中国人工智能大模型行业发展分析报告

• 方蔓桃 2024年3月1日 来源：百度 381 18
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为确保人工智能大模型行业数据精准性以及内容的可参考价值，我们研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解人工智能大模型行业

近两年，大模型技术发展速度令人瞠目，从2020年OpenAI的GPT-3到2023年的GPT-4经历了两年多的时间，从2023年Google推出Imagen2文生图大模型到2024年2月引爆媒体的文生视频模型Sora仅间隔了2个月。而且，大模型技术的应用场景也更加广泛，对人的工作和生活乃至产业的改变日趋加大，是一场真正的科技变革。运营商作为国家重要的科技力量，亦纷纷布局AI大模型。在全球瞩目的巴塞罗那世界移动通信大会上，中国联通重磅发布了“联通元景”大模型体系及系列人工智能创新成果。

Scale AI主要从事的AI训练数据标注，通俗理解，就是通过分类、画框、标注、注释等对图片、语音、文本、视频等原始的数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材。

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。

为确保人工智能大模型行业数据精准性以及内容的可参考价值，我们研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解人工智能大模型行业的发展态势，创新前沿热点，进而赋能人工智能大模型从业者抢跑转型赛道。

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。

根据评测结果，推理、数学、代码、智能体是国内大模型的短板，但在主观评测中，国内模型在中文场景下相比海外模型具有优势，在中文语言理解、中文知识和中文创作上，国内商业模型相比GPT-4 Turbo具有极强的竞争力。

不过，在追赶过程中，GPT-4并非一成不变，“OpenAI的能力也在进步，后续会发布的GPT-5也一定会超越前一代，不会完全停下来等待大家追赶，国内和国外的模型都需要往前去拓展自己的能力。”林达华表示。

复旦大学计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华同样对第一财经表示，如果限定一下，如在两三年做到 GPT-3.5的版本和GPT-4的版本，是早晚能追上的事，但问题是对方也在迭代。他表示，“我们总体上还是属于跟随OpenAI的阶段，即便从谷歌发布的新的大模型来看，要追赶OpenAI也是很不容易的一件事，尤其是对于通用人工智能来说。”

“我们一直担心的一个问题是，在通用人工智能这个赛道上只有第一没有第二，因为它一旦突破了这个拐点，后面的增长是指数级的，而且有明显的先发优势，可以更快利用真实用户的反馈，跑在一个快速迭代的道路上，且它已经形成了一定程度的商业闭环。”

工信部数据显示，2023年1-10月，国内人工智能产业发展势头向好，核心产业规模达到5,000亿元。从企业数量上看，截至2024年1月，国内人工智能相关企业为157.18万家。2021年-2023年，国内人工智能企业数量分别增加36.36万家、42.71万家、52.92万家，同比增长87.11%、17.47%、23.91%。

其中，以大模型为代表的生成式AI正加速与各行各业深度融合，关联产业规模已突破10万亿，催生出规模可观的数字经济新业态、新场景和新模式。其中，尤以智能制造、能源、金融、医疗、教育等领域的人工智能商业化应用最为活跃。

过去几年部署的AI应用，接下来几年都有可能被基于大模型的AI所替代。升级迭代可能会从优先具备海量数据的场景开始。当大模型支撑的AI应用成为主流，不能利用大模型能力的厂商将失去竞争优势。

《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书(2023年)》中显示，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。

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。2023年一季度以OpenAI为代表开发的ChatGPT等大语言模型成为现象级产品，标志着AI大模型落地有了明确进展。此后海外微软、谷歌、Meta 等公司均发布自己的大模型产品，国内百度、阿里、科大讯飞等众多公司也迅速推出了自己的大模型。根据赛迪顾问数据，截至2023年7月底，国外大模型发布数量累计达138个，国产大模型增长迅速，共发布64个。

在AI技术创新浪潮下，国内人工智能产业研发投入持续加码，多模态大模型等技术迭代更新不断加速。

9月初，科大讯飞宣布讯飞星火认知大模型面向全民开放服务，至此，首批包括讯飞星火、百度文心一言、商汤SenseChat等在内共十余款人工智能大模型全部面向公众开放服务。另外包括腾讯在内的一些公司的大模型也通过备案，将择机面向公众开放。

显然，2024年，大模型将继续其火热的现象，在2023年形成的百模大战竞争将会进一步白热化，进一步渗透到各行各业的数字化进程中。

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。根据预测，到2024年年底我国将有5%—8%的企业大模型参数从千亿级跃升至万亿级，算力需求增速会达到320%。

人工智能大模型行业市场深度分析

当下，我国专业性大模型AI的开发仍然面临一些挑战和限制。一方面，大模型的训练需要庞大的计算资源和时间，这对于一些中小型企业和研究机构来说是一个难以逾越的壁垒。另一方面，大模型的训练数据需要大量的人工标注和清洗，这对于一些领域专业性较高的任务来说是一个复杂而耗时的过程。此外，大模型的应用也面临着数据隐私和安全性的挑战，如何保护用户数据和防止滥用成为了亟待解决的问题。

到2025年，我国AI芯片市场规模将达到1780亿元，21-25年，我国AI芯片市场规模的复合年增长率(CAGR)预计为42.9%，高于同期全球市场规模增速(32.1%)。随着我国AI下游需求的爆发和海外芯片流入日益收紧，国产AI芯片算力有望持续迭代，量价未来可期，是值得关注的长期大趋势。

随着各行各业大模型应用进程加快，智能制造生态和应用技术的成熟，2026-2029年，AI大模型应用领域有望呈现出裂变增长，市场总规模将达到5,000亿元，年均增长率或超100%。

报告根据人工智能大模型行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国人工智能大模型行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国人工智能大模型行业将面临的机遇与挑战，对人工智能大模型行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

想要了解更多人工智能大模型行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《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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