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人工智能大模型行业市场规模预测及人工智能大模型领域重点企业对比分析

人工智能大模型是指拥有超大规模参数(通常在十亿个以上)、超强计算资源的机器学习模型,能够处理海量数据,完成各种复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。

人工智能大模型行业是一个快速发展的领域,随着大数据和云计算技术的不断进步,该行业正在逐步成熟。人工智能大模型是实现人工智能应用的重要基础,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。

人工智能大模型正掀起新一轮科技发展热潮,重塑生产方式、优化产业结构、提升生产效率的赋能效应日益显现。大模型是参数量庞大的机器学习模型,随着AI硬件发展实现突破,大模型的快速训练成为可能,全球大语言模型的行业发展进入加速期。

人工智能大模型行业上游、中游和下游

人工智能大模型行业的上游、中游和下游分别涉及不同的环节和领域。

上游主要是数据和技术供应商,包括数据收集、处理、标注等服务提供商,以及AI芯片、云计算等基础设施供应商。这些上游企业为中游的大型模型训练提供必要的数据和技术支持。例如,数据收集和处理公司负责从各种来源收集数据,并进行清洗、标注等操作,以便训练模型使用。AI芯片和云计算公司则提供强大的计算能力,支持大规模模型的训练和应用。

中游是大型模型的开发和训练环节,主要涉及算法研发、模型训练和优化等。在这个环节,企业利用上游提供的数据和技术资源,开发并训练出具有高性能的大型模型。这些模型可以在多个领域发挥作用,如自然语言处理、计算机视觉、智能语音等。中游企业的技术实力和研发能力对模型性能和应用效果至关重要。

下游则是应用层,涉及将训练好的大型模型应用于各个具体场景和行业。这些应用场景可以包括智能客服、智能推荐、自动驾驶、机器人等。下游企业通过与中游企业合作,获取适合自身业务需求的大型模型,并将其集成到自己的产品或服务中,从而提升产品或服务的智能化水平。

在人工智能大模型行业中,上游、中游和下游是相互依存、相互促进的关系。上游提供必要的数据和技术支持,中游进行模型的开发和优化,下游则将模型应用于具体场景,推动整个行业的发展和创新。

中研普华产业院研究报告《2024-2029年中国人工智能大模型行业发展分析及发展趋势预测报告分析

目前,各大省份都在开展大模型研发,北京、广东、浙江、上海等地最为活跃,大模型数量最多。《2023中国新一代人工智能科技产业发展报告》显示,全国2200家人工智能企业中北京市占28%,拥有618家人工智能企业,在全国各省市中排名第一。

中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,目前全国10亿级参数规模以上大模型已发布79个,其中广东省有20个,占全国比重为25.3%。

人工智能大模型领域重点企业对比分析:

百度文心一言(ERNIE Bot):百度文心一言是百度推出的基于深度学习的大型语言模型,具备强大的文本理解、语言生成和对话生成能力。该模型在训练数据上主要依赖中文互联网文本和大量的人类语言数据,因此在中文处理上具有较高的准确率。百度文心一言在多个领域都有广泛的应用,如智能客服、智能助手、教育等。百度文心一言的优势在于其强大的技术实力和广泛的应用场景,同时百度在互联网行业拥有庞大的用户数据和丰富的业务场景,为其提供了丰富的数据支持和业务应用机会。

阿里巴巴通义千问(ALIGENIE Bot):阿里巴巴通义千问是阿里巴巴推出的大型语义模型,具备自然语言理解、文本生成和语音合成等多种能力。该模型在训练数据上主要依赖阿里巴巴的大量数据和人类语言数据,因此在电商、金融等领域有较为突出的表现。阿里巴巴通义千问在电商领域的应用较为广泛,如智能客服、智能推荐等。阿里巴巴通义千问的优势在于其强大的语义理解和文本生成能力,以及阿里巴巴在电商、金融等领域的丰富业务场景和数据支持。

科大讯飞星火认知(Xunfei Bot):科大讯飞星火认知是科大讯飞推出的大型语义模型,具备自然语言理解、文本生成和语音合成等多种能力。该模型在训练数据上主要依赖科大讯飞的大量数据和人类语言数据,因此在智能语音领域有较为突出的表现。科大讯飞星火认知在智能语音助手、智能客服等领域有广泛的应用。科大讯飞星火认知的优势在于其强大的语音技术和在智能语音领域的丰富业务场景,同时科大讯飞在智能语音技术方面具有较强的研发实力和技术积淀。

市场规模预测

中国大模型产业市场规模从2020年的15亿元增长至2022年的70亿元,年均复合增长率达116.02%。据中研普华产业院研究报告《2024-2029年中国人工智能大模型行业发展分析及发展趋势预测报告预测,2023年中国大模型产业规模将达到147亿元,2024年将达到216亿元。

发展前景

2023年是属于大模型的一年,OpenAI发布的GPT-4成为科技界的一个里程碑,其接近人类的智能让世界为之瞩目,而对于国内的大模型来说,2023年是跟随并追赶GPT-4的一年,《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》显示,我国10亿参数规模以上的大模型已超过200个,百模大战之下,企业期待复制“大力出奇迹”。

据《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》,截至2023年10月,我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家,分布于20余个省市/地区。过去一年,自主研发大模型的企业包括互联网大厂、AI领域的厂商、各类初创企业以及各垂直行业的企业、机构等。

2023年,国产大模型一时间呈现出爆发式的增长态势,仅2023年1—7月,就有共计64个大模型发布。据不完全统计,截至2023年11月,国产大模型有188个,其中通用大模型27个,目前已有超20个大模型获得备案,大多数已向全社会开放服务。基于2200家人工智能骨干企业的关系数据量化分析表明,我国人工智能已广泛赋能智慧金融、智慧医疗、智能制造、智慧能源等19个应用领域。展望2024年,大模型将逐步拓展外延赋能自动驾驶和具身机器人等领域,AI for Science(人工智能驱动科学研究)也将持续赋能科学研究,促进科学领域的创新,提升研究效率,推动科学家在探索“无人地”领域和解决重大问题时取得新突破、新成果。

AI大模型迭代速度越来越快,厂商对智能算力投入大幅增加,支持存储和训练的高端AI服务器的需求激增。不少AI服务器厂商去年订单都集中在高端AI服务器上。业内人士表示,随着AI大模型加速迭代,智能算力已成为稀缺资源。未来较长一段时间内,我国AI服务器市场维持供不应求状态,国产AI芯片市场规模增长迎来关键窗口期。

大模型目前存在一个重要的短板是复杂推理能力,最强如GPT-4 Turbo,即便已领先于国内的大模型,在这方面仍有很大的提升空间。复杂推理的能力关乎可靠性和准确性,是大模型在金融、工业等场景落地需要的关键能力。

更多关于行业未来投资前景规划及相关数据分析,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2024-2029年中国人工智能大模型行业发展分析及发展趋势预测报告》。

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