2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告(VI)

2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告(VI)人工智能丨研究報告摘要：能夠制造并使用工具成為人類進化史上一道顯著的分水嶺，而當(dāng)下如何更好的使用AI工具已然成為人類在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、生產(chǎn)生活與學(xué)習(xí)工作中的熱門議題。隨著大模型、生成式AI技術(shù)的到來，其強大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)泛化與內(nèi)容生成能力，高質(zhì)效加速了各行各業(yè)人工智能技術(shù)的賦能進程，為AI可賦能的場景領(lǐng)域、扮演角色提供更多創(chuàng)新性與可能性。人工智能應(yīng)用正加速擴散，滲透到辦公、設(shè)計、傳媒、法律、游戲、教育、汽車等多領(lǐng)域。對此，艾瑞人工智能研究團隊延續(xù)既往5年對人工智能行業(yè)的市場研究，聚焦人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程、發(fā)展征程、發(fā)展旅程的各個發(fā)展階段，集中探討中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展環(huán)境、市場動態(tài)、產(chǎn)業(yè)機會、發(fā)展監(jiān)管等核心要點，為市場提供有公信力、受到廣泛認可的數(shù)據(jù)與觀點。2023年人工智能產(chǎn)業(yè)活躍動態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)進入高速發(fā)展期，創(chuàng)造多個技術(shù)、市場、監(jiān)管里程碑在人工智能發(fā)展歷程中，2023年必將被載入史冊。相比前代AI，具備高可用性、高擬人化的預(yù)訓(xùn)練大模型跨越技術(shù)奇點，國內(nèi)外技術(shù)公司、高校、研究院的語言、圖像、視頻、音頻大模型在2023年以極快的速度相繼推出和迭代，基于預(yù)訓(xùn)練大模型的應(yīng)用在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生了爆炸式的影響，從社會群眾到AI從業(yè)者，對人工智能技術(shù)能夠帶來的生產(chǎn)生活變革，都實現(xiàn)了顛覆性的再認識。艾瑞通過技術(shù)本身、應(yīng)用變體、算力支持、政策監(jiān)管和國際局勢五個維度，對2023年AI世界的發(fā)展進行全面梳理和俯瞰。中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超8000億元，五年復(fù)合增長率達到30.6%根據(jù)艾瑞咨詢研究院測算，2023年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達到2137億元，大模型帶來的底層技術(shù)革新將為中國人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)模增長帶來更多存量擴張與增量空間。2028年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到8110億元。對比原本大模型未出現(xiàn)涌現(xiàn)能力的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模值，艾瑞測算，大模型帶來的產(chǎn)業(yè)加成比例在2028年或達到32.9%，在語言語音模態(tài)規(guī)模加成最為顯著。未來大語言模型、語音大模型的產(chǎn)品門檻與應(yīng)用成本將逐步降低，帶來更多API能力調(diào)用與產(chǎn)品解決方案的AI能力融入發(fā)展，尤其在2024年以后，更多AI產(chǎn)品逐步變現(xiàn)、AI能力下放至邊緣側(cè)與端側(cè)之后的影響將更為明顯；原本以圖像識別為主的計算機視覺市場增長變緩，受政策及政府預(yù)算影響，泛安防類的業(yè)務(wù)增長更多被醫(yī)療、工業(yè)等CV產(chǎn)品取代，且圖像生成市場將在未來3-5年迎來更多商業(yè)變現(xiàn)機會，進一步填充計算機視覺模態(tài)的市場空間驅(qū)力。