大模型行業(yè)分析報告

大模型行業(yè)分析報告大模型行業(yè)概念定義大模型是大規(guī)模語言模型簡稱，是參數(shù)規(guī)模龐大、復雜程度高的機器學習模型，訓練需大量數(shù)據(jù)和計算能力，參數(shù)有幾百萬到數(shù)十億個。設計目的是提升表示和性能能力，更好捕捉數(shù)據(jù)模式規(guī)律。按應用場景和功能，可分為自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多種類型大模型。行業(yè)大模型針對特定行業(yè)或領域深度定制優(yōu)化，基于通用大模型進一步訓練調(diào)整，以適應特定行業(yè)語言、知識、數(shù)據(jù)特點，在特定行業(yè)應用中準確性和效率更高。其特點包括專業(yè)化，滿足特定行業(yè)需求；高性能，能快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)；可擴展性，能快速迭代升級；安全性，保障數(shù)據(jù)和模型安全隱私。生成式人工智能的大型語言模型通常分基礎（基座或底座）大模型、下游任務微調(diào)優(yōu)化大模型等，通過自監(jiān)督學習對多模態(tài)序列訓練數(shù)據(jù)進行語言建模、理解與生成。大模型行業(yè)是基于大規(guī)模參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)機器學習模型進行技術(shù)研發(fā)與應用推廣的新興領域，涵蓋自然語言處理等多個子領域，產(chǎn)業(yè)鏈包含數(shù)據(jù)采集與處理、模型研發(fā)與訓練、應用開發(fā)與推廣等環(huán)節(jié)。大模型行業(yè)發(fā)展歷程早期奠基（2006-2017年）：2006年深度學習技術(shù)受關注，GeoffreyHinton團隊成果為大模型技術(shù)奠基。2012年AlexNet模型在ImageNet競賽獲勝，推動深度學習在圖像識別發(fā)展，為大模型助力。2013-2014年，Word2Vec和GloVe等詞嵌入模型推動自然語言處理發(fā)展。2017年Transformer架構(gòu)誕生，引入自注意力機制，解決傳統(tǒng)RNN/LSTM長距離依賴局限，奠定現(xiàn)代大語言模型基礎。預訓練模型崛起（2018-2020年）：2018年谷歌發(fā)布BERT，雙向上下文理解，推動雙向預訓練發(fā)展；OpenAI發(fā)布GPT-1，開啟生成式預訓練先河。2019年GPT-2參數(shù)擴大到15億，展示零樣本學習能力。2020年GPT-3擁有1750億參數(shù)，成為規(guī)模擴展轉(zhuǎn)折點，谷歌T5模型證明大模型靈活性和泛化能力。訓練后對齊技術(shù)發(fā)展（2021-2022年）：2021-2022年發(fā)展出監(jiān)督微調(diào)（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）技術(shù)。2022年ChatGPT基于GPT-3.5微調(diào)，引入RLHF，提升交互性和安全性。多模態(tài)與推理能力突破（2023-2025年）：2023年GPT-4V結(jié)合語言和視覺能力；2024年GPT-4o整合音頻和視頻輸入，OpenAI-o1系列引入思維鏈技術(shù)提升推理能力。2024年12月DeepSeek-V3出現(xiàn)，降低訓練成本；2025年1月DeepSeek-R1通過強化學習優(yōu)化成本和性能。國內(nèi)發(fā)展情況：2023年被視為國產(chǎn)AI時代開啟元年，上半年大模型相關融資超20起，發(fā)布大模型超100個。2024年7月完成備案并上線的生成式AI大模型接近200個。經(jīng)歷“百模大戰(zhàn)”，2025年有創(chuàng)新能力的企業(yè)減少，產(chǎn)業(yè)競爭格局逐漸明晰。大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)大模型分類：按輸入數(shù)據(jù)類型，分為語言大模型（NLP）、視覺大模型（CV）和多模態(tài)大模型。NLP處理文本，如GPT系列等；CV用于圖像處理，如VIT系列等；多模態(tài)大模型能處理多種數(shù)據(jù)，如DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫。按應用領域分通用大模型L0、行業(yè)大模型L1和垂直大模型L2，分別適用于多領域、特定行業(yè)、特定任務場景。產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)：上游：涵蓋硬件和軟件。硬件有芯片、服務器、通信網(wǎng)絡等；軟件包括云計算、數(shù)據(jù)庫、中間件等，是大模型訓練和推理的基礎支撐。中游：主要是大模型行業(yè)本身。算力芯片是大模型速度核心，影響模型效果，大模型規(guī)模擴大推動芯片技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。下游：為大模型應用領域，包括游戲、辦公、傳媒影視、醫(yī)療、金融、電商、工業(yè)等眾多行業(yè)。市場規(guī)模與趨勢：市場容量及規(guī)模巨大，預計2028年將達1179億元。中國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模從2020年的15億元增長至2022年的70億元，年均復合增長率高達116.02%，2023年進一步擴大至147億元。未來，隨著技術(shù)進步和應用場景拓展，大模型將在智能制造、生物醫(yī)藥等更多領域突破創(chuàng)新，中國AI大模型行業(yè)預計繼續(xù)保持快速增長。大模型行業(yè)市場規(guī)模全球市場規(guī)模：2023年全球大模型行業(yè)市場規(guī)模達到210億美元，同比增長94.4%。預計到2028年，全球大模型市場規(guī)模將達到1095億美元，2023-2028年復合增長率約為47.12%。初步估算，2024年全球大模型行業(yè)市場規(guī)模將達到280億美元，未來五年復合增速將達到36.23%。2.中國市場規(guī)模：2023年中國大模型行業(yè)市場規(guī)模為17.65億元（云側(cè)16.88億元，端側(cè)0.77億元），2023年中國大模型行業(yè)市場規(guī)模達147億人民幣，同比增長110.0%；2023年中國行業(yè)大模型市場規(guī)模為105億元左右。不同機構(gòu)對中國大模型行業(yè)未來規(guī)模預測有所差異：-預計2024年中國大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達216億元；中國大模型行業(yè)市場規(guī)模將達到205億元；中國大模型應用市場規(guī)模達到47.9億元人民幣（不包含算力類基礎設施規(guī)模）；中國行業(yè)大模型市場規(guī)模將達到165億元。-預計2028年中國大模型市場規(guī)模將達到1179億人民幣，2023-2028年復合增長率約為60.11%。-預計2030年中國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模為896.58億元（云側(cè)812.39億元，端側(cè)84.19億元）。3.