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Kimi大模型爆火 每天獲客成本或超20萬元 人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告

人工智能大模型企業當前如何做出正確的投資規劃和戰略選擇?

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有AI大模型行業投資人透露,目前Kimi投放廣告的獲客成本約在10元,如果算上拉新后用戶問答互動產生的算力成本,每個用戶的獲客成本達到12-13元。根據第三方平臺的下載量預估,近一個月來,Kimi在蘋果端和安卓端的日均下載量為17805。按此計算,Kimi每天的獲客成本將燒掉

有AI大模型行業投資人透露,目前Kimi投放廣告的獲客成本約在10元,如果算上拉新后用戶問答互動產生的算力成本,每個用戶的獲客成本達到12-13元。根據第三方平臺的下載量預估,近一個月來,Kimi在蘋果端和安卓端的日均下載量為17805。按此計算,Kimi每天的獲客成本將燒掉至少20萬元。

AI大模型是基于海量多源數據打造的預訓練模型,是對原有算法模型的技術升級和產品迭代,用戶可通過開源或開放API/工具等形式進行模型零樣本/小樣本數據學習,以實現更優的識別、理解、決策、生成效果和更低成本的開發部署方案。

人工智能框架作為軟件根技術,已成為加速人工智能大模型開發、推動產業智能化發展的核心力量。目前大模型商業應用尚處早期,以 API、PaaS、MaaS 三種模式為主。

當前全球大模型產業落地仍處于 早期探索階段,需要與下游場景企業合作建立大模型商業模式,但下游企業目前對于大模型的理解相對 有限,所需要的資源支撐比較薄弱。總的來說,大模型落地可以通過 API 接口調用付費、或者大廠提供 落地所需的開發工具、云平臺、服務等的 PaaS 模式,更進一步是直接提供相關定制好的模型調用的 MaaS 模式。

據中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告》分析

人工智能大模型行業前景

人工智能大模型行業的前景十分廣闊且充滿機遇。首先,隨著技術的不斷發展和創新,大模型技術已經取得了顯著進步,并在多個領域實現了廣泛應用。大型科技公司如谷歌、微軟、亞馬遜等已經擁有了較為成熟的生成式AI技術,并且正在將其應用于自身的產品和服務中。此外,一些初創公司也在生成式AI技術方面進行積極的探索和創新,如深度學習領域的初創公司Nvidia、Datalogue等。這表明,大模型行業的技術創新活力十足,為未來發展提供了堅實的基礎。

其次,隨著人工智能技術的普及和應用,大模型在多個領域如金融、醫療、教育等都有了廣泛的應用。在金融領域,大模型技術已經被廣泛應用于風險控制、量化投資等領域;在醫療領域,大模型技術已經被廣泛應用于疾病診斷、智能醫療等領域;在教育領域,大模型技術已經被廣泛應用于智能教學、個性化學習等領域。這些應用案例表明,大模型技術在解決實際問題、提升效率方面發揮了重要作用,未來還有更多的應用場景等待挖掘。

此外,政策支持和市場需求也為大模型行業的發展提供了有利條件。政府對人工智能產業的扶持力度不斷加大,為大模型行業的發展提供了良好的政策環境。同時,隨著人們對AI技術的認知逐漸深入,市場需求也在不斷增加,為大模型行業的發展提供了廣闊的市場空間。

然而,大模型行業的發展也面臨一些挑戰,如數據質量、隱私保護、倫理道德等問題。為了克服這些挑戰,行業需要加強技術研發、完善相關法規和標準、提升數據質量等方面的工作。

總的來說,人工智能大模型行業前景廣闊,但也需要克服一些挑戰。隨著技術的不斷進步和應用的不斷拓展,相信大模型行業將在未來發揮更加重要的作用,為人類社會帶來更多的便利和價值。

未來大模型技術發展趨勢

未來的大模型技術將呈現一系列重要的發展趨勢。首先,大模型將變得無處不在,成為數字系統的標配。這意味著大模型將在更多領域和場景中發揮作用,提供更強大的處理能力和更深層次的數據理解。隨著模型規模的持續增長,大模型將能夠更準確地捕捉和模擬人類語言的微妙變化,提供更貼近自然語言的交互體驗。

其次,開源大模型將爆發,讓大模型從“原子彈”變成“茶葉蛋”,使得更多人能夠使用并受益于大模型技術。這將促進大模型技術的普及和應用,推動行業的快速發展。

此外,多模態混合大模型將成為新的標準,實現內容輸入和輸出的多模態。這種綜合能力將使得模型能夠更全面地理解復雜的人類語言和行為,還能在不同類型的數據間建立深層次的聯系,如將文本描述與相應的圖像或聲音內容直接關聯。

另外,模型即服務(MaaS)將成為行業標準,模型將作為業務和開發系統的重要生產元素,與云計算和大數據等技術結合,提供更靈活、可擴展的服務。這將為大模型的研發和應用提供更大的便利。

同時,大模型在各個領域的應用也將進一步拓展,如智能客服、智能推薦、智能寫作、自動駕駛等。這些應用將促進各行各業的智能化轉型,提高生產效率和用戶體驗。

此外,隨著自監督學習的發展,模型可以從更少的數據中進行有效學習,減少對數據量的依賴,解決數據稀缺的問題,提高模型的泛化能力。這將有助于大模型在更多場景和領域中發揮作用。

綜上所述,未來的大模型技術將呈現規模化、開源化、多模態化、服務化、應用多元化以及自監督學習等發展趨勢。這些趨勢將共同推動大模型技術的持續創新和發展,為人類社會帶來更多的便利和價值。

隨著科技和生產力的飛速革新,AI大模型邁入規模應用的新階段,人工智能成為助推科技高質量發展、賦能千行百業的重要推手。在黨和國家高質量發展的藍圖下,一幅蹄疾步穩的人工智能產業發展生動畫卷正在徐徐展開。

如今,中國AI大模型正在蓬勃發展。根據科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》,據不完全統計,國內參數在10億規模以上的大模型全國已發布了79個。

2024年,人工智能大模型將邁入賦能千行百業的關鍵期,孕育催生未來產業新模式、新業態。

更多關于行業的市場數據及未來投資前景規劃,可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告》。


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