中國人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜頂層設(shè)計駛?cè)肷钏畢^(qū)，生成式AI成焦點規(guī)范引導(dǎo)、基礎(chǔ)夯實和產(chǎn)業(yè)扶持三管齊下，促進AI全方位深化發(fā)展自2019年以來，我國人工智能相關(guān)政策始終緊隨技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐，歷經(jīng)廣泛試點、建設(shè)框架、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、場景化落地四個階段，切實推動人工智能從一項新興技術(shù)走向規(guī)范應(yīng)用。2023年，生成式AI為人工智能領(lǐng)域帶來重大突破與新的希望，而圍繞生成式AI的政策布局也迅速鋪開，從數(shù)據(jù)和算力基礎(chǔ)夯實，到快速對生成式AI規(guī)范化引導(dǎo)，再到產(chǎn)業(yè)扶持，形成一套強有力的組合拳。一級市場：AI產(chǎn)業(yè)投資風(fēng)向轉(zhuǎn)變AI產(chǎn)業(yè)開啟新一輪融資周期，新概念下原有賽道穩(wěn)步跟進從2017-2022年，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)成熟度不斷提升，融資逐步向中后期過渡，而在AIGC概念火爆的2023年，種子輪與天使輪融資重返主力位，在這其中，近40%的投資事件指向2023年新成立的AIGC公司，這表明AIGC正在引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)新一輪融資周期。與此同時，原有AI各技術(shù)賽道也依然保持活力，機器學(xué)習(xí)使用最廣，存在感最為明顯，計算機視覺、NLP依然緊隨其后。值得注意的是，AIGC相關(guān)融資占2023年AI產(chǎn)業(yè)全部融資事件的28%，并且在除機器人外的各個賽道均有滲透，成為年度AI融資的最大關(guān)鍵詞。一級市場：新的投資邏輯創(chuàng)造資本神話資本搶注“有背景”的AIGC團隊，構(gòu)建新格局時代，企業(yè)資源決定成敗2023年中以前，許多投資人對AIGC持觀望態(tài)度，但仍有不少資本勢力躬身入局。從全年戰(zhàn)績來看，2023年資本締造了5家中國AIGC獨角獸和一家準(zhǔn)獨角獸，其中4家為2023年新開項目，“AIGC速度”充分證明這一輪AI技術(shù)爆發(fā)對傳統(tǒng)AI賽道投資邏輯的改變。一方面，資本對AI所能提供的商業(yè)價值普遍產(chǎn)生新的認識，另一方面，從具體公司來看，資本明顯看好名人創(chuàng)業(yè)+大模型團隊的配置。筑造優(yōu)秀大模型技術(shù)企業(yè)需要算力資源、數(shù)據(jù)資源及生態(tài)資源的多方加持，方能從技術(shù)研究走向商業(yè)生態(tài)的長久閉環(huán)。未來AIGC應(yīng)用創(chuàng)業(yè)公司將成為未來賽道健康成長的關(guān)鍵支柱。二級市場：AI公司IPO機遇與挑戰(zhàn)港股將為AI公司開放更大窗口，長期盈利能力證明是過審關(guān)鍵2023年，共有18家AI公司進入IPO階段，而其中12家選擇港股上市，除了全球化募資的野心外，更大原因在于港股對高新技術(shù)企業(yè)上市的財務(wù)指標(biāo)要求表現(xiàn)出明顯的寬松傾向，預(yù)計未來會有更多AI公司選擇沖刺港股。與此同時，AI公司上市過程仍舊相對反復(fù)曲折，許多公司多次重復(fù)交表，而進入問詢階段后，企業(yè)面臨對長期盈利目標(biāo)與戰(zhàn)略更加嚴(yán)格細致的拷問。大模型加持AI技術(shù)賽道革新發(fā)展大模型基座催化AI工業(yè)化生產(chǎn)，Decoderonly路徑引領(lǐng)生成式AI產(chǎn)業(yè)變革在自然語言處理能力上不斷突破創(chuàng)新突破語言理解能力、文本處理長度、知識增強等技術(shù)，緩解LLM幻覺問題在計算機視覺賽道優(yōu)化補全生成能力AI初具對世界的三維理解與創(chuàng)造能力，Sora模型為全球帶來更多想象2024年2月，OpenAI發(fā)布Sora模型，在全球范圍內(nèi)引起劇烈反響。Sora是一個以視頻生成為核心的空間模型。