區(qū)域市場與競爭格局：從區(qū)域看，2019-2023年全球基礎大模型發(fā)布累積數(shù)量中，美國最多，2023年占比69%，其次是中國和英國。全球AI大模型行業(yè)，美企如OpenAI、Google、微軟等處于領先；中國頭部企業(yè)有百度、阿里、騰訊、華為等。行業(yè)競爭激烈，頭部企業(yè)依托技術(shù)和算力競爭，初創(chuàng)企業(yè)在細分領域發(fā)展，同時面臨算法優(yōu)化、成本控制和國際競爭等挑戰(zhàn)。4.應用滲透情況：大模型商業(yè)化應用時間短，但已滲透到多行業(yè)。截至2023年，金融、政府、影視游戲和教育領域滲透率超50%，電信、電子商務和建筑領域應用成熟度較高。大模型行業(yè)競爭格局全球競爭格局：全球大模型市場呈多元化競爭，美國在AI技術(shù)領先，在多領域優(yōu)勢顯著；中國進展突出，中文大模型實力強勁；歐洲、日本等也積極布局。我國大型語言模型分互聯(lián)網(wǎng)公司、AI公司、學術(shù)及科研機構(gòu)、行業(yè)專家團隊初創(chuàng)公司四大競爭派系。2024年上半年，百度、科大訊飛等企業(yè)中標項目表現(xiàn)突出。國內(nèi)市場情況：國內(nèi)大模型發(fā)展迅猛，騰訊、百度等巨頭推出產(chǎn)品并優(yōu)化。開源大模型崛起，如Qwen2-72B表現(xiàn)出色，縮小與頂尖模型差距，且在多行業(yè)應用深化。國內(nèi)共推出約305個大模型，約140個完成生成式人工智能服務備案。為獲取用戶和份額，頭部廠商打響“價格戰(zhàn)”，這推動應用場景拓展，但壓縮了初創(chuàng)企業(yè)競爭空間。競爭趨勢與格局變化：技術(shù)演進曲線趨于平緩，行業(yè)競爭格局走向收斂。中國通用基礎大模型領域競爭者縮減至20余家，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等主導。創(chuàng)業(yè)公司形成“六小虎”格局，快速成長為獨角獸；傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭加大投入，百度文心一言、騰訊混元大模型、字節(jié)跳動豆包等表現(xiàn)突出。海外格局收斂到頭部5家超級公司，腰部玩家和創(chuàng)業(yè)公司生存空間受擠壓。細分領域格局：政務大模型行業(yè)，華為、浪潮等領先企業(yè)提升了行業(yè)集中度和競爭力。央國企大模型市場，科大訊飛市場份額居首，各廠商因央國企獨特需求形成差異化競爭格局。大模型行業(yè)商業(yè)模式大模型商業(yè)模式特點：高度自動化，減少人工干預成本；高度智能化，能處理大量數(shù)據(jù)并提高智能水平；高度可擴展性，能快速擴展處理數(shù)據(jù)和任務；高度安全性，保護數(shù)據(jù)和隱私；高度可定制化，提供個性化解決方案?？蓱糜诮鹑?、醫(yī)療、教育、交通等多領域。收費模式：API調(diào)用收費：底層通用大模型多采用開放API接口，按實際消耗/調(diào)用的tokens量收費，不同模型收費標準不同，每1000tokens收費大概在0.008元-0.87元不等。訂閱計費：部分底層大模型采用此模式，按月或按年收取，一定使用額度內(nèi)連續(xù)訂閱有優(yōu)惠，超出額度可能限流或另外計費。主流大模型應用按訂閱費、調(diào)用費以及定制化收費更常見，如ChatGPT有不同版本及相應訂閱費。盈利探索與挑戰(zhàn)：盈利模式：除上述收費模式，還有合規(guī)增值服務，如數(shù)據(jù)溯源、安全審核等。一些大模型企業(yè)與行業(yè)龍頭深度定制toB大模型解決方案，實現(xiàn)降本增效以獲取服務費和產(chǎn)品費收入。面臨挑戰(zhàn)：訓練需大量數(shù)據(jù)和計算能力，投入資源和時間多；智能水平需持續(xù)提升；安全性和隱私保護需重視。國內(nèi)toC市場較卷、獲客成本高、付費習慣難養(yǎng)成，toB領域存在內(nèi)部數(shù)據(jù)‘喂料’難、接口調(diào)試難、內(nèi)部流程難等問題。行業(yè)發(fā)展趨勢：開源共享推動行業(yè)發(fā)展，包括加速技術(shù)創(chuàng)新、降低進入門檻、加強跨行業(yè)合作、優(yōu)化生態(tài)圈。行業(yè)競爭激烈，呈現(xiàn)百芯百模態(tài)勢，細分市場有云側(cè)和端側(cè)大模型，云側(cè)規(guī)模更大。隨著技術(shù)進步和成本降低，未來商業(yè)模式將不斷演變。大模型行業(yè)技術(shù)發(fā)展發(fā)展歷程：大模型起源可追溯到機器學習和人工智能早期，21世紀第二個十年嶄露頭角。2006年深度學習受關注，為大模型奠定基礎；2012年AlexNet模型推動其發(fā)展；隨后詞嵌入模型、BERT模型等不斷涌現(xiàn)，各有突破。本質(zhì)與潛力：大模型通常指參數(shù)眾多的機器學習模型，參數(shù)可達數(shù)十億甚至數(shù)千億，通過大量數(shù)據(jù)學習捕捉復雜特征，理解深層關系。學習能力強，能執(zhí)行多種復雜任務，泛化能力好，可跨領域應用。技術(shù)細節(jié)：大語言模型在tokenizer、位置編碼、LayerNormalization和激活函數(shù)的選擇運用上有差異；分布式訓練技術(shù)如數(shù)據(jù)并行、張量模型并行等提升訓練效率；參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)如PromptTuning等實現(xiàn)高效模型定制。2024年發(fā)展趨勢：從技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向商業(yè)應用；市場規(guī)模顯著增長，預計2024年中國行業(yè)大模型市場規(guī)模達165億元；技術(shù)迭代推進應用拓展，多模態(tài)整合能力提升；技術(shù)路線多元化，小模型涌現(xiàn)；垂直領域深耕；降價潮與價格戰(zhàn)出現(xiàn)；反哺基礎科學研究；場景滲透率提升；開源化與生態(tài)構(gòu)建加速。年度突破技術(shù)和進展：包括大模型推理技術(shù)、多模態(tài)生成式AI、具身智能和大模型的進化等十大突破，為各領域發(fā)展帶來新方向。現(xiàn)存問題與挑戰(zhàn)：國內(nèi)大模型在數(shù)據(jù)層面存在“數(shù)據(jù)孤島”等問題，算力層面運營成本高，算法層面不可解釋且創(chuàng)新優(yōu)化難；AGI發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)。未來展望：技術(shù)將更深化融合，向垂直領域拓展，應用范圍不斷擴大至生活各方面，推動產(chǎn)業(yè)融合打造智能生態(tài)。同時要注重人才培養(yǎng)和安全可控性研究。大模型行業(yè)應用領域應用覆蓋領域與行業(yè)：中國信通院發(fā)布的圖譜顯示，大模型應用主要聚焦科學智能、具身智能、自動駕駛、智能終端、在線新經(jīng)濟等五個領域，覆蓋教育、文化傳媒、金融、醫(yī)療、城市治理、智能制造等六個行業(yè)。應用分為落地探索、試點示范、應用爆發(fā)、成熟發(fā)展四個階段。如螞蟻集團百靈大模型在醫(yī)療領域處于落地探索期，推出“AI就醫(yī)助理”等解決方案；中國聯(lián)通元景大模型在城市治理處于試點示范期，在智能制造處于落地探索期；浪潮信息源大模型在教育領域處于試點示范期。