我统计了100+国内AI大模型，这里有未来财富的流向
何燊贤 开智学堂
作者：何燊贤 来源：公众号「小何传家」
我统计了 100+ 家的国内 AI 大模型公司，知道这些城市在搞人工智能（AI）。现在一起感受人工智能领域背后的财富流向，助你一知未来。
人工智能的发展，和你我有什么关系呢?
哪些产业有未来？
是那些能聚集大量的资源，吸引大量的金钱和人才的产业。这些城市有能力聚集代表未来的产业，它们能承接这泼天的光明钱景，它们更可能是未来的新大船，随着时代的浪潮水涨船高。
国家政策的引导，以及新生产力的发展与扩散，一次又一次地引导新一轮的财富创造与财富转移的趋势。
从曾经的房地产产业，到新能源产业，再到未来的数据与智能产业，历史在押韵。
新一轮产业发展，新旧产业更替的过程中，新一轮的财富创造与财富转移正在发生。财富的转移非常快，从旧行业到新行业，从低效率到高效率，这种转移每天都在发生。
在 IT 互联网领域，曾经的 PC 市场衰落了，向移动市场转移，诺基亚被抛弃，财富都跑到苹果这里；而谷歌抓住了非苹果的移动操作系统这个市场，依旧在浪潮之巅。
在汽车领域，燃油车市场在衰落，向新能源汽车转移，传统汽车大厂品牌在被抛弃，财富向新能源市场转移，过去十年的比亚迪、宁德时代兴起了，未来的新能源结合智能驾驶的新汽车市场，各个新生品牌在竞合，在新一轮财富创造与转移的风起云涌。
在大国大城的中国，房子也一样，财富也是从小城市到大城市转移，差地段向好地段转移。大学生落个户，新人才安个家，可能全家都财富都带过来了。
为什么我们关注人工智能领域，因为它会与你我息息相关。
与你我有何关系？AI 领域，带来的新生产力革命，也在引领新的财富创造和转移趋势。AI 会影响一切存在的产业领域，未来渗透到商业乃至生活各个角落。
我们先来一起看看，国家上层的大气候，对 AI 领域的重视。
01 2023年的重要政策推动
一个看国家数据局建立，另一个看中央金融工作会议。
2023 年 3 月的全国两会，推动新一轮国务院机构改革，其中科技和金融领域改革备受关注。其中一项重要机构改革，就是组建国家数据局。
同年 7 月底国务院任命首任国家数据局局长，从侧面表明政府高度重视并加速推动数据要素市场建设。接着 10 月 25 日，国家数据局揭牌：统筹推进数字中国建设，推动数据要素市场化价值化。
国家层面高度重视数据产业发展和国家数据治理。我国是全球首个将数据确立为生产要素国家，有两个重要目标：一是增强我国经济发展新动能，提升资源配置效能；二是做强做优数字经济，构筑起国家竞争新优势。
数据要素市场对外构筑国家竞争新优势、对内构建经济增长新动力。数据要素市场是一个横跨各领域的综合要素市场，市场规模是十万亿级别。它是一个横跨各领域的综合要素市场，应用场景广泛，对人工智能的发展有基石性作用，持续为金融服务、医疗健康、交通运输、生态环境等更多的场景赋能。
另一个重磅文件，来自于中央金融工作会议，于 2023 年 10 月 30 日至 31 日在北京举行。
优化资金供给结构，把更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业，大力支持实施创新驱动发展战略、区域协调发展战略，确保国家粮食和能源安全等。
盘活被低效占用的金融资源，提高资金使用效率。
做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。
金融资源的倾向，国家未来就是重点资金偏重的方向，换言之，也是国家上层的钱的重要流向。
科技创新、先进制造、绿色发展，高质量发展离不开人工智能领域；科技金融、绿色金融、数字金融，在未来也依靠人工智能领域来降本增效。
因此，人工智能领域，是一个必然的关注重点。哪怕你不是行内人，哪怕你不懂以下这些公司，我们也应该重点去关注 AI 产业与城市的关联。
国家深挖池养大鱼，这么多公司在 AI 赛道上勇争上流，里面只要能跑出一个两个，都是赢。
AI 产业落地，就在这些城市之中，那么重点资金就可能流向这些城市，它们就是下一波财富的奔流之地 —— 这就是财富流动的方向，财富的创造和转移，都在这些地方发生。
02 国内 100+ 大模型城市格局
截止到 2023 年 11 月 11 日，国内已有 188 个 AI 大模型发布，基于发布机构所属省市地点统计，呈现城市分布词云如上，关键词越大，对应城市越重要。