它的出現(xiàn)，標(biāo)志了DiT（DiffusionTransformer）架構(gòu)的融合成功，且在視覺領(lǐng)域同樣可以出現(xiàn)涌現(xiàn)能力，未來持續(xù)迭代有望進一步提升視覺模型的生成效果，可喻為視覺生成領(lǐng)域的“GPT3”時代。此外，隨著模型計算規(guī)模逐漸增大，模型在物理世界的關(guān)鍵特征、數(shù)字和內(nèi)容的標(biāo)注理解下，成功建立相應(yīng)的物理特征與數(shù)字關(guān)聯(lián)，具備模擬現(xiàn)實世界中人類、動物和環(huán)境，甚至事件生成的能力。因此未來Sora模型不僅可以在影視、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域提供生產(chǎn)力角色，還能基于對世界空間的認知理解，服務(wù)于空間模擬、視頻計算、數(shù)字孿生等深層需求，成為一款更具通用能力的世界模型?！按笮∧Ｐ腿诤腺x能”是當(dāng)下核心應(yīng)用落點大模型以泛化推理能力見長，小模型以高成熟度、性價比優(yōu)勢仍存市場“ChatGPT爆火后，NLP技術(shù)不存在了”，這類說法在2023年討論的如火如荼。而艾瑞與人工智能產(chǎn)學(xué)研廠商深度交流后認為，NLP小模型仍在被廣泛應(yīng)用，為供給側(cè)廠商完成意圖識別、檢索匹配等任務(wù)。NLP技術(shù)不存在更多是從前瞻性學(xué)術(shù)角度來看，而從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用角度，大小模型結(jié)合仍是人工智能產(chǎn)業(yè)的當(dāng)下核心應(yīng)用落點。隨著智算規(guī)模擴張、大模型能力提升及應(yīng)用成本降低之后，大模型的確會對小模型的更多應(yīng)用場景展開替代趨勢，尤其是在大模型擅長的歸納推理、內(nèi)容生成等語言語音應(yīng)用場景?！凹笠唤y(tǒng)”的多模態(tài)模型是未來發(fā)展要點多模態(tài)與MOE共同拓展大模型產(chǎn)業(yè)空間從產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角，當(dāng)前大模型明顯的痛點一是適配場景有待發(fā)掘，二是落地成本偏高?，F(xiàn)實世界當(dāng)中的數(shù)據(jù)往往是散亂且混合多模態(tài)類型，尤其對于自動駕駛、安防等人工智能產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場，多模態(tài)模型相比單一模態(tài)，其適用場景將有數(shù)倍增長。另一方面，從落地成本出發(fā)，大模型剪枝雖然能夠有效縮減參數(shù)，但也面臨應(yīng)用效果的折扣。MOE架構(gòu)通過專家模型之間的合作和調(diào)用，在降低模型應(yīng)用成本的同時，還能提升應(yīng)用效果，將成為未來大模型技術(shù)拓展的重要方向。人工智能產(chǎn)品實現(xiàn)有序應(yīng)用AI及自動化技術(shù)有序應(yīng)用在中國企業(yè)的IT網(wǎng)絡(luò)流程與業(yè)務(wù)職能部門全球的自動化及人工智能浪潮正以前所未有的速度推進，深刻重塑著各行各業(yè)的運作方式。AI技術(shù)在數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等方面取得了顯著進步，不僅極大地提高了生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量，還顯著推動了新產(chǎn)業(yè)的誕生和舊產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。根據(jù)IBM發(fā)布的《2023年全球AI采用指數(shù)》數(shù)據(jù)，中國已將AI及自動化技術(shù)運用在IT、網(wǎng)絡(luò)流程、業(yè)務(wù)流程等業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并將AI技術(shù)廣泛服務(wù)于IT開發(fā)、人員運營、銷售市場、客戶服務(wù)等部門人員。生成式AI產(chǎn)品初衷更在價值提升生成式AI產(chǎn)品率先落地于營銷銷售與產(chǎn)品開發(fā)等場景生成式AI的產(chǎn)品價值在于其強大的內(nèi)容生成能力，能夠為用戶提供高度個性化的內(nèi)容生產(chǎn)，滿足企業(yè)內(nèi)外服務(wù)的多樣化需求。