吳亞楠
算力作為AI 2.0發展的關鍵環節，需要采用更務實、更統籌優化的方法來應對當前的挑戰。未來，期待著人工智能尖端企業能夠更廣泛、深入參與到國家AI算力建設中來，各方優勢資源充分融合，更好賦能AI大模型產業發展。
AI大模型是指基于深度學習技術的大型語言模型，具有廣泛的應用前景和商業價值。這些模型通常由大量的參數和復雜的神經網絡結構組成，通過大規模的數據訓練和優化，能夠實現自然語言處理的各種任務。
根據中研普華研究院撰寫的《2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》顯示：
大模型行業市場發展環境與投資機遇
AI大模型的應用范圍廣泛，可以應用于文本分類、情感分析、問答系統、機器翻譯等領域，為企業帶來更多的商業機會和競爭優勢。同時，AI大模型也面臨著一些挑戰，如數據隱私和安全問題、技術難題等。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，AI大模型將會在更多的領域發揮重要作用。
截至今年4月，中國的大模型數量已近200個，其中通用大模型數量在40個左右。同時，各大模型廠商都在努力打造大模型個人終端，許多大模型廠商已經推出了獨立的C端應用。比如，谷歌發布文生圖大模型Imagen 3和視頻生成模型Veo;字節跳動發布“豆包大模型家族”，統一使用“豆包”品牌，“豆包”是目前字節跳動最大的C端AI應用。
數據顯示，當前人們使用大模型相關產品時，超65%的需求集中在工作、學習等場景，但相關的AI產品解決方案尚不成熟。近期一項由路透社新聞研究所發布的在線調查結果顯示，生成式人工智能工具的頻繁使用率仍偏低。
即便當前大模型滲透率較低，但相關人士認為，我國大模型產業發展前景依舊廣闊。
百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏日前在法國巴黎舉辦的“歐洲科技創新展覽會”主論壇上表示，應用驅動了中國AI產業快速發展。現在，人們越來越多地在討論什么是AI時代的“超級應用”。
業內專家分析，AI時代的“超級應用”要人人可用，能夠幫助用戶解決復雜問題，并在可實際應用中展現相應價值。“超級應用”是多方面綜合作用的產物，其出現需要相關方在技術、數據、算力等多方面加強支持。
對此，騰訊邁出了探索的步伐。5月底，公司宣布，基于騰訊混元大模型的App“騰訊元寶”正式上線。它不僅面向工作提效場景提供了AI搜索、AI總結、AI寫作等核心功能，還面向日常生活提供了多個特色AI應用，以及創建個人智能體等新功能。
AI大模型的應用范圍廣泛，可以應用于文本分類、情感分析、問答系統、機器翻譯等領域，為企業帶來更多的商業機會和競爭優勢。同時，AI大模型也面臨著一些挑戰，如數據隱私和安全問題、技術難題等。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，AI大模型將會在更多的領域發揮重要作用。
大模型是指具有龐大規模和復雜結構的人工智能模型，它們具有數以億計的參數和深層次的神經網絡架構。這些模型通過學習海量數據和深度神經網絡的優化，在各種任務上取得了令人矚目的成果。
在人工智能領域，大模型被廣泛用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。大模型的出現，使得人工智能模型能夠更好地處理大規模的數據集，并從中學習到更復雜的特征表示。同時，大模型還具有更強的泛化能力，能夠在多個任務上表現優異。
但是，大模型也面臨著一些挑戰。首先，大模型的訓練需要大量的計算資源和時間，這使得其訓練成本非常高。其次，大模型在處理一些特定任務時可能存在過擬合的問題，即模型在訓練數據上表現很好，但在測試數據上表現較差。
此外，大模型的可解釋性也是一個挑戰，因為它們通常包含大量的參數和復雜的網絡結構，很難解釋其決策過程。
山東省工業和信息化廳近日印發《關于加快大模型產業高質量發展的指導意見》。聚焦場景牽引、創新突破，山東將著力增強技術創新能力、提升產品供給水平、塑強產業主體優勢、深化融合應用效能、培育優良發展生態，加快突破一批前瞻性、原創性、引領性大模型關鍵技術，打造具有一定國際影響力的基礎級大模型，在重點領域和關鍵環節培育一批覆蓋范圍廣、產品能效高的行業級大模型、場景級大模型。
數據與算力是大模型底層基礎設施中的兩大基石。瞄準強化高質量數據供給，山東將推動國家產業數據流通服務平臺、工業數據資產登記城市節點落地建設，加快形成重點行業“產業數據倉”“數據空間”，促進高質量與高可用數據匯聚、流通、應用，并探索打造數據訓練基地，持續擴展多模態數據來源。
以濟南國家新一代人工智能創新發展試驗區、濟南—青島人工智能創新應用先導區建設為契機，山東鼓勵濟南、青島等市培育“雁陣型”大模型產業集群。
大模型產業鏈將進一步完善，包括上游的技術支持、中游的模型訓練與應用開發以及下游的市場推廣與服務等環節將形成更加緊密的合作關系。此外，大模型加上深度學習平臺，貫通了從硬件適配、模型訓練、推理部署到場景應用的AI全產業鏈，夯實產業智能化基座，將加速產業智能化升級。
隨著語音助手、智能客服、智能翻譯等產品的廣泛應用，對于自然語言理解、文本生成等功能的需求不斷增長。大模型在計算機視覺領域的應用也日益增多，如圖像識別、目標檢測、圖像生成等。隨著自動駕駛、安防監控、智能醫療等行業的快速發展，對計算機視覺技術的需求也在不斷增加。
大模型在金融、醫療等行業的應用也逐步深化，如風險評估、客戶畫像、醫療影像分析、疾病預測等。這些行業對于提高業務效率、降低風險、提升服務質量具有重要作用。
隨著技術的不斷發展，大模型將更加注重模型的高效性、準確性以及泛化能力。同時，大小模型協同進化、端側化發展將成為未來研究的重點。
在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。中研網撰寫的大模型行業報告對中國大模型行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。同時揭示了市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。
想了解關于更多大模型行業專業分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》。同時本報告還包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。
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