2023年Q3AIGC產(chǎn)業(yè)觀察-創(chuàng)業(yè)邦-2023.12

2023年Q3

AIGC產(chǎn)業(yè)觀創(chuàng)業(yè)邦研究中心2023年11月目錄01

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03

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06季度洞察

政策變革

技術(shù)發(fā)展

市場動向總結(jié)QuarterlyInsightPolicyEvolutionTechnologicaldevelopmentMarkettrendsSummary季度洞察u研究背景與主要觀點u數(shù)據(jù)速覽XZIWXZnMmNmOvMbRdNaQnPqQmOsRfQrQnMjMnPzQbRnMoPxNnQpMxNqQrQ研究背景與主要結(jié)論AIGC產(chǎn)業(yè)歷經(jīng)上半年“百模大戰(zhàn)”的軍備競賽，應(yīng)用層生態(tài)的“百花齊放”，第三季度以來，站在了從“玩具”到“工具”快速迭代的關(guān)鍵時期，主戰(zhàn)場大模型市場格局發(fā)生深刻變化，行業(yè)關(guān)注焦點也普遍轉(zhuǎn)移到了困擾人工智能發(fā)展的“終極命題”——應(yīng)用與商業(yè)化落地。與上一波深度學(xué)習(xí)的浪潮不同，本次AIGC研發(fā)范式的變革從根本上大幅提升數(shù)據(jù)生產(chǎn)速率，同時降低使用者和開發(fā)者的使用門檻，從需求側(cè)推動“智慧飛輪”，有望對千行百業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。基于此，本報告主要圍繞產(chǎn)品體驗和價值創(chuàng)造兩大生成式AI第二階段的特征，全面掃描第三季度AIGC產(chǎn)業(yè)的政策、技術(shù)、市場、資本發(fā)展趨勢。一方面幫助期待應(yīng)用大模型技術(shù)的企業(yè)、期待投資大模型企業(yè)的投資者建立客觀認(rèn)知；另一方面，研判目前市面上大模型的產(chǎn)品化、生態(tài)構(gòu)建等能力，洞察應(yīng)用場景機(jī)遇，展望行業(yè)落地的潛在方向。主要發(fā)現(xiàn)如下：由于大模型帶來的革命類似但有別于互聯(lián)網(wǎng)，因此，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)思維不足以覆蓋AIGC的發(fā)展路徑。大模型落地面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇，行業(yè)共同關(guān)注放大模型能力的有效途徑。當(dāng)大模型參數(shù)量普遍達(dá)到一定水平，在邊際效用遞減的規(guī)律下，將有更多的方式來提升模型的能力和效用，比如微調(diào)、提示工程、搜索增強生成、AI

Agent等技術(shù)手段。AI

Agent是挖掘大模型潛力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但不是終點，也不可獨立運作。開源模型迅猛發(fā)展，產(chǎn)品向終端延伸，結(jié)合更多AI應(yīng)用技術(shù)，有利于推動應(yīng)用場景多元化發(fā)展。由于政策面向C端設(shè)置準(zhǔn)入門檻，標(biāo)準(zhǔn)體系覆蓋多個行業(yè)，涵蓋模型行業(yè)能力、模型工程化性能、模型算力網(wǎng)絡(luò)、模型安全可靠等方面，數(shù)據(jù)、算法、模型、安全因素重要性凸顯，意味著“百模大戰(zhàn)”回歸理性，行業(yè)格局邁入整合階段。由于整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境仍處于下行期，行業(yè)示范效應(yīng)尚不明顯，大模型應(yīng)用落地路徑處于探索階段，投資相對謹(jǐn)慎。進(jìn)入第三季度以來，國內(nèi)AIGC創(chuàng)投市場CVC融資事件占比顯著提升，下一階段，國資有望發(fā)揮更大作用。Q3中國AIGC行業(yè)融資數(shù)據(jù)速覽2023年Q3國內(nèi)AIGC行業(yè)發(fā)生融資事件35起，已披露融資金額39.61億人民幣，涉及公司33家，35涉及投資機(jī)構(gòu)數(shù)量51家。起已披露融資規(guī)模以1000萬~3000萬區(qū)間居多，發(fā)生9起；融資事件融資早期事件（種子輪~天使輪）數(shù)21，占比63.64%；北京仍為最活躍地區(qū)，融資事件為11起，以模型層居多，上海超越北京成為國內(nèi)AIGC融資最吸金的地區(qū)，總?cè)谫Y金額22.08億元。39.61億人民幣2023年Q3國內(nèi)AIGC行業(yè)發(fā)生融資事件中，通用大模型（6起）、工具平臺（6起）兩個細(xì)分賽道相對活躍。在應(yīng)用層中，元宇宙/數(shù)字人（5起）和營銷（5起）是融資事件最頻繁的細(xì)分領(lǐng)域。融資金額1家AIGC企業(yè)完成上市IPO2023年Q3有1家國內(nèi)AIGC企業(yè)完成上市——第四范式（決策類人工智能公司）。2023年Q3國內(nèi)AIGC行業(yè)發(fā)生1起并購事件——美團(tuán)收購光年之外，融資額20.65億元。1起AIGC并購事件并購政策變革u政策準(zhǔn)入u政策支持國產(chǎn)大模型面向C端建立準(zhǔn)入機(jī)制，應(yīng)用發(fā)展迎來新拐點（1/2)?

政策方面，8月15日，我國首份生成式人工智能監(jiān)管性文件正式實施；8月31日，首批通過備案的人工智能大模型名單出爐，意味著其生成式AI產(chǎn)品可以正式面向公眾開放注冊、提供服務(wù)，此前的大模型產(chǎn)品多采用邀請注冊制，僅開放給企業(yè)合作伙伴使用。?

面向C端的對話式應(yīng)用產(chǎn)品吹響了號角，帶動B端產(chǎn)業(yè)大模型陸續(xù)落地變現(xiàn)，“百模大戰(zhàn)”的風(fēng)已經(jīng)吹向了“百模應(yīng)用之爭”。大模型企業(yè)面向C端的應(yīng)用產(chǎn)品注：按企業(yè)首字母排序企業(yè)/單位名稱

大模型名稱應(yīng)用產(chǎn)品名稱產(chǎn)品定位6月1日，阿里云宣布通義大模型進(jìn)展，聚焦音視頻內(nèi)容的AI新品“通義聽悟”正式上線，聽悟融合了十多項AI功能，可以全面提升知識從音視頻向圖文形態(tài)轉(zhuǎn)化的效率。2023年10月31日云棲大會上，正式對外發(fā)布“通義靈碼”。通義聽悟、通義靈碼、通義星塵等阿里巴巴通義千問大模型AI助手Baichuan系列大模型產(chǎn)品截止8月31日，Baichuan-7B/13B兩款開源模型在Huggingface下載量已突破三百萬。百川智能

Baichuan大模型大模型“你的智能助理”AI機(jī)器人百度抖音文心一言文心一言豆包8月31日登頂蘋果APPStore免費應(yīng)用下載榜首?！岸拱碧峁┝奶鞕C(jī)器人、寫作助手以及英語學(xué)習(xí)助手等功能，可以回答各種問題并進(jìn)行對話，幫助人們獲取信息。云雀大模型大模型在礦山、政務(wù)、汽車、盤古大模型

氣象、醫(yī)學(xué)、數(shù)字人、研發(fā)等

大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用盤古大模型3.0分為L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型、L2場景模型三層架構(gòu)，將重塑千行百業(yè)。華為領(lǐng)域的創(chuàng)新服務(wù)國產(chǎn)大模型面向C端建立準(zhǔn)入機(jī)制，應(yīng)用發(fā)展迎來新拐點（2/2)大模型企業(yè)面向C端的應(yīng)用產(chǎn)品注：按企業(yè)首字母排序企業(yè)名稱大模型名稱應(yīng)用產(chǎn)品名稱智能編程助手iFlyCode1.0、