根據(jù)IBM發(fā)布的《2023年全球AI采用指數(shù)》數(shù)據(jù)，以工業(yè)、通信、金融為代表的行業(yè)企業(yè)是擁抱生成式AI產(chǎn)品的領(lǐng)域先行者，且相較于原本對標(biāo)“降本增效”的AI產(chǎn)品，生成式AI產(chǎn)品的首要目標(biāo)更多在于“提升產(chǎn)品服務(wù)價值”，尤其是AI高績效企業(yè)表現(xiàn)更為明顯。中國對AI的關(guān)注與應(yīng)用位于全球前列中國AI企業(yè)正積極抓住應(yīng)用探索機會，獲取新技術(shù)浪潮變現(xiàn)的先發(fā)優(yōu)勢根據(jù)IBM發(fā)布的《2023年全球AI采用指數(shù)》的數(shù)據(jù)顯示，2023年，有高達85%的中國企業(yè)表示在過去的一段時間里加快了對AI的投入應(yīng)用，63%的中國企業(yè)表示正在積極應(yīng)用生成式AI，34%的中國企業(yè)正在積極探索生成式AI。全球范圍內(nèi)，中國展示出了對AI應(yīng)用的超前積極姿態(tài)，不僅關(guān)注投入AI技術(shù)的前沿動態(tài)，更致力于AI落地探索的實際應(yīng)用，以獲取新技術(shù)浪潮下的新一輪競爭性優(yōu)勢。中國AI+行業(yè)進程加速滲透決策式AI與生成式AI的共同賦能，生成式AI加速內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的滲透進程人工智能技術(shù)正與人類經(jīng)濟生產(chǎn)活動的主要環(huán)節(jié)達成緊密結(jié)合，提供生產(chǎn)辦公效率提升、運營管理優(yōu)化、服務(wù)體驗增強等效果實現(xiàn)。而隨著大模型、生成式AI技術(shù)的到來，其強大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)泛化與內(nèi)容生成能力，高質(zhì)效加速了各行各業(yè)人工智能技術(shù)的賦能進程，為AI可賦能的場景領(lǐng)域、扮演角色提供更多創(chuàng)新性與可能性。在對原本計算機視覺產(chǎn)品、對話式AI產(chǎn)品、決策智能產(chǎn)品完成能力優(yōu)化外，衍生出更多文本生成、代碼生成、圖像生成等產(chǎn)品功能，由技術(shù)底層實現(xiàn)內(nèi)容生產(chǎn)效率的飛越，并有望進一步變革人機交互方式，以對話形式降低人機交互門檻，高維度優(yōu)化用戶交互體驗。中國AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模智能算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模高速增長，上層模型應(yīng)用需求帶動AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場根據(jù)艾瑞咨詢研究院測算，2023年中國智能算力市場規(guī)模已達到5097億元。在大模型訓(xùn)推需求影響下，2023年中國智算市場規(guī)模相較于2022年完成大比例躍升，一方面AI芯片的單卡算力呈倍數(shù)增加，另一方面，以訓(xùn)練場景為主的服務(wù)器載卡數(shù)量從原來的2-4卡逐步升級到4-8卡的普遍配置。隨著中國各地智算產(chǎn)業(yè)的投入建設(shè)、大模型在邊緣側(cè)及端側(cè)的算力釋放，2028年，中國智能算力市場規(guī)?；?qū)⑦_到3.4萬億元，五年復(fù)合增長率達到46.3%。2023年的中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模為37億元，由上層大模型應(yīng)用帶來的數(shù)據(jù)需求正改變著AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的工作結(jié)構(gòu)。以傳統(tǒng)NLP任務(wù)為主的分詞、詞性標(biāo)注等工作被慢慢取代，且數(shù)據(jù)服務(wù)廠商更加擁抱融合大模型范式的全流程、自動化工作流，將業(yè)務(wù)重心開拓到大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、RLHF微調(diào)、提示詞生產(chǎn)、偏見數(shù)據(jù)庫、評測服務(wù)等采集生產(chǎn)工作中去，2028年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模將達到117億元，五年復(fù)合增長率達到26.1%。