其中，北京、上海、杭州、深圳、广州和南京发布的大模型数目排名位列前六，北京独占鳌首，是中国大模型的领头城市，拥有全国最多的发布大模型的机构。
而这 100+ AI 大模型的类别分布中，通用大模型的数目最多，紧随其后的垂直特定领域中金融、医学、客服、工业、科研、媒体在大模型研发数目上处于第二梯队。
这个和前面提及的中央金融会议强调的重点，相互呼应 —> 优化资金供给结构，把更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业；…… 做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。
再细看大模型机构所在城市分布，其中有 3 个或更多的机构发布了大模型的城市有 13 个，第一梯队是北京、上海、杭州、深圳、南京、广州；苏州、成都、重庆、青岛、济南、厦门、合肥归为第二梯队，后面还有 18 个城市有机构发布了 1~2 个大模型。
如果从五大都市区来看，沿海的 AI 产业发展优势突出，京津冀大区、长三角大区、粤港澳大湾区都有各自牵头的 AI 产业基地或者大模型创新高地。
看了 100+ 的国内 AI 大模型统计现状，我们站在另一个产业演化视角，它山之石以攻玉，有后发优势。
03 中美对比，产业未来向阳而生
现代城市化发展，离不开背后的产业支撑。城市发展的逻辑，也是产业演化逻辑。中美之间有互为对照借鉴的价值，是因为两者都有足够广阔的疆域，是跨越多个纬度的大国，他们俩都发展起足够高复杂度的产业链，而且两个大国，有大国才有多城市之间竞争人才的格局。
多维度的相似性，让美国的高科技和信息互联网产业，特别本文提及的 AI 产业（数据与智能产业），其发展历程路径，对中国有借鉴意义。
美国大国大城经历的产业崛起，中国大概率也会经历类似进程。
陈虎平对比中美产业演化，提出的中国城市化的三个趋势：大城市化、南方化、阳光化，对我们感知预判 AI 产业在这些城市的未来，也有启发。
如果说结论，那就是—— AI 产业向阳而生。
向阳而生有两层含义，一个是 AI 产业在阳光气候好的且有数据产业基础的城市发展更有优势，另一个是 AI 产业在科教资源中心且有数据产业基础的城市发展更有优势。
有数据产业基础的城市，往往是大城市，信息密集，资源聚集，人口聚集，都在持续生产和积累大量数据。
数据信息时代，科教人文资源中心地位相对上升，石化能源基地和航运枢纽的地位相对下降。丰富的科教资源，也是智能时代 AI 产业发展的重要底蕴。
信息业步入向智能时代，传统能源地理位置对科技人才的约束变小，加上国内的新能源和数据新基建支撑——西电东送和东数西算—— 科技行业的人才越来越多的向气候条件更友好的城市聚集，比如南方的阳光，比如室内净空保暖系统配套的宜居城市。
你看看，在美国有积雪地带和阳光地带的二分，在中国有北方区和南方区的二分。阳光化是科技人才追求更好生活条件的自然需求，这也是城市在 AI 产业竞争的地理优势逻辑。
看看上面中美 20 个大城市一年四季春夏秋冬的气候对比，图中特意给出夏季和冬季气候数据排序对比和标注，美国气候数据结合美国的城市发展竞争现状分析，理解美国的洛杉矶、旧金山、达拉斯、休斯敦、迈阿密，相对于芝加哥、底特律、费城的崛起。
美国信息产业的阳光化——1970 年代进入信息业时代以后，科技人才开启了向加州、德州聚集的潮流。这个过程也是追逐阳光的过程，美国的南方阳光充足，远胜于半年冬天的五大湖区。迈阿密也因此逐渐成为一个重要的人口大市。
中国正在经历的信息产业升级换代，AI 产业向阳而生，数据产业信息业为根基，阳光宜居和科教资源中心的加持，支撑起未来数个 AI 智能高地城市的崛起。
04 后记
这一篇是 AI 产业与中国城市的重要关联，看到了新一波财富奔流的三个梯队的城市阵列。
基于 100+AI 大模型清单，其中还可以进一步挖掘，进行更深入的信息分析，比如 AI 产业链上下游，相关的上市公司商业分析，比如你想进一步掌握 AI 工具，成为 AI 产业中的参与者、生产者、从业者，你可以试用几家代表性的公开大模型，还可以通过文末信息源延伸了解更多。
最后为你奉上 188 个国内 AI 大模型的列表清单。按模型数量多少来城市排序，排名不分先后。■
参考信息源：