1. 上海大模型的产业发展现状
2022年下半年，OpenAI发布ChatGPT，掀起了大模型和AIGC在全球范围内的讨论热潮 [1] [2] 。AI是上海的三大先导产业之一，上海市相关的创新主体也在快速跟进大模型的发展态势，产业发展呈现出以下特点：
一是大模型发布数量较多。截至2023年11月，我国目前已有188家机构发布了AI大模型，上海大模型的数量仅次于北京，排名第二，达到了22家 [3] 。
二是通用 + 垂类大模型并行。通用大模型聚焦基础层，泛化能力较强；垂类大模型更关注垂直领域或任务的解决，专业能力较强 [4] 。上海AI实验室、商汤科技、MiniMax已发布了通用大模型，并成为国内第一批通过《生成式AI服务管理暂行办法》备案的AI大模型产品 [5] ；达观数据、复旦大学、虎博科技等机构也发布了金融、工业、科研等领域的垂类大模型。
三是相关投融资活跃。大模型是资本密集型产业，需要持续的资金投入以支撑高昂的基础设施、训练和研发人才的成本 [6] 。据不完全统计，目前共计60家大模型企业(含相关大模型产品及应用)获得融资，其中上海企业接近20家，占比近三分之一，略低于北京(31家)，但高于全国其他地区。例如，MiniMax在2023年6月1日完成了超2.5亿美元的新一轮融资，估值超12亿美元，有望成为AIGC领域的“独角兽”。
四是落地场景加快推进。上海目前已拥有丰富的大模型落地应用场景，涉及工业制造、企业服务、个人助理、创意设计、智能搜索、科学研究等各领域。例如，上海AI实验室发布的“风乌”大模型仅需30秒即可生成未来10天的全球高精度预报结果，效率大幅优于传统模型；达闼科技发布的RobotGPT与机器人的具身智能相结合，可以完成复杂场景的应用，实现虚实融合。
2. 上海大模型产业的发展优势
数据、算力和算法是人工智能时代下最重要、最活跃、边际回报最高的生产要素 [7] 。上海之所以成为大模型的创新高地，与其在数据、算力和算法方面的优势密不可分。
2.1. 数据支撑优势
数据是人工智能发展的“燃料”。大模型通常具有数以亿计的参数，这些参数在经过大规模数据集的训练后，能够显著提升模型对于复杂任务的理解和处理能力 [8] 。因此，大模型的数据集应重点考虑数量、质量、种类等方面。
上海是中国的经济中心，许多科研机构、大型企业总部或分支机构位于上海。这些机构在运营中积累了业务、消费和市场等领域的丰富数据，为大模型的训练打下了坚实的数据基础。同时，社交、传媒、游戏是上海的优势产业，小红书、哔哩哔哩、喜马拉雅等相关企业积累了大量的图像和音频数据，促进了多模态大模型的进步 [9] 。
此外，上海市政府还一直致力于推动数据开放和共享。《上海市公共数据共享实施办法(试行)》 [10] 强调公共数据应当全量上链、上云，充分共享。上海图书馆等公共机构建设了相关的开放数据平台，持续扩大普惠供给。2023年7月6日世界人工智能大会开幕式上，上海AI实验室还联合中央广播电视总台等十家单位联合发起了“中国大模型语料数据联盟”，旨在通过链接模型训练、数据供给、学术研究、第三方服务等多方机构，联合打造多知识、多模态、标准化的高质量语料数据和生态圈。8月14日，该联盟开源发布“书生·万卷”1.0多模态预训练语料 [11] ，开源数据总量超过2TB。
2.2. 算力支撑优势
算力是“加速器”，可以实现人工智能的高性能计算、大规模数据处理和复杂模型的训练。大模型在算力端带来了一些新需求，需要更大的互连带宽、内存容量和内存带宽，以及更小的延迟和更高的稳定性、可靠性 [12] 。
芯片方面，上海目前拥有完善的芯片产业配套政策、健全的基础设施建设及充足的高技能人才，涵盖云端训练、云端推理和终端推理三大产品领域，智能芯片的发展居于全国前列 [13] 。根据毕马威中国“芯科技”新锐企业50榜单，约六成的企业集中在长三角地区，其中上海就有17家 [14] 。
智算中心方面，自2022年起，上海市陆续发布了《新型数据中心“算力浦江”行动计划(2022~2024年)》《上海市数字经济发展“十四五”规划》《上海市推进算力资源统一调度指导意见》《上海打造未来产业创新高地发展壮大未来产业集群行动方案》等一系列相关政策举措。截至2022年底，算力基础设施分布集群化态势显著，在用互联网数据中心达到五十余个，标准机架数四十余万个，在用算力总规模约8995 Pflops，智算规模约5675 Pflpos [15] 。目前，上海的“一平台、五中心”的智算中心建设格局初步形成，在将来可为城市数字化转型提供坚实的算力底座。