主要應用領域細分：自然語言處理：用于文本生成、翻譯系統(tǒng)、問答系統(tǒng)、情感分析等。計算機視覺：包括圖像分類、目標檢測、圖像生成、人臉識別等。自動駕駛：進行物體檢測、路徑規(guī)劃、決策制定。金融：涵蓋市場預測和分析、風險評估、智能投顧。醫(yī)療領域：輔助醫(yī)療影像診斷、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析。教育領域：提供個性化學習推薦、智能輔導。行業(yè)通用落地模式：大模型+專用知識庫：與領域知識庫結(jié)合，通過檢索增強或微調(diào)適配行業(yè)場景。大模型微服務化部署：封裝為微服務，對外暴露接口，具備彈性伸縮、數(shù)據(jù)隱私與安全保障機制。工業(yè)應用場景：大模型是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，在光伏、汽車、家電制造等行業(yè)有應用。光伏制造需推動AI+IT+OT+IE融合；汽車制造可進行AI質(zhì)檢、智能分析和能源管理；家電制造可用于外觀瑕疵檢測、員工標準作業(yè)改善等。應用趨勢：大模型應用橫向拓展行業(yè)更廣泛，縱向延伸場景更聚焦，朝著垂直化、專業(yè)化發(fā)展。行業(yè)大模型應用場景快慢呈“微笑曲線”，研發(fā)/設計和營銷/服務領域滲透率高，生產(chǎn)制造領域較慢。大模型行業(yè)政策環(huán)境國家層面政策支持：國家通過多種政策助力大模型發(fā)展?！墩ぷ鲌蟾妗诽岢觥叭斯ぶ悄?”行動，鼓勵大模型在多領域落地應用并構(gòu)建安全標準體系，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！缎畔⒒瘶藴式ㄔO行動計劃(2024—2027年)》提出構(gòu)建AI大模型標準化體系，推動技術(shù)落地。地方政府積極響應：北京、上海等人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集地，在產(chǎn)業(yè)政策、算力基礎設施建設、人才培育、數(shù)據(jù)要素流通規(guī)范等方面多措并舉。東湖高新區(qū)發(fā)布政策，對大模型企業(yè)給予多項補貼，如生成式人工智能服務備案獎勵、算力支持、“首試首用”支持等，對龍頭企業(yè)研發(fā)原創(chuàng)大模型產(chǎn)品最高支持5000萬元。關注應用問題與監(jiān)管：政策關注到AI大模型應用中的算法偏見、虛假信息生成等問題，加強監(jiān)管和法規(guī)制定，確保AI技術(shù)的公正性、透明性和可解釋性。特定行業(yè)政策推動融合：文化和旅游部資源開發(fā)司組織相關活動，推動人工智能與旅游行業(yè)融合發(fā)展。中辦、國辦，國家發(fā)改委等部門分別發(fā)文支持政務服務大模型開發(fā)、訓練和應用，提升公共服務和社會治理智能化水平。大模型行業(yè)面臨挑戰(zhàn)技術(shù)層面：與國際先進水平有差距，算力、數(shù)據(jù)等關鍵資源緊缺，新技術(shù)探索受虹吸效應制約；大模型參數(shù)規(guī)模擴張，對算力要求更高；生成內(nèi)容可能有安全風險和隱形偏見；訓練數(shù)據(jù)有局限性，模型結(jié)構(gòu)處理數(shù)學概念困難，導致數(shù)學運算和邏輯推理薄弱；模型基于統(tǒng)計方法訓練，結(jié)果有偏差，數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性、模型復雜度也影響準確性。產(chǎn)業(yè)層面：缺乏龍頭產(chǎn)品，競爭低端化，核心模型依賴國外；堅持做基礎模型迭代的企業(yè)減少。應用層面：存在不好用、不便用、不敢用的情況，應用場景同質(zhì)化嚴重；在行業(yè)落地困難，數(shù)學和工程能力不足，難以100%正確，行業(yè)理解接受度、數(shù)據(jù)隱私安全、部署維護成本等也構(gòu)成阻礙；在金融等行業(yè)應用時，面臨本地化部署適應性、幻覺與話術(shù)合規(guī)性、融入現(xiàn)有系統(tǒng)流程、數(shù)據(jù)信息安全保護等挑戰(zhàn)。其他挑戰(zhàn)：能源消耗與算力成本攀升，壓縮利潤空間，限制應用和商業(yè)化；數(shù)據(jù)隱私與安全需保障，防止泄露濫用；模型可解釋性與可信度低，限制關鍵領域應用；技術(shù)與應用存在鴻溝，應用于實際場景困難；大模型存在安全漏洞，面臨遭受網(wǎng)攻的新風險。大模型行業(yè)發(fā)展趨勢技術(shù)發(fā)展：模型規(guī)模持續(xù)擴大，但會追求規(guī)模與效率平衡，小型化、知識蒸餾、稀疏化技術(shù)興起，同時通過算法和硬件優(yōu)化降低能耗。多模態(tài)融合趨勢明顯，跨模態(tài)能力增強，向具身智能發(fā)展，推動更自然交互體驗。自主性與推理能力提升，從生成內(nèi)容向規(guī)劃決策延伸，強化數(shù)學與邏輯推理能力。自監(jiān)督學習任務創(chuàng)新，參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)發(fā)展，多模態(tài)學習技術(shù)突破，模型壓縮與推理加速，知識蒸餾與小模型融合。行業(yè)應用：垂直領域?qū)I(yè)化，定制化領域大模型涌現(xiàn)，企業(yè)私有化部署受關注。成為生產(chǎn)力工具，在內(nèi)容生成、客戶服務、教育科研等方面廣泛應用，形成人機協(xié)作新模式。市場與生態(tài)：市場規(guī)模顯著增長，2023年中國行業(yè)大模型市場規(guī)模達105億元，預計2024年達165億元，2028年有望達624億元。開源模型崛起，開發(fā)者生態(tài)構(gòu)建加速，云廠商競爭激烈。技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向商業(yè)應用，出現(xiàn)降價潮與價格戰(zhàn)，應用場景滲透率提升，基礎AI通用大模型開源化加速。面臨挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)存在“數(shù)據(jù)孤島”和分級分類管理不足等問題，算力運營成本高，算法不可解釋性及創(chuàng)新優(yōu)化面臨挑戰(zhàn)。有偏見與安全風險，面臨合規(guī)要求，訓練數(shù)據(jù)版權(quán)和內(nèi)容歸屬不明確。未來關鍵突破點：突破上下文窗口限制，實現(xiàn)實時與終身學習，通過技術(shù)降低成本實現(xiàn)普惠化。大模型行業(yè)數(shù)據(jù)安全大模型發(fā)展現(xiàn)狀與風險：2023年“百模大戰(zhàn)”解決大模型從無到有的問題，2024年是應用場景之年。但大模型在提升效能同時帶來數(shù)據(jù)安全和隱私保護擔憂。其技術(shù)尚不成熟，面臨諸多隱患，以大模型為目標的攻擊會更高效、輕量級，潛在安全漏洞可能引發(fā)嚴重后果。大模型安全風險主要在無害性和誠實性方面，成因包括模型內(nèi)因和外因。