大模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用

于9月5日凌晨面向全民開放，隨即“訊飛星火”APP登錄星火教師助手等

產(chǎn)品

各大應(yīng)用市場，用戶可以直接注冊使用。科大訊飛訊飛星火認(rèn)知大模型ABAB大模型面向B端用戶的大語言模

MiniMax開放平臺已接入超百家付費客戶，提供辦公協(xié)MiniMaxMiniMax開放平臺型技術(shù)平臺作、互動娛樂、客服、搜索、教育等十余個行業(yè)場景。于8月31日正式開放，用戶通過官網(wǎng)注冊使用，可體驗文本編輯、數(shù)理計算、編程等功能。商湯科技日日新SenseNova大模型書生通用大模型商量SenseChat等書生通用大模型智譜清言AI聊天機(jī)器人在WAIC2023上，上海AI實驗室聯(lián)合香港中文大學(xué)、上海市測繪院發(fā)布全球首個城市級NeRF實景三維大模型書生·天際。涵括視覺、語言和三維等在內(nèi)的大模型體系上海人工智能實驗室智譜AI中科院ChatGLM紫東太初生成式AI助手截止10月，智譜AI的開源模型全球下載量超過一千萬。自9月1日面向公眾開放服務(wù)，已在文本創(chuàng)作、醫(yī)療、物流、政務(wù)等多個行業(yè)實現(xiàn)應(yīng)用落地。紫東太初大模型開放平臺

跨模態(tài)通用人工智能平臺中央專項債支持，地方引導(dǎo)基金為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入活水創(chuàng)業(yè)邦睿獸分析的數(shù)據(jù)顯示，中國AIGC投融資事件占人工智能投融資事件總數(shù)的比重、中國AIGC金額總數(shù)占人工智能投融資獲投金額的比地方政府AI引導(dǎo)基金進(jìn)展情況重呈上升趨勢，尤其是

2023年H1尤為顯著，2023年上半年AIGC事件數(shù)占AI賽道的比重為

23.9%，遠(yuǎn)高于前幾年。但就上半年數(shù)據(jù)，AIGC行業(yè)融資事件和融資金額漲幅不明顯，主要與經(jīng)濟(jì)下行的大環(huán)境有關(guān)。地?

9月18日，北京市科委、中關(guān)村管委會網(wǎng)站公布《投資引導(dǎo)基金關(guān)于公開遴選北京市人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金管理機(jī)構(gòu)的公告》。北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會、引導(dǎo)基金現(xiàn)公開遴選基金管理機(jī)構(gòu)?；鹉繕?biāo)總規(guī)模為100億元，其中，引導(dǎo)基金出資不超過30億元?；鹂煞謨善趯嵤?，首期目標(biāo)規(guī)模40億元。基金圍繞北京市在人工智能領(lǐng)域的總體布局開展直接股權(quán)投資，重點投向人工智能芯片、訓(xùn)練數(shù)據(jù)及相關(guān)軟件等底層技術(shù)領(lǐng)域，大模型算法創(chuàng)新、具身智能、可信AI等關(guān)鍵領(lǐng)域，以及大模型等人工智能技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)和垂直行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用等相關(guān)領(lǐng)域。因此，為增強民間資本投資信心，2023年專項債投向新增兩大領(lǐng)域，分別是新能源和新基建，其中新基建包括數(shù)據(jù)中心、人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。今年以來，新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)步伐加快，上半年新基建投資同比增長16.2%。步入下半年，廣西、貴州、河南、福建等多地就推進(jìn)新基建作出新的部署，進(jìn)一步釋放出新基建提速的信號。北京?

9月22日舉辦的《北京市促進(jìn)未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展實施方案》新聞發(fā)布會上，門頭溝區(qū)重點發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，設(shè)立10億元的人工智能產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金。Q3人工智能地方引導(dǎo)基金除上海相對活躍外，其他還未充分釋放。2017-2023年專項債發(fā)債額度?

7月8日，2023世界人工智能大會上，上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會副主任張英介紹了上海即將出臺的大模型創(chuàng)新發(fā)展政策要點，將圍繞“創(chuàng)新能力、創(chuàng)新要素、創(chuàng)新應(yīng)用、創(chuàng)新環(huán)境”4大方向，重點打造“3項計劃+5大平臺”。簽約的32個全新人工智能重大產(chǎn)業(yè)項目中，涵蓋了算力、數(shù)據(jù)、大模型、硬件、軟件等不同領(lǐng)域。項目投資總額288億元。?

當(dāng)天，“上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金元宇宙智能終端子基金暨上海人工智能開源生態(tài)產(chǎn)業(yè)集群”正式發(fā)起成立，以助力加快打造人工智能“上海高地”。5000040300400003432533013311913000021528上海成都20000136987507100000?

8月，成都高新策源投資集團(tuán)有限公司擬發(fā)起成都高新區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)基金的遴選，總規(guī)模不超過50億元。2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

2022年

2023年發(fā)債額度（億元）來源：公開數(shù)據(jù)來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理技術(shù)發(fā)展u技術(shù)迭代u技術(shù)趨勢技術(shù)迭代一：

多模態(tài)大模型DALL·E

3帶來產(chǎn)業(yè)沖擊背景：多模態(tài)大模型（MLLM）是將文本、圖像、音頻和視頻等多模信息結(jié)合起來訓(xùn)練的模型。相比LLM（大語言模型），MLLM更符合人類感知世界的方式。多模態(tài)輸入的支持，使用戶可以用更靈活的方式與智能助手進(jìn)行交互，繼而利用強大的大模型作為大腦來執(zhí)行多模態(tài)任務(wù)。9月21日，OpenAI宣布生成式AI藝術(shù)平臺DALL-E的第三個版本——DALL·E3已經(jīng)進(jìn)入研究預(yù)覽階段，并將于10月初面向ChatGPTPlus和企業(yè)用戶上線。另外ChatGPT-4V的推出為其增加了視覺智能，使其不再局限于文字處理，還能識別、理解、分析和預(yù)測圖片信息。影響：DALL·E3的出現(xiàn)不僅再次沖擊藝術(shù)界的繪畫產(chǎn)業(yè)，也同時給電商、設(shè)計等行業(yè)產(chǎn)生了實質(zhì)性的影響。但同時，安全和版權(quán)保護(hù)等社會問題也尤為值得關(guān)注。對標(biāo)產(chǎn)品：昆侖萬維天工大模型Skywork-MM、MiniMax多模態(tài)大模型矩陣等。技術(shù)迭代：1）DALL·E

3能更好地捕捉細(xì)微差異的語義描述，實現(xiàn)了提示詞的完美遵循，還能高效避免混淆詳細(xì)請求中的元素，在畫面呈現(xiàn)方面有了明顯進(jìn)步。2）文生圖模型與ChatGPT的結(jié)合，極大地弱化了提示工程的約束。技術(shù)迭代二：長文本技術(shù)增強產(chǎn)品用戶體驗背景：在LLM中，“上下文長度”是指大語言模型在生成預(yù)測時考慮的輸入文本的長度。對大模型而言，具備更長文本的建模能力意味著模型可以觀察到更長的上下文，可以避免因觀察窗口限制導(dǎo)致重要信息的丟失。大模型應(yīng)用效果通常取決于兩個核心指標(biāo)，一是模型參數(shù)量，決定了大模型的“計算”能力；二是上下文長度，決定了大模型的“內(nèi)存”能力，即長文本可以通過提供更多上下文和細(xì)節(jié)信息，來輔助模型判斷語義，進(jìn)一步減少歧義，并且基于所提供事實基礎(chǔ)上的歸納、推理也更加準(zhǔn)確。7月18號，斯坦福大學(xué)發(fā)布了新型注意力算法FlashAttention-2

，更好的并行化和工作分區(qū)，比標(biāo)準(zhǔn)Attention提速5-9倍，極大加速了現(xiàn)有模型GPT-3.5GPT-44K-16K8K-32K的訓(xùn)練和推理。9月21號，香港中文大學(xué)聯(lián)合MIT推出微調(diào)方法LongLoRA。兩項研究成果能在資源受限的情況下，極大擴(kuò)展大模型的上下文。OpenAIClaudeClaude2100K100KAnthropicLLaMALLaMA2Llama2Long2k4k32K影響：在諸如金融、法律和科研等特定行業(yè)或場景，需要對長篇幅文檔進(jìn)行分析、歸納抽取、多文檔信息對比以及關(guān)鍵信息總結(jié)。因此，長文本建模能力是大模型目前行業(yè)應(yīng)用能順利落地的前提條件。MetaIDEASNCBR、GoogleDeepMind等LongLLaMA256k對標(biāo)產(chǎn)品：月之暗面KimiChat等。Moonshot(月之暗面)KimiChat400K港中文賈佳亞團(tuán)隊、MITLongAlpaca32K-100K技術(shù)展望：國內(nèi)外對于文本長度的探索還遠(yuǎn)沒有達(dá)到“臨界點”，在通往未來Agent和AI原生應(yīng)用的道路上，長文本依然扮演著重要的角色。Agent任務(wù)運行需要依靠歷史信息進(jìn)行新的規(guī)劃和決策，AI原生應(yīng)用需要依靠上下文本來保持連貫、個性化的用戶體驗，這也是月之暗面、OpenAI等一眾大模型公司在當(dāng)下聚焦長文本技術(shù)的原因所在。技術(shù)迭代三：Llama2掀起大模型市場新格局背景：LLaMA(LargeLanguageModelMetaAl)是Meta發(fā)布的一款開源大型語言模型。該模型僅使用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確保了其與開源協(xié)議的兼容性和可復(fù)現(xiàn)性，LLaMA已成為AI社區(qū)中最受歡迎的開源模型之一。然而，由于其開源協(xié)議的限制，LLaMA僅限于學(xué)術(shù)研究使用，不能進(jìn)行免費的商業(yè)用途。7月19日，Meta在官網(wǎng)發(fā)布了開源大語言模型—Llama2。影響：對上游，Meta與微軟云服務(wù)Azure合作，向全球開發(fā)者首發(fā)基于Llama

