据业内消息，浙商证券在一份最新研报中指出，大型人工智能模型普遍面临的“幻觉”问题，本质上是伴随着其底层技术路径与生俱来的挑战。随着人工智能生成虚假信息数量激增，如何破解这一困局已变得尤为迫切。目前，大模型的预训练阶段已接近瓶颈，如何持续获取高质量数据成为关键。

当前，互联网的搜索逻辑正经历一场根本性变革，从“搜索引擎优化”（SEO）时代迈向“生成式引擎优化”（GEO）时代。以往以获取排名和流量为导向的优化策略正被“争取被AI采纳为权威答案”的新目标所取代。在此背景下，各类官方媒体作为权威信息源，其重要性无论是从大模型训练的数据源头，还是商业化应用的角度，都得到了显著提升。

浙商证券的主要观点归纳如下：

信息过载与质量危机

当前阶段，机器幻觉、信息过载、数据污染等现象层出不穷，为大模型的落地应用与发展蒙上了信任阴影。全球各大模型开发机构正不断加码研发投入，试图通过扩大参数规模、增加训练数据来提升基础模型的可信度。然而，模型的幻觉问题是根植于其技术底层的内在挑战。现阶段，基座大模型的预训练数据已面临枯竭，急需破解优质数据可持续供应的难题。研究公司EpochAI预计，到2028年，互联网上所有高质量文本数据都将被消耗殆尽。

针对此，可能的解决路径包括两个方面：一是引入由权威知识供应商提供的存量数据资源，例如来自报刊图书出版机构、广播电视台、图书馆、档案馆等；二是需要实现对传统知识共识机制的继承与升级。

权威信源在模型训练中的重要性急剧提升

当前，互联网的搜索范式正在重塑，从追求“抢排名”的SEO时代进入“抢答案”的GEO时代。这意味着，权威信息，尤其是各类主流官方媒体的内容，其重要性在大模型训练与商业化的链条中被提到了前所未有的高度。

具体而言，权威媒体的内容成为大模型构建知识体系的基础建材，它们决定了信息节点在图谱中的核心位置与关联强度。有研究显示，传统媒体内容在可信度评估中的权重高达73%，远超自媒体内容。从“被挤压”到“合作共赢”，权威媒体提供可靠内容，科技平台提供技术与流量，正在形成新的价值生态。目前，已有不少领军企业主动寻求与权威媒体合作，以降低模型幻觉风险、提升生成内容的质量。

与权威媒体合作的商业化前景同样值得期待

从“抢答案”的商业视角看，诸如《人民日报》、新华社等权威媒体的深度报道，在AI构建的知识图谱中被标注为高权重节点。在深度学习的训练机制中，这些媒体的报道往往被标记为高可信度信源。这一技术特性使得传统媒体内容成为知识图谱的“结构梁”，它们不仅决定了信息节点的核心地位，更影响着关联关系的强弱。据相关数据统计，被3家以上权威媒体引用的企业信息，在AI生成内容中的出现频率提升了约80%。

相关投资方向建议

基于以上逻辑，建议重点关注以下拥有权威信息发布平台的机构。

风险提示

需关注大模型技术发展不及预期、行业竞争加剧、国际贸易政策变化等潜在风险。