中國AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施呈現(xiàn)倒三角特征國家直面AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“中國式困境”中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)“倒三角”特征，數(shù)據(jù)層的規(guī)模質(zhì)量、算力層的規(guī)模性能制約著模型層及應(yīng)用層的飛速發(fā)展。2023年3月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《黨和國家機構(gòu)改革方案》對外公布，組建國家數(shù)據(jù)局。2023年10月25日，國家數(shù)據(jù)局掛牌成立。國家從政策監(jiān)管角度積極引導(dǎo)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，鼓勵開展數(shù)據(jù)確權(quán)授權(quán)，構(gòu)建數(shù)據(jù)流通體系，旨在為大模型訓(xùn)推提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)市場資源。另外，Sora模型的橫空出現(xiàn)點爆產(chǎn)學(xué)研界對于視頻生成的研究熱情，而對圖像、視頻、多模態(tài)模型的訓(xùn)推將指數(shù)級加大對AI算力的底層需求。國家及地方政府鼓勵并積極開展智算設(shè)施建設(shè)，同時以“算力券”等形式降低企業(yè)的訓(xùn)練成本、提高算力對接效率，更多支持中小企業(yè)購買算力服務(wù)。中國注重數(shù)據(jù)資源能力提升AI賦能下，數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力將逐步提升，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及生態(tài)將逐步建立根據(jù)IDC預(yù)測，到2025年中國有望成為全球最大的數(shù)據(jù)圈。從國內(nèi)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)供需角度，當(dāng)前大模型的迅速發(fā)展大大提升了對AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)量和生產(chǎn)效率的要求，傳統(tǒng)以人工標(biāo)注為主的數(shù)據(jù)生產(chǎn)從成本和效率上都難以滿足需要。一方面，AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)生產(chǎn)正在向AI數(shù)據(jù)標(biāo)注、全流程自動化方向演進，同時在部分仍需人工標(biāo)注的場景，配備的人員素質(zhì)也有了明顯提升。另一方面，AI數(shù)據(jù)的供需問題也使得AI數(shù)據(jù)合規(guī)方面的問題更加突出，我國正在通過行業(yè)協(xié)會、研究院的力量，推動AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建立，鼓勵開源數(shù)據(jù)集發(fā)展。中國智算中心發(fā)展多維關(guān)注點軟硬耦合、規(guī)?；ヂ?lián)、能源提供、清潔環(huán)保、集約高效算力是集信息計算力、網(wǎng)絡(luò)運載力、數(shù)據(jù)存儲力于一體的新型生產(chǎn)力，作為新型信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展呈現(xiàn)多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征。在IDC時代，以CPU為主的計算任務(wù)場景相對單一或者標(biāo)準(zhǔn)化。而在智算中心時代，以GPU并行計算及AI加速卡為主的異構(gòu)計算任務(wù)變得更加多元多樣，面向安防園區(qū)、自動駕駛、互聯(lián)網(wǎng)推薦、人機交互等不同下游場景提供智算資源及訓(xùn)推服務(wù)應(yīng)用。