數(shù)據(jù)安全的重要性與政策：數(shù)據(jù)成為關鍵生產(chǎn)要素，全球數(shù)據(jù)安全事件頻發(fā)，相關政策密集推出，如十六部門印發(fā)促進數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導意見，十七部門聯(lián)合印發(fā)“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全受關注，數(shù)據(jù)安全是重要一環(huán)，邊緣設備需加強防護。應對策略與技術(shù)應用：應對大模型數(shù)據(jù)安全風險要“以模制?！?，對訓練數(shù)據(jù)全生命周期嚴格監(jiān)控管理，構(gòu)建專用小模型監(jiān)測輸入輸出。大模型在數(shù)據(jù)安全領域應用潛力大，如數(shù)據(jù)分類分級等智能體提升效率和智能化水平。檢測偽造內(nèi)容可借助深度學習模型和多模態(tài)分析，采用自適應學習機制。企業(yè)私有化部署大模型面臨多種安全挑戰(zhàn)，有相應防護方案。未來趨勢建議：未來大模型數(shù)據(jù)安全，企業(yè)應采取“小切口、大縱深”策略，精準定位業(yè)務場景，逐步提升數(shù)字化水平實現(xiàn)全面AI化。大模型行業(yè)人才需求人才緊缺現(xiàn)狀：從脈脈高聘人才智庫數(shù)據(jù)來看，2024年上半年，大模型算法人才最緊缺，大模型算法供需比僅為0.17，相當于6個崗位爭奪1個人才。大模型技術(shù)專家人才供需比僅為0.25，相當于4崗爭1人。緊缺人才類型：基礎大模型技術(shù)人才：算法工程師是AI核心，需掌握數(shù)學、統(tǒng)計學、機器學習知識，熟練使用Python和TensorFlow等工具，跟進技術(shù)進展。復合型人才：既懂大模型技術(shù)又理解應用場景；了解底層算力系統(tǒng)及芯片側(cè)設計，還能將軟件應用到具體行業(yè)；如多功能復合型選手MLE，需掌握多領域知識技能，可優(yōu)化模型性能等。計算機視覺人才：CV工程師要掌握圖像處理理論算法、熟悉深度學習模型在計算機視覺中的應用、精通相關工具框架，并能將技術(shù)應用于實際項目。硬件工程師：具備扎實基礎知識，了解AI領域需求挑戰(zhàn)，如優(yōu)化硬件加速神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和推理。人才培養(yǎng)方向：走產(chǎn)教研融合思路，企業(yè)為教育研究機構(gòu)提供實驗，助力人才培養(yǎng)感知產(chǎn)業(yè)迭代。高校與企業(yè)合作培養(yǎng)復合型人才，結(jié)合實際案例培訓，讓行業(yè)從業(yè)者掌握AI技術(shù)，建立系統(tǒng)人才培養(yǎng)體系。大模型行業(yè)企業(yè)布局物流行業(yè)：菜鳥網(wǎng)絡2023年6月發(fā)布“天機π”，已在多行業(yè)應用并提供定制化服務；順豐科技今年8月推出“豐知”，9月發(fā)布“豐語”，在多個業(yè)務場景落地應用，運行效率和預測準確率等有提升；京東物流2023年7月發(fā)布“京東物流超腦”。家電及機器人領域：許多制造企業(yè)布局人形機器人，ABB推進100多個AI項目，埃斯頓發(fā)布人形機器人新品；美的聚焦核心零部件領域。工業(yè)領域：工業(yè)大模型應用從實驗向小規(guī)模商業(yè)應用邁進，9.6%的企業(yè)已應用，13.3%的企業(yè)在規(guī)劃探討，75%的企業(yè)觀望。某鋼鐵集團的模型提高了生產(chǎn)效率。地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局：青島重點發(fā)展海洋領域大模型等細分賽道；市南區(qū)培育“算力+大數(shù)據(jù)+垂直領域模型+應用”產(chǎn)業(yè)生態(tài)，擁有10余家垂域模型企業(yè)。頭部企業(yè)：字節(jié)跳動有大模型研究長期規(guī)劃；騰訊云推出混元大模型及“混元Turbo”，整合AI基礎設施，發(fā)布RAG解決方案；華為云持續(xù)深化行業(yè)應用。整體市場：AI大模型應用落地受關注，預計未來五年市場增長，空間超千億，但要防范技術(shù)風險和倫理問題。阿里在智能零售、智慧醫(yī)療、跨境物流等領域深度布局大模型。大模型行業(yè)算網(wǎng)協(xié)同散熱技術(shù)變革：隨著AI發(fā)展，算力需求提升，芯片和服務器功率升級，風冷散熱能力受限。預測三年后液冷和風冷將平分天下，三大運營商提出2025年50%以上數(shù)據(jù)中心項目應用液冷技術(shù)，將推動液冷行業(yè)發(fā)展。算力需求變化：AI技術(shù)迭代，大模型對算力一體化需求大幅提升，需要多算力中心高效配合調(diào)度。應用端有變化，智算算力對時延和計算密度要求提升，云邊一體推理方式有機遇，異構(gòu)計算待解決互聯(lián)問題，行業(yè)處于快速增長期。企業(yè)與地區(qū)實踐：不同企業(yè)在全國一體化算力網(wǎng)建設中承擔不同角色；北京規(guī)劃建設超大規(guī)模智算集群，到2025年智算供給規(guī)模達45EFLOPS，2025-2027年優(yōu)化布局，2027年力爭自主可控算力滿足大模型訓練需求。大模型應用拓展：大模型融入云平臺推動信息化走向數(shù)智化，基礎大模型與垂直行業(yè)企業(yè)合作開發(fā)行業(yè)大模型。算網(wǎng)與AI大模型應用推動產(chǎn)業(yè)變革，其應用場景擴展至智能醫(yī)療等多領域。技術(shù)驗證與設施建設：中國聯(lián)通完成“AI大模型300公里跨域分布式協(xié)同訓練”技術(shù)驗證，為訓練模式提供新方案；全球首個光電融合確定性新型算網(wǎng)基礎設施開通，實現(xiàn)數(shù)據(jù)遠距離傳輸和分布式協(xié)同訓練，助力企業(yè)緩解“算力荒”。大模型行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新路徑行業(yè)應用定制化：基礎模型與行業(yè)應用深度融合是實現(xiàn)價值關鍵。在制造業(yè)、醫(yī)療健康、金融服務等領域，通過了解行業(yè)痛點、業(yè)務流程和技術(shù)限制，進行定制化開發(fā)，可提升模型技術(shù)價值和行業(yè)效率。開源模型：開源模型是技術(shù)進步與知識共享的重要驅(qū)動力，2023年超六成基礎模型開源。它降低技術(shù)門檻，激發(fā)創(chuàng)新思維，加速技術(shù)教育和普及。企業(yè)可通過開源建立品牌影響力，通過增值服務實現(xiàn)商業(yè)價值。技術(shù)調(diào)優(yōu)與應用適配：技術(shù)調(diào)優(yōu)涉及模型參數(shù)調(diào)整和訓練策略優(yōu)化，針對不同場景微調(diào)可提高模型性能。將基礎大模型融入業(yè)務流程也很重要，是應用于實際場景的關鍵。聯(lián)邦學習：作為先進分布式機器學習范式，允許參與方在不共享原始數(shù)據(jù)下協(xié)作訓練模型，解決大模型應用落地難題，保護數(shù)據(jù)隱私，促進AI技術(shù)公平性。新架構(gòu)探索：如RockAI的非Transformer架構(gòu)大模型，在能耗和成本控制上表現(xiàn)優(yōu)異，且實現(xiàn)多模態(tài)能力，增強在多種終端設備的適應性。多樣化創(chuàng)新路徑：包括大模型即服務（MaaS）模塊化創(chuàng)新、從基礎大模型到行業(yè)大模型轉(zhuǎn)變、基于大模型的實時優(yōu)化小程序、大模型與物理實體結(jié)合構(gòu)建具身智能等路徑。