來源 | 數據觀、人民網

日前，人民網財經研究院、至頂科技聯(lián)合發(fā)布《開啟智能新時代：2024年中國AI大模型產業(yè)發(fā)展報告》（以下簡稱《報告》），對于AI大模型產業(yè)發(fā)展背景、產業(yè)發(fā)展現狀、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大模型產業(yè)提供參考。

政策、技術、市場驅動AI大模型產業(yè)發(fā)展

近年來，我國始終高度重視人工智能發(fā)展機遇和頂層設計，發(fā)布多項人工智能支持政策。國務院于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)《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發(fā)展的指導意見》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。伴隨人工智能領域大模型技術的快速發(fā)展，我國不少地方政府出臺相關支持政策，加快大模型產業(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大模型的相關產業(yè)政策?！秷蟾妗氛J為，中國AI大模型產業(yè)發(fā)展源于多領域的廣泛需求，例如來自辦公、制造、金融、醫(yī)療、政務等場景中降本增效、生產自動化、降低風險、提高診斷準確率、提高政務服務效率等訴求。相關領域的創(chuàng)新和發(fā)展共同推動著中國AI大模型產業(yè)的蓬勃發(fā)展，預示著未來更廣闊的市場前景。

中國AI大模型產業(yè)呈現蓬勃發(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，主要分為云側大模型和端側大模型兩類。具體而言，云側大模型分為通用大模型和行業(yè)大模型；端側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)以及端側大模型已在多個領域取得了顯著的成果，如在金融、醫(yī)療、政務等領域，AI大模型已成為提升服務質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；同時具有云側和端側大模型的端云結合AI大模型主要有vivo的藍心大模型；端側AI大模型主要以蔚來的NOMIGPT大模型為代表。

中國AI大模型產業(yè)發(fā)展仍存多方面挑戰(zhàn)

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

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

高質量的訓練數據集仍需擴展。國內的AI大模型數據主要來自互聯(lián)網、電商、社交、搜索等渠道，存在數據類型不全面，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據庫體量嚴重不足。

大模型爆款應用尚未出現。國內的AI大模型產業(yè)至今沒有出現爆款級應用，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用。我國大模型產業(yè)要推出爆款級應用，勢必要在應用領域做深做細，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大模型四大產業(yè)趨勢

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

AI云側與端側大模型滿足不同需求，C端用戶將成為端側的主要客群

強大的算力和海量的訓練數據庫，支撐大語言模型高參數，云側大模型能夠提供語言理解、知識問答、數學推理、代碼生成等能力。一方面，面向C端個人用戶，云側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，云側大模型變革企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務模式，提供營銷、客服、會議記錄、文本翻譯、預算管理等個性化服務。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、數據安全性高等特點，未來大模型真正的價值體現在更多行業(yè)及企業(yè)的應用落地層面。

一方面，行業(yè)大模型將通用大模型用于形成多領域能力的資源集中于特定領域，模型參數相對較小，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)大模型結合企業(yè)或機構內部數據，為B端用戶的實際經營場景提供服務，能更加體現模型對于機構的降本增效作用。

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

一方面，小型開發(fā)者可基于大模型進行項目、應用以及插件等開發(fā)工作，不再局限于算力資源、無需進行復雜的模型訓練、調參，輕松實現應用落地。另一方面，小型開發(fā)者利用大模型技術提升開發(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。在全球AI高性能芯片市場中，英偉達的芯片產品采用最前沿半導體工藝和創(chuàng)新GPU架構保持行業(yè)的領先地位。

《報告》認為，AI大模型可以創(chuàng)造新價值、適應新產業(yè)、重塑新動能，是加快發(fā)展新質生產力的關鍵要素。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，促進經濟社會的高質量發(fā)展，以實現大模型技術的高質量應用突破，驅動實體經濟的蝶變和產業(yè)變革。