2024大模型市场规模及竞争格局分析

• 郭梦 2023年12月28日 来源：互联网 411 20
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大模型是指具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型，它们具有数以亿计的参数和深层次的神经网络架构。这些模型通过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种任务上取得了令人瞩目的成果。

AI大模型是指基于深度学习技术的大型语言模型，具有广泛的应用前景和商业价值。这些模型通常由大量的参数和复杂的神经网络结构组成，通过大规模的数据训练和优化，能够实现自然语言处理的各种任务。

2024大模型市场规模及竞争格局分析

AI大模型的应用范围广泛，可以应用于文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等领域，为企业带来更多的商业机会和竞争优势。同时，AI大模型也面临着一些挑战，如数据隐私和安全问题、技术难题等。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，AI大模型将会在更多的领域发挥重要作用。AI大模型是指基于深度学习技术的大型语言模型，具有广泛的应用前景和商业价值。这些模型通常由大量的参数和复杂的神经网络结构组成，通过大规模的数据训练和优化，能够实现自然语言处理的各种任务。

在人工智能领域，大模型被广泛用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。大模型的出现，使得人工智能模型能够更好地处理大规模的数据集，并从中学习到更复杂的特征表示。同时，大模型还具有更强的泛化能力，能够在多个任务上表现优异。但是，大模型也面临着一些挑战。首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其训练成本非常高。其次，大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。此外，大模型的可解释性也是一个挑战，因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构，很难解释其决策过程。

大模型的发展源于自然语言处理领域，以谷歌的BERT、OpenAI的GPT和百度文心大模型为代表，参数规模逐步提升至千亿、万亿，同时用于训练的数据量级也显著提升，带来了模型能力的提高。

大模型通常采用预训练+微调的方式，即先在海量无标注的数据上进行自监督学习，然后根据具体的下游任务进行少量数据的微调，以实现更优的识别、理解、决策、生成等效果。

大模型的应用如雨后春松般的出现，并能够被大众所接受，主要来自于它的各种能力。首先是他的迁移学习能力，大模型具有强大的知识和记忆能力，可以从海量的语料中学习到丰富的语义和知识表示，并在下游任务中进行迁移学习。如果从头训练一个大模型，它所花费的时间将是很漫长的，目前的大模型都是利用迁移学习的方式来提高训练效率的。

数据显示，我国有至少130家公司研究大模型产品，其中通用大模型有78家。

不仅是大模型，人工智能新技术正加速走进千行百业。为消费者提供个性化推荐，预测天气、指导矿山生产，帮程序员“写代码”、帮科学家“搞科研”……丰富的应用场景，将人工智能赋能产业发展、造福生活体现得淋漓尽致。

自2022年底ChatGPT问世，科技行业AI大模型的热潮便席卷全球，2023年，全球科技巨头无不加码布局，旨在能在这轮由AI大模型掀起的科技革命中占据领先位置。

在此背景下，我国科技企业迅速跟进。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，目前，我国已有超过19个语言大模型研发厂商。其中，15家厂商的模型产品已经通过备案。预计今年我国语言大模型市场规模将达到132.3亿元，增长率将达到110%。

大模型未来发展趋势如何?科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪表示，开放之后的大模型可能将改变普通人的工作和生活。未来几年，通用认知智能技术将持续快速发展，带来重大模式创新和产业变革，比如改变信息分发和获取模式、革新内容生产模式、全自然交互完成任务、实现专家级虚拟助手、颠覆传统手工编程方式、成为科研工作加速器。

据中研普华产业院研究报告《2024-2028年中国大模型市场发展分析与投资战略规划报告》分析

2.5 全球大模型市场竞争态势

2.5.1 全球大模型竞争格局

全球大模型竞争格局呈现出多元化的特点，各大科技巨头都在积极布局大模型领域。

首先，美国的大模型数量和技术水平在全球领先。美国的大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域都有广泛应用，并且在AI芯片、云计算基础设施等方面也具有优势。