大模型行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建垂直行業(yè)大模型與生態(tài)構(gòu)建：在大模型領域，垂直行業(yè)大模型針對金融、醫(yī)療等特定領域深度優(yōu)化，構(gòu)建生態(tài)體系是大模型企業(yè)深化行業(yè)滲透、實現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)的關鍵。如昆侖萬維與中國移動咪咕音樂合作，基于“天工SkyMusic”打造“AI一語成歌”平臺，推進商業(yè)化落地?！吧鷳B(tài)伙伴”助力大模型應用，大模型企業(yè)借此觸達更多客戶，擴大份額，降低成本。行業(yè)會議推動生態(tài)發(fā)展：2024中關村論壇年會配套活動——大模型生態(tài)構(gòu)建與應用發(fā)展大會舉行，眾多創(chuàng)新主體參會，專家做主旨報告，圍繞相關主題交流建言，旨在打造協(xié)同創(chuàng)新體系。北京大模型創(chuàng)新主體多，企業(yè)占比高。地方布局與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新：深圳積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)，邁瑞與騰訊聯(lián)合發(fā)布“啟元”重癥大模型。2024年深圳扶持政策下，大模型企業(yè)增多，形成“雁陣式”梯隊，產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善、規(guī)模增長。企業(yè)搶抓大模型機遇，華為、騰訊等發(fā)布多個大模型。生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建策略與評價：探討大模型企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建策略，涉及戰(zhàn)略規(guī)劃、能力建設等方面。同時探索大模型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)競爭力評價體系與提升機制，涵蓋產(chǎn)業(yè)鏈自主可控等方面指標，大模型競爭力呈動態(tài)演化。行業(yè)思考與機遇風險：業(yè)界認為通用大模型有迭代趨同風險，金融行業(yè)多應用垂類模型。中小企業(yè)可選擇通用模型或結(jié)合業(yè)務自主研發(fā)。此外，大模型并非萬能，存在規(guī)劃任務局限、能耗大等問題。大模型行業(yè)技術(shù)應用邊界技術(shù)進展：具身智能和大模型進化有顯著突破，大模型可操作物理設備、感知環(huán)境變化調(diào)整策略實現(xiàn)自我進化。應用前景：自然語言處理：能生成高質(zhì)量文本，用于機器翻譯、聊天機器人等眾多場景，如智能客服實現(xiàn)智能交互與精準推薦。傳媒領域：與AI結(jié)合變革內(nèi)容創(chuàng)作，用于視頻配音等業(yè)務，還能提供個性化內(nèi)容推薦。計算機視覺：在圖像識別等任務中表現(xiàn)出色，助力醫(yī)療診斷、安全監(jiān)控等行業(yè)。其他行業(yè)：智能制造領域提高生產(chǎn)效率；智能交通方面提升管理和駕駛安全效率；還在金融、農(nóng)業(yè)、教育等領域發(fā)揮作用。面臨挑戰(zhàn)與解決方案：訓練成本高，簡單任務有過度擬合等風險?？萍脊緶p少基礎大模型投入，轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應用和商業(yè)化，加快定制AI解決方案，利用便宜AI芯片推動創(chuàng)新，建立數(shù)據(jù)交易平臺、完善安全治理體系。行業(yè)動態(tài)：2025年將實施“人工智能+制造”行動；大模型開源成主流；國產(chǎn)頭部通用大模型在開發(fā)原生應用上取得進步，部分平臺建立AI原生應用商店；百度智能體技術(shù)拓展大模型能力邊界。各行業(yè)應用價值：互聯(lián)網(wǎng)科技：助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在核心業(yè)務場景發(fā)揮作用。電商行業(yè)：優(yōu)化客服、搜索等，提升服務與運營效率。線下零售：通過數(shù)據(jù)分析等實現(xiàn)智能化升級。教育行業(yè)：生成教學內(nèi)容，提高教學質(zhì)量與個性化程度。法律行業(yè)：自動化處理法律數(shù)據(jù)，提升服務效率與專業(yè)性。房地產(chǎn)行業(yè)：助力智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。旅游行業(yè)：可通過多種方式賦能行業(yè)發(fā)展。大模型行業(yè)數(shù)據(jù)治理策略通用管理策略：數(shù)據(jù)治理框架：明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、責任、質(zhì)量標準及監(jiān)控機制，確保數(shù)據(jù)安全、完整、可靠和合規(guī)。質(zhì)量管理：確定質(zhì)量標準，建立評估、改進和監(jiān)控流程，借助工具提升效率與準確性。安全隱私保護：實施嚴格訪問控制與權(quán)限管理，對敏感數(shù)據(jù)脫敏、加密，采用隱私保護技術(shù)并開展培訓。備份恢復：制定備份頻率、存儲位置和災難恢復計劃，保障數(shù)據(jù)可靠性與可用性。共享策略：明確共享范圍、方式和協(xié)議，保證數(shù)據(jù)安全合規(guī)。技術(shù)選型部署：選擇合適平臺技術(shù)，如主數(shù)據(jù)管理（MDM）平臺，并與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)集成。集成共享：支持數(shù)據(jù)分類和標準化，實現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的識別與整合。人才培養(yǎng)管理：建立數(shù)據(jù)管理團隊，負責數(shù)據(jù)策略制定、執(zhí)行與監(jiān)控。數(shù)據(jù)沉淀：完善數(shù)據(jù)基礎設施，建立數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫等存儲分析系統(tǒng)。數(shù)智融合：融合大數(shù)據(jù)與大模型技術(shù)，形成新的IT生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)治理策略類型：拉式策略：面向數(shù)據(jù)應用，以提升數(shù)據(jù)應用準確性為目標。特點為自上而下規(guī)劃建設，涉及多系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合，解決數(shù)據(jù)應用場景問題。推式策略：面向數(shù)據(jù)全生命周期管理控制，是體系化策略。具有體系化、全生命周期管理、立體策略等特點。大模型與數(shù)據(jù)治理關系及挑戰(zhàn)：大模型和數(shù)據(jù)治理相互依存形成閉環(huán)。