一、大模型行業(yè)背景
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大模型已成為全球科技競爭的新高地和未來產(chǎn)業(yè)的新賽道。大模型,即具有極大規(guī)模、高度復(fù)雜結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大計(jì)算能力的人工智能模型,廣泛應(yīng)用于自然語言處理、圖像識別、推薦系統(tǒng)等多個領(lǐng)域。近年來,我國高度重視人工智能的發(fā)展,將其上升為國家戰(zhàn)略,并出臺了一系列扶持政策和規(guī)劃,為大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了良好的環(huán)境。
二、產(chǎn)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域
大模型行業(yè)根據(jù)功能和應(yīng)用領(lǐng)域可細(xì)分為多個細(xì)分領(lǐng)域。按功能劃分,大模型可分為NLP(自然語言處理)大模型、CV(計(jì)算機(jī)視覺)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型和多模態(tài)大模型。按應(yīng)用領(lǐng)域劃分,則可分為通用大模型、行業(yè)大模型和垂直大模型。通用大模型如GPT、BERT等,能夠處理多種類型的任務(wù);行業(yè)大模型如華為盤古大模型,針對特定行業(yè)或領(lǐng)域;垂直大模型則針對特定任務(wù)或場景。
三、大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
大模型產(chǎn)業(yè)鏈主要包括上游、中游和下游三個部分。
上游
上游主要是技術(shù)支持,包括芯片設(shè)計(jì)、容器引擎、容器編排、云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施、AI和大數(shù)據(jù)計(jì)算框架等。這些技術(shù)支持為AI大模型的研發(fā)提供了必要的硬件和軟件環(huán)境。硬件層涉及AI芯片、存儲芯片、服務(wù)器、溫控系統(tǒng)等;軟件層則包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、云計(jì)算、虛擬化等。
中游
中游是AI大模型的開發(fā)和訓(xùn)練,包括各種算法和模型的研究、開發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化。這個環(huán)節(jié)需要大量的數(shù)據(jù)、算力和算法工程師的支持,是AI大模型行業(yè)的核心。
下游
下游是AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域,主要包括金融、醫(yī)療、交通、安防、游戲、電商等各個行業(yè)。這些行業(yè)通過引入AI大模型技術(shù),可以提高效率、降低成本、改善用戶體驗(yàn)等,從而推動各個行業(yè)的發(fā)展和變革。
四、大模型行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
市場規(guī)模
據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》分析
據(jù)數(shù)據(jù)顯示,2023年我國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模為147億元,預(yù)計(jì)2024年將增長至216億元。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展,AI大模型市場規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大。
競爭格局
中國AI大模型行業(yè)的競爭格局日益激烈,眾多企業(yè)紛紛投入研發(fā),力求在這個新興市場中占據(jù)一席之地??萍季揞^如百度、騰訊、阿里等憑借其在人工智能領(lǐng)域的深厚積累和強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力,占據(jù)了市場的主導(dǎo)地位。同時,創(chuàng)新型中小企業(yè)也憑借獨(dú)特的技術(shù)路線和應(yīng)用場景異軍突起。
政策環(huán)境
近年來,我國高度重視人工智能的發(fā)展,出臺了一系列扶持政策和規(guī)劃。例如,國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和科技部等六部門印發(fā)的《關(guān)于加快場景創(chuàng)新 以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件,為大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了政策保障。此外,各地政府也紛紛出臺相關(guān)政策,支持大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。
技術(shù)進(jìn)步
大模型技術(shù)的快速發(fā)展得益于語言大模型相關(guān)技術(shù)的引領(lǐng)。從GPT-1、BERT到GPT-4,再到OpenAI發(fā)布的視頻生成大模型Sora,大模型的多模態(tài)生成能力不斷成熟。同時,針對大模型訓(xùn)練過程中的效率問題,研究人員提出了多種優(yōu)化算法和并行計(jì)算技術(shù),顯著提高了訓(xùn)練速度和效率。
市場需求
大模型市場需求正快速增長,得益于其在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的拓展,預(yù)計(jì)未來幾年市場規(guī)模將保持高速增長。特別是在教育、醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域,大模型的應(yīng)用不斷深化,市場潛力巨大。
挑戰(zhàn)與機(jī)遇