其次，中国在大模型领域也取得了显著进展。中国的大模型在应用场景、算法优化、数据资源等方面具有优势，并且在中文大模型方面也有很多创新。

此外，欧洲、日本等国家和地区也在积极布局大模型领域，推出了一系列具有特色的大模型产品和服务。

全球大模型竞争格局呈现出多元化的特点，各大科技巨头都在积极布局大模型领域，以抢占AI技术的制高点。

2.5.2 全球大模型风险投资

据不完全统计，2023年，在大模型及应用相关领域，国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司，它们的业务涉及基础大模型，以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。

从地域分布来看，美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。

在26家独角兽中，有17家都是诞生在美国，另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家，加拿大1家。

据IT桔子数据，目前，中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中，AIGC及大模型相关有4家，占比近一半。

它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。

这四家公司呈现出了几个共同特点：明星创始团队、融资相对密集、金额巨大，且估值都超过10亿美元。

虽然，2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多，但并不输于欧洲国家。

有研究报告显示，截至今年10月份，全球已发布大模型超200个，中美数量占全球九成。

从数量来看，国内大模型发布数量与美国差距不大，但从整体的影响力来看，国内大模型还没像OpenAI、谷歌一样形成世界性的影响力。

大模型领域可以分成三层，底层是基础大模型，最上层是各类应用，还有大量的中间环节，包括数据处理、模型训练、工程能力、工具开发等。

目前，中美在AI大模型方向领先世界各国。中美两国在AI大模型各方面的表现各有胜负。

其中，以谷歌为代表的科技巨头长期投身于基础理论的研究，使得美国引领者人工智能的发展潮流，在基础大模型上保持领先优势。

在美国，包括谷歌、亚马逊、Meta在内的大厂强势进入大模型领域，且方向大多是大模型的底座，包括基础大模型、算力服务、开源大模型等。

相比美国，国内一直扮演着追随者的角色。不过，中国智谱AI研发的大语言模型GLM-130B也曾于2022年亚洲唯一入选斯坦福评测的全球主流大模型。

对于创业公司来说，在基础层与科技巨头开卷几乎意义不大。美国新兴的大模型创业公司也大多集中在中间层和应用层。

由于大模型对人才、资本和技术的制约，国内一级市场对大模型项目的投资并不如美国那样火热。

在“重应用轻基础”的研发理念，以及国内庞大的下游需求，国内机构也逐渐倾向于利用龙头企业的开源模型来做应用落地的创业。

2.5.3 全球大模型并购交易

2023年6月，大数据巨头Databricks就宣布以13亿美元的价格收购了位于旧金山的生成式AI初创公司MosaicML。

收购完成后，MosaicML将成为Databricks Lakehouse平台的一部分，其团队和技术也将并入Databricks。

此前，MosaicML已经从 DCVC、AME Cloud Ventures、Lux、Frontline等多家知名投资机构获得了近6400万美元的融资。

值得注意的是，MosaicML上一轮融资时估值仅为2.22亿美元，这意味着此次收购使得MosaicML的估值短期内暴涨了6倍。此笔交易也是截至目前今年生成式AI领域内所公布的最大一笔收购案。

MosaicML是一家专注于生成式AI的公司，由曾在 Intel 担任人工智能产品负责人、Nervana Systems 的联合创始人 Naveen Rao 以及英特尔AI实验室的高级主管Hanlin Tang于2021年创立，员工仅 62 人。

2.6 全球大模型市场规模分析

图表：2020-2028年全球大模型市场规模

数据来源：中研普华产业研究院整理

根据市场调研数据，2022年，全球大模型市场规模超100亿美元，预计未来6年CAGR近50%，国内外大模型已在办公、教育、医疗、金融等领域充分落地。

大模型行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析大模型未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘大模型行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

欲了解更多关于大模型行业的市场数据及未来行业投资前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2024-2028年中国大模型市场发展分析与投资战略规划报告》。

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