面臨數(shù)據(jù)多而分散、質(zhì)量參差不齊，不同粒度數(shù)據(jù)難以融合，以及數(shù)據(jù)隱私安全、質(zhì)量一致性、偏見公平性、規(guī)模處理能力等挑戰(zhàn)。大模型在數(shù)據(jù)治理中的作用：強大處理分析能力：自動識別分類大量數(shù)據(jù)，準確提取關鍵信息，提升處理效率與準確性。實現(xiàn)標準化規(guī)范化：學習行業(yè)標準優(yōu)化數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)一致性與可用性。保障安全隱私：在數(shù)據(jù)安全與隱私保護方面發(fā)揮優(yōu)勢。大模型行業(yè)市場競爭態(tài)勢競爭格局：全球大模型市場多元化，美國在多領域領先，中國中文大模型實力強勁，歐洲、日本等積極布局。我國大模型分互聯(lián)網(wǎng)公司、AI公司、學術(shù)及科研機構(gòu)、行業(yè)專家團隊初創(chuàng)公司四大競爭派系。2024年上半年百度、科大訊飛等企業(yè)表現(xiàn)突出，但領先地位可能改變。國內(nèi)市場發(fā)展迅猛，開源大模型崛起，應用不斷深化。競爭策略與行動：大模型市場洗牌，“價格戰(zhàn)”開打，頭部廠商為獲用戶和份額降低價格。OpenAI停止部分地區(qū)API調(diào)用服務，國內(nèi)企業(yè)推“搬家計劃”爭奪用戶。典型產(chǎn)品與企業(yè)：聯(lián)想與沐曦聯(lián)合發(fā)布基于DeepSeek的一體機解決方案；京東云發(fā)布具備多種特性的DeepSeek大模型一體機。微醫(yī)醫(yī)療大模型在醫(yī)療評測中多次奪冠，實際應用亮眼。發(fā)展趨勢：算力底座升級，預訓練仍是核心驅(qū)動，強化學習是后訓練關鍵，o1模型興起。應用上基于用量模式常見，未來垂直優(yōu)化方向增多。成功要素為模型、生態(tài)和渠道能力，部分廠商向垂直場景轉(zhuǎn)型。影響因素：數(shù)據(jù)成為競爭關鍵，高質(zhì)量數(shù)據(jù)供應不足影響模型性能，多家企業(yè)推出數(shù)據(jù)服務產(chǎn)品。大模型行業(yè)技術(shù)人才培養(yǎng)方案行業(yè)背景與趨勢：在人工智能浪潮下，以大模型為標志的軟件開發(fā)領域變革巨大，其生成式能力讓開發(fā)更靈活高效，滿足軟件產(chǎn)品快速迭代需求。大模型廣泛應用于多領域，改變了軟件開發(fā)模式，對人才培養(yǎng)影響深遠，人才需求改變，需要掌握AI相關知識技能。培養(yǎng)方案舉措：華為與青軟集團合作推出“研發(fā)大模型人才培養(yǎng)解決方案”，為高校與產(chǎn)業(yè)人才需求搭橋。給高校提供實踐環(huán)境、開發(fā)工具、課程及產(chǎn)業(yè)應用項目，助高校優(yōu)化人才培養(yǎng)各方面。大模型工具核心能力應用于研發(fā)場景，提升學生AI實踐能力與競爭力。師資培訓活動：青軟集團設師資培訓專項活動，在江西南昌與南昌航空大學等聯(lián)合舉辦研討課，20多所重點高校教師參與。華為技術(shù)專家等強調(diào)AI重要性與趨勢，教師通過實際項目開發(fā)體驗大模型工具優(yōu)勢。人才能力需求：大模型行業(yè)技術(shù)人才需深厚技術(shù)底蘊，掌握多種技術(shù)并跟進動態(tài)；具備強大數(shù)據(jù)處理能力，能處理各類數(shù)據(jù)；有創(chuàng)新思維和問題解決能力，多角度分析解決問題；有跨領域合作與溝通能力，有效協(xié)作；有持續(xù)學習和自我提升意識，應用新知識技能并反思總結(jié)。人才現(xiàn)狀與白皮書：“百模大戰(zhàn)”使大模型人才爭奪激烈，算法人才稀缺，預計1-2年改善。中國軟件行業(yè)協(xié)會教培分會發(fā)布研究報告探討技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)。華為聯(lián)合中國信通院發(fā)布《智算與大模型人才白皮書》，世界人工智能大會展示人才培養(yǎng)成果。大模型行業(yè)應用場景拓展方向應用行業(yè)更加廣泛：大模型的應用已從傳統(tǒng)普及領域向價值鏈高端環(huán)節(jié)延伸，在政務、金融、工業(yè)、醫(yī)療、能源等垂直行業(yè)廣泛滲透。在金融行業(yè)，可輔助溝通、完成對話任務，提升服務質(zhì)量與效率；在制造與能源行業(yè)，驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新，助力轉(zhuǎn)型升級。多地大力發(fā)展垂類大模型，如山東征集工業(yè)領域大模型解決方案，廣州打造“新一代人工智能垂類模型之都”。華為盤古大模型不斷迭代，覆蓋的行業(yè)從礦山、政務等擴展到鋼鐵、高鐵等更多領域。應用場景更為聚焦：縱向上延伸的場景更加聚焦行業(yè)內(nèi)細分任務，如傳送帶異物檢測、卷宗提審、商品銷量預測等。銀行在智能客服、業(yè)務流程優(yōu)化、智能風控等場景應用大模型，且在理財領域?qū)崿F(xiàn)本地化部署，應用由淺入深推進。技術(shù)發(fā)展帶來新機遇：隨著大模型技術(shù)深入發(fā)展，催生了AI研發(fā)和應用的新范式。模型訓練從單任務定制化建模變?yōu)榭缛蝿铡⒖缒B(tài)、跨語言的統(tǒng)一建模；人機交互方式轉(zhuǎn)變，機器更加適應人；研發(fā)模式變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動；調(diào)度能力提升，拓寬了應用空間。例如文心一言在高頻場景下推理性能大幅提升。推動創(chuàng)業(yè)新增長點：大模型為創(chuàng)業(yè)者提供廣闊市場空間，其應用場景涵蓋自然語言處理（文本生成、機器翻譯等）、計算機視覺（圖像識別、物體檢測等）、語音識別與合成、推薦系統(tǒng)等多個領域。大模型行業(yè)技術(shù)研發(fā)投入情況科大訊飛：2024年上半年研發(fā)投入21.9億元，同比增長32.23%，大模型新增投入超6.5億。這使其預計上半年凈虧損4.6億至3.8億元，同比由盈轉(zhuǎn)虧。不過“訊飛星火大模型”持續(xù)迭代，應用廣泛，在多領域市場份額領先，APP安卓端下載量達1.4億次。未來算力新增投入增幅較小。千方科技：2024年上半年全力加大行業(yè)大模型研發(fā)投入。預計營收同比增長5%-10%，扣非凈利潤6800萬至8900萬元。在智慧交通、物聯(lián)等領域積極開展研發(fā)合作與產(chǎn)品發(fā)布。2023年AI大模型上市公司：平均研發(fā)投入達59.56億元，13家超百億元，最高640.78億元。比亞迪：成立先進技術(shù)研發(fā)中心，側(cè)重AI算法等研發(fā)。今年上半年研發(fā)投入202億元，同比增長41.64%，高于同期凈利潤近66億元。騰訊：2024年Q3研發(fā)投入179億元，同比增長近9%。新推出的“騰訊混元Turbo”大模型性能顯著提升。同花順：在業(yè)績承壓下，今年上半年研發(fā)支出5.92億元，同比增長5.12%，占營收比重42.62%，持續(xù)加大大模型等人工智能研發(fā)投入。格靈深瞳：2023年研發(fā)投入1.84億元，占營收比重70.14%，同比增長39%，未來將進一步增加在多模態(tài)大模型等方面投入。大模型行業(yè)技術(shù)標準化進程企業(yè)參與標準制定：云知聲參與三項AI大模型國家標準編寫，包括通用要求、評測指標與方法、服務能力成熟度評估，體現(xiàn)其技術(shù)實力與促進行業(yè)發(fā)展的責任。