摘要：當(dāng)前，“ChatGPT”“文心一言”“盤古Chat”等大模型的爆火推動(dòng)了新一輪人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮，AI大模型相關(guān)研究、產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)AI大模型行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2020年的15億元增長(zhǎng)至2022年的70億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)116.02%，2023年市場(chǎng)規(guī)模為147億元。預(yù)計(jì)2024年中國(guó)AI大模型行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)216億元，行業(yè)發(fā)展前景廣闊。

一、定義及分類

大模型是大規(guī)模語(yǔ)言模型（Large Language Model）的簡(jiǎn)稱，是指模型具有龐大的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜程度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型通常在訓(xùn)練過(guò)程中需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，并且具有數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億個(gè)參數(shù)。大模型的設(shè)計(jì)目的是為了提高模型的表示能力和性能，在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。根據(jù)其應(yīng)用場(chǎng)景和功能，大模型可分為自然語(yǔ)言處理大模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型、語(yǔ)音識(shí)別大模型、推薦系統(tǒng)大模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)大模型、對(duì)話系統(tǒng)大模型等。

二、行業(yè)政策

1、主管部門和監(jiān)管體制

大模型行業(yè)主管部門主要是指工業(yè)和信息化部，其主要負(fù)責(zé)擬訂實(shí)施行業(yè)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)政策和標(biāo)準(zhǔn)；監(jiān)測(cè)工業(yè)行業(yè)日常運(yùn)行；推動(dòng)重大技術(shù)裝備發(fā)展和自主創(chuàng)新；管理通信業(yè)；指導(dǎo)推進(jìn)信息化建設(shè)；協(xié)調(diào)維護(hù)國(guó)家信息安全等。

中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟是行業(yè)的自律性組織，其宗旨是將認(rèn)真貫徹落實(shí)黨中央、國(guó)務(wù)院有關(guān)決策部署，以國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策為導(dǎo)向，以市場(chǎng)為驅(qū)動(dòng)，以企業(yè)為主體，搭建產(chǎn)學(xué)研用合作平臺(tái)，促進(jìn)聯(lián)盟成員的研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、集成、服務(wù)等水平，構(gòu)建我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，提升我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，強(qiáng)化人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域深度融合，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、提高生產(chǎn)效率，推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，支持新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式加快發(fā)展。

2、行業(yè)相關(guān)政策

近年來(lái)，大模型已逐漸得到國(guó)家政府的高度重視，出臺(tái)了一系列政策和措施來(lái)推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。如2023年7月發(fā)布的《人工智能氣象應(yīng)用工作方案（2023—2030年）》中，提出啟動(dòng)氣象預(yù)報(bào)大模型等新興技術(shù)研發(fā)，開(kāi)展人工智能新興技術(shù)與監(jiān)測(cè)預(yù)警、預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)、數(shù)值預(yù)報(bào)和專業(yè)服務(wù)“四大領(lǐng)域”融合。2023年11月發(fā)布的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見(jiàn)》中，提出建設(shè)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)自動(dòng)化標(biāo)注、清洗、使用等方法，擴(kuò)充高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)?？茖W(xué)布局人形機(jī)器人算力，加速大模型訓(xùn)練迭代和產(chǎn)品應(yīng)用。隨著這些政策的順利實(shí)施，我國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)將得到快速發(fā)展。

三、發(fā)展歷程

隨著人工智能的快速發(fā)展，大模型成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。國(guó)內(nèi)在大模型的發(fā)展上也取得了顯著的進(jìn)展。從發(fā)展歷程來(lái)看，我國(guó)大模型主要分為三個(gè)階段：起步階段、應(yīng)用拓展階段、產(chǎn)業(yè)化階段。2001年，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所成立了機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)室，開(kāi)始了對(duì)大模型的研究工作。2011年，百度推出基于大數(shù)據(jù)和大模型的搜索算法“海量深度學(xué)習(xí)技術(shù)”，取得了重大突破。此后，國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛加大在大模型領(lǐng)域的研發(fā)投入，推動(dòng)了大模型的應(yīng)用拓展。2016年阿里巴巴成立“達(dá)摩院”，并在大模型研究方面取得了一系列的突破。同年，騰訊成立了“騰訊研究院”，推動(dòng)了大模型在智能推薦、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。2019年國(guó)內(nèi)的大模型研究取得了重大突破，其中最為重要的是在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。2020年國(guó)內(nèi)的大模型開(kāi)始向其他領(lǐng)域拓展，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言識(shí)別等。

