开启智能新时代：解读2024年中国AI大模型产业发展报告

发布日期：2024-09-19 23:21

来源类型：华威游戏 | 作者：林辽威

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随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎。在这一背景下，人民网发布的《2024年中国AI大模型产业发展报告》为我们提供了深入了解中国AI大模型产业的宝贵视角。本文将通过分析政策驱动力、技术驱动力、市场驱动力，解读AI大模型的现状、面临的挑战及未来发展趋势，展示AI大模型在推动经济和社会发展中的关键作用。

一、中国AI大模型产业发展背景

1、政策驱动力

近年来，中国政府高度重视人工智能的发展，将其上升为国家战略。2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，随后科技部等六部门于2022年印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，2024年《政府工作报告》提出开展“人工智能+”行动。各地政府也相继出台支持政策，例如北京的《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》和上海的《上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施（2023-2025年）》等，这些政策为AI大模型产业的发展提供了有力的政策保障和良好的生态环境。

2、技术驱动力

技术是AI大模型产业发展的核心驱动力。2017年，Google提出基于自注意力机制的Transformer架构，奠定了大模型预训练算法的基础。随后，OpenAI和Google分别发布了GPT-1与BERT大模型，预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。2023年，OpenAI发布的GPT-4具备多模态理解与多类型内容生成能力，而2024年推出的视频生成大模型Sora进一步成熟了大模型的多模态生成能力。这些技术进步推动了大模型在各个行业的广泛应用。

3、市场驱动力

AI大模型在办公、制造、金融、医疗、政务等领域展现了广泛的应用前景。例如，智能办公产品可以通过自然语言交互完成文案生成、数据分析等任务；在制造业，大模型助力数字孪生和机器人技术，实现智能化生产和供应链管理；在金融领域，大模型提升了个性化服务、电子营销和金融欺诈检测的效率；在医疗领域则借助大模型实现智慧影像、智慧手术和智慧健康管理；在政务领域通过大模型提升了政策检索、政策比对和政策管理的效率。

二、中国AI大模型产业现状

1、AI大模型的主要特征

AI大模型具有泛化性（知识迁移到新领域）、通用性（不局限于特定领域）以及涌现性（产生预料之外的新能力）。例如，以ChatGPT为代表的AI大模型因其巨量参数和深度网络结构，在处理复杂任务时展现出强大的自然语言理解、意图识别、推理和内容生成等能力，被视作通往通用人工智能的重要路径。

2、AI大模型的主要类型

按照部署方式，AI大模型主要分为云侧大模型和端侧大模型。云侧大模型部署在云端，具有更大的参数规模和算力资源，适用于通用和行业应用；端侧大模型则部署在手机、PC等终端上，具有本地化运行、隐私保护强等特点。云侧大模型中的典型案例包括科大讯飞的讯飞星火认知大模型、百度公司的文心一言大模型和阿里巴巴的通义千问大模型；端侧大模型的代表则有蔚来的NOMI GPT大模型。

三、中国AI大模型产业面临的挑战

1、算力瓶颈

AI大模型的训练依赖高性能AI芯片，但国内高性能芯片市场受进口限制和技术瓶颈的双重影响，导致大模型产业在算力层面遇到一些制约。目前，主要的高性能AI芯片如英伟达A100和H100被列入管制清单，国内企业难以获取，替代品如A800也存在缺货和溢价的情况。虽然国内企业如华为海思、寒武纪等在高性能芯片领域取得了进展，但整体性能仍与国际顶尖水平存在差距。

2、主流大模型架构的局限

当前，主流AI大模型所使用的Transformer架构存在消耗算力资源大、占用内存储量多等局限性。Transformer架构的计算量随着上下文长度的增加呈平方级上升，导致算力需求巨大。同时，模型的参数越多，所需的存储空间就越大，这对硬件设备提出了更高的要求。

3、高质量训练数据集的扩展需求

国内的AI大模型数据主要来自互联网、电商、社交和搜索等渠道，存在数据类型不全面、信息可信度不高等问题。相比之下，国外的大模型训练数据量更大，质量更高，例如GPT-3的训练数据量达到45TB，而国内最大的悟道语料库仅为5TB。未来，需要构建高质量的AI大模型训练数据集，不断扩充数据源，提高数据质量。

4、大模型爆款应用的缺乏

目前，国内尚未出现类似ChatGPT这样的爆款应用。虽然国内企业在大模型应用方面取得了一些成果，但整体应用水平与国际相比仍存在差距。未来，需要进一步探索大模型在各个行业中的应用场景，推动大模型的商业化进程。

四、中国AI大模型产业的未来展望

1、AI云侧与端侧大模型的发展趋势

未来，AI云侧与端侧大模型将满足不同用户的需求，特别是C端用户将成为端侧大模型的主要客群。云侧大模型将继续在企业级应用中发挥重要作用，而端侧大模型则将在个人用户和消费级应用中得到广泛应用。

2、AI大模型的通用化与专用化趋势

AI大模型将趋于通用化与专用化，垂直行业将成为大模型的主战场。通用大模型具备广泛的适用性，能够处理各种类型的任务；而专用大模型则针对特定行业（如金融、医疗、政务等）的需求进行训练，具有更强的业务理解和场景应用能力。

3、AI大模型的开源化

随着AI大模型的不断发展，开源化将成为一大趋势。开源大模型将为小型开发者提供更多的机会，提升开发效率，推动创新。开源生态的建立将加速AI大模型的普及和应用，为产业发展注入新的活力。

4、高性能芯片的持续升级

高性能芯片是AI大模型发展的基础。未来，随着高性能芯片的不断升级，AI大模型产业生态体系将不断完善。国内企业需要加大在高性能芯片领域的投入，提升自主研发能力，缩小与国际顶尖水平的差距。

中国AI大模型产业在政策、技术和市场驱动下取得了显著发展，展现出广阔的应用前景。然而，产业发展过程中仍面临算力瓶颈、架构局限、数据扩展需求和应用缺乏等挑战。未来，需要进一步推动AI大模型的通用化与专用化，提升高性能芯片的研发能力，构建高质量的训练数据集，探索更多应用场景，实现AI大模型的商业化落地。通过各方共同努力，AI大模型将加快新质生产力的发展，助力我国经济社会的高质量发展，迎接智能新时代的到来。返回搜狐，查看更多

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