2模型的云服務(wù)，與高通合作，打破市場上英偉達(dá)、AMD處理器對AI產(chǎn)業(yè)的壟斷。對下游，通過“模型基座+遷移學(xué)習(xí)+微調(diào)”的垂類AI模型開發(fā)范式，使得更多的企業(yè)和個人開發(fā)者可以快速加入到AIGC熱潮中，也極大地加速了行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)效率，弱化和顛覆OpenAI等公司在新興的生成式人工智能軟件市場中建立的早期主導(dǎo)地位。Llama2推動了國內(nèi)大模型的開源進(jìn)程和商業(yè)化變革。對標(biāo)產(chǎn)品：百川智能部分模型、智譜AI

GLM-130B開源雙語預(yù)訓(xùn)練語言模型等。技術(shù)迭代：（1）相比于Llama1，Llama2的預(yù)訓(xùn)練語料庫增加40%，提升到2萬億Tokens;（2）9月Llama2long已達(dá)32,768個token;（3）采用了分組查詢注意力機(jī)制，對文本語義的理解更強;（4）Llama270B在MMLU和GSM8K上接近GPT-3.5。技術(shù)迭代四：AI

Agent深入挖掘大模型潛力背景：Agent（智能體）指在一定的環(huán)境中體現(xiàn)出自治性、反應(yīng)性、社會性、預(yù)動性、思辨性（慎思性）、認(rèn)知性等一種或多種智能特征的軟件或硬件實體。Agent

=

大模型+記憶+主動規(guī)劃+工具使用。AI

Agent能夠理解、規(guī)劃、執(zhí)行、自我調(diào)整，解決更復(fù)雜的問題。相比LLM，AI

Agent能獨立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標(biāo)的能力；和RPA的區(qū)別在于能夠處理未知環(huán)境信息。7月26日，亞馬遜推出AmazonBedrockAgents，可以自動分解企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)任務(wù)；8月初，AI獨角獸Inflection在開發(fā)私人AI助理等（另，10月底GPT-4重磅更新，推出了整合了畫圖、插件、代碼等所有工具的AllTools功能。）影響：研發(fā)側(cè)，由于AIAgent需要主動感知感知環(huán)境信息，多模態(tài)大模型成為新的行業(yè)熱點之一，同時Agent能自主調(diào)用工具，其改變了以往的軟件研發(fā)方式和生態(tài)應(yīng)用方式；應(yīng)用側(cè)，為企業(yè)和個人提供更加個性化、可定制的AI伙伴。對標(biāo)產(chǎn)品：聯(lián)匯科技OmBot歐姆智能體、實在智能TARS-RPA-Agent等。AIAgent與其他技術(shù)選型方案發(fā)展及優(yōu)劣勢比較選型優(yōu)勢Fine-tuning大模型微調(diào)使用特定的下游任務(wù)知識對基礎(chǔ)模型進(jìn)行指令微調(diào)，改變參數(shù)權(quán)重以

高質(zhì)量的指令微調(diào)語料構(gòu)建難度大；微調(diào)資源消耗巨大，且難支適應(yīng)領(lǐng)域，增加大模型的領(lǐng)域知識理解力和領(lǐng)域?qū)I(yè)能力。持頻繁更新；微調(diào)效果難符合預(yù)期。PromptEngineering

給通用大模型傳遞指令、示例、背景信息，控制大模型的輸出，可定

給通用大模型傳遞指令、示例、背景信息，控制大模型的輸出，提示工程制化生成答案，且一定程度上提升LLM邏輯推理能力。可定制化生成答案，且一定程度上提升LLM邏輯推理能力。RAG搜索增強生成結(jié)合傳統(tǒng)搜索框架、構(gòu)建領(lǐng)域知識庫檢索，利用LLM對提問的理解能力和對答案的二次加工能力（概括、分析、推理），輸出可控結(jié)果。對知識解析、知識存儲、搜索匹配的技術(shù)和策略要求高。Agent智能體針對API、插件等工具使用對基礎(chǔ)模型進(jìn)行指令微調(diào)，使LLM能根據(jù)

高質(zhì)量的工具指令微調(diào)數(shù)據(jù)構(gòu)建難度大；微調(diào)資源消耗巨大；大提問自主思考決策調(diào)用工具，增加LLM對垂直領(lǐng)域任務(wù)和工具的理解。模型決策的可控性和準(zhǔn)確性低，生成內(nèi)容有合規(guī)風(fēng)險。資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理技術(shù)趨勢一：擁抱開源精神，國產(chǎn)模型的崛起已成燎原之勢?

國產(chǎn)模型已成為大語言模型陣營中的中堅力量。雖然國產(chǎn)模型起步較晚，并且在GPU高端芯片中遭受國外窮追圍堵，但在國家大力扶持和頭部廠商的推動下，國產(chǎn)模型的崛起已成燎原之勢。?

同時，在智源研究院等諸多頂尖的人工智能科研院所的帶領(lǐng)下，國內(nèi)部分頭部大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)、有云端業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)大廠積極推動開源生態(tài)體系的構(gòu)建。?國內(nèi)AI大模型發(fā)展進(jìn)程，追溯了2023年Q1~Q3以來語言模型的發(fā)展。開源模型由藍(lán)色邊框示意，其余為閉源模型。由圖可知，2~3月大模型市場整體還處于萌芽階段，4~7月是國產(chǎn)大模型集中爆發(fā)的階段。7月，應(yīng)用層醫(yī)療（京醫(yī)千詢）、教育（子曰）、旅游（問道）等產(chǎn)業(yè)級大模型以及赤兔等企業(yè)服務(wù)大模型密集發(fā)布。8月~9月大模型發(fā)布數(shù)量有所減少，但在產(chǎn)品功能上呈現(xiàn)出差異化特征，比如，MiniMax

ABAB

大模型擅長數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)壓縮，云雀大模型擅長多媒體內(nèi)容生成和內(nèi)容理解等。通過拓展縱深，不斷挖掘大模型應(yīng)用潛力，滲透千行百業(yè)。來源：創(chuàng)業(yè)邦整理技術(shù)趨勢二：大模型產(chǎn)品向終端延伸，推動應(yīng)用場景多元化發(fā)展?

大模型開源、多模態(tài)、Agent等技術(shù)趨勢下將產(chǎn)生全新的、個性化的、人性化的人機(jī)交互體驗。?