2.3. 算法支撑优势
算法是“引擎”，决定了AI系统的学习、推理和决策过程 [16] 。上海在大模型技术和应用转化方面具有较好的算法基础，部分研究机构和企业在语言模型、图像识别、智能推荐等领域进行了深入研究。例如，复旦大学邱锡鹏教授团队提出了名为LOMO (低内存优化)的新优化器，并在配备8卡RTX 3090的单台服务器上，成功微调65B LLaMA [17] 。上海交通大学MediaBrain团队和上海AI实验室智慧医疗团队等提出了一种基于配准的少样本异常检测框架RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型，无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务 [18] 。
此外，开源开放是驱动大模型技术创新和产业生态集聚的重要路径之一。从国际上看，Meta、LlaMa2、OpenAI等相继开源，催生大模型和生成式AI创业热潮；从国内看，复旦大学Moss为国内最早开源的大模型 [19] 。上海AI实验室“书生·浦语”开源了InternLM-7B、InternLM-20B、InternLM-123B三款模型，并推出了首个面向大模型研发与应用的全链条开源体系。
3. 上海大模型产业的未来发展建议
上海的大模型产业虽然已在语料、算力和算法方面拥有较多的优势，但相比于首都北京和部分发达国家，仍然面临许多挑战和困难。下面从数据、算法、算力、人才四个方面提出未来的相关发展建议。
第一，数据方面，应加快健全数据管理机制，积极提高上海市公共领域存量数据的挖掘、清洗水平，构建高质量、具有上海特色的大模型数据集。探索推进公共数据授权运营，推动公共数据与市场化数据平台对接，实现数据融合创新应用 [20] 。充分发挥上海数据交易所的市场配置作用，重点推动专业领域挂牌数据的转化。加强数据安全和隐私保护和对企业内部数据治理的评估辅导 [21] 。研究数据供给与需求的衔接问题，使高质量数据与大模型间形成更流畅、合理的联动机制。
第二，算法方面，应鼓励和支持研究机构和企业等创新主体加强对通用大模型、垂类大模型、多模态多任务大模型的研发与创新。重点支持全自主研发、大模型复现 + 微创新、国内开源 + 微调等模式下的产品研发，对于基于插件、API接口调用/集成等提供适当关注 [22] 。支持加强基础架构研究，力争探索形成与Transformer差异路线、符合上海需求的新型基础架构。依托上海国际算法中心，围绕下一代AI、科学智能等方面开展研究，打造出“场景挖掘–算法创新–工程实现–产业落地”的循环 [23] 。
第三，算力方面，应建立算力专项补贴，针对重点大模型创新团队研发所产生的算力成本、在沪建设的基于国产高性能芯片的大规模智能计算集群优先给予返点优惠或算力补贴等政策支持，重点面向中小企业提供“算力券”优惠补贴 [24] 。参考绿电购买模式，进一步探索推动政府打包采购社会智算资源的模式，开放更加优惠的算力供给服务。统筹优化算力部署和调度，深入参与并实施“东数西算”工程，促进云边端算网融合，提供“联接 + 感知 + 计算 + 智能”的算网一体化服务 [25] 。
第四，人才方面，应加快大模型领军人才引进，给予顶尖科学家更大的研发自主权。建立健全产学研联动融合培养机制，鼓励高校开设与大模型的相关专业和研究方向，推动跨学院、跨学科AI合作，并加强企业自主人才培养和人才转型 [26] 。依托上海AI实验室等高水平平台开展大学生大模型使用培训，通过体验营、竞赛等形式，培养大学生国产大模型使用习惯。建议颁布大模型人才专项政策，实现从人才培养、高端人才引进到优质人才保留的完整人才政策，梳理大模型领域人才需求清单，制定引才育才计划 [27] 。
基金项目
本项研究受到上海市2023年度“科技创新行动计划”软科学研究项目(项目编号23692102200)资助。
NOTES
*通讯作者。