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Gartner于近日发文预测，在 AI 组合中纳入中国 LLM 和多模态模型的全球企业占比，将从 2025年的 5%上升至 2027年的50% 。中国本土 LLM 在能力和成本效率方面仍保持竞争力，而其竞争力因开源战略进一步增强。

Gartner高级研究总监闫斌表示，这一趋势的背后，是全球企业对于“模型多样性”和“供应链安全”的深层考量。

据介绍，在过去，许多跨国企业在部署AI时往往过度依赖单一来源的模型，这不仅带来了潜在的合规风险，也限制了模型在特定文化语境和垂直领域的表现能力。随着中国大模型在自然语言理解、多模态交互以及代码生成等核心能力上的快速迭代，其性能指标已逐步对标甚至超越国际主流水平。更重要的是，中国模型在处理中文及亚洲语言环境、理解东方商业逻辑方面展现出独特的优势，这使得全球企业在拓展亚太市场时，不得不将中国模型纳入其核心战略版图。

“全球企业正在意识到，单一的模型架构无法应对复杂多变的全球市场挑战。”闫斌在采访中强调，“真正的智能不是来自一个超级大脑，而是来自多个专长大脑的协同工作。”这句话精准地概括了当前AI战略的核心转变。过去，企业追求的是“大而全”的通用模型，试图用一个模型解决所有问题；而现在，策略已转变为“专而精”的组合拳，即根据不同的业务场景、地域特征和数据类型，灵活调用最合适的模型。

他进一步分析道，中国大模型之所以能在这个组合中占据半壁江山，关键在于其“多模态”能力的突破性进展。“当视觉、听觉与语言能力在同一个模型架构中实现无缝融合时，机器才真正具备了理解物理世界的能力。”闫斌认为，当前AI发展的痛点。传统的文本模型在处理图像识别、视频分析等任务时往往显得力不从心，而中国的多模态模型已经能够在工业质检、医疗影像分析以及自动驾驶感知等复杂场景中提供高精度的解决方案。这种跨模态的理解能力，使得全球企业在面对非结构化数据处理时，拥有了更强大的工具。

“在数据本地化成为全球共识的今天，能够支持私有化部署且符合当地法规的模型，才是企业敢于大规模采用的前提。”在他看来：中国模型提供商在这一方面展现出了极高的灵活性和适应性，他们不仅提供了丰富的云端API服务，更推出了针对大型企业的一站式私有化部署方案，确保数据不出域、模型可掌控。这种对数据安全的高度重视，消除了许多跨国企业的后顾之忧。

随着中国大模型在全球AI组合中占比的提升，其带来的连锁反应正在各个行业层面产生深远影响。多模态能力的普及，正在重新定义人机交互的边界。在零售行业，结合了中国大模型的多模态系统能够同时分析顾客的语音指令、面部表情以及购物篮中的商品图像，从而提供极具个性化的推荐服务；在制造业，通过融合视觉检测与语言报告生成的模型，生产线上的微小瑕疵不仅能被即时发现，还能自动生成详细的维修建议报告，极大地提升了运维效率。

这种场景化的深度融合，正是闫斌所预言的“协同工作”模式的生动实践。

闫斌称，全球企业不再将AI视为一个孤立的工具，而是将其作为业务流程中的智能中枢。中国模型凭借其开放的生态接口和强大的定制化能力，成为了连接各个业务环节的粘合剂。无论是处理复杂的财务报表，还是解析多语种的合同条款，亦或是监控全球供应链的物流状态，中国模型都展现出了卓越的适应性和鲁棒性。

值得注意的是，这一趋势也推动了全球开源社区的繁荣。越来越多的中国大模型选择开源或部分开源，吸引了全球开发者的共同参与和优化。这种开放创新的模式，加速了技术的迭代速度，降低了中小企业的使用门槛，使得AI技术的红利能够更广泛地惠及全球市场。正如文档中所暗示的那样，技术的壁垒正在被打破，取而代之的是一种基于合作与共享的新生态。

“展望2027年，我们将见证一个更加多元、包容且高效的全球人工智能新格局。这不仅是技术路线的胜利，更是全球化合作精神的体现。在那个时候，国界的概念在数字世界中将进一步模糊，技术的流动将由价值和应用效果决定。”最后，闫斌总结道：“未来的竞争不再是模型之间的零和博弈，而是谁能更好地整合全球智慧，为人类创造更大的价值。”