未來大模型部署在手機(jī)、PC、汽車、人形機(jī)器人等終端，能夠緩解云端AI在成本、能耗、性能、隱私、安全和個性化等方面存在的問題，也將拓寬自動駕駛、智慧教育、智慧家居等場景的多元化應(yīng)用，但如何在端側(cè)輕量部署，實現(xiàn)軟硬件深度融合仍是難點問題。企業(yè)名稱AI8月，小米官宣“輕量化、本地部署是小米大模型技術(shù)主力突破方向”。小米自研的13億參數(shù)端側(cè)模型已經(jīng)在手機(jī)端跑通，而且部分場景效果可以媲美60億模型在云端的運算效果。另外，在數(shù)據(jù)層面，小米自己挖掘整理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)占比達(dá)到了80%，其中小米自有的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量達(dá)到3TB。小米9月4日，三星電子家用電器部門副總裁MiyoungYu在IFA2023展會上宣布,三星電子明年將在所有家用電器中引入基于Bixby的生成式AI功能。三星華為8月4日，華為開發(fā)者大會2023在中國·松山湖舉行，宣布隨著AI大模型技術(shù)的不斷成熟，HarmonyOS4的小藝智慧能力取得了跨越式的成長，將具備AI大模型能力。華為小藝融合了盤古自然語言大模型、盤古視覺大模型和盤古多模態(tài)大模型，最高版本高達(dá)1000億參數(shù)，于今年9月開啟眾測，首批支持機(jī)型為Mate60系列手機(jī)。VIVO高通8月，vivo的自研大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型“vivo_Agent_LM_7B”現(xiàn)身C-Eval。9月，高通已在終端側(cè)實現(xiàn)支持超過10億參數(shù)的生成式AI模型，比如StableDiffusion，并計劃未來在終端側(cè)支持參數(shù)高達(dá)數(shù)百億的模型。10月24日，在驍龍峰會期間，高通宣布推出全新旗艦移動平臺——第三代驍龍?8，它是一款集終端側(cè)智能、頂級性能和能效于一體的強大產(chǎn)品。而且這個芯片還是首個專為生成式AI而精心打造的移動平臺。資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理技術(shù)趨勢三：安全性成為國內(nèi)關(guān)注的焦點問題由于政策的準(zhǔn)入要求，以及政企客戶落地應(yīng)用的必然要求，安全性成為國內(nèi)關(guān)注的焦點問題。業(yè)內(nèi)對安全性的擔(dān)憂主要集中在以下方面：1.合法合規(guī)；2.數(shù)據(jù)安全；3.算法安全：具有不可控性，容易出現(xiàn)幻覺；難以解釋，參數(shù)規(guī)模大。安全問題的明確和解決有利于降低大模型風(fēng)險。2023國內(nèi)AIGC安全性相關(guān)論文發(fā)布數(shù)量區(qū)域AIGC安全性議題Q3動態(tài)Q3技術(shù)迭代論文數(shù)（篇）7月6日-8日，清華大學(xué)與螞蟻集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布AI安全檢測平臺“蟻鑒2.0”，運用智能博弈對抗技術(shù)；605040302010055國內(nèi)行業(yè)發(fā)出可信AI的倡議。在世界人工智能大會期間（7月6日-8日），國內(nèi)

中國信通院、上海人工智能實驗室、武漢大學(xué)、螞蟻集團(tuán)等多家單位共同發(fā)起的《AIGC可信倡議》。479月7日，在2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊混元大語言模型正式亮相，并宣布通過騰訊云對外開放。不依賴外掛，在預(yù)訓(xùn)練階段通過“探真”算法進(jìn)行事實修正，讓混元大模型的幻覺相比主流開源大模型降低了30%至50%。20162023Q12023Q22023Q3

2023Q4H7月21日，OpenAI、微軟、谷歌等國外

美國頭部AI公司向社會做出公開承諾，以負(fù)責(zé)任的方式發(fā)展AI。9月，DeepMind發(fā)布全球首個數(shù)字水印SynthID，提升AI圖片生成安全。數(shù)據(jù)來源：以“AIGC”、“安全”為檢索詞在知網(wǎng)搜索的國內(nèi)論文結(jié)果。從今年年初ChatGPT爆紅以來，國內(nèi)相關(guān)論文發(fā)布數(shù)量日益提升，在Q3達(dá)到最高點，可見AIGC安全性已成為學(xué)術(shù)關(guān)注的焦點問題。資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理技術(shù)趨勢四：企業(yè)私有化部署大模型綜合成本持續(xù)降低大模型的應(yīng)用落地成本，主要包含數(shù)據(jù)成本、模型成本和應(yīng)用開發(fā)成本三個維度，其中模型成本包含授權(quán)成本、算力成本等。Q3階段，隨著Llama2帶動了國內(nèi)模型的商用免費化，且MaaS作為一種新型商業(yè)模式逐漸被市場接受，授權(quán)成本過高的壁壘正在消失。尤其通過QLoRA微調(diào)和GPTQ量化，中小企業(yè)也可以上手千億級模型，很大程度上降低了模型的算力成本。企業(yè)私有化部署綜合成本持續(xù)降低有利于增加大模型對B端市場的滲透。大模型應(yīng)用落地成本預(yù)估：大模型應(yīng)用落地成本構(gòu)成：10萬以內(nèi)綜合成本：API調(diào)用（小微企業(yè)）數(shù)據(jù)成本模型成本價格低廉，通過直接調(diào)用或調(diào)教第三方API，同時采用Prompt提示詞做查詢優(yōu)化。方案：數(shù)

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想快速低成本搭建產(chǎn)品的小微企業(yè)不

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昂的GPU算力成本。綜合成本：

10~100萬高效微調(diào)（中小企業(yè)）方案：私有化部署，有助于提高服務(wù)安全性，一般采用高質(zhì)量訓(xùn)練集，配合LangChain等技術(shù)棧。群體：

注重數(shù)據(jù)隱私和垂類數(shù)據(jù)精度的中小企業(yè)應(yīng)用開發(fā)成本綜合成本：

100萬起步從模型的測評部署、應(yīng)用構(gòu)建落地，乃至后期的運維，每個環(huán)節(jié)都需要專業(yè)的技術(shù)人才和技術(shù)儲備。預(yù)訓(xùn)練（中大企業(yè)）一般通過RLHF訓(xùn)練策略進(jìn)行垂直化訓(xùn)練，增強模型泛方案：化能力。群體：

想構(gòu)建品牌力的中大型企業(yè)資料來源：創(chuàng)業(yè)邦整理附：主流廠商第三方API接口成本廠商OpenAI智譜AI模型參數(shù)規(guī)模（B）描述上下廣泛的通用知識和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，可以用自然語言遵循復(fù)雜的指令，準(zhǔn)確地解決難題GPT-4萬億級8~320.21~0.43

0.43~0.87--gpt-3.5-turbo是該系列的旗艦，并對dialog進(jìn)行了優(yōu)化GPT3.5175130-4~168~32320.01~0.02

0.01~0.030.002~0.015美元3個月-按量計費，簡單靈活，提供滿足不同業(yè)務(wù)規(guī)模的產(chǎn)品方案ChatGLM18人民幣套餐制，擁有跨領(lǐng)域的知識和語言理解能力，完成問答對話和文學(xué)創(chuàng)作等任務(wù)科大訊飛

訊飛星火v30.024~0.0320萬Tokens一年文心一言百度包含ernie-bot和ernie-bot-turbo---0.008~0.120.012~0.14--ernie-botDashScope靈積模型服務(wù)建立在MaaS的理念下，圍繞AI各領(lǐng)域模型，通過標(biāo)準(zhǔn)化的API提供多種模型服務(wù)阿里巴巴通義千問千億級30萬Tokens180天融合了意圖理解、信息檢索以及強化學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合有監(jiān)督微調(diào)與人類意圖對齊，在知識問答、文本創(chuàng)作領(lǐng)域表現(xiàn)突出百川智能

Baichuan53--0.01~0.020.01~0.1----騰訊混元千億級

分高級和標(biāo)準(zhǔn)兩種方案*GPT接口按2023年11月14日匯率轉(zhuǎn)換，除OpenAI外，其他API接口Token收費均已包含輸入和輸出市場動向u市場潛力u市場格局u細(xì)分領(lǐng)域分析u典型案例市場潛力國內(nèi)AI應(yīng)用市場“金礦”待挖掘，龍頭企業(yè)落地成果初現(xiàn)?

AIGC在企業(yè)的滲透率低，AIGC市場應(yīng)用期望值高。2023年5月，據(jù)市場調(diào)查機(jī)構(gòu)

Gartner調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在中國有6%的用戶已經(jīng)成功部署了與生成式AI相關(guān)的技術(shù)，有26%的用戶正在積極試點生成式AI技術(shù)，還有4%左右的中國用戶表示將在未來0-6個月內(nèi)部署生成式AI相關(guān)的應(yīng)用或技術(shù)。到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AIAPI，或部署生成式AI的應(yīng)用程序，而2023年這一比例還不到5%。醫(yī)療保健、生命科學(xué)、法律、金融服務(wù)等部門，對生成式AI的需求正在不斷增加。?

因此，國內(nèi)龍頭企業(yè)亟需打造標(biāo)桿案例，探路大模型邊界。Q3階段，阿里巴巴妙鴨相機(jī)在C端圖像生成場景，智譜AI在B端的制造業(yè)、金融、醫(yī)療、政務(wù)、教育等行業(yè)場景等等，國內(nèi)龍頭企業(yè)有一定落地案例初現(xiàn)。但總體看來，國內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)在落地應(yīng)用和商業(yè)化發(fā)展方面仍處于探索階段。企業(yè)名稱標(biāo)桿案例和產(chǎn)品特色?

