新質生產力是基于新一代信息技術深入發展，實現生產力飛躍的新型生產能力，DeepSeek等國產大模型是人工智能領域階段性的重要突破，隨著兩者的持續嵌合與擴散應用，必將通過創新鏈、產業鏈等方式加快釋放。然而，科技創新領域發展不平衡不充分的問題仍較為嚴重，在研發投入、產業體系以及科技人才等方面還存在短板。為此，要把握大模型與新質生產力相互賦能的內在機理，以DeepSeek等技術創新成果為支撐，探索更具實效性的創新路徑。

（一）加大國產大模型技術的研發投入

習近平總書記指出：“人工智能作為新技術新領域，政策支持很重要。要綜合運用知識產權、財政稅收、政府采購、設施開放等政策，做好科技金融文章。”大模型技術作為新一代人工智能的通用智能基座，正深度重構技術—經濟范式，成為新質生產力持續健康發展的核心使能器。盡管我國在人工智能大模型研發應用方面取得了顯著突破，但在基礎研究、高端芯片和基礎軟件等核心技術領域與國際先進水平相比仍存在差距。基于此，需構建多元協同的政策支持體系，以激發技術創新活力，夯實技術生態基礎。

一是發揮知識產權政策的激勵與保護功能。一方面，應完善適應大模型特點的知識產權制度，加快修訂相關法律法規，明確算法、模型及數據的權利歸屬與保護范圍，提升制度對技術創新的適配性；另一方面，應加強高價值專利布局與運營能力建設，通過搭建大模型技術成果轉移轉化平臺，推動知識產權成果轉化與產業化應用，構建覆蓋研發、轉化、應用全鏈條的知識產權支撐體系，為大模型技術創新提供有力的制度保障。

二是發揮財政稅收政策的引導與激勵作用。

在芯片制造領域，應聚焦高性能AI芯片設計、EDA工具自主可控、先進制程工藝攻關等關鍵環節，實施“揭榜掛帥”“以需定供”等機制，加大對核心技術攻關的財政投入與政策支持。在算法研究領域，應通過研發費用加計扣除、人才激勵稅收優惠等政策，降低企業和科研機構在模型設計、訓練與優化等環節的研發成本，提升其創新積極性。

三是發揮政府采購政策的引導與示范功能。

一方面，政府采購應聚焦自主可控的大模型產品與關鍵技術服務，通過設立大模型采購目錄、制定技術性能與安全可控等標準，優先采購符合國家戰略安全要求和技術自主能力的大模型系統、通用API接口、語義分析工具等，形成對國產大模型技術發展的正向激勵。另一方面，通過“首購+訂購”機制，支持初期尚未完全商業化的大模型產品進入實際應用環境，有助于企業在真實場景中優化模型性能、完善模型功能模塊并驗證模型的安全性與可擴展性。

四是發揮設施開放政策的資源共享作用。通過構建國家級公共算力平臺、高質量語料資源庫與開放預訓練模型體系，實現核心研發設施的共享化、標準化和制度化，支持科研機構、中小企業和初創團隊在統一環境下進行模型訓練與測試。同時，配套建立資源使用管理機制與成果反饋制度，提升設施使用效率與知識溢出效應，進而加快形成以開放協同為特征的大模型創新生態。

（二）優化國產大模型技術的產業生態

2025年《政府工作報告》將“因地制宜發展新質生產力，加快建設現代化產業體系”作為重點任務之一，強調“持續推進‘人工智能+’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來。”作為支撐現代化產業體系建設的戰略性技術底座，大型模型技術創新供給與產業升級需求呈現出深度適配特征。

其一，鼓勵人工智能產業鏈上下游企業加強合作，打造人工智能產業集群。支持基礎層企業與技術層、應用層企業開展技術研發合作，共同推動人工智能技術的創新和應用落地。在垂直分工體系下，基礎層企業為技術層和應用層企業提供高性能的芯片和數據服務；技術層企業為應用層企業提供先進的算法和技術解決方案；應用層企業為技術層和基礎層企業反饋市場需求和應用場景。通過構建高效的協同創新機制，推動產業鏈各環節緊密融合，提升產業鏈的整體競爭力。

其二，加快國產大模型在實體經濟領域的開發與部署。一是傳統產業是現代化產業體系建設的基底，需要深化大模型與傳統產業在生產環節、算力應用、組織模式、創新生態等方面的滲透與應用。二是發揮人工智能技術優勢，重構新型工業化的底層邏輯，強化制造業智能升級的核心技術供給，適度超前布局國家算力中心、工業邊緣算力中心、大數據平臺等支撐大模型技術發展的數字基礎設施。

（三）構筑國產大模型技術的人才矩陣

人才是形成新質生產力的重要戰略資源。2023年1月，習近平總書記在主持中共中央政治局第二次集體學習時指出，要“堅持創新鏈、產業鏈、人才鏈一體部署，推動深度融合”（簡稱“三鏈深度融合”）。“三鏈深度融合”旨在為新質生產力的培育與涌現構建“你中有我、我中有你”的創新生態。大模型領域的“三鏈深度融合”，實質就是要確保人才資源在創新鏈和產業鏈的鏈條上及鏈間實現高效利用。目前，我國人工智能產業鏈人才缺口超過500 萬人[38]，呈現結構性失衡與動態性增長態勢。基于此，需著手推動國產大模型“三鏈深度融合”，以解決產業鏈人才匱乏的問題。

其一，聚焦大模型創新鏈產業鏈關鍵環節，制定差異化的自主培養與海外引進相結合的策略。一是鼓勵高校優化專業結構，強化數學、計算機科學、邏輯學、認知科學等基礎學科體系的建設，著力培養兼具深厚理論素養與原始創新能力的復合型人才梯隊。二是通過組織實施國家級重大科技專項、搭建具有國際影響力的科研創新平臺等舉措，有效匯聚全球頂尖科研力量和高層次創新群體。三是聚焦大模型技術棧對人才能力的特殊要求，應著力培養既掌握動態路由算法原理，又熟悉國產芯片架構特性的交叉型高端人才。

其二，圍繞人工智能產業鏈建立健全全學段的教育機制。建立涵蓋基礎教育、高等教育和職業教育的全學段人才培養生態系統。基礎教育階段需將人工智能通識內容融入課程體系，著重培育學生的科學認知與創新能力；高等教育階段需強化人工智能學科群建設，促進跨學科知識融合；職業教育階段需緊密對接產業技術要求，培養適應產業發展的應用型人才。

其三，遵循長期主義的資源投入機制，持之以恒推進人工智能人才隊伍建設。圍繞國家層面人工智能人才發展戰略規劃，建立政府引導、多元參與的投入體系，通過稅收優惠、專項補貼等政策工具，激勵企業加大人才培訓投入；設立人工智能人才發展基金，重點支持青年人才成長和戰略科學家引進；探索耐心資本培育模式，引導社會資本投向周期長、風險高但具有戰略價值的基礎研究和人才培養項目。(作者：劉偉)