能体的崛起让技术应用从“被动响应”转向“主动赋能”，可自主达成客户服务、数据分析、网络安全等特定目标。但挑战仍客观存在：高性能模型集中于头部企业，中小企业适配能力不足；算力成本高企、标准体系缺失，制约规模化落地；数据资源供给与安全治理尚需完善。这些问题的破解，是生成式AI真正赋能新质生产力的关键。

生成式AI的下半场，比拼的不是单一模型的能力，而是生态协同与落地实效。唯有夯实技术底座、因行业施策完善支撑体系，推动大中小企业融通创新，才能让AI真正嵌入产业血脉。当技术突破转化为产业效能，生成式AI必将超越创作工具的定位，成为驱动产业升级、构建现代化产业体系的核心力量。