妙鴨相機(jī)，一款基于AI人臉識別的美圖應(yīng)用。通過AI學(xué)習(xí)消費

妙鴨相機(jī)6月30日邀請制內(nèi)測、7月17日正式上線，第三方數(shù)據(jù)平臺者上傳的照片來構(gòu)建人臉模型，然后把人臉模型套用其他模型

顯示，截至8月16日，妙鴨相機(jī)在蘋果應(yīng)用商店的下載量已經(jīng)超過了合成照片，生成無數(shù)風(fēng)格的寫真。533萬次。?

2023年6月，發(fā)布全面升級的ChatGLM2模型矩陣，多樣尺寸，豐富場景，模型能力登頂C-Eval榜單。?

2023年8月，正式上線首款生成式AI助手?智譜清言。為了滿足不同應(yīng)用場景的需求，智譜AI提供了三款

ChatGLMAPI服務(wù)，對標(biāo)OpenAI全模型產(chǎn)品線。資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理市場格局大模型數(shù)量激增，市場熱情高漲?

大模型是AIGC行業(yè)主戰(zhàn)場，在Q3階段，市場熱情高漲。據(jù)2023年5月底中信所發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，目前中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個，主要集中在北京和廣東，其中北京38個大模型，廣東20個大模型。中國大模型中，已有半數(shù)以上大模型開源，高校/科研機(jī)構(gòu)是開源主力。根據(jù)北京市經(jīng)信局公布的數(shù)據(jù)，截至2023年10月初，國內(nèi)公開的AI大模型數(shù)量為238個，近五成集中在北京。?

這說明：1.在政策鼓勵和外界對AIGC行業(yè)市場前景的普遍認(rèn)同下，企業(yè)踴躍參與大模型布局；2.大模型存在同質(zhì)化問題，主要由于基座模型入局門檻過高，導(dǎo)致大部分中小企業(yè)基于開源的基座模型在垂直行業(yè)二次開發(fā)或者作為工具平臺推動產(chǎn)業(yè)鏈的完善；3.市場集中度較低，產(chǎn)品競爭較為激烈。2023年5月底~10月初國內(nèi)10億參數(shù)以上大模型數(shù)量變化大模型數(shù)量250200150100502387902023年5月底2023年10月初資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理基礎(chǔ)層國產(chǎn)芯片與大模型適配能力日益提升，向量數(shù)據(jù)庫降低用戶門檻算力：國產(chǎn)芯片與大模型適配能力日益提升數(shù)據(jù)：向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)一步降低用戶使用門檻2023年7月6-8日，2023世界人工智能大會上，各類人工智能芯片公司、算力提供商針對大模型展示了相應(yīng)的方案。定義：向量數(shù)據(jù)庫是專門用來存儲和查詢向量的數(shù)據(jù)庫，其存儲的向量來自于對文本、語音、圖像、視頻等的向量化。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，向量數(shù)據(jù)庫可以處理更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)通常以向量形式表示。企業(yè)名稱AIGC算力企業(yè)Q3動態(tài)優(yōu)勢：基于大模型和向量數(shù)據(jù)庫，可以整合企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)知識的向量化并實現(xiàn)高效的知識搜索，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)和用戶反饋，為企業(yè)構(gòu)建一個智能的知識庫。發(fā)布了第二代GPUSG100，并推出南禺系列GPU加速卡瀚博半導(dǎo)體

VG1600、VG1800、VG14，以及LLM大模型AI加速卡VA1L、AIGC大模型一體機(jī)、VA12高性能生成式AI加速卡等6款新品。國內(nèi)代表企業(yè)：發(fā)布了燧原曜圖文生圖MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品。該產(chǎn)品以燧原科技“邃思”系列芯片為算力支撐，由首都在線提供計算服務(wù)，燧原曜圖MaaS平臺服務(wù)產(chǎn)品為用戶提供面向AIGC時代的高效易燧原科技用、安全可靠、企業(yè)級的文生圖服務(wù)。展示了最新一代創(chuàng)新通用GPU產(chǎn)品GoldwasserII系列以及基于開源大語言模型可交互界面。登臨科技展示了在大模型訓(xùn)練、推理所取得的顯著進(jìn)展，包括圖片識別/以圖搜圖、3D建模、大模型推理等。天數(shù)智芯資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理模型層頭部企業(yè)動態(tài)：模型能力升級，產(chǎn)品功能加碼企業(yè)名稱AIGC百度9月5日，2023百度云智大會宣布，千帆大模型平臺上月活企業(yè)數(shù)已近萬家，覆蓋金融、制造、能源、政務(wù)、交通等行業(yè)的400多個場景。9月7日，2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊混元大模型正式亮相。這是一款由騰訊公司自主研發(fā)的通用大語言模型，其模型參數(shù)達(dá)到千億級別。騰訊7月6-8日，2023年世界人工智能大會上，阿里云正式推出AI繪畫新品“通義萬相”。9月25日，阿里云開源通義千問140億參數(shù)模型Qwen-14B及其對話模型Qwen-14B-Chat，免費可商用。阿里巴巴華為7月7日，華為開發(fā)者大會2023（Cloud）上，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安正式發(fā)布華為云盤古大模型3.0。8月，字節(jié)跳動AI產(chǎn)品Grace新版本更名為“豆包”并啟動測試，網(wǎng)頁版、移動端均已上線，支持手機(jī)號、抖音賬號、AppleID登錄。目前擁有文生文的功能。字節(jié)跳動8月15日，科大訊飛正式發(fā)布了訊飛星火大模型V2.0。發(fā)布代碼能力和多模態(tài)能力升級，同時發(fā)布并升級搭載訊飛星火認(rèn)知大模型V2.0能力的多項應(yīng)用和產(chǎn)品。科大訊飛智譜AI8月31日，生成式AI工具“智譜清言”正式上線。9月，增持聆心智能股份，雙方在股權(quán)層面上達(dá)成深度合作，業(yè)務(wù)上強強聯(lián)合。7月11日，王小川旗下百川智能今日發(fā)布Baichuan-13B大模型，號稱“130億參數(shù)開源可商用”。9月25日，百川智能發(fā)布Baichuan2-53B，開放API全面進(jìn)軍ToB領(lǐng)域。百川智能7月6-8日，2023年世界人工智能大會上，MiniMax表示，在把模型能力做到企業(yè)應(yīng)用的地步、輸出安全性和服務(wù)的穩(wěn)定性三方面做了大量的MiniMax

工作。目前自研模型以每周更新的速度進(jìn)行迭代，這對整套大模型系統(tǒng)有著非常嚴(yán)格的算法要求和工程標(biāo)準(zhǔn)。為了提供更加穩(wěn)定可靠的模型服務(wù)能力，MiniMax推出MaaS互信推理專區(qū)方案，保證了企業(yè)數(shù)據(jù)隱私及模型的安全和互信。資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理模型層大模型創(chuàng)業(yè)標(biāo)桿案例：智譜AI-今年累計融資超25億元

成立時間：2019-06-11，北京

融資輪次：B++輪，社?；鹬嘘P(guān)村自主創(chuàng)新基金（君聯(lián)資本為基金管理人）、美團(tuán)、螞蟻、阿里、騰訊等

行業(yè)定位：致力于打造新一代認(rèn)知智能大模型，專注于做大模型的中國創(chuàng)新。

主營業(yè)務(wù)：公司于2020年底開始研發(fā)GLM預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，2021年訓(xùn)練完成百億參數(shù)模型GLM-10B，同年利用MoE架構(gòu)成功訓(xùn)練出收斂的萬億稀疏模型，2022年合作研發(fā)了中英雙語千億級超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型GLM-130B，于2023年3月14號推出ChatGLM對話模型并開源ChatGLM-6B模型，并基于GLM系列模型打造大模型平臺及AIGC產(chǎn)品矩陣。