四、行業(yè)壁壘

1、技術(shù)壁壘

技術(shù)壁壘是大模型行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。大模型技術(shù)的研發(fā)需要大量的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)積累，包括深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域。這使得一些技術(shù)實(shí)力較弱的企業(yè)難以進(jìn)入該領(lǐng)域或難以在競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，大模型技術(shù)的更新?lián)Q代速度非?？?，企業(yè)需要不斷投入研發(fā)資源進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，否則很容易被市場(chǎng)淘汰。

2、資金壁壘

大模型的研發(fā)需要投入大量的資金用于算法研究、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)收集和處理等方面。如在模型訓(xùn)練方面，行業(yè)內(nèi)企業(yè)通常需要高性能的計(jì)算機(jī)和大量的計(jì)算資源，這意味著企業(yè)需要投入大量的資金購(gòu)買和維護(hù)這些設(shè)備。對(duì)于一些規(guī)模較小的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這是一筆不小的開(kāi)支，難以承受。因此，大模型行業(yè)的資金壁壘較高，新進(jìn)入者需要充分考慮自身的資金實(shí)力和融資能力。

3、人才壁壘

大模型行業(yè)是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，涵蓋了深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域。這意味著從業(yè)人員不僅需要具備扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，還需要具備跨學(xué)科的視野和綜合能力。然而，目前這種復(fù)合型的人才需求使得該領(lǐng)域的人才供給相對(duì)緊張，導(dǎo)致企業(yè)難以招聘到合適的人才。對(duì)于新進(jìn)入者來(lái)說(shuō)，大模型行業(yè)具有較高的人才壁壘。

五、產(chǎn)業(yè)鏈

1、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析

從大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，上游主要包括硬件和軟件，硬件又包括芯片、服務(wù)器、通信網(wǎng)絡(luò)等；軟件又包括云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件等。中游是指大模型行業(yè)；下游是指大模型的應(yīng)用領(lǐng)域，包括游戲、辦公、傳媒影視、醫(yī)療、金融、電商、工業(yè)等，這些領(lǐng)域的多樣化需求將推動(dòng)大模型不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化，提升模型的準(zhǔn)確性和效率。

大模型行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

芯片

海光信息技術(shù)股份有限公司

中科寒武紀(jì)科技股份有限公司

北京君正集成電路半導(dǎo)體股份有限公司

芯原微電子（上海）股份有限公司

中芯國(guó)際集成電路制造有限公司

服務(wù)器

浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

曙光信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

拓維信息系統(tǒng)股份有限公司

寧暢信息產(chǎn)業(yè)（北京）有限公司

通信網(wǎng)絡(luò)

