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【聚焦風口行業】AI大模型應用加速落地 行業迎來新風口

2023-06-09 來源:中商產業研究院
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關鍵詞: AI大模型

中商情報網訊:近日,“ChatGPT”“文心一言”“盤古Chat”等大模型的爆火推動了新一輪人工智能技術發展熱潮,AI大模型相關研究、產品不斷涌現。我國前期在人工智能領域的各項部署為大模型發展奠定了堅實基礎,在政產學研各方共同推動下,建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力,大模型研發呈現蓬勃發展態勢。


一、行業市場現狀

1.AI產業核心規模

人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,近年來,我國人工智能產業在技術創新、產業生態、融合應用等方面取得積極進展,已進入全球第一梯隊。中國信通院測算,2022年我國人工智能核心產業規模達5080億元,同比增長18%,企業數量接近4000家,國內人工智能已形成完整的產業體系,成為新的增長引擎。

數據來源:中商產業研究院整理


2.AI大模型數量

大數據、大算力推動了人工智能發展走向大模型時代。AI大模型是指經過大規模數據訓練且在經微調后即可適應廣泛下游任務的模型。隨著參數規模不斷擴大,AI大模型在語言、視覺、推理、人機交互等領域不斷涌現出新能力。


目前,中國和美國研發的大模型數量占全球總數的80%以上,中國大模型數量排名僅次于美國。我國前期在人工智能領域的各項部署為大模型發展奠定了堅實基礎,已經建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力,形成了緊跟世界前沿的大模型技術群。數據顯示,截止至2023年,我國參數規模在10億以上的大模型總數量達79個。

數據來源:《中國人工智能大模型地圖研究報告》、中商產業研究院整理


3.各領域大模型數量統計

目前中國約有14個省市都在開展大模型研發,北京、廣東兩地最多,地域集中度相對較高。從領域分布來看,自然語言處理(NLP)仍是目前大模型研發最為活躍的重點領域,數量達49個;其次是多模態領域,數量達16個;計算機視覺和智能語音等領域的大模型還較少。

數據來源:《中國人工智能大模型地圖研究報告》、中商產業研究院整理


4.AI大模型開發模式

從開發模式來看,國內大學、科研機構、企業等不同創新主體積極參與大模型研發。我國參數規模在10億以上的79個大模型中,企業、高校/科研機構、校企聯合研發的數量分別為36個、29個、14個,分別占比45.57%、36.71%、17.72%,學術界與產業界之間的聯合開發仍有較大發展空間。

數據來源:《中國人工智能大模型地圖研究報告》、中商產業研究院整理


5.AI大模型產業化路徑

大模型產業化應用沿著兩條路徑發展,一是通用類大模型持續拓展應用領域,文心一言、通義千問、紫東太初、星火認知等中國的一批通用化大模型正在快速發展,打造跨行業通用化人工智能能力平臺,其應用行業正在辦公、生活、娛樂向醫療、工業、教育等加速滲透;二是垂直領域專業類大模型不斷深化落地,一批針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專用大模型,發揮其領域縱深優勢,提供針對特定業務場景的高質量專業化解決方案。

數據來源:《中國人工智能大模型地圖研究報告》、中商產業研究院整理


6.AI大模型企業布局情況

隨著百度、騰訊、華為、阿里等互聯網頭部企業競相布局AI產業,并推出“文心一言”“混元AI大模型”“盤古Chat”“通義千問”等一系列通用化大模型,我國AI大模型產業化發展加速。從開源情況來看,國內已有超過半數的大模型實現開源,其中高校和科研機構是開源主力,清華大學的ChatGLM-6B、復旦大學的MOSS、百度的文心系列大模型在開源影響力上位于前三位。

資料來源:中商產業研究院整理


二、行業發展前景

1.政策支持行業發展

人工智能是國家戰略的重要組成部分,是未來國際競爭的焦點和經濟發展的新引擎。近年來,中國人工智能行業受到各級政府的高度重視和國家產業政策的重點支持,國家陸續出臺了多項政策,鼓勵人工智能行業發展與創新。


4月11日,國家互聯網信息辦公室發布了《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》,首次明確了生成式人工智能“提供者”內容生產、數據保護、隱私安全等方面的法定責任及法律依據,確立了人工智能產品的安全評估規定及管理辦法。此外,北京、上海、深圳等地相繼發布支持人工智能產業發展的政策文件,圍繞打造拓展人工智能應用場景、加強相關領域人才高地建設等方面作出多方面部署,為打造人工智能產業良好生態提供了強有力的政策支撐。

資料來源:中商產業研究院整理


2.AI基礎數據服務規模增長

在AI產業鏈中,算法、算力和數據共同構成技術發展的三大核心要素。算法模型從技術理論到應用實踐的落地過程依賴于大量的訓練數據。訓練數據越多、越完整、質量越高,模型推斷的結論越可靠。隨著人工智能、區塊鏈、IoT等新興技術的發展,中國乃至全球的基礎數據服務規模都高速增長。未來智能制造、元宇宙、生成式AI等復雜智能場景的實現,將對人工智能基礎數據服務提出了更高的要求。


3.算力基礎設施建設加快

發展AI大模型,算力是重要支撐。加快算力基礎設施建設,優化算力資源布局、提升算力應用強度至關重要。隨著全國一體化算力網絡國家樞紐節點的部署和“東數西算”工程的推進,我國算力基礎設施建設快速發展,算力規模持續擴大。根據國家信息中心與浪潮信息聯合發布的《智能計算中心創新發展指南》,目前全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心,“十四五”期間,對智算中心的投資可帶動人工智能核心產業增長約2.9-3.4倍。



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