服務(wù)對象：公司踐行Modelas

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Service（MaaS）的市場理念，目前合作伙伴涵蓋了不同的行業(yè)領(lǐng)域，包括制造業(yè)、金融、醫(yī)療、政務(wù)、教育等。智譜AI觀點：大模型的原生應(yīng)用時代正在到來，改變【過去挑戰(zhàn)】預(yù)訓(xùn)練大模型是AIGC時代的基座，在訓(xùn)練千億大模型時有三個挑戰(zhàn)：第一，訓(xùn)練成本高昂；第二，人力投入極大；第三，訓(xùn)練過程不穩(wěn)定。大模型落地應(yīng)用的主要挑戰(zhàn)來自：外界普遍對AI助手技術(shù)的認(rèn)知參差不齊，需要通過磨合達(dá)成共識，因此智譜AI通過公開交流表達(dá)行業(yè)觀點，通過技術(shù)開源，幫助客戶企業(yè)理解大模型背后的價值、難度、成本；同合作伙伴建立生態(tài)合作機(jī)制，結(jié)合其所處的行業(yè)和能力需求，有針對性地開展技術(shù)培訓(xùn)、聯(lián)合創(chuàng)新等工作?！具^去突破】1.“中國創(chuàng)新”：和清華大學(xué)聯(lián)合研究，提出了自主研發(fā)GML算法框架，融合了GPT和BERT兩種訓(xùn)練框架解決訓(xùn)練模型問題。2022年8月，智譜AI開源1300億參數(shù)規(guī)模的雙語預(yù)訓(xùn)練模型GLM-130B，收到70余個國家1000余個研究機(jī)構(gòu)的使用需求。2.商業(yè)化：在不損失任何模型精度和推理速度前提下，不僅能讓大模型運行成本降低75%，還能適配國產(chǎn)化硬件（智譜AI發(fā)起GLM適配計劃，目前已經(jīng)與30多家國產(chǎn)硬件廠商進(jìn)行適配。）3.技術(shù)迭代：公司全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，多尺寸多場景適配，擁有更強大的性能，提升跨模態(tài)能力、AIAgent（較ChatGLM二代提升1000%）、代碼生成以及強化搜索能力。全模型布局正逐漸成型。此次升級后，智譜AI是目前國內(nèi)唯一一個有對標(biāo)OpenAI全模型產(chǎn)品線的公司?！臼袌霾呗院蜕虡I(yè)化探索思路】公司踐行MaaS的市場理念，負(fù)責(zé)模型推理訓(xùn)練、算力、適配等高復(fù)雜事項，行業(yè)和企業(yè)端則可以無壓力地部署應(yīng)用，全面開源，共創(chuàng)共建。通過提升核心技術(shù)推動商業(yè)化落地，大模型技術(shù)比上一代AI技術(shù)有更強的通用性和泛化能力，因此公司能盡量避免定制化?！続gent趨勢的理解】AIAgent是大模型技術(shù)體系中非常重要的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但并非完全獨立運作，本質(zhì)上還是挖掘大模型本身的潛力。其優(yōu)勢在于，將理解、規(guī)劃、執(zhí)行以及自我調(diào)整等模型的基本能力、原子化能力結(jié)合起來，解決更復(fù)雜的問題，拓展模型應(yīng)用范圍。【行業(yè)預(yù)判】大模型的原生應(yīng)用時代正在到來，對企業(yè)業(yè)務(wù)模式、管理流程、技術(shù)架構(gòu)產(chǎn)生深刻影響：1.大模型改變傳統(tǒng)軟件開發(fā)范式。開發(fā)者從借助產(chǎn)品的平臺能力轉(zhuǎn)化成用戶價值，到從模型本身特性出發(fā)開發(fā)新應(yīng)用，展現(xiàn)大模型原生能力，思維范式與過去相反。2.大模型改變傳統(tǒng)軟件開發(fā)方式和生態(tài)應(yīng)用方式。早期建立的平臺，由軟件開發(fā)者定義和實現(xiàn)用戶功能、修復(fù)漏洞，現(xiàn)在大模型真正賦予軟件生態(tài)智慧，將更自動、更智能地打通應(yīng)用產(chǎn)品背后的數(shù)據(jù)、邏輯、流程?！疚磥硪?guī)劃】繼續(xù)追趕世界頂尖水平，智譜AI的技術(shù)迭代周期約3-6個月，做更適合中國企業(yè)的原生基座大模型；面向企業(yè)端，即在應(yīng)用場景給客戶帶來更大的價值——不僅提質(zhì)、降本、增效，還有創(chuàng)新，做大市場蛋糕，與合作伙伴一同高速發(fā)展。模型層Agent模式應(yīng)用案例：360智腦大模型

成立時間：2023-03-29，北京

行業(yè)定位：人工智能大模型

主營業(yè)務(wù)：360智腦是360自研認(rèn)知型通用大模型。依托360多年人工智能技術(shù)積累及搜索、瀏覽器等大模型場景先發(fā)優(yōu)勢，

360智腦已擁有千億參數(shù)規(guī)模，具備生成創(chuàng)作、多輪對話、邏輯推理等十大核心能力、數(shù)百項細(xì)分功能。

服務(wù)對象：面向個人，360智腦全面接入360全端應(yīng)用，打造個人AI助理，提供智能創(chuàng)作、智能辦公、智能陪伴等百余種生活及工作場景下的服務(wù)；面向企業(yè)級用戶，360將大模型拉下神壇，構(gòu)建企業(yè)級應(yīng)用九層架構(gòu)，從普及通用大模型，到深度定制垂直大模型，再到支持大模型驅(qū)動業(yè)務(wù)連接和協(xié)作，三步走循序漸進(jìn)推進(jìn)模型落地，賦能百行千業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)智改，讓大模型成為輔助企業(yè)和員工的“副駕駛”。

落地情況：360智腦及其解決方案已在金融、醫(yī)療、教育、稅務(wù)、企服等近20個行業(yè)落地應(yīng)用，賦能企業(yè)級市場提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率，服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。360智腦觀點：大模型并非萬能，在大多數(shù)商業(yè)大模型的“長”大模型的“短”【過去挑戰(zhàn)】大模型需要達(dá)到足夠參數(shù)量來提升性能。【過去突破】360智腦及其解決方案已在金融、醫(yī)療、教育、稅務(wù)、企服等近20個行業(yè)落地應(yīng)用，賦能企業(yè)級市場提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率，服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，其中360智腦數(shù)字人業(yè)務(wù)已服務(wù)上千家企業(yè)。?

內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容理解、邏輯推理?

極大降低使用者和開發(fā)者的門檻。但目前產(chǎn)品落地開發(fā)和使用的過程仍然復(fù)雜，比如提示詞學(xué)習(xí)、二次開發(fā)等。?

通用大模型經(jīng)常會遇到幻覺、遺忘、安全性問題，垂直領(lǐng)域難落地。?

大模型應(yīng)用在垂直領(lǐng)域缺乏行業(yè)know-how?！镜谌径仁袌龆床臁磕Ｐ途刃枨笙鄬^低、容錯率較高，能夠人機(jī)結(jié)合的賽道和場景更有潛力?！镜谌径刃枨蠖床臁恐行∥⑵髽I(yè)希望大模型產(chǎn)品“開箱即用”，更關(guān)注其對業(yè)務(wù)帶來的降本作用；很多大企業(yè)更關(guān)注增效作用；政府客戶首要考慮安全性，其次是技術(shù)能力?！镜谌径融厔荻床臁?.行業(yè)更關(guān)注技術(shù)應(yīng)用，包括Agent能力；2.模型算法合規(guī)性很重要。近期會經(jīng)過備案的開源視覺大模型，能安全解決垂直領(lǐng)域的繪畫需求；已推出的新產(chǎn)品LoRA360，能夠解決通用大模型在文生圖場景會遇到的生成內(nèi)容不可控、質(zhì)量較低等問題。揚長避短?

公司根據(jù)不同用戶的開發(fā)能力提供不同的產(chǎn)品解決方案。?

RAG搜索增強生成，結(jié)合傳統(tǒng)搜索框架、構(gòu)建領(lǐng)域知識庫檢索，利用大模型對提問的理解能力和對答案的二次加工能力，輸出可控結(jié)果。?

先在企業(yè)內(nèi)部落地測試，采用“副駕駛”模式。?

業(yè)務(wù)傾向于提供通用大模型基座，垂直行業(yè)落地選擇通過生態(tài)合作伙伴共同解決。公司設(shè)立GPT產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，與入駐企業(yè)建立包含技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資金、政府等等合作。其中，與垂直行業(yè)內(nèi)的SaaS公司的合作模式對大模型落地最為切實可行。?

采用Agent模式，針對API、插件等工具使用對基礎(chǔ)模型進(jìn)行指令微調(diào)，使其能根據(jù)提問自主思考決策調(diào)用的工具，增加大模型對領(lǐng)域內(nèi)任務(wù)和工具的理解。?