所以艾瑞認為，中國智算中心的發(fā)展建設(shè)，不僅僅要注重硬件性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬、算力規(guī)模等硬實力特征，更是要注重與智算中心的硬件設(shè)施能力融合，結(jié)合產(chǎn)業(yè)需求及地域業(yè)務(wù)，以低成本、高效能、定制適配的軟件平臺完成客戶場景需求的軟實力發(fā)展。數(shù)實產(chǎn)業(yè)期待AI驅(qū)動的原生生態(tài)AI仍非無所不能，AI原生應(yīng)用重塑人類生產(chǎn)生活的質(zhì)變節(jié)點尚未到來生成式AI產(chǎn)品的出現(xiàn)，讓人工智能這一關(guān)鍵詞重回人類關(guān)注焦點?；跀U散模型的AI電商設(shè)計圖、基于大語言模型的對話式AI解決方案等熱門B端產(chǎn)品率先出圈變現(xiàn)，C端應(yīng)用也涌現(xiàn)了一批AI搜索對話、圖像生成等APP產(chǎn)品。2023年7月，妙鴨相機小程序橫空出世，成為AIGC時代下的第一個C端爆款。人們沉浸于生成式AI技術(shù)帶來的巨大改變，同時也對時代技術(shù)的飛速發(fā)展產(chǎn)生FOMO情緒，恐懼因新技術(shù)的誕生而失去現(xiàn)有平臺產(chǎn)品或錯失機會。然而與第一輪計算機視覺帶動的人工智能浪潮類似的是，AI的技術(shù)躍升并未達到無所不能的地步，需在用戶預(yù)期上做合理規(guī)劃引導(dǎo)，填補由于市場宣傳與落地應(yīng)用帶來的認知差距。互聯(lián)網(wǎng)時代下，誕生以阿里為代表電商廠商、以騰訊為代表的通訊廠商；長短視頻時代下，誕生以愛優(yōu)騰為代表的長視頻廠商、以抖音快手為代表的短視頻廠商；社區(qū)經(jīng)濟時代下，誕生以小紅書為代表的平臺廠商。人工智能時代下，以AI驅(qū)動的原生生態(tài)尚未出現(xiàn)，AI原生應(yīng)用帶來的B端生產(chǎn)重構(gòu)，及C端的流量洗牌值得期待。理性探尋通往AGI產(chǎn)品之路五年之內(nèi)AGI成為現(xiàn)實？未可望未可及，量化AGI的實現(xiàn)過程提高預(yù)見性產(chǎn)學(xué)研界對AGI的討論熱度持續(xù)不減，但艾瑞認為，技術(shù)奇點到來的一刻具備不可預(yù)見性，當(dāng)下關(guān)于AGI的時點預(yù)測更多是思考大于實際。然而AI的確在朝著范圍愈發(fā)廣泛的普遍性發(fā)展，且欲實現(xiàn)接近并超越人類的普遍性，其演進節(jié)點是對全人類世界運行邏輯的挑戰(zhàn)更新，對全球勞動力結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展、道德倫理制度、社會規(guī)則運行，以及技術(shù)經(jīng)濟優(yōu)勢帶來的的地緣政治以及國際軍事都將帶來底層邏輯的巨大變數(shù)。需量化人工智能的通用性與自主性，理解并定位AGI的演進道路節(jié)點，提升AGI實現(xiàn)過程的可預(yù)見性及社會穩(wěn)健性。另外，隨著AI能力的通用化提升，具身智能實現(xiàn)了成本更低廉、能力更泛化的產(chǎn)品形態(tài)，國內(nèi)外企業(yè)也紛紛加大人形機器人等產(chǎn)品投入，尋路實體社會的“AGI”世界。2023年迎來生成式AI元年全球進入AI驅(qū)動的生產(chǎn)革命，生成式技術(shù)是時代際遇人工智能伴生于信息技術(shù)時代，經(jīng)過數(shù)十年的研究積累及經(jīng)驗沉淀，已逐步跨越科學(xué)與應(yīng)用之間的技術(shù)鴻溝，迎來新一輪的紅利爆發(fā)與創(chuàng)新機遇。21世紀(jì)以來，全球技術(shù)創(chuàng)新進入空前活躍期，生成式AI技術(shù)的到來被譽為“最具革命性”的技術(shù)進步，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展是搶占全球創(chuàng)新高地、重構(gòu)全球創(chuàng)新版圖、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵節(jié)點。