AI 摘要
- 中國AI推理數據量首次超過訓練數據量。
- 中國AI重心正從模型訓練轉向實際應用。
近日，工信部下屬機構賽迪研究院（CCID）發佈的《新域新質創新發展十大趨勢》指出，中國AI推理數據量首次超過訓練數據量。報告的核心判斷是，AI技術已從實驗室研發階段，逐步進入規模化產業應用。
事件背景
過去一段時間，國內輿論多以「哪家模型更強」作為主要討論方向。這份報告則將焦點轉向模型實際被使用的程度。一般而言，訓練是模型學習數據、形成能力的階段；推理則是模型完成訓練後對外提供服務、處理輸入並產生輸出的過程。推理數據量超過訓練數據量，代表實際調用需求已超過模型開發階段的數據投入。
調用量與迭代速度
報告以「詞元調用量」作為主要觀察指標。根據來源資料，截至2026年6月，全國日均詞元調用量突破175萬億，相較2024年年初成長逾1000倍。同時，頂尖大模型的迭代週期也由過去的數個月，縮短至數週甚至數天。
兩項指標可相互印證：一方面，使用端需求快速增長；另一方面，模型開發效率持續提升。來源因此將此現象描述為AI重心由「訓練模型」轉向「模型對外服務」，並認為推理需求正反向帶動供給端發展。
製造業等領域的應用廣度
隨著「人工智能＋製造」行動推進，中國已累計建成500多家卓越級智能工廠，覆蓋31個省區市，涵蓋超過80%的製造業行業大類。
此外，國產算力與大模型已在鋼鐵、汽車等20個行業落地1000多個應用場景，並推動個性化定製、全生命週期服務等新型應用模式。
使用者規模
來源另引用此前數據指出，今年上半年中國生成式AI用戶已超過7億，普及率突破50%。來源認為，供給端與需求端正形成閉環。
已確認資訊與推測
- 依來源所述（已確認）：報告指出推理數據量首次超過訓練數據量；2026年6月日均詞元調用量突破175萬億；智能工廠數量、覆蓋範圍及應用場景數量如上所列。
- 需留意的限制：來源未說明上述數據的統計口徑、調用量的計算方式，以及「詞元」的具體定義，也未提供獨立第三方的驗證方法。
- 解讀性判斷（推測）：「產業已真正轉動」、「供給與需求形成閉環」等表述屬於報告與報導的解讀，並非可直接量化的結果。
潛在影響與限制
若相關數據屬實，AI應用的成熟度可能影響企業導入策略、算力資源配置與產業數位化進程。然而，調用量增長不必然等同於商業獲利或生產效率提升，來源也未提供相關財務或成效數據，因此現階段仍需以更完整的獨立統計資料進行評估。
整體而言，報告從調用量、迭代速度與產業應用等面向，描繪中國AI由研發導向轉向應用導向的趨勢。後續獨立統計與產業追蹤資料，將有助於檢驗這一趨勢的持續性。
Reference Link : news.aibase.com