2023年推出“山海”多模態(tài)大模型，成為全球AI獨角獸。官方機構(gòu)推動：2024年12月13日，工信部成立人工智能標準化技術(shù)委員會，職責廣泛，涵蓋大模型多個關鍵領域，委員來自多方，將推動標準制定、實施與推廣，遵循“急用先行”原則，提升我國人工智能領域競爭力。產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與企業(yè)合作：中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟等舉行大模型工程化成果發(fā)布會，新華三集團參與并分享技術(shù)突破。中國信通院聯(lián)合新華三集團等編撰《大模型基礎設施研究報告》，推動基礎設施標準化。行業(yè)應用標準推進：信通院組織召開AIGC產(chǎn)品系列及營銷行業(yè)應用標準研討會，參編相關標準。信通院與中國通信標準化協(xié)會發(fā)布八大行業(yè)大模型標準，覆蓋多領域，設定技術(shù)能力評估指標，組織試點驗證。青島市與山東省人工智能協(xié)會發(fā)布AIGC大模型功能測試指標體系。大模型行業(yè)技術(shù)風險與應對大模型應用現(xiàn)狀：大模型發(fā)展迅速，國內(nèi)外眾多科技公司相繼推出產(chǎn)品并應用于多領域。應用主要分三類：認知應用（如AIGC產(chǎn)業(yè)）、信息應用（以智能體為代表）、物理域應用。其發(fā)展推動產(chǎn)業(yè)變革，處理復雜語言任務能力接近人類水平。技術(shù)風險：數(shù)據(jù)安全與隱私風險：包括傳輸截獲、運營方窺探、大模型記憶風險，威脅用戶個人信息安全。提示注入風險：因大模型區(qū)分系統(tǒng)指令和用戶輸入有挑戰(zhàn)，攻擊者可構(gòu)造提示操縱輸出，如角色扮演攻擊。生成內(nèi)容問題：數(shù)據(jù)源污染、算法缺陷等致大模型生成虛假信息，還存在意識形態(tài)、倫理道德等風險。其他風險：大模型運作難以實現(xiàn)“可解釋性”，在核心業(yè)務場景應用受限，且面臨對抗性攻擊、數(shù)據(jù)篡改等風險。應對策略：構(gòu)建完善安全保障機制，從政策法規(guī)、技術(shù)能力、標準規(guī)范等多方面治理，如實施API管理策略預防安全威脅，以適應性治理思路應對治理滯后問題。大模型行業(yè)綜合分析報告一、大模型行業(yè)概念定義大模型：大規(guī)模語言模型簡稱，參數(shù)規(guī)模龐大（幾百萬到數(shù)十億個）、復雜程度高的機器學習模型，需大量數(shù)據(jù)和計算能力訓練，旨在提升表示和性能，捕捉數(shù)據(jù)模式規(guī)律。類型：按應用場景和功能，分自然語言處理、計算機視覺、語音識別等；按輸入數(shù)據(jù)類型，有語言、視覺和多模態(tài)大模型；按應用領域，分通用、行業(yè)和垂直大模型。行業(yè)大模型：針對特定行業(yè)深度定制優(yōu)化，基于通用大模型再訓練，具專業(yè)化、高性能、可擴展、安全等特點。生成式AI大模型：通常分基礎（基座）和下游任務微調(diào)優(yōu)化大模型，通過自監(jiān)督學習對多模態(tài)序列訓練數(shù)據(jù)進行語言建模、理解與生成。大模型行業(yè)：基于大規(guī)模參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)機器學習模型進行技術(shù)研發(fā)與應用推廣，涵蓋自然語言處理等子領域，產(chǎn)業(yè)鏈包括數(shù)據(jù)采集與處理、模型研發(fā)與訓練、應用開發(fā)與推廣等環(huán)節(jié)。二、大模型行業(yè)發(fā)展歷程早期奠基（2006-2017年）：2006年深度學習受關注，GeoffreyHinton團隊成果奠基；2012年AlexNet推動深度學習在圖像識別發(fā)展；2013-2014年詞嵌入模型推動自然語言處理；2017年Transformer架構(gòu)解決長距離依賴局限。預訓練模型崛起（2018-2020年）：2018年谷歌BERT推動雙向預訓練，OpenAI發(fā)布GPT-1開啟生成式預訓練；2019年GPT-2展示零樣本學習；2020年GPT-3成規(guī)模擴展轉(zhuǎn)折點，谷歌T5證明大模型靈活性和泛化能力。訓練后對齊技術(shù)發(fā)展（2021-2022年）：發(fā)展出監(jiān)督微調(diào)（SFT）和人類反饋強化學習（RLHF）技術(shù)，2022年ChatGPT基于GPT-3.5微調(diào)引入RLHF。多模態(tài)與推理能力突破（2023-2025年）：2023年GPT-4V結(jié)合語言和視覺；2024年GPT-4o整合音頻和視頻，OpenAI-o1系列引入思維鏈提升推理；2024-2025年DeepSeek系列模型降低成本、優(yōu)化性能。國內(nèi)發(fā)展：2023年國產(chǎn)AI元年，上半年大模型融資超20起，發(fā)布超100個；2024年7月近200個大模型完成備案上線；2025年創(chuàng)新企業(yè)減少，競爭格局漸明。三、大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上游：硬件（芯片、服務器、通信網(wǎng)絡等）和軟件（云計算、數(shù)據(jù)庫、中間件等），是大模型訓練和推理基礎支撐。中游：大模型行業(yè)本身，算力芯片是速度核心，推動芯片技術(shù)創(chuàng)新。下游：應用于游戲、辦公、傳媒影視、醫(yī)療、金融、電商、工業(yè)等眾多行業(yè)。市場規(guī)模與趨勢：預計2028年全球達1095億美元，中國達1179億元。中國市場規(guī)模從2020年15億元增長至2022年70億元，2023年達147億元，未來有望在更多領域突破創(chuàng)新并保持快速增長。四、大模型行業(yè)市場規(guī)模全球市場：2023年達210億美元，同比增94.4%；預計2028年達1095億美元，2023-2028年復合增長率約47.12%。中國市場：2023年為147億元，不同機構(gòu)預測2024-2030年規(guī)模差異較大，如2024年預計達216億元等，2028年預計達1179億元，2023-2028年復合增長率約60.11%。區(qū)域市場與競爭格局：全球基礎大模型發(fā)布量美國最多，2023年占比69%，其次中國和英國。全球美企領先，中國頭部企業(yè)有百度、阿里等。競爭激烈，頭部靠技術(shù)算力，初創(chuàng)在細分領域，面臨算法優(yōu)化等挑戰(zhàn)。應用滲透：商業(yè)化時間短，已滲透多行業(yè)，2023年金融、政府等領域滲透率超50%，電信等領域應用成熟度較高。五、大模型行業(yè)競爭格局全球競爭格局：多元化競爭，美國技術(shù)領先，中國中文大模型實力強，歐洲、日本等積極布局。我國分互聯(lián)網(wǎng)公司等四大競爭派系，2024年上半年百度、科大訊飛中標項目突出。國內(nèi)市場：發(fā)展迅猛，巨頭推產(chǎn)品優(yōu)化，開源大模型崛起，如Qwen2-72B。國內(nèi)推出約305個大模型，約140個完成備案。頭部廠商打“價格戰(zhàn)”，拓展應用場景但擠壓初創(chuàng)企業(yè)空間。競爭趨勢與格局變化：技術(shù)演進平緩，格局收斂。