生成式AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展定位大模型做底，生成式AI與決策式AI共筑產(chǎn)業(yè)發(fā)展中國通用與垂類大模型落地聲量加大2023年行業(yè)大模型進入爆發(fā)期，醫(yī)療、金融及科研教育為集中落地領(lǐng)域2017年起，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭廠商相繼投身預(yù)訓(xùn)練大模型的產(chǎn)品研發(fā)，百度、華為等產(chǎn)業(yè)基因強的巨頭廠商已在2022年左右發(fā)布過行業(yè)大模型矩陣，探索金融、制造、能源、媒體等場景落地。2022年末，ChatGPT掀起生成式AI浪潮，預(yù)訓(xùn)練大模型再度成為AI產(chǎn)業(yè)焦點。2023年，“大模型熱”愈演愈烈。其中，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商持續(xù)更新迭代技術(shù)底座及模型能力，更多高校與大模型創(chuàng)企加入。2023年5月起，行業(yè)大模型發(fā)布數(shù)量顯著增加，互聯(lián)網(wǎng)巨頭達成進一步行業(yè)分化及產(chǎn)業(yè)伙伴合作，同樣受益于開源生態(tài)的建設(shè)，更多垂類廠商結(jié)合開源模型研發(fā)契合自身業(yè)務(wù)的行業(yè)大模型產(chǎn)品。根據(jù)艾瑞不完全統(tǒng)計，截止2023年底，中國行業(yè)大模型的個數(shù)占比已經(jīng)超過8成。以醫(yī)療與金融為首要落地領(lǐng)域，分別占比達到21.9%與12.8%。中國生成式AI應(yīng)用商業(yè)步伐穩(wěn)健40+家大模型持“證”上崗，監(jiān)管與需求對大模型廠商提出更高要求2023年8月15日，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》正式施行，國家對大模型上線監(jiān)管采取“備案制”，確保內(nèi)容安全和意識形態(tài)準(zhǔn)確性。之前大模型產(chǎn)品多采用邀請注冊制，僅開放給企業(yè)伙伴或有限名額使用。通過“備案制”的企業(yè)則可以正式面向公眾開放注冊、提供服務(wù)。相較于“審核制”，“備案制”監(jiān)管為生成式人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好培育環(huán)境，以動態(tài)角度應(yīng)對管理技術(shù)發(fā)展的不確定性。2023年8月31日，第一批AI大模型企業(yè)獲批。截止2024年1月，中國已獲備案審批大模型40余家，其中通用和垂直大模型的占比分別為55.8%與44.2%。全球生成式AI應(yīng)用場景探討發(fā)力B端還是C端？企業(yè)出海挑戰(zhàn)與機遇并存場景產(chǎn)品側(cè)作為預(yù)訓(xùn)練大模型及生成式AI技術(shù)的核心落點，B端與C端的市場發(fā)展成為產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點。從B端場景出發(fā)，大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)離不開經(jīng)營數(shù)據(jù)，需逐步滲透打磨，打通業(yè)務(wù)邏輯實現(xiàn)更多場景的落地應(yīng)用閉環(huán)，呈延續(xù)性曲線融合賦能。因此ToB企業(yè)需打造足夠垂類企業(yè)合作基礎(chǔ)或良好產(chǎn)業(yè)合作生態(tài)滿足前期場景探索；從C端場景出發(fā)，大模型落地應(yīng)用需從供給側(cè)滿足硬件設(shè)備條件及大模型能力適配，在軟硬件生態(tài)成熟后涌現(xiàn)階梯式能量爆發(fā)，C端企業(yè)需準(zhǔn)備足夠資金儲備及短期變現(xiàn)方式以應(yīng)對前期的發(fā)展沉寂期。中國生成式AI應(yīng)用變現(xiàn)初探B端帶動云資源及產(chǎn)品方案售賣，C端以免費為底提供會員訂閱與資源購買大模型可以更好帶動云資源（MaaS模式）及行業(yè)產(chǎn)品方案的售賣，在B端產(chǎn)品方案融合更多大模型技術(shù)，以API調(diào)用、SaaS產(chǎn)品及定制方案等方式加速企業(yè)智能化賦能。目前C端產(chǎn)品主要以工具定位為主，頁面廣告、流量變現(xiàn)（如占領(lǐng)用戶更多流量及使用時長實現(xiàn)引流花費）等方式尚未進入當(dāng)下產(chǎn)品，前者主要原因為發(fā)展初期以獲取語料及用戶行為角度為首要，頁面廣告會影響用戶體驗與心智占領(lǐng)，后者主要原因在生成式AI產(chǎn)品在軟硬件生態(tài)能力尚未達到。