進(jìn)一步降低開發(fā)者門檻，搭建軟件、低代碼工具等應(yīng)用平臺。應(yīng)用層合縱連橫，大模型+垂直模型直擊場景痛點是第一步大模型與垂直領(lǐng)域模型的結(jié)合可以優(yōu)勢互補，拓展應(yīng)用價值，提高模型的泛化能力、計算效率、滿足特定需求以及促進(jìn)知識遷移等方面的性能。這種結(jié)合方式可以為不同領(lǐng)域和不同場景提供更全面、更準(zhǔn)確、更高效的解決方案，推動人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。大模型垂直領(lǐng)域模型典型的應(yīng)用場景切入，驗證可行性大模型可以利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高模型的準(zhǔn)確率。這種模型的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間，但一旦訓(xùn)練完成，可以應(yīng)用于多種任務(wù)中。在大模型的基礎(chǔ)上，垂直領(lǐng)域模型可以針對特定場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，以實現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策，提高模型的泛化能力和應(yīng)用效果。數(shù)據(jù)的優(yōu)化和利用技術(shù)迭代和能力體系建設(shè)垂直領(lǐng)域模型可以作為大模型的補充，通過特定的優(yōu)化和調(diào)整，提高模型的效率和準(zhǔn)確性，同時降低成本。大模型雖具有強大的泛化能力，但重新訓(xùn)練模型的成本較高，且獲得的模型泛用性可能較低，難以重復(fù)利用。降低成本和提高效率實現(xiàn)知識工程和創(chuàng)新體系，為客戶賦能垂直領(lǐng)域模型可以用于特定領(lǐng)域的文本分類和情感分析。解決復(fù)雜問題大模型可以用于文本生成和語義理解▲據(jù)創(chuàng)業(yè)邦&智譜AI訪談，大模型B端應(yīng)用開發(fā)的共建、共享的過程中，可分為以上三個階段。是場景創(chuàng)新、技術(shù)迭代、人才培養(yǎng)、組織革新，不斷地循環(huán)迭代上升的過程。垂直領(lǐng)域模型可以在特定領(lǐng)域或特定場景下提供更精細(xì)化的解決方案，滿足更具體的需求。滿足不同需求大模型可以提供通用的解決方案，滿足廣泛的應(yīng)用需求。應(yīng)用層行業(yè)應(yīng)用案例：樂言科技-AI

SaaS+全鏈路數(shù)智化解決方案

成立時間：2016-04-17，上海

融資輪次：D輪，中金資本、上海人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金等

行業(yè)定位：大模型、場景應(yīng)用：客服機(jī)器人、RPA機(jī)器人、語音外呼機(jī)器人、智能客戶管理系統(tǒng)。

主營業(yè)務(wù)：人工智能整體解決方案提供商，為電商行業(yè)提供AI

SaaS+電商全鏈路數(shù)智化解決方案。旗下?lián)碛腥脚_智能客服機(jī)器人、智能客戶管理系統(tǒng)、智能工單RPA、智能語音外呼、海外電商服務(wù)運營平臺等產(chǎn)品，覆蓋咨詢服務(wù)、新客轉(zhuǎn)化、老客復(fù)購的完整客戶生命周期。

服務(wù)對象：服務(wù)6萬+電商商家，觸達(dá)終端買家超數(shù)十億人次，服務(wù)覆蓋國內(nèi)100多個城市以及東南亞地區(qū)。

落地情況：樂言科技自主研發(fā)的電商行業(yè)大模型已正式上線商用。樂言電商GPT大模型是主要聚焦To

B領(lǐng)域，深耕電商行業(yè)和泛零售行業(yè)。樂言科技觀點：通用大模型+垂類SaaS合作【上半年趨勢洞察】“百模大戰(zhàn)”，大模型軍備競賽；應(yīng)用“百花齊放”，商業(yè)化初見端倪?！镜谌径融厔荻床臁考夹g(shù)方面，GPT-4上線代碼編輯器，標(biāo)志著在某些工作內(nèi)容中，人類和AI協(xié)同辦公的Copilot

模式已進(jìn)入到下一階段，即AI能夠完成絕大部分的工作的Agent模式；OpenAI升級了DALL·E3，也推動自然語言+繪圖的人機(jī)交互邁向新的里程碑，即AI不但理解多模態(tài)信息，還能將實際業(yè)務(wù)需求與其結(jié)合，扮演“操作系統(tǒng)”的角色。行業(yè)環(huán)境方面，監(jiān)管越來越嚴(yán)格和清晰?！镜谌径刃枨蠖床臁緾端場景更加多樣化，相對繁榮；B端，在電商領(lǐng)域，越來越多客戶關(guān)心產(chǎn)品落地，需求旺盛，但鮮少有標(biāo)桿案例出現(xiàn)。小微企業(yè)更關(guān)心降本提效，包括節(jié)省人力成本，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等等方面，但缺乏資金投入；中型企業(yè)需要在市場營銷、經(jīng)營決策等的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)帶來增益，但相對缺乏對具體場景的明確訴求，難度在于整合碎片化的需求；相對前瞻性的大型企業(yè)希望運用大模型提升行業(yè)認(rèn)知度和競爭壁壘，希望樂言科技提供數(shù)據(jù)和行業(yè)know-how，合作訓(xùn)練行業(yè)大模型，或在其數(shù)據(jù)安全合規(guī)的前提下，有效地利用大模型找到合適的落地場景；也有自研能力的大型企業(yè)，本身擁有AI技術(shù)團(tuán)隊，選擇內(nèi)部自研創(chuàng)新和探索，較少尋求第三方合作?！拘袠I(yè)預(yù)判】當(dāng)前中小企業(yè)由于資金、數(shù)據(jù)、技術(shù)儲備還不足以支撐大模型的落地，且普遍對技術(shù)發(fā)展還未形成客觀認(rèn)知。行業(yè)亟需頭部通用大模型企業(yè)與樂言科技這樣的垂直領(lǐng)域的SaaS服務(wù)商共同打造標(biāo)桿案例，在技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力、業(yè)務(wù)場景、市場運營等全方位試煉與試錯。第三、四季度公司大模型業(yè)務(wù)也將致力于在生態(tài)合作模式以及大模型在垂直領(lǐng)域的落地方式的探索?！敬竽Ｐ统杀尽恐饕獊碜詭讉€方面：1.數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練；2.算力投入；3.貼合場景做模型調(diào)試和運營；4.數(shù)據(jù)安全相關(guān)的投入?！敬竽Ｐ托袠I(yè)格局】分為兩類玩家：1.打造通用大模型和生態(tài)體系的超級大玩家，目前看寡頭效益比較明顯。2.圍繞行業(yè)場景做應(yīng)用落地的玩家，toc和tob領(lǐng)域都有很多活躍的玩家。投融資分析uQ3投融資整體趨勢uQ3融資規(guī)模分布uQ3熱點賽道、熱點城市、活躍機(jī)構(gòu)uQ3大額融資事件投融資趨勢投融資趨勢：融資事件日益活躍，金額沖高回落?

據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，中國AIGC行業(yè)2023年第三季度發(fā)生融資事件35件，已披露融資金額39.61億人民幣，涉及公司33家，涉及投資機(jī)構(gòu)數(shù)量51家。其中，智譜AI（AI知識智能技術(shù)開發(fā)商）和兔展（AIGC內(nèi)容引擎與營銷云核心平臺）在第三季度獲得兩輪融資。?

2023年AIGC行業(yè)融資事件不斷上升，說明從年初AIGC賽道火熱以來，市場普遍看好其應(yīng)用前景，在AIGC行業(yè)確定性的趨勢下，投資活動日益頻繁。?

Q3投融資金額經(jīng)歷沖高回落，融資金額均值從Q2的2.24億元環(huán)比下降至1.13億元。主要原因在于：應(yīng)用層和工具平臺玩家增多，共建行業(yè)生態(tài)，稀釋融資額均值。整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境仍處于下行期，行業(yè)示范效應(yīng)尚不明顯，大模型應(yīng)用落地路徑處于探索階段，投資相對謹(jǐn)慎。2023年Q1-Q3中國AIGC產(chǎn)業(yè)投融資趨勢分布40353025201510570605040302010060.481839.61141521.571310554302023年Q12023年Q22023年Q3基礎(chǔ)層

模型層

應(yīng)用層

融資金額(億人民幣)注：融資事件為種子輪至Pre-IPO輪次發(fā)生的事件，不含IPO資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心融資規(guī)模融資規(guī)模：基礎(chǔ)層均值顯著提高，模型層下降?

據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，2023年Q3發(fā)生的融資事件中，已披露融資規(guī)模以1000萬~3000萬區(qū)間居多。基礎(chǔ)層融資規(guī)模均值最高，達(dá)到7.07億元。主要由于燧原科技（人工智能領(lǐng)域云端算力平臺）融資20.00億人民幣。?

