报告聚焦中外大模型产业发展现状、历程、融资、政策、人才及核心差异，全面呈现全球 AI 大模型竞争格局与发展特点。

全球大模型领域呈现中美双主导格局。截至 2024 年 2 月，中国大模型数量超 130 个，参与者涵盖互联网巨头、云厂商、AI 企业与科研机构，开源、闭源、二次开发等模式并存，市场高度竞争；国际主流基础大模型不足 10 家，以 GPT-3.5、Gemini、LLaMA 等为代表，技术实力突出，在算法优化、数据效率、模型泛化与创新应用上领先，是中国主要借鉴方向。

发展历程上，国际大模型历经多代架构迭代，Decoder-only因文本生成与自回归建模优势成为主流；中国大模型起步稍晚，同样以 Decoder-only 为核心架构，形成中文语言大模型、多模态大模型、行业小模型三大发展方向，聚焦中文处理、多模态交互与垂直行业落地。

融资层面，2023 年全球 AI 融资向中美集中，美国以 **59%占比断层领先，中国以16%** 位居第二。中国 AI 融资在 2021 年达峰值后回落，但融资事件数稳定，2023 年受大模型带动回暖，早期（A 轮前）融资占比提升，行业创业活力旺盛。

政策方面，国际以伦理安全、自愿合规、国际协作为核心，欧盟出台全球首部全面 AI 法案，经合组织、G7、联合国教科文组织推动可信 AI 与伦理标准；中国政策更强调自主可控、数据合规、安全监管，网信办等部门发布生成式 AI 服务管理办法，在保障安全前提下平衡创新发展，注重知识产权与用户权益。

人才储备上，美国 AI 顶尖人才全球第一，中国位居第二。中国顶尖 AI 人才主要来自高校与互联网大厂，清华大学、浙江大学、中科院贡献突出，阿里、京东、腾讯等企业也是重要人才来源；国际人才高度集中于头部企业，资源集聚效应显著。

中外大模型核心差异体现在三方面：一是产业定位，国际偏 To C 消费级应用，中国重 To B 行业解决方案；二是资源分布，国际技术与人才高度集中，中国资源分散、竞争激烈；三是监管导向，国际侧重自愿伦理规范，中国监管更具体、强调安全与可控。

中国大模型数量与市场活力领先，但技术深度、资源集中度仍有提升空间；国际凭借技术、人才与生态优势保持领先。未来，全球大模型将在技术创新、行业落地、安全合规中持续演进，中美竞争与协作将共同塑造行业发展走向。

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