大模型行業(yè)調研與市場研究報告2024-2026

2024-2026大模型行業(yè)調研與市場研究報告匯報時間：2024-08-01匯報人：許孟涵目錄定義或者分類特點產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展歷程政治環(huán)境商業(yè)模式政治環(huán)境目錄經(jīng)濟環(huán)境社會環(huán)境技術環(huán)境發(fā)展驅動因素行業(yè)壁壘行業(yè)風險行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)痛點問題及解決方案行業(yè)發(fā)展趨勢前景機遇與挑戰(zhàn)競爭格局定義分類特點01什么是大模型大模型是大規(guī)模語言模型（LargeLanguageModel）的簡稱，是指模型具有龐大的參數(shù)規(guī)模和復雜程度的機器學習模型。這些模型通常在訓練過程中需要大量的數(shù)據(jù)和計算能力，并且具有數(shù)百萬到數(shù)十億個參數(shù)。大模型的設計目的是為了提高模型的表示能力和性能，在處理復雜任務時能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。根據(jù)其應用場景和功能，大模型可分為自然語言處理大模型、計算機視覺大模型、語音識別大模型、推薦系統(tǒng)大模型、強化學習大模型、生成對抗網(wǎng)絡大模型、對話系統(tǒng)大模型等。定義產(chǎn)業(yè)鏈02發(fā)展歷程03政治環(huán)境04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，其主要負責擬訂實施行業(yè)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)政策和標準；監(jiān)測工業(yè)行業(yè)日常運行；推動重大技術裝備發(fā)展和自主創(chuàng)新；管理通信業(yè)；指導推進信息化建設；協(xié)調維護國家信息安全等。中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟是行業(yè)的自律性組織，其宗旨是將認真貫徹落實黨中央、有關決策部署，以國家產(chǎn)業(yè)政策為導向，以市場為驅動，以企業(yè)為主體，搭建產(chǎn)學研用合作平臺，促進聯(lián)盟成員的研發(fā)、設計、生產(chǎn)、集成、服務等水平，構建我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，提升我國人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭力，強化人工智能與經(jīng)濟社會各領域深度融合，促進技術進步、提高生產(chǎn)效率，推動傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉型，支持新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式加快發(fā)展。行業(yè)相關政策:近年來，大模型已逐漸得到國家政府的高度重視，出臺了一系列政策和措施來推動行業(yè)發(fā)展。如2023年7月發(fā)布的《人工智能氣象應用工作方案（2023—2030年）》中，提出啟動氣象預報大模型等新興技術研發(fā)，開展人工智能新興技術與監(jiān)測預警、預報預測、數(shù)值預報和專業(yè)服務“四大領域”融合。2023年11月發(fā)布的《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》中，提出建設大模型訓練數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)新數(shù)據(jù)自動化標注、清洗、使用等方法，擴充高質量的多模態(tài)數(shù)據(jù)?？茖W布局人形機器人算力，加速大模型訓練迭代和產(chǎn)品應用。隨著這些政策的順利實施，我國大模型產(chǎn)業(yè)將得到快速發(fā)展。政治環(huán)境1商業(yè)模式05經(jīng)濟環(huán)境06我國經(jīng)濟不斷發(fā)展，幾度趕超世界各國，一躍而上，成為GDP總量僅次于美國的唯一一個發(fā)展中國家。我國經(jīng)濟趕超我國人口基數(shù)大，改革開放后人才競爭激烈，大學生就業(yè)情況一直困擾著我國發(fā)展過程中。就業(yè)問題挑戰(zhàn)促進社會就業(yè)公平問題需持續(xù)關注并及時解決，個人需提前做好職業(yè)規(guī)劃與人生規(guī)劃重中之重。公平就業(yè)關注經(jīng)濟環(huán)境社會環(huán)境07總體發(fā)展穩(wěn)中向好我國總體發(fā)展穩(wěn)中向好，宏觀環(huán)境穩(wěn)定繁榮，對于青年人來說，也是機遇無限的時代。關注就業(yè)公平與提前規(guī)劃促進社會就業(yè)公平問題需持續(xù)關注并及時解決，對于個人來說提前做好職業(yè)規(guī)劃、人生規(guī)劃也是人生發(fā)展的重中之重。