盡管大模型行業(yè)發(fā)展迅速,但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。包括算力分散不足、Transformer結(jié)構(gòu)是否為最優(yōu)的疑問、領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺、缺少現(xiàn)象級應(yīng)用等問題。然而,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展,大模型行業(yè)也迎來了諸多機(jī)遇。例如,算力底座的升級、多模態(tài)融合與工業(yè)應(yīng)用、人機(jī)協(xié)作的深化等都是未來大模型行業(yè)的重要趨勢。
當(dāng)前,大模型行業(yè)正處于快速發(fā)展期,競爭格局多元化。從全球視角來看,美國、中國以及歐洲等國家和地區(qū)的大模型技術(shù)競爭日趨白熱化。美國作為AI技術(shù)的領(lǐng)頭羊,在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢。而中國在大模型領(lǐng)域也取得了顯著進(jìn)展,特別是在中文大模型方面展現(xiàn)出強(qiáng)勁實(shí)力。歐洲、日本等國家也在積極布局,推出了一系列具有特色的大模型產(chǎn)品和服務(wù)。
在國內(nèi)市場,大模型的發(fā)展勢頭尤為迅猛。大型語言模型可以分為四大競爭派系:互聯(lián)網(wǎng)公司(如百度、阿里、騰訊、華為等)、AI公司(如瀾舟科技、昆侖萬維、商湯科技等)、學(xué)術(shù)及科研機(jī)構(gòu)(如清華、北大、中科院等)以及行業(yè)專家團(tuán)隊(duì)初創(chuàng)公司。這些企業(yè)紛紛推出自家的大模型產(chǎn)品,并不斷優(yōu)化迭代,以搶占市場份額。
重點(diǎn)企業(yè)情況分析
在2024年上半年,百度、科大訊飛、智譜AI、中國電信等企業(yè)在中標(biāo)項(xiàng)目中表現(xiàn)突出,展現(xiàn)出行業(yè)的領(lǐng)先性。例如,百度憑借其深厚的AI技術(shù)積累和豐富的數(shù)據(jù)資源,在大模型領(lǐng)域取得了顯著成果,其文心大模型在多個應(yīng)用場景中表現(xiàn)出色。騰訊、阿里等科技巨頭也在大模型領(lǐng)域積極布局,通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品迭代,提升市場競爭力。
算力底座升級:隨著GPU等硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步,大模型的訓(xùn)練與推理能力將得到顯著提升。新一代算力底座將為機(jī)器外腦提供更強(qiáng)大的能量,使其能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)。
多模態(tài)融合與工業(yè)應(yīng)用:多模態(tài)大模型將更加注重?cái)?shù)據(jù)的融合處理,以滿足更加復(fù)雜的應(yīng)用場景需求。隨著大模型生態(tài)的成熟,未來應(yīng)用層將在商業(yè)化過程中擔(dān)當(dāng)主力。
人機(jī)協(xié)作深化:大模型將在更多領(lǐng)域提供深入的分析、創(chuàng)造性的解決方案和復(fù)雜的決策支持,開啟“智力即服務(wù)”(IQaaS)的新時代。
監(jiān)管趨嚴(yán):隨著大模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用深入,其監(jiān)管也將趨嚴(yán)。法律層面將有突破性進(jìn)展,以應(yīng)對大模型帶來的安全風(fēng)險。
大模型行業(yè)前景
從消費(fèi)者需求和趨勢來看,大模型在多個領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。例如,在金融、醫(yī)療、教育等行業(yè),大模型能夠提供更加智能化、個性化的服務(wù)體驗(yàn),滿足消費(fèi)者日益增長的需求。同時,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展,大模型將在更多新興領(lǐng)域展現(xiàn)出其獨(dú)特的價值。
在市場上的競爭對手和市場份額方面,雖然當(dāng)前競爭格局多元化,但科技巨頭憑借其技術(shù)實(shí)力和市場份額優(yōu)勢,仍占據(jù)主導(dǎo)地位。然而,隨著市場競爭的加劇和新興企業(yè)的崛起,這種格局可能會發(fā)生變化。
大模型行業(yè)目前存在問題及痛點(diǎn)分析
算力分散不足:當(dāng)前大模型的訓(xùn)練需要大量的算力支持,但算力資源分散不足成為制約行業(yè)發(fā)展的瓶頸。
數(shù)據(jù)稀缺:高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是提升大模型性能的關(guān)鍵,但領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺成為制約大模型發(fā)展的痛點(diǎn)。
成本高昂:大模型的訓(xùn)練和維護(hù)成本高昂,對中小企業(yè)來說難以承受。
安全風(fēng)險:大模型在帶來便利的同時,也帶來了前所未有的安全風(fēng)險,如數(shù)據(jù)泄露、算法偏見等。
大模型行業(yè)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支,具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的市場潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展,大模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
欲獲悉更多關(guān)于大模型行業(yè)重點(diǎn)數(shù)據(jù)及未來發(fā)展前景與方向規(guī)劃詳情,可點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》。