中國通用基礎大模型競爭者減至20余家，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等主導。創(chuàng)業(yè)公司形成“六小虎”格局，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭加大投入。海外格局收斂到頭部5家超級公司，腰部和創(chuàng)業(yè)公司生存空間受擠壓。細分領域格局：政務大模型華為、浪潮領先；央國企大模型科大訊飛份額居首，各廠商差異化競爭。六、大模型行業(yè)商業(yè)模式商業(yè)模式特點：高度自動化、智能化、可擴展、安全、可定制，應用于多領域。收費模式：API調(diào)用按tokens量收費，每1000tokens收費0.008元-0.87元不等；訂閱計費，按月或年收取，一定額度內(nèi)連續(xù)訂閱有優(yōu)惠，超出可能限流或另計費。主流應用還按定制化收費。盈利探索與挑戰(zhàn)：盈利模式還有合規(guī)增值服務、與行業(yè)龍頭定制解決方案。挑戰(zhàn)包括訓練成本高、智能水平待提升、安全隱私需重視，國內(nèi)toC市場競爭激烈、付費習慣難養(yǎng)成，toB領域數(shù)據(jù)‘喂料’等難。行業(yè)發(fā)展趨勢：開源共享推動發(fā)展，競爭激烈呈百芯百模態(tài)勢，細分云側(cè)和端側(cè)大模型，云側(cè)規(guī)模大，未來商業(yè)模式將演變。七、大模型行業(yè)技術(shù)發(fā)展發(fā)展歷程：起源于機器學習和人工智能早期，21世紀第二個十年嶄露頭角，2006年深度學習奠基，后AlexNet、詞嵌入模型、BERT等推動發(fā)展。本質(zhì)與潛力：參數(shù)眾多，通過大量數(shù)據(jù)學習捕捉復雜特征，學習和泛化能力強，可執(zhí)行多種復雜任務。技術(shù)細節(jié)：大語言模型在tokenizer等選擇運用有差異；分布式訓練技術(shù)提升效率；參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)實現(xiàn)高效定制。2024年發(fā)展趨勢：從技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向商業(yè)應用，市場規(guī)模增長，技術(shù)迭代拓展應用，多模態(tài)整合能力提升，技術(shù)路線多元化，小模型涌現(xiàn)，垂直領域深耕，降價潮與價格戰(zhàn)，反哺基礎科學研究，場景滲透率提升，開源化與生態(tài)構(gòu)建加速。年度突破技術(shù)和進展：包括大模型推理技術(shù)等十大突破，為各領域發(fā)展帶來新方向。現(xiàn)存問題與挑戰(zhàn)：國內(nèi)大模型在數(shù)據(jù)、算力、算法層面存在問題，AGI發(fā)展也面臨挑戰(zhàn)。未來展望：技術(shù)深化融合，向垂直領域拓展，應用范圍擴大，推動產(chǎn)業(yè)融合打造智能生態(tài)，注重人才培養(yǎng)和安全可控性研究。八、大模型行業(yè)應用領域應用覆蓋領域與行業(yè)：主要聚焦科學智能等五個領域，覆蓋教育等六個行業(yè)，分落地探索等四個階段。如螞蟻集團、中國聯(lián)通、浪潮信息大模型在不同領域處于不同階段。主要應用領域細分：自然語言處理用于文本生成等；計算機視覺用于圖像分類等；自動駕駛用于物體檢測等；金融用于市場預測等；醫(yī)療輔助影像診斷等；教育提供個性化學習等。行業(yè)通用落地模式：大模型+專用知識庫，與領域知識庫結(jié)合適配行業(yè)場景；大模型微服務化部署，封裝為微服務，具備彈性伸縮等機制。工業(yè)應用場景：是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，在光伏、汽車、家電制造等行業(yè)有應用。應用趨勢：橫向拓展行業(yè)廣泛，縱向延伸場景聚焦，朝垂直化、專業(yè)化發(fā)展，行業(yè)大模型應用場景快慢呈“微笑曲線”。九、大模型行業(yè)政策環(huán)境國家層面政策支持：《政府工作報告》提出“人工智能+”行動，《信息化標準建設行動計劃(2024—2027年)》提出構(gòu)建AI大模型標準化體系。地方政府積極響應：北京、上海等地在產(chǎn)業(yè)政策等方面多措并舉，東湖高新區(qū)對大模型企業(yè)給予多項補貼。關注應用問題與監(jiān)管：關注算法偏見等問題，加強監(jiān)管確保AI技術(shù)公正性等。特定行業(yè)政策推動融合：文化和旅游部推動人工智能與旅游融合，多部門發(fā)文支持政務服務大模型開發(fā)應用。十、大模型行業(yè)面臨挑戰(zhàn)技術(shù)層面：與國際先進有差距，算力、數(shù)據(jù)等資源緊缺，新技術(shù)探索受制約，模型存在安全風險、推理薄弱、結(jié)果偏差等問題。產(chǎn)業(yè)層面：缺乏龍頭產(chǎn)品，競爭低端化，核心模型依賴國外，堅持基礎模型迭代企業(yè)減少。應用層面：不好用、不便用、不敢用，應用場景同質(zhì)化，行業(yè)落地困難，面臨行業(yè)理解、數(shù)據(jù)隱私等阻礙。其他挑戰(zhàn)：能源消耗與算力成本攀升，數(shù)據(jù)隱私安全需保障，模型可解釋性與可信度低，技術(shù)與應用存在鴻溝，存在安全漏洞。十一、大模型行業(yè)發(fā)展趨勢技術(shù)發(fā)展：模型規(guī)模擴大追求效率平衡，小型化等技術(shù)興起；多模態(tài)融合，向具身智能發(fā)展；自主性與推理能力提升；自監(jiān)督學習等技術(shù)發(fā)展。行業(yè)應用：垂直領域?qū)I(yè)化，定制化模型涌現(xiàn)，企業(yè)私有化部署受關注；成為生產(chǎn)力工具，形成人機協(xié)作模式。市場與生態(tài)：市場規(guī)模增長，2023-2024-2028年中國行業(yè)大模型市場規(guī)模分別為105億、165億、624億元；開源模型崛起，云廠商競爭激烈，技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向商業(yè)應用，出現(xiàn)降價潮與價格戰(zhàn)，應用場景滲透率提升，基礎AI通用大模型開源化加速。面臨挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)存在“數(shù)據(jù)孤島”等問題，算力運營成本高，算法不可解釋及創(chuàng)新優(yōu)化困難，有偏見與安全風險，面臨合規(guī)要求，數(shù)據(jù)版權(quán)歸屬不明確。未來關鍵突破點：突破上下文窗口限制，實現(xiàn)實時與終身學習，降低成本實現(xiàn)普惠化。十二、大模型行業(yè)數(shù)據(jù)安全大模型發(fā)展現(xiàn)狀與風險：2023年“百模大戰(zhàn)”，2024年應用場景之年，大模型帶來數(shù)據(jù)安全和隱私擔憂，技術(shù)不成熟，面臨諸多隱患，安全風險主要在無害性和誠實性方面。數(shù)據(jù)安全的重要性與政策：數(shù)據(jù)成為關鍵生產(chǎn)要素，全球數(shù)據(jù)安全事件頻發(fā)，相關政策密集推出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全受關注。應對策略與技術(shù)應用：“以模制?！保O(jiān)控管理訓練數(shù)據(jù)，構(gòu)建專用小模型監(jiān)測輸入輸出