生成式 AI 以大语言模型（LLM）、扩散模型为核心，正从技术概念走向产业落地的深水区。从 OpenAI 的 GPT-4 实现多模态交互，到国内厂商推出的行业定制模型，这项技术已突破内容创作的单一维度，渗透进医疗诊断、代码开发、工业设计等关键领域。在医疗行业，AI 辅助影像诊断系统能将肺部 CT 的病灶识别时间从小时级压缩至分钟级，且准确率达到三甲医院主任医师水平；在制造业，生成式 AI 可根据产品性能需求，自动迭代数千套结构设计方案，使研发周期缩短 40% 以上。​

但技术狂奔背后，“守界” 难题日益凸显。数据版权争议成为行业痛点，训练数据中未经授权的文字、图像资源引发大量法律纠纷；算法偏见导致的决策偏差，可能在招聘筛选、信贷评估等场景中强化社会不公；而深度伪造（Deepfake）技术的滥用，更对信息真实性和个人隐私构成严峻挑战。未来，生成式 AI 的健康发展，需要技术层面的可解释性算法突破，政策层面的跨区域监管协同，以及产业层面的伦理准则共建，在创新与规范之间找到动态平衡。