宜通世紀(jì)科技股份有限公司

中通國(guó)脈通信股份有限公司

人民網(wǎng)股份有限公司

日海智能科技股份有限公司

云計(jì)算

阿里云計(jì)算有限公司

騰訊云計(jì)算（北京）有限責(zé)任公司

華為云計(jì)算技術(shù)有限公司

百度云計(jì)算技術(shù)（北京）有限公司

上游

深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司

百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司

華為技術(shù)有限公司

阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司

中游

游戲

辦公

傳媒影視

醫(yī)療

金融

電商

下游

2、行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)分析

（1）深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司

深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司于1998年成立，并于2004年在港交所成功上市。經(jīng)過(guò)20年的發(fā)展，騰訊由一家聊天軟件開(kāi)發(fā)商逐步成長(zhǎng)為全球最大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之一。通過(guò)廣告、游戲、社交、支付等多個(gè)業(yè)務(wù)板塊相互交織，形成了一個(gè)龐大的產(chǎn)品和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，公司規(guī)模及企業(yè)影響力持續(xù)擴(kuò)大。近年來(lái)，隨著新一代信息技術(shù)的崛起，騰訊持續(xù)加大在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算投資布局及技術(shù)研發(fā)，已取得較大成果。公司擁有超10億用戶的連接能力，旗下多個(gè)版塊業(yè)務(wù)發(fā)展至今已積累了大量的數(shù)據(jù)和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，使其在發(fā)展大模型方面具有天然優(yōu)勢(shì)。騰訊正圍繞大模型產(chǎn)業(yè)鏈核心節(jié)點(diǎn)展開(kāi)技術(shù)布局，夯實(shí)算法、算力和數(shù)據(jù)“底座”，并于2023年9月正式發(fā)布混元大模型，參數(shù)規(guī)模超千億，已在多個(gè)內(nèi)部產(chǎn)品測(cè)試。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)來(lái)看，2023年前三季度公司實(shí)現(xiàn)收入4538.2億元，同比增長(zhǎng)11%；歸母凈利潤(rùn)達(dá)到881.91億元，同比增長(zhǎng)7.58%。

（2）百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司

百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司成立于2000年，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI公司，同時(shí)也是全球?yàn)閿?shù)不多的集AI芯片、軟件構(gòu)架和應(yīng)用程序等全棧AI技術(shù)研發(fā)及生產(chǎn)為一體的公司之一。目前，公司的核心業(yè)務(wù)包括搜索服務(wù)、交易服務(wù)、移動(dòng)生態(tài)、智能云和智能駕駛等。2023年，公司各項(xiàng)業(yè)務(wù)均呈現(xiàn)穩(wěn)中向好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，其中，AI成為百度的增長(zhǎng)新動(dòng)力，這主要得益于公司在迭代文心大模型與文心一言、重構(gòu)產(chǎn)品和服務(wù)、以及商業(yè)化方面取得重大進(jìn)展。公司全面推進(jìn)旗下產(chǎn)品及服務(wù)的AI原生化重構(gòu)，推出百度新搜索、百度新文庫(kù)、文心一言App等AI原生應(yīng)用，以及輕舸、品牌智能體等AI營(yíng)銷工具。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)來(lái)看，2023年公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入1345.98億元，同比上漲8.83%，歸母凈利潤(rùn)達(dá)到203.15億元，同比上漲191.55%。

六、行業(yè)現(xiàn)狀

當(dāng)前，“ChatGPT”“文心一言”“盤古Chat”等大模型的爆火推動(dòng)了新一輪人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮，AI大模型相關(guān)研究、產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)AI大模型行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2020年的15億元增長(zhǎng)至2022年的70億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)116.02%，2023年市場(chǎng)規(guī)模為147億元。預(yù)計(jì)2024年中國(guó)AI大模型行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)216億元，行業(yè)發(fā)展前景廣闊。

七、發(fā)展因素

1、機(jī)遇

（1）國(guó)家政策的大力支持

國(guó)家和地方政府對(duì)于大模型的發(fā)展給予高度重視，制定并出臺(tái)了一系列法律法規(guī)和政策支持。如2023年12月，國(guó)家數(shù)據(jù)局等17部門發(fā)布《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，其中提出以科學(xué)數(shù)據(jù)支持大模型開(kāi)發(fā)，深入挖掘各類科學(xué)數(shù)據(jù)和科技文獻(xiàn)，通過(guò)細(xì)粒度知識(shí)抽取和多來(lái)源知識(shí)融合，構(gòu)建科學(xué)知識(shí)資源底座，建設(shè)高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)和基礎(chǔ)科學(xué)數(shù)據(jù)集，支持開(kāi)展人工智能大模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。這將有利于推動(dòng)大模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，為人工智能技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。

（2）下游應(yīng)用場(chǎng)景廣闊

越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始意識(shí)到大模型在提高效率、降低成本、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式等方面的潛力，紛紛加大投入，推動(dòng)大模型在各自領(lǐng)域的應(yīng)用。在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型可以幫助醫(yī)生更快速地診斷疾病，通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。在金融領(lǐng)域，大模型可以應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)，快速識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)效率。在制造業(yè)中，大模型可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。大模型的應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷拓展。

