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不同于美国，欧盟和日本则立足资源禀赋和产业基础引入人工智能技术，因此呈现不同发展特点。欧盟人工智能产业在行业数据资源方面具有一定优势，凭借在医疗、制造业等关键领域的深厚积累，西门子、大众汽车等企业加快全球化布局，积累了大量高价值数据。同时，欧盟在立法和标准制定方面处于领先地位，2024年发布全球首部综合性监管法规《人工智能法案》，积极推动建设人工智能系统、加强人工智能伦理治理，其治理模式被多国借鉴。日本则重点推动人工智能技术与制造业融合，通过工业机器人、智能制造系统优化生产流程，持续提升效率，同时加快服务型制造发展，探索解决本土劳动力短缺问题。不过，总体来看，欧盟和日本在技术创新与产业应用方面落后于美国。
从全球来看，美国在人工智能领域起步较早，人才、技术等方面均有较大优势，处于国际领先地位并形成了独特的发展路径。美国人工智能产业发展以技术创新为引领，按照“通用基础模型—行业垂直模型”的扩展逻辑，优先研发高性能通用大模型，再逐步向垂直领域渗透，形成“自上而下”的发展路径。利用技术和资本方面的优势，企业倾向于集中资源打造高性能通用模型，例如美国OpenAI公司的GPT-4、谷歌公司的Gemini等，然后通过开放API接口吸引开发者构建垂直应用。最典型的就是微软将ChatGPT嵌入Office套件，快速在全球范围内推广。这种模式既能快速占领市场，又能通过数据反哺优化模型性能，形成“赢者通吃”局面，欲将其他竞争者拒之门外，或者成为其产业生态的一部分。美国人工智能发展路径本质上是“技术优势—市场扩张—生态垄断”的正向循环，其核心在于通过基础研究积累与技术开源降低行业门槛，再以通用模型为枢纽构建跨领域应用生态，在技术标准与商业模式方面提升全球影响力。
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