目前，中美在AI大模型方向领先世界各国，然而二者的竞争也已经明牌，中美两国在AI大模型各方面的表现各有胜负，其中以谷歌为代表的科技巨头长期投身于基础理论的研究，使得美国引领者人工智能的发展潮流，依托浓厚的工程师文化，美国在基础大模型上保持领先优势。

在一级市场上，美国对大模型的投资也比较积极，其中以英伟达、微软、Salesforce等为代表的科技巨头成为美国AI领域最重要的“独角兽猎手”，在一级市场的大手笔投入，为美国人工智能的发展积蓄了力量。

此外，美国各个行业整体的信息化水平较高，积累了丰富的结构化数据，这为美国做大模型落地打下了基础。

因此，本报告认为，美国在AI大模型发展的基础理论与基础数据方面，有着独特的优势，这也为AI大模型的使用打下了基础，尤其是在医疗研发等方向，其会继续保持着先发优势。

相比美国，国内一直扮演着追随者的角色，在基础模型方面，中美之间的差距并不大，“重应用轻基础”的研发理念，以及国内庞大的下游需求，让国内机构更加专注于落地应用的研究，可以说，在AI大模型的应用上，国内是更胜一筹的。

AI+金融：美国发展较成熟，国内也已进入应用阶段

AI大模型在金融领域的应用，美国开发应用时间较早，并且掌握核心技术，应用趋于成熟。国内AI+金融目前也已进入应用阶段。与美国对比，我国该领域开发投资积极性较高，叠加近期数据政策支持，有望追平美国发展应用水平。

彭博BloombergGPT：开启大模型在金融行业的开发和应用的第一步

金融领域的复杂性和独特的术语需要特定领域的模型，BloombergGPT代表了这项新技术在金融行业的开发和应用的第一步。2023年3月，彭博社发布了专门为金融领域打造的大型语言模型(LLM)——BloombergGPT。

该模型将协助彭博改进现有的金融NLP任务，如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。此外，BloombergGPT将为整合彭博终端上的大量数据提供新机会，以更好地帮助公司的客户，同时将AI的全部潜力带入金融领域。

AI+医疗：数据制约下，国内渗透缓慢，美国数据优势明显，青睐研发环节

美国较早推行了医疗信息化，医疗行业有着丰富的结构化数据，这也方便了美国企业在研发端发力，一些科技巨头在AI医疗领域布局积极。从国内来看，目前影响大模型在医疗领域渗透的主要问题在于数据，一方面医疗行业数据量非常大、质量较差，将医疗行业的数据进行整理清洗需要一个过程；另一方面医疗行业数据涉及患者隐私和国家安全等敏感信息，数据开放度低。尽管面临着数据困难，但国内科技企业一直在迎难而上。

医联：国内首款医疗大模型medGPT发布者

2023年4月28日，医联宣布成功研制国内首款大模型驱动的AI医生——medGPT，medGPT是基于Transformer架构，目前参数规模为1000亿，可支持医疗场景下的多模态输入和输出。其中，预训练阶段使⽤了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使⽤了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投入超过100名医生参与人工反馈监督微调训练。

medGPT首次突破了AI医生无法与真实患者连续自由对话的难点，并在医疗问诊场景中支持多模态的输入和输出，在疾病的预防、诊断、治疗、康复四个重要环节全面实现智能化。

AI+交通：交通应用中国具备优势，智能驾驶中美处于竞争状态

目前在交通的大模型应用上，我国具备了较大优势，较美国处于领先地位。我国政府在环境授权和放松管制方面所做的努力，在国内培育了一个友好的环境。在自动驾驶方面我国与美国正处于竞争状态，从开始美国的领先，到现在我国已具备一定的竞争实力。

毫末智行DriveGPT：首个将GPT技术用于自动驾驶领域的公司

在自动驾驶领域，目前明确提出相关模型的是毫末智行的DriveGPT。

2023年1月，毫末在对 Transformer 大模型前沿探索的基础上，率先同时推出了视觉自监督大模型、3D 重建大模型、多模态互监督大模型、动态环境大模型、人驾无监督认知大模型等五个自动驾驶大模型，成为行业首个将 GPT 大模型技术引用到自动驾驶认知决策当中的自动驾驶公司。

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