经济预测研究部 禹嘉俊 王思怡 夏明嘉 张亚兰

当前，以大模型为代表的生成式人工智能，正通过与数据、算法、算力的融合重构，成为发展新质生产力的核心引擎。上海凭借率先布局与持续积累，在人工智能大模型新赛道上发展迅速，初步形成科研、应用与资金的良性互动。

一、上海生成式人工智能位居第一梯队，但对标领先仍存差距

生成式人工智能的备案与应用数量领先，但算法底座优势不明显。截至当前，上海生成式人工智能备案与应用登记分别位居全国城市第二、第一位，其中工业制造、金融服务、医疗健康等具有高技术壁垒和商业价值领域的生成式人工智能已初具雏形。但与此同时，上海算法备案数量相对靠后，在生成式人工智能突破能力上限、强化应用场景等方面仍有提升空间。

论文科研保持领先，但商业化转化能力有待加强。企业、高校与院所的科研能力是推动人工智能与大模型发展的可持续基础驱动力。根据AIRankings排名统计，2016-2025年上海AI论文数量位列全球城市第八，展现出较强的科研底蕴。但与此同时，缺乏专利储备雄厚的头部企业，在专利申请量位居全国前十企业中，无上海企业上榜。

融资吸引力总体较强，但对早期与成长阶段企业覆盖度仍显不足。投融资通过资本筛选机制、资源整合能力和市场信号作用，能够深刻影响技术演进路径、产业生态构建与全球竞争格局。从投融资事件看，截至2026年初，上海人工智能相关企业累计融资金额位居全国第二，仅次于北京。从融资轮次看，上海人工智能企业集中于早期概念验证阶段（种子轮、天使轮）与成长阶段（A轮、B轮），分别低于北京4.8个、6.9个百分点，规模扩张与成熟化发展相对滞后。

二、推动上海生成式人工智能壮大成势的下一步建议

一是壮大产业系族，构建“本土培育+外部引进”体系。大模型发展具有典型的生态化特征，如北京依托小米系、智谱华章系、百度系等掌握大模型上游核心资源；浙江、广东依托阿里系、腾讯系在大模型与算法备案占据领先地位。建议推动平台企业向人工智能化转型，挖掘本市以数据归集输出为基础业务的平台型企业，引导其向人工智能驱动型平台转型。壮大本土优势系族企业，适度扩大算力券、模型券、语料券规模，对本土优势系族企业实施差异化补贴。

二是抢抓超级个体，营造“资本+空间”良性生态。OPC（One-Person Company，一人公司）等种子类、初创类主体已成为智能原生最小单元，在垂类大模型领域发挥重要力量。建议加快探索耐心资本投资新模式，探索“贷款+外部直投”业务新模式，加大对早期企业的综合金融支持力度。打造轻量化与共享式空间布局，探索鼓励将传统大开间改造为独立办公工位与共享协作区相结合的灵活形态，配套轻量化、共享式财务法务服务。激发企业从基础创新到商业落地的全链条活力，在具备安全使用环境下，鼓励企业使用智能体工具提升效率，对自主研发获得知识产权、或完成首轮融资的OPC企业给予补贴。

三是拓展应用场景，打造“培育—开放”示范高地。应用场景是大模型从技术底座走向价值落地的核心引擎，也是其技术迭代、商业化变现、生态构建和社会价值实现的载体。建议加强大模型与应用场景供需对接，建立大模型与应用场景的常态化供需对接机制，对示范项目的实际投入或应用解决方案给予补贴。鼓励区区联动，赋能各区消费、工业、金融等优势场景。加速推动本市重点应用场景开放，大力推动政务应用场景开放，围绕城市治理、公共服务、教育、医疗健康、交通等重点领域，规定应用场景开放数量最低下限。