就業(yè)問題與人才競爭我國人口基數(shù)大，就業(yè)問題一直是發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)，人才競爭激烈，大學生畢業(yè)后就業(yè)情況、失業(yè)人士困擾國家發(fā)展。政治體系與法治化進程自改革開放以來，政治體系日趨完善，法治化進程也逐步趨近完美，市場經(jīng)濟體系也在不斷蓬勃發(fā)展。中國當前的環(huán)境下描述了當前技術發(fā)展的日新月異，包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術的涌現(xiàn)。技術環(huán)境需求增長、消費升級、技術創(chuàng)新等是行業(yè)發(fā)展的主要驅動因素，推動了行業(yè)的進步。發(fā)展驅動因素行業(yè)壁壘包括資金、技術、人才、品牌、渠道等方面的優(yōu)勢，提高了新進入者的難度。行業(yè)壁壘我國經(jīng)濟不斷發(fā)展技術環(huán)境08技術驅動技術環(huán)境的發(fā)展為行業(yè)帶來了新的機遇，是行業(yè)發(fā)展的重要驅動力。創(chuàng)新動力技術環(huán)境的不斷創(chuàng)新和進步，為行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了有力支持。人才需求技術環(huán)境的發(fā)展促進了人才的需求和流動，為行業(yè)的人才隊伍建設提供了機遇。團隊建設技術環(huán)境的發(fā)展要求企業(yè)加強團隊建設，提高員工的技能和素質，以適應快速變化的市場需求。合作與交流技術環(huán)境的發(fā)展促進了企業(yè)間的合作與交流，推動了行業(yè)的整體發(fā)展。技術環(huán)境0102030405發(fā)展驅動因素09行業(yè)壁壘10行業(yè)壁壘行業(yè)壁壘技術壁壘:技術壁壘是大模型行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。大模型技術的研發(fā)需要大量的專業(yè)知識和技術積累，包括深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域。這使得一些技術實力較弱的企業(yè)難以進入該領域或難以在競爭中取得優(yōu)勢。同時，大模型技術的更新?lián)Q代速度非?？欤髽I(yè)需要不斷投入研發(fā)資源進行技術創(chuàng)新，否則很容易被市場淘汰。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、模型訓練、數(shù)據(jù)收集和處理等方面。如在模型訓練方面，行業(yè)內企業(yè)通常需要高性能的計算機和大量的計算資源，這意味著企業(yè)需要投入大量的資金購買和維護這些設備。對于一些規(guī)模較小的企業(yè)來說，這是一筆不小的開支，難以承受。因此，大模型行業(yè)的資金壁壘較高，新進入者需要充分考慮自身的資金實力和融資能力。人才壁壘:大模型行業(yè)是一個多學科交叉的領域，涵蓋了深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個專業(yè)領域。這意味著從業(yè)人員不僅需要具備扎實的專業(yè)知識，還需要具備跨學科的視野和綜合能力。然而，目前這種復合型的人才需求使得該領域的人才供給相對緊張，導致企業(yè)難以招聘到合適的人才。對于新進入者來說，大模型行業(yè)具有較高的人才壁壘。行業(yè)壁壘大模型行業(yè)是一個多學科交叉的領域，涵蓋了深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個專業(yè)領域。這意味著從業(yè)人員不僅需要具備扎實的專業(yè)知識，還需要具備跨學科的視野和綜合能力。然而，目前這種復合型的人才需求使得該領域的人才供給相對緊張，導致企業(yè)難以招聘到合適的人才。對于新進入者來說，大模型行業(yè)具有較高的人才壁壘。大模型的研發(fā)需要投入大量的資金用于算法研究、模型訓練、數(shù)據(jù)收集和處理等方面。如在模型訓練方面，行業(yè)內企業(yè)通常需要高性能的計算機和大量的計算資源，這意味著企業(yè)需要投入大量的資金購買和維護這些設備。對于一些規(guī)模較小的企業(yè)來說，這是一筆不小的開支，難以承受。因此，大模型行業(yè)的資金壁壘較高，新進入者需要充分考慮自身的資金實力和融資能力。人才壁壘資金壁壘技術壁壘技術壁壘是大模型行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。大模型技術的研發(fā)需要大量的專業(yè)知識和技術積累，包括深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域。這使得一些技術實力較弱的企業(yè)難以進入該領域或難以在競爭中取得優(yōu)勢。同時，大模型技術的更新?lián)Q代速度非?？?，企業(yè)需要不斷投入研發(fā)資源進行技術創(chuàng)新，否則很容易被市場淘汰。