但值得关注的是，热度之下，人工智能产业已有泡沫化现象出现。“我国AI产业发展现状如何？”“有哪些问题亟待解决？”“产业发展如何脱虚向实？”成为业界关注的焦点。
当下，我国人工智能产业迈入快速发展阶段。中国科学院预测，2030年我国人工智能核心产业规模有望超过1万亿元。
从企业布局方面看，BAT等互联网巨头均已在芯片、框架及应用层面进行全局部署，并推出AI大模型。在基础模型、大算力等领域，多家上市公司也进行了深度布局，科大讯飞、商汤科技等一批企业在AI领域崭露头角。进入人工智能芯片领域的寒武纪、北京君正等也已积累大量专利。另外，部分软硬件企业如大疆、零度智控等都将无人驾驶技术与机器人结合。深兰科技、图灵机器人等创业公司亦在机器学习等方面加强研发，产品大量出口海外。
无锡数字经济研究院执行院长吴琦向记者表示，目前，我国人工智能已形成完整的产业体系，建成了富有活力的产业创新生态。互联网大厂和“独角兽”公司均在预训练大模型等领域进行角逐。从投资方向看，专业AI芯片的投资及研发投入可能会放缓，但AI硬件领域还会持续爆发。产业链投资将转向大型科学计算与人工智能的交叉领域。
“目前包括大模型等在内的人工智能技术及应用已‘百花齐放’，蓬勃发展。”哈尔滨工业大学人工智能领域一位专家对记者称，“不过受限于超大规模算力等，目前认知智能体正在从雏形逐步发展，大量的基础建设工作还有待开展。”
喧嚣之下，是我国人工智能企业普遍处于初创阶段的现实。据天眼查数据显示，55.4%的人工智能相关企业成立仅1年至5年。虽然我国人工智能研发和应用实现了快速发展，但由于起步较晚，仍存数据质量不足、基础设施建设待加强、人才缺乏、能耗高等问题。
对此，国泰君安电子人工智能团队相关负责人表示，缺乏用于构建更好模式的训练数据，存在功能孤岛、算法瓶颈，都会影响AI基础领域研发。
谈及能耗高问题，联想高性能计算和人工智能主任技术顾问郝常杰对记者表示，在降耗方面，高性能计算系统应遵循开放融合原则，完成对国产生态的覆盖，支持海光CPU、麒麟的操作系统等。
值得注意的是，今年以来，A股市场对AI概念的炒作很热，泡沫化现象已在一定程度上显现。
“在ChatGPT的带动下，国内AI市场热度居高不下，但这种热度总有一天会降下来。”南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标认为，需警惕AI产业泡沫化风险，企业和机构要真正投入科研，让产业发展脱虚向实。
受访专家普遍认为，使人工智能产业发展脱虚向实，需重视基础研究，攻关关键核心技术。吴琦认为，行业应强化对人工智能基础研究与技术开发的支持，培育多元化投资主体，同时探索AI应用市场化运营机制。
上海市人工智能学会秘书长汪镭建议：“对于国内人工智能基础产业平台的整体性建设，需要给予长期的规模型投资及系统性产业政策支持，加强真正的学科基础研究投资。”
钧山资管董事总经理王浩宇表示，企业应不断研究新的数据处理和模型训练方法。各方应加强跨产业、跨学科的研究和合作，从多角度推动人工智能产业的飞跃式发展。