（3）技術(shù)水平不斷提升

隨著技術(shù)水平的不斷提升，大模型的能力越來(lái)越強(qiáng)大，能夠處理更為復(fù)雜、精細(xì)的任務(wù)。如在算法方面，深度學(xué)習(xí)算法的不斷成熟和演進(jìn)使得大模型的性能和精度得到了顯著提升。研究者們通過(guò)持續(xù)探索和優(yōu)化算法，使得大模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果得到了進(jìn)一步提升。這包括改進(jìn)模型的架構(gòu)、優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程、提升模型的泛化能力等，從而使得大模型能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜場(chǎng)景和任務(wù)。

2、挑戰(zhàn)

（1）泛化能力和魯棒性不足

大模型雖然具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和特征提取能力，但往往存在過(guò)擬合和泛化能力不足的問(wèn)題。這通常是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特定特征，而未能學(xué)習(xí)到更一般化的規(guī)律。同時(shí)，大模型也容易受到一些攻擊和干擾，其性能可能會(huì)受到嚴(yán)重影響。例如，在醫(yī)學(xué)圖像診斷中，模型可能會(huì)因?yàn)閳D像的微小變化或噪聲而產(chǎn)生錯(cuò)誤的診斷結(jié)果。

（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性問(wèn)題

大模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性往往存在很多問(wèn)題。這不僅會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果，也會(huì)增加模型的風(fēng)險(xiǎn)和不可預(yù)測(cè)性。如數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題的出現(xiàn)有可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的模式，從而影響其在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)；數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題的出現(xiàn)可能會(huì)對(duì)個(gè)人隱私和企業(yè)安全造成威脅；數(shù)據(jù)偏斜問(wèn)題的出現(xiàn)可能導(dǎo)致模型會(huì)過(guò)于依賴這些偏斜的特征，導(dǎo)致在真實(shí)場(chǎng)景中的性能下降。

（3）技術(shù)更新迭代風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)發(fā)展的快速性意味著新的模型架構(gòu)、算法和訓(xùn)練方法不斷涌現(xiàn)。大模型作為技術(shù)的前沿領(lǐng)域，其相關(guān)的技術(shù)更新?lián)Q代速度尤為迅速。新的技術(shù)可能在性能、效率或適用性方面相較于舊技術(shù)有顯著的提升。如果大模型不能及時(shí)跟進(jìn)最新的技術(shù)更新，其性能可能會(huì)逐漸落后，甚至被新的模型完全取代。此外，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，舊版本的模型可能逐漸失去與新技術(shù)的兼容性，導(dǎo)致維護(hù)和升級(jí)變得困難。

八、競(jìng)爭(zhēng)格局

隨著人工智能領(lǐng)域的飛速發(fā)展，各大科技公司紛紛布局大模型市場(chǎng)，以推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革。在這波瀾壯闊的時(shí)代背景下，華為、阿里巴巴、騰訊、百度等中國(guó)科技巨頭競(jìng)相推出了自家的大模型，各自擁有獨(dú)特的特點(diǎn)和重要的合作伙伴?？梢?jiàn)，我國(guó)在大模型市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局日益激烈，各家公司都在尋找創(chuàng)新的應(yīng)用場(chǎng)景，并與各個(gè)行業(yè)的龍頭企業(yè)建立合作關(guān)系。

九、發(fā)展趨勢(shì)

大模型產(chǎn)品百花齊放的當(dāng)下，模型實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)能力從“搜索”到“認(rèn)知與學(xué)習(xí)”，再以進(jìn)一步發(fā)展為“行動(dòng)與解決方案”層面。除常見(jiàn)的智能客服、智能推薦、情感分析等應(yīng)用領(lǐng)域以外，大模型逐步于教育、醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景日趨多樣化。同時(shí)，隨著大模型相關(guān)技術(shù)不斷創(chuàng)新，將推動(dòng)大模型實(shí)現(xiàn)模型規(guī)?？s小、模型性能提升，進(jìn)一步促進(jìn)大模型發(fā)展。此外，伴隨計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)的不斷發(fā)展，跨模態(tài)大模型也逐漸成為研究熱點(diǎn)，未來(lái)相關(guān)企業(yè)將不斷加強(qiáng)投入推動(dòng)跨模態(tài)大模型的發(fā)展。