2026 夏季达沃斯｜张亚勤：规模、整合与开源，定义中国创新模式独特竞争力

6 月 24 日，中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤出席在大连举办的世界经济论坛第十六届新领军者年会（夏季达沃斯论坛）“中国模式如何行稳致远” 分论坛，围绕中国特色创新体系、AI 产业竞争优势、生物医药技术突破、现存发展约束与未来升级路径发表系统性观点，深度剖析中国创新模式的底层逻辑、全球价值与进阶方向。

张亚勤院士在演讲中指出，中国创新模式是规模、效率、产业政策深度融合的独特体系，人工智能、生物医药领域已涌现大量标杆案例。他提到清华万国数据教授、AIR副院长兰艳艳教授团队研发的“DrugClip”这套开源的蛋白质筛选工具相较传统方法效率提升四至五个数量级，已开源至 Github，全球 50 个国家超千家企业、科研机构落地应用，是产学研协同创新的典型缩影，印证了中国式创新的落地转化能力。

谈及创新体系核心支撑，张院士重点强调中国五年、十年、十五年中长期规划带来的前瞻优势。以 AI 产业底层基础设施电网为例，国内多年前置布局全球规模最大、能效最优的智能电网，为算力产业奠定关键基础。依托低成本、高稳定性绿电供给，中国形成独有的词元经济（Tokenomics） 优势：国内电价约为美国一半，各地新建数据中心强制 PUE 低于 1.2、配套 80%-90% 绿电供给，业内将其命名为 “绿色词元”。反观美国等地区，算力电力成本高企已成为产业发展显著短板，而这套体系优势源于跨越十余年的长期统筹规划，无法短期复制。

谈及中美 AI 发展路径时，张院士表示：美国前沿模型以闭源为主，中国以 DeepSeek、千问、智谱等为代表的大模型坚持开源路线。他预判，长期来看全球 80% 基础大模型将走向开源，中国在商业模式与技术开放层面具备结构性优势。当前东南亚、欧洲大量初创企业直接采用中国开源大模型搭建产品，美国不少创业团队也将国产开源模型作为技术底座，中国开源 AI 正在成为全球普惠智能化的重要载体。他同时提到，DeepSeek等企业现阶段重心仍持续投入研发，商业化变现适度后置，依靠算力、电力带来的极致成本效率，持续放大开源模型全球竞争力。

张亚勤院士充分肯定了人才在AI发展中的关键作用，他表示，中国 AI 人才培养规模约为美国五倍，以清华等高校为代表的顶尖人才梯队持续扩容，是支撑长期创新的核心底层要素；同时他客观提及，智能化转型过程中部分传统岗位将面临调整，产业需同步配套就业转型配套方案。

在肯定规模化创新成就的同时，张院士直言当前中国创新模式存在清晰短板：AI 领域 Transformer 架构、大语言模型、智能体底层理论与核心算法框架等0 到 1 原始创新仍主要源自美国及少数发达国家，中国过去优势集中在技术规模化迭代、能效优化层面。但向好趋势已显现：全球顶级 AI 顶会、期刊原创论文中中国贡献占比达 40%，相关专利数量更高；生物医药赛道实现跨越式突破，全球超 40% 新药靶点原创研究来自中国，国内临床试验数量已超越美国。他强调，未来中国创新体系必须联动高校与企业，强化基础研究投入，实现从规模化复刻到源头原创的转型。

针对地方产业发展痛点，张院士补充道，部分地方政府引导产业时易催生同质化、低效价格战，后续政策导向应引导企业差异化布局，避免无序内卷；但整体来看，国家级中长期产业政策对前沿赛道的扶持成效显著。

张亚勤院士表示，现阶段 AI 价值尚未充分渗透宏观经济、显著拉动 GDP 增长，而开源体系是实现 AI 普惠、让技术惠及全产业而非少数巨头的关键路径。面向未来，中国创新模式将持续迭代：依托绿电算力、开源生态、海量工程师人才三大核心底盘，持续输出低成本、高可靠智能技术服务全球；同时加大基础科研协同攻关，在底层理论、原创算法领域建立全球话语权，完成从规模创新到源头创新的跨越。

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