2023年Q1~Q3，由于產(chǎn)業(yè)對人工智能的競逐，市場對算力和數(shù)據(jù)具有剛性需求，大額融資逐漸注入算力、數(shù)據(jù)兩大AIGC基礎(chǔ)層領(lǐng)域；模型層融資金額均值從Q2的7.42億元環(huán)比下降至Q3的0.62億元。其中，工具平臺已披露融資規(guī)模均值為0.3，通用大模型均值為0.93。Q3大模型技術(shù)迭代過快以及通用大模型和應(yīng)用層之間、和垂直大模型之間的邊界不清晰的情況凸顯，具有底層技術(shù)創(chuàng)新能力和商業(yè)化能力的創(chuàng)業(yè)企業(yè)稀缺，投資策略難以形成共識。2023Q3中國AIGC產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模分布2023Q1-Q3中國AIGC產(chǎn)業(yè)已披露融資規(guī)模均值分布14121088.007.006.005.004.003.002.001.000.00127.427.07963.001.6444421.22211110.800.710.620.5002023年Q12023年Q2基礎(chǔ)層

模型層

應(yīng)用層2023年Q3資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心事件數(shù)融資輪次融資輪次：行業(yè)轉(zhuǎn)型促進(jìn)成長期和后期投資增長?

據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，2023年上半年，從交易數(shù)量看，國內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)融資事件大多發(fā)生在A輪（事件數(shù)27，占比51.92%）、天使輪（事件數(shù)10，占比19.23%）、種子輪（事件數(shù)5，占比9.62%），早期事件數(shù)（A輪、天使輪、種子輪）占比達(dá)到80.77%；而相比較而言，Q3成長期和后期（B輪及以上）占比大幅提升，從H1的19.23%上升至34.29%，早期事件數(shù)占比從H1的80.77%下降至65.71%，說明在行業(yè)轉(zhuǎn)型的需求下，成長期和后期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)融入AIGC的浪潮中來。2023年Q3AIGC產(chǎn)業(yè)融資輪次交易數(shù)量分布2023年H1AIGC產(chǎn)業(yè)融資輪次交易數(shù)量分布D輪,4,11.43%種

子

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,3,8.57%E輪,1,1.92%D輪,2,3.85%種子輪,5,9.62%C輪,3,8.57%天使輪,11,31.43%C輪,5,種子輪天使輪A輪9.62%種子輪天使輪,10,19.23%B輪,2,3.85%天使輪A輪B輪B輪C輪C輪D輪B輪,5,14.29%D輪E輪A輪,27,51.92%A輪,9,25.71%資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心熱點區(qū)域熱點區(qū)域：國資領(lǐng)投，上海超越北京成最吸金地區(qū)?

從熱點地區(qū)分布來看，相比2023年上半年，進(jìn)入第三季度，北京仍為最活躍地區(qū)，融資事件為11件，以模型層居多，包括智譜AI（AI知識智能技術(shù)開發(fā)商）、愛詩科技（視覺多模態(tài)算法開發(fā)商）、生數(shù)科技（多模態(tài)生成式大模型與應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)商）等，應(yīng)用層的深勢科技（人工智能和分子模擬算法平臺）融資金額最高，超過7億元人民幣。?

上海超越北京成為國內(nèi)AIGC融資最吸金的地區(qū)，融資總額達(dá)22.08億元。主要由于燧原科技（人工智能領(lǐng)域云端算力平臺）融資20.00億人民幣，由上海國際集團(tuán)旗下子公司及產(chǎn)業(yè)基金，包括國際資管、國鑫創(chuàng)投、國方創(chuàng)新、金浦投資旗下上海金融科技基金、國和投資聯(lián)合領(lǐng)投。上海集聚全國最多的智能芯片創(chuàng)新企業(yè)，初步形成了智能芯片產(chǎn)業(yè)集群，包括沐曦、燧原科技、瀚博半導(dǎo)體、天數(shù)智芯等。據(jù)上海市經(jīng)信委披露，2022年~2023年8月，已有17塊AI芯片點亮，其中推理芯片7塊、訓(xùn)練芯片4塊、車載智能芯片3塊。2023Q1-Q3中國AIGC產(chǎn)業(yè)投資城市分布2023Q1-Q3中國AIGC產(chǎn)業(yè)投資區(qū)域分布35302520151051412108131135.0030.0025.0020.0015.0010.005.001412108131122.088

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湖北Q1融資事件Q1融資金額Q2融資事件Q2融資金額Q3融資事件Q3融資金額Q1融資事件Q1融資金額Q2融資事件Q2融資金額Q3融資事件Q3融資金額資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心熱點賽道熱點賽道：

工具平臺和通用大模型依然最受追捧?

據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，2023年Q3AIGC行業(yè)發(fā)生的融資事件中，國內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)在通用大模型（6次）、工具平臺（6次）兩個細(xì)分賽道相對為活躍。由此看出，技術(shù)仍為大模型行業(yè)最主要的投資要素之一。?

梳理Q3國內(nèi)5家獲得融資的通用大模型企業(yè)畫像，可見開源、自適應(yīng)智能體、多模態(tài)大模型已成為行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。?

在應(yīng)用層中，元宇宙/數(shù)字人和營銷是融資事件最頻繁的細(xì)分領(lǐng)域。虛擬數(shù)字人不僅能夠模擬人類的外貌和語音，還有望通過情感識別技術(shù)理解人類情感，實現(xiàn)更真實的互動，在營銷場景的商業(yè)化路徑較為清晰。知識圖譜能夠協(xié)助管理項目、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、提供專業(yè)建議等等，使得數(shù)字員工作為虛擬助手具備更高級的能力。2023年Q3AIGC產(chǎn)業(yè)熱點賽道分布OpenCSG

AI大模型開源公司765432125.0020.0015.0010.005.006

620.90生成式AI和AGI研發(fā)商，核心技無限光年

術(shù)自我進(jìn)化的通用大模型以及領(lǐng)域自適應(yīng)智能體的研發(fā)5

5智子引擎

多模態(tài)大模型初創(chuàng)公司37.1012多模態(tài)生成式大模型與應(yīng)用產(chǎn)生數(shù)科技品開發(fā)商4.6311111112.831.202.000.310.350.30未

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AI認(rèn)知智能技術(shù)開發(fā)商▲Q3國內(nèi)5家獲得融資的通用大模型企業(yè)畫像資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心融資事件數(shù)

融資金額(億人民幣)活躍機(jī)構(gòu)活躍機(jī)構(gòu)：原美元基金與互聯(lián)網(wǎng)大廠CVC扮演最重要的角色?

據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，第三季度，投資機(jī)構(gòu)類型以VC/PE為主，占比78.08%，大企業(yè)創(chuàng)投占比21.92%，相較上半年，Q3CVC明顯在AIGC市場發(fā)揮了更大的作用，CVC參與的事件數(shù)占比從13.00%提升至21.92%。CVC以技術(shù)、資金、應(yīng)用場景、市場渠道等多種形式合作，數(shù)據(jù)要素流動頻繁，推動行業(yè)生態(tài)日趨完善。駐扎在人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)資本，一直以來主要集中在始終在進(jìn)行前沿技術(shù)探索的互聯(lián)網(wǎng)大廠、部分人工智能公司以及未來業(yè)務(wù)可以與之結(jié)合的游戲、機(jī)器人、汽車等應(yīng)用型公司。?

紅杉中國、啟明創(chuàng)投、金沙江創(chuàng)投、順為資本等機(jī)構(gòu)投融資相對活躍。2023年Q3AIGC產(chǎn)業(yè)活躍投資機(jī)構(gòu)2023年H1AIGC產(chǎn)業(yè)投資機(jī)構(gòu)類型分布2023年Q3AIGC產(chǎn)業(yè)投資機(jī)構(gòu)類型分布0123紅杉中國啟明創(chuàng)投2222222213.00%21

.92%金沙江創(chuàng)投GSRVentures順為資本騰訊投資78.0

8%87.00%奇績創(chuàng)壇BV百度風(fēng)投VC/PE

大企業(yè)創(chuàng)投VC/PE

大企業(yè)創(chuàng)投高瓴創(chuàng)投事件數(shù)資料來源：睿獸分析，創(chuàng)業(yè)邦研究中心大額融資事件2023年Q3國內(nèi)超1億元大額融資事件公司簡介國家和地區(qū)

融資輪次融資金疆亙資本、上海國際資管、國鑫創(chuàng)投、國方創(chuàng)新(王磊)、金浦投資、上海國和投資、騰訊投資(姚2023-09-28

磊文)、美圖(吳欣鴻)、武岳峰科創(chuàng)、允泰資本、弘卓資本(何燕青)、紅點中國、廣發(fā)乾和(何寬華)、達(dá)泰資本、浦東投資控股燧原科技

人工智能領(lǐng)域云端算力平臺中國上海

D輪20.00億人民幣深勢科技

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