行業(yè)風險11行業(yè)現(xiàn)狀12市場情況描述行業(yè)現(xiàn)狀當前，“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(fā)展熱潮，AI大模型相關研究、產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，中國大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長。據(jù)統(tǒng)計，中國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模從2020年的15億元增長至2022年的70億元，年均復合增長率達1102%，2023年市場規(guī)模為147億元。預計2024年中國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模將達216億元，行業(yè)發(fā)展前景廣闊。國家政策的大力支持:國家和地方政府對于大模型的發(fā)展給予高度重視，制定并出臺了一系列法律法規(guī)和政策支持。如2023年12月，國家數(shù)據(jù)局等17部門發(fā)布《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，其中提出以科學數(shù)據(jù)支持大模型開發(fā)，深入挖掘各類科學數(shù)據(jù)和科技文獻，通過細粒度知識抽取和多來源知識融合，構建科學知識資源底座，建設高質量語料庫和基礎科學數(shù)據(jù)集，支持開展人工智能大模型開發(fā)和訓練。這將有利于推動大模型的開發(fā)和應用，為人工智能技術的發(fā)展注入新的活力。下游應用場景廣闊:越來越多的行業(yè)開始意識到大模型在提高效率、降低成本、創(chuàng)新業(yè)務模式等方面的潛力，紛紛加大投入，推動大模型在各自領域的應用。在醫(yī)療領域，大模型可以幫助醫(yī)生更快速地診斷疾病，通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷的準確性和效率。在金融領域，大模型可以應用于風險評估和欺詐檢測，快速識別潛在風險，提高金融機構的運營效率。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。大模型的應用場景正在不斷拓展。技術水平不斷提升:隨著技術水平的不斷提升，大模型的能力越來越強大，能夠處理更為復雜、精細的任務。如在算法方面，深度學習算法的不斷成熟和演進使得大模型的性能和精度得到了顯著提升。研究者們通過持續(xù)探索和優(yōu)化算法，使得大模型在各個領域的應用效果得到了進一步提升。這包括改進模型的架構、優(yōu)化訓練過程、提升模型的泛化能力等，從而使得大模型能夠更好地適應各種復雜場景和任務。泛化能力和魯棒性不足:大模型雖然具有強大的學習能力和特征提取能力，但往往存在過擬合和泛化能力不足的問題。這通常是因為模型過于依賴訓練數(shù)據(jù)的特定特征，而未能學習到更一般化的規(guī)律。同時，大模型也容易受到一些攻擊和干擾，其性能可能會受到嚴重影響。例如，在醫(yī)學圖像診斷中，模型可能會因為圖像的微小變化或噪聲而產(chǎn)生錯誤的診斷結果。數(shù)據(jù)質量和多樣性問題:大模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，但數(shù)據(jù)的質量和多樣性往往存在很多問題。這不僅會影響模型的訓練效果，也會增加模型的風險和不可預測性。如數(shù)據(jù)不一致問題的出現(xiàn)有可能導致模型在訓練過程中學習到錯誤的模式，從而影響其在真實場景中的表現(xiàn)；數(shù)據(jù)泄露問題的出現(xiàn)可能會對個人隱私和企業(yè)安全造成威脅；數(shù)據(jù)偏斜問題的出現(xiàn)可能導致模型會過于依賴這些偏斜的特征，導致在真實場景中的性能下降。技術更新迭代風險:技術發(fā)展的快速性意味著新的模型架構、算法和訓練方法不斷涌現(xiàn)。大模型作為技術的前沿領域，其相關的技術更新?lián)Q代速度尤為迅速。新的技術可能在性能、效率或適用性方面相較于舊技術有顯著的提升。如果大模型不能及時跟進最新的技術更新，其性能可能會逐漸落后，甚至被新的模型完全取代。此外，隨著技術的不斷進步，舊版本的模型可能逐漸失去與新技術的兼容性，導致維護和升級變得困難。行業(yè)痛點13問題及解決方案14行業(yè)發(fā)展趨勢前景15發(fā)展趨勢前景大模型產(chǎn)品百花齊放的當下，模型實現(xiàn)了計算機能力從“搜索”到“認知與學習”，再以進一步發(fā)展為“行動與解決方案”層面。除常見的智能客服、智能推薦、情感分析等應用領域以外，大模型逐步于教育、醫(yī)療、金融等垂直領域得到了廣泛應用，行業(yè)應用場景日趨多樣化。同時，隨著大模型相關技術不斷創(chuàng)新，將推動大模型實現(xiàn)模型規(guī)模縮小、模型性能提升，進一步促進大模型發(fā)展。此外，伴隨計算機視覺、語音識別等技術的不斷發(fā)展，跨模態(tài)大模型也逐漸