人工智能大模型行業市場規模預測及人工智能大模型領域重點企業對比分析

人工智能大模型是指擁有超大規模參數(通常在十億個以上)、超強計算資源的機器學習模型，能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等。

人工智能大模型行業是一個快速發展的領域，隨著大數據和云計算技術的不斷進步，該行業正在逐步成熟。人工智能大模型是實現人工智能應用的重要基礎，被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。

人工智能大模型正掀起新一輪科技發展熱潮，重塑生產方式、優化產業結構、提升生產效率的賦能效應日益顯現。大模型是參數量龐大的機器學習模型，隨著AI硬件發展實現突破，大模型的快速訓練成為可能，全球大語言模型的行業發展進入加速期。

人工智能大模型行業上游、中游和下游

人工智能大模型行業的上游、中游和下游分別涉及不同的環節和領域。

上游主要是數據和技術供應商，包括數據收集、處理、標注等服務提供商，以及AI芯片、云計算等基礎設施供應商。這些上游企業為中游的大型模型訓練提供必要的數據和技術支持。例如，數據收集和處理公司負責從各種來源收集數據，并進行清洗、標注等操作，以便訓練模型使用。AI芯片和云計算公司則提供強大的計算能力，支持大規模模型的訓練和應用。

中游是大型模型的開發和訓練環節，主要涉及算法研發、模型訓練和優化等。在這個環節，企業利用上游提供的數據和技術資源，開發并訓練出具有高性能的大型模型。這些模型可以在多個領域發揮作用，如自然語言處理、計算機視覺、智能語音等。中游企業的技術實力和研發能力對模型性能和應用效果至關重要。

下游則是應用層，涉及將訓練好的大型模型應用于各個具體場景和行業。這些應用場景可以包括智能客服、智能推薦、自動駕駛、機器人等。下游企業通過與中游企業合作，獲取適合自身業務需求的大型模型，并將其集成到自己的產品或服務中，從而提升產品或服務的智能化水平。

在人工智能大模型行業中，上游、中游和下游是相互依存、相互促進的關系。上游提供必要的數據和技術支持，中游進行模型的開發和優化，下游則將模型應用于具體場景，推動整個行業的發展和創新。

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

目前，各大省份都在開展大模型研發，北京、廣東、浙江、上海等地最為活躍，大模型數量最多。《2023中國新一代人工智能科技產業發展報告》顯示，全國2200家人工智能企業中北京市占28%，擁有618家人工智能企業，在全國各省市中排名第一。

中國科學技術信息研究所發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，目前全國10億級參數規模以上大模型已發布79個，其中廣東省有20個，占全國比重為25.3%。

人工智能大模型領域重點企業對比分析：

百度文心一言(ERNIE Bot)：百度文心一言是百度推出的基于深度學習的大型語言模型，具備強大的文本理解、語言生成和對話生成能力。該模型在訓練數據上主要依賴中文互聯網文本和大量的人類語言數據，因此在中文處理上具有較高的準確率。百度文心一言在多個領域都有廣泛的應用，如智能客服、智能助手、教育等。百度文心一言的優勢在于其強大的技術實力和廣泛的應用場景，同時百度在互聯網行業擁有龐大的用戶數據和豐富的業務場景，為其提供了豐富的數據支持和業務應用機會。

阿里巴巴通義千問(ALIGENIE Bot)：阿里巴巴通義千問是阿里巴巴推出的大型語義模型，具備自然語言理解、文本生成和語音合成等多種能力。該模型在訓練數據上主要依賴阿里巴巴的大量數據和人類語言數據，因此在電商、金融等領域有較為突出的表現。阿里巴巴通義千問在電商領域的應用較為廣泛，如智能客服、智能推薦等。阿里巴巴通義千問的優勢在于其強大的語義理解和文本生成能力，以及阿里巴巴在電商、金融等領域的豐富業務場景和數據支持。

科大訊飛星火認知(Xunfei Bot)：科大訊飛星火認知是科大訊飛推出的大型語義模型，具備自然語言理解、文本生成和語音合成等多種能力。該模型在訓練數據上主要依賴科大訊飛的大量數據和人類語言數據，因此在智能語音領域有較為突出的表現。科大訊飛星火認知在智能語音助手、智能客服等領域有廣泛的應用。科大訊飛星火認知的優勢在于其強大的語音技術和在智能語音領域的豐富業務場景，同時科大訊飛在智能語音技術方面具有較強的研發實力和技術積淀。

市場規模預測

中國大模型產業市場規模從2020年的15億元增長至2022年的70億元，年均復合增長率達116.02%。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》預測，2023年中國大模型產業規模將達到147億元，2024年將達到216億元。

發展前景

2023年是屬于大模型的一年，OpenAI發布的GPT-4成為科技界的一個里程碑，其接近人類的智能讓世界為之矚目，而對于國內的大模型來說，2023年是跟隨并追趕GPT-4的一年，《北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書(2023年)》顯示，我國10億參數規模以上的大模型已超過200個，百模大戰之下，企業期待復制“大力出奇跡”。

據《北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書(2023年)》，截至2023年10月，我國10億參數規模以上的大模型廠商及高校院所共計254家，分布于20余個省市/地區。過去一年，自主研發大模型的企業包括互聯網大廠、AI領域的廠商、各類初創企業以及各垂直行業的企業、機構等。

2023年，國產大模型一時間呈現出爆發式的增長態勢，僅2023年1—7月，就有共計64個大模型發布。據不完全統計，截至2023年11月，國產大模型有188個，其中通用大模型27個，目前已有超20個大模型獲得備案，大多數已向全社會開放服務。基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已廣泛賦能智慧金融、智慧醫療、智能制造、智慧能源等19個應用領域。展望2024年，大模型將逐步拓展外延賦能自動駕駛和具身機器人等領域，AI for Science（人工智能驅動科學研究）也將持續賦能科學研究，促進科學領域的創新，提升研究效率，推動科學家在探索“無人地”領域和解決重大問題時取得新突破、新成果。

AI大模型迭代速度越來越快，廠商對智能算力投入大幅增加，支持存儲和訓練的高端AI服務器的需求激增。不少AI服務器廠商去年訂單都集中在高端AI服務器上。業內人士表示，隨著AI大模型加速迭代，智能算力已成為稀缺資源。未來較長一段時間內，我國AI服務器市場維持供不應求狀態，國產AI芯片市場規模增長迎來關鍵窗口期。

大模型目前存在一個重要的短板是復雜推理能力，最強如GPT-4 Turbo，即便已領先于國內的大模型，在這方面仍有很大的提升空間。復雜推理的能力關乎可靠性和準確性，是大模型在金融、工業等場景落地需要的關鍵能力。

更多關于行業未來投資前景規劃及相關數據分析，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》。