关于大模型技术作为公共基础设施的特点，以下说法正确的是（）。A. 支撑大模型的数据带有很强的公共性特征B. 大模型即服务（MaaS）模式的核心是大模型作为人工智能最核心的基础C. 支撑大模型需要很强的公共算力D. 国家掌握大模型可以有效解决平台资本垄断问题

考查要点：本题主要考查对大模型技术作为公共基础设施特点的理解，需结合大模型技术的数据依赖性、算力需求及服务模式进行判断。

解题核心思路：

1. 公共基础设施属性：需明确大模型技术的基础设施特性，如数据的公共性、算力的共享性等。
2. 关键概念辨析：区分“大模型即服务（MaaS）”的核心逻辑与反垄断措施的关联性。
3. 排除干扰项：选项D涉及政策效果，但与基础设施特性无关，需排除。

破题关键点：

• 数据的公共性是大模型训练的基础。
• 公共算力是支撑大模型运行的必要条件。
• MaaS模式的本质是将大模型作为基础服务输出。

选项A

支撑大模型的数据带有很强的公共性特征
大模型的训练依赖海量数据，这些数据通常来自开放数据集、政府平台等公共资源。公共性体现在数据的广泛可获取性和非排他性，因此A正确。

选项B

大模型即服务（MaaS）模式的核心是大模型作为人工智能最核心的基础
MaaS模式通过API接口提供大模型能力，其核心逻辑是将大模型作为基础技术设施，供各类应用调用。因此B正确。

选项C

支撑大模型需要很强的公共算力
大模型的训练和推理需要高性能计算资源（如GPU集群），这些算力通常由公共云平台或国家支持的算力中心提供，属于公共算力范畴。因此C正确。

选项D

国家掌握大模型可以有效解决平台资本垄断问题
此选项聚焦于政策效果，而非大模型作为基础设施的特性。虽然国家掌握大模型可能缓解垄断，但与题目要求的“基础设施特点”无关，因此D错误。