大模型滲透下，由云向邊端多智體進化AI與新基建相輔相成，形成正向循環(huán)，共促智慧物聯(lián)產(chǎn)業(yè)擴展與升級多智體系統(tǒng)是指由多個智能體構(gòu)成的系統(tǒng)，智能單體具備感知、存、算、通信能力，智能體之間通過協(xié)作交互AI相關(guān)信息，實現(xiàn)智能在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的流動，從而提升各節(jié)點及網(wǎng)絡(luò)平臺的智能水平，是未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的目標(biāo)。大模型在各層融合應(yīng)用對原有云、邊、端的算力及調(diào)度、通信、感知能力都提出了全新的要求，物聯(lián)網(wǎng)的智能進化也為大模型落地鋪開更廣闊的場景與空間。智能算力加速下放至邊緣側(cè)與端側(cè)國產(chǎn)AI芯片積極進行生態(tài)適配，邊緣大模型與端側(cè)AI應(yīng)用態(tài)勢趨顯2023年，中國AI芯片市場規(guī)模約為620億元。近年來，國央企加大算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，由更多人工智能產(chǎn)業(yè)服務(wù)商作為生態(tài)伙伴參與共建，強化需求牽引與行業(yè)賦能，2028年中國AI芯片市場規(guī)模將達到3931億元，五年復(fù)合增長率達到44.7%。在中美關(guān)系越發(fā)緊張的時代背景下，中國AI芯片廠商堅守自主可控道路，期望早日擺脫對國外廠商以英偉達為代表的高性能卡依賴。以百度昆侖、華為昇騰、中科海光等廠商為代表的芯片產(chǎn)品陸續(xù)完成軟件生態(tài)移植，進入規(guī)?；瘧?yīng)用階段。伴隨自動駕駛、智慧醫(yī)療、智能家居、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景，AI算法與算力調(diào)度將從云端逐步下放到邊緣側(cè)和端側(cè)。預(yù)計2028年云端、邊緣側(cè)、端側(cè)AI芯片的比例將分別達到48.6%、27.5%與23.9%，面對大量、復(fù)雜任務(wù)如何進行與云端的無縫高效的分工配合，是當(dāng)前邊端模型需要解決的關(guān)鍵問題。邊緣側(cè)：大模型延展邊緣智能空間實際應(yīng)用能力與場景仍處于初探階段當(dāng)前，大模型正在從算力統(tǒng)管和場景優(yōu)化兩個維度在邊緣側(cè)進行落地嘗試。在算力統(tǒng)管方面，大模型能夠部分替代和接管原有云端計算中心的算力調(diào)度權(quán)限與能力，大大減少云—端傳輸所帶來的時間損耗，對邊緣側(cè)算力使用效率帶來改進。同時，大模型可取代原有邊緣側(cè)用于預(yù)測、決策、判別、生成等多類任務(wù)的小模型，提升場景泛化能力和使用效果，改善ROI。邊緣側(cè)：大模型應(yīng)用最前沿—自動駕駛大模型正在對自動駕駛技術(shù)棧進行全方位升級與重構(gòu)統(tǒng)一的大模型架構(gòu)是自動駕駛明確演進方向駕駛?cè)謨?yōu)化和落地成本改善，端到端正成為領(lǐng)先自動駕駛的技術(shù)標(biāo)桿端側(cè)：大模型加速AI與終端融合終端模型需與云端模型協(xié)同提供服務(wù)，存、算、網(wǎng)同步升級當(dāng)前階段，大模型已經(jīng)率先在手機和汽車座艙中得到初步應(yīng)用，其帶來的計算存儲需求也在催化終端硬件和網(wǎng)絡(luò)性能迭代。同時，在大模型裁剪技術(shù)以及終端算力制約下，端側(cè)部署大模型參數(shù)量小，功能相對有限，部分時刻借助云端大模型能力可以為用戶提供更豐富的場景體驗。未來隨著場景復(fù)雜化和用戶、設(shè)備協(xié)同等需求，對端側(cè)和云端模型能力及算力需求也將同步提升。AI原生硬件將顛覆產(chǎn)品體驗及生態(tài)AI重塑操作系統(tǒng)是釋放大模型潛力的關(guān)鍵，硬件廠商更有機會建立完整生態(tài)從用戶感知視角，多模態(tài)的人機交互將解放用戶雙手，AI終端將從存儲—應(yīng)用—交互一體的娛樂/工具機，逐漸演化為用戶隨身攜帶的智能BOX。作為智能算力和應(yīng)用的載體，終端應(yīng)用的范圍和能力也將得到極大拓展。