來源 | 數(shù)據(jù)觀、人民網(wǎng)

日前，人民網(wǎng)財經(jīng)研究院、至頂科技聯(lián)合發(fā)布《開啟智能新時代：2024年中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》），對于AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、典型案例、挑戰(zhàn)及未來趨勢等方面進行了系統(tǒng)全面的梳理，為政府部門、行業(yè)從業(yè)者以及社會公眾更好地了解AI大模型產(chǎn)業(yè)提供參考。

政策、技術(shù)、市場驅(qū)動AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展

近年來，我國始終高度重視人工智能發(fā)展機遇和頂層設(shè)計，發(fā)布多項人工智能支持政策。國務(wù)院于2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，科技部等六部門于2022年印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》對規(guī)劃進行落實。2024年《政府工作報告》中提出開展“人工智能+”行動。伴隨人工智能領(lǐng)域大模型技術(shù)的快速發(fā)展，我國不少地方政府出臺相關(guān)支持政策，加快大模型產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。當前，北京、上海、廣東、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均發(fā)布了AI大模型的相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策?！秷蟾妗氛J為，中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展源于多領(lǐng)域的廣泛需求，例如來自辦公、制造、金融、醫(yī)療、政務(wù)等場景中降本增效、生產(chǎn)自動化、降低風險、提高診斷準確率、提高政務(wù)服務(wù)效率等訴求。相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展共同推動著中國AI大模型產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，預(yù)示著未來更廣闊的市場前景。

中國AI大模型產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢

《報告》對目前的AI大模型按照部署方式進行了劃分，主要分為云側(cè)大模型和端側(cè)大模型兩類。具體而言，云側(cè)大模型分為通用大模型和行業(yè)大模型；端側(cè)大模型主要有手機大模型、PC大模型。

伴隨多家科技廠商推出的AI大模型落地商用，各類通用、行業(yè)以及端側(cè)大模型已在多個領(lǐng)域取得了顯著的成果，如在金融、醫(yī)療、政務(wù)等領(lǐng)域，AI大模型已成為提升服務(wù)質(zhì)量和效率的重要手段。

我國具有代表性的通用AI大模型主要包含科大訊飛的訊飛星火認知大模型、百度公司的文心一言大模型、阿里巴巴的通義千問大模型等；行業(yè)AI大模型主要涵蓋蜜度的文修大模型、容聯(lián)云的赤兔大模型、用友的YonGPT大模型；同時具有云側(cè)和端側(cè)大模型的端云結(jié)合AI大模型主要有vivo的藍心大模型；端側(cè)AI大模型主要以蔚來的NOMIGPT大模型為代表。

中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍存多方面挑戰(zhàn)

大模型產(chǎn)業(yè)遭遇算力瓶頸。隨著AI大模型規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長，訓練大模型越發(fā)依賴高性能AI芯片。國內(nèi)AI高性能芯片市場受進口限制和國內(nèi)技術(shù)瓶頸的雙重影響，大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到算力層面的一些制約。

主流大模型架構(gòu)仍存在諸多局限。首先，Transformer架構(gòu)消耗的算力資源普遍較大；其次，基于Transformer架構(gòu)的大模型對存儲設(shè)備的要求也更高。

高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)集仍需擴展。國內(nèi)的AI大模型數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)、電商、社交、搜索等渠道，存在數(shù)據(jù)類型不全面，信息可信度不高等問題。整體來看，我國可用于大模型訓練的中文數(shù)據(jù)庫體量嚴重不足。

大模型爆款應(yīng)用尚未出現(xiàn)。國內(nèi)的AI大模型產(chǎn)業(yè)至今沒有出現(xiàn)爆款級應(yīng)用，原因在于尚未找到商業(yè)化思路，缺乏滿足客戶需求的個性化應(yīng)用。我國大模型產(chǎn)業(yè)要推出爆款級應(yīng)用，勢必要在應(yīng)用領(lǐng)域做深做細，讓每一個用戶都可以充分享受到大模型所帶來的真正便利。

展望中國AI大模型四大產(chǎn)業(yè)趨勢

AI大模型的出現(xiàn)，使得利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容，從“可用”跨越到“好用”。未來，人工智能生成內(nèi)容從“好用”到“高效”，也許會再經(jīng)歷一次或多次技術(shù)范式的顛覆。同時，《報告》提出了中國AI大模型四大產(chǎn)業(yè)趨勢展望：

AI云側(cè)與端側(cè)大模型滿足不同需求，C端用戶將成為端側(cè)的主要客群

強大的算力和海量的訓練數(shù)據(jù)庫，支撐大語言模型高參數(shù)，云側(cè)大模型能夠提供語言理解、知識問答、數(shù)學推理、代碼生成等能力。一方面，面向C端個人用戶，云側(cè)大模型提供智能問答、文本生成、圖片生成、視頻生成等功能。另一方面，面向B端企業(yè)用戶，云側(cè)大模型變革企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，提供營銷、客服、會議記錄、文本翻譯、預(yù)算管理等個性化服務(wù)。AI大模型趨于通用化與專用化，垂直行業(yè)將是大模型的主戰(zhàn)場

與通用大模型相比，行業(yè)大模型具有專業(yè)性強、數(shù)據(jù)安全性高等特點，未來大模型真正的價值體現(xiàn)在更多行業(yè)及企業(yè)的應(yīng)用落地層面。

一方面，行業(yè)大模型將通用大模型用于形成多領(lǐng)域能力的資源集中于特定領(lǐng)域，模型參數(shù)相對較小，對于企業(yè)落地而言具有顯著的成本優(yōu)勢。另一方面，行業(yè)大模型結(jié)合企業(yè)或機構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)，為B端用戶的實際經(jīng)營場景提供服務(wù)，能更加體現(xiàn)模型對于機構(gòu)的降本增效作用。

AI大模型將廣泛開源，小型開發(fā)者可調(diào)用大模型能力提升開發(fā)效率
小型開發(fā)者通過調(diào)用大模型能力，大幅提升編程效率，進一步推動AI應(yīng)用落地。

一方面，小型開發(fā)者可基于大模型進行項目、應(yīng)用以及插件等開發(fā)工作，不再局限于算力資源、無需進行復(fù)雜的模型訓練、調(diào)參，輕松實現(xiàn)應(yīng)用落地。另一方面，小型開發(fā)者利用大模型技術(shù)提升開發(fā)效率，通過在代碼工具中集成大模型能力，輔助完成部分重復(fù)性工作，為開發(fā)人員提供量身定制的代碼建議，還可以自動檢測代碼中的Bug，并生成相應(yīng)的測試用例，縮短工程師開發(fā)流程中的編碼和糾錯時間。

AI高性能芯片不斷升級，AI大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系將不斷完善

在大模型場景下，AI高性能芯片主要用于大模型的訓練環(huán)節(jié)，芯片性能的強弱直接影響大模型的性能和表現(xiàn)。在全球AI高性能芯片市場中，英偉達的芯片產(chǎn)品采用最前沿半導(dǎo)體工藝和創(chuàng)新GPU架構(gòu)保持行業(yè)的領(lǐng)先地位。

《報告》認為，AI大模型可以創(chuàng)造新價值、適應(yīng)新產(chǎn)業(yè)、重塑新動能，是加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素。面對未來，我國需進一步加強資源與研發(fā)力量的統(tǒng)籌，強化大模型在發(fā)展中的場景牽引作用，促進經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展，以實現(xiàn)大模型技術(shù)的高質(zhì)量應(yīng)用突破，驅(qū)動實體經(jīng)濟的蝶變和產(chǎn)業(yè)變革。