东北证券： 《中国AI崛起：技术突破与应用落地》
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东北证券《中国AI崛起：技术突破与应用落地》核心速览
1. 中美AI差距首次出现“季度级”追平
技术代差压缩：2024Q4中国7个千亿级模型密集发布，将与美国前沿差距从24个月缩短至6个月（DeepSeek-R1、Qwen2.5等达GPT-4 90%水平）。
开源生态反超：DeepSeek-Uni、阿里魔搭开放70%权重，聚拢23万开发者，场景适配速度超闭源GPT-4。
2. 中国三大工程级创新模型
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| 模型 | 核心技术 | 性能突破 |
|---|---|---|
| DeepSeek | ||
| Qwen2.5 | ||
| 混元T1 |
3. 幻觉（Hallucination）的“三重解法”
技术抑制
知识增强：RAG+权威数据库（医疗/法律场景幻觉率↓90%）
人类反馈驯化：RLHF标注置信度标签（如“确定/推测/存疑”）
工程容错
规模化容错：当误差成本＜效率红利时（如客服8%错误率换90%效率提升），幻觉成效率催化剂
创造性利用
蛋白质设计（诺奖案例）/抽象艺术创作，将幻觉转化为创新源头
4. 落地黄金场景与投资建议
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| 场景 | 技术突破点 | 市场增量 |
|---|---|---|
| AI医疗 | ||
| 教育 | ||
| 自动驾驶 | ||
| 创意产业 |
5. 风险预警
商业化风险：医疗/金融领域需通过**“可信AI”认证**（中国信通院已启动幻觉评测）
技术迭代：2025年关键看端侧小模型（7B级）能否替代云端大模型
政策变量：药品监督管理局尚未开放生成式AI医疗注册，合规窗口期或延迟
一句话总结
中国AI已从“追赶性能”转向“定义场景”——用低成本工程创新（如DeepSeek 1/10成本）+容错机制设计，在医疗、教育等刚需场景实现商业化碾压，2025年或是AI应用中国范式的全球输出元年。
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