【合合信息】2024新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)下十大重點產(chǎn)業(yè)趨勢解讀

2024新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)下

十大重點產(chǎn)業(yè)趨勢解讀合合信息旗下啟信數(shù)據(jù)出品發(fā)布時間：

2024年7月目錄CONTENTSo

01.

研究背景1.1概念解讀1.2政策背景1.3業(yè)務(wù)背景o

02.

產(chǎn)業(yè)研判架構(gòu)o

03.

十大重點產(chǎn)業(yè)趨勢解讀3.1

新能源汽車3.2

大模型3.3電化學(xué)儲能3.4

集成電路3.5

人工智能3.6

鋰離子電池3.7

光伏3.8

風(fēng)電3.9

核電3.10氫能o

04.

產(chǎn)業(yè)賦能實踐案例研究背景?

新質(zhì)生產(chǎn)力是由技術(shù)革命性突破

、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置

、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級而催生的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)

，

以勞動者

、勞動

資料

、勞動對象及其優(yōu)化組合的躍升為基本內(nèi)涵

，

具有強大發(fā)展動能

，

能夠引領(lǐng)創(chuàng)造新的社會生產(chǎn)時代。?戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要載體

，

需要鞏固擴大智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢

、加快前沿新興氫能

、新材料

、創(chuàng)新藥等產(chǎn)業(yè)發(fā)展

，積極打造生物制藥

、商業(yè)航天

、低空經(jīng)濟等新增長引擎

，

開辟量子技術(shù)

、生命

科學(xué)等新賽道

，創(chuàng)建一批未來產(chǎn)業(yè)先導(dǎo)區(qū)。三大因素變革

，催生“新質(zhì)生產(chǎn)力

”更高素質(zhì)的勞動者全要素生產(chǎn)率大幅提升創(chuàng)新質(zhì)優(yōu)先進(jìn)生產(chǎn)力擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式更高技術(shù)含量的勞動資料更廣范圍的勞動對象技術(shù)革命性突破生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級催生高效能高科技高質(zhì)量特征新質(zhì)生產(chǎn)力擺脫傳統(tǒng)生產(chǎn)力發(fā)展路徑特點關(guān)鍵核心標(biāo)志勞動者勞動資料勞動對象本質(zhì)3要素

良性循環(huán)生產(chǎn)力3要素躍升2個“擺脫

”科技教育人才新時代推動?xùn)|北全面振興座談會：積極培育新能源

、新材料

、先進(jìn)制造

、電子信息等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)

，積極培

育未來產(chǎn)業(yè)

，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力

，增強發(fā)展新動能。2023中國實體經(jīng)濟發(fā)展大會：促進(jìn)科技創(chuàng)新與先進(jìn)制造深度融合

，是加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵。上海市科學(xué)技術(shù)協(xié)會第十一次代表大會：搶抓智能化

、綠色化

、融合化發(fā)展機遇

，打造具有創(chuàng)新策源意義的

“核爆點

”，源源不斷形成新質(zhì)生產(chǎn)力。國務(wù)院常務(wù)會議：加快重點行業(yè)智能升級

，大力發(fā)展智能產(chǎn)品

，高水平賦能工業(yè)制造體系

，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)

力

，為制造強國

、網(wǎng)絡(luò)強國和數(shù)字中國建設(shè)提供有力支撐。中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)：發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點

，必須繼續(xù)做

好創(chuàng)新這篇大文章

，推動新質(zhì)生產(chǎn)力加快發(fā)展。十四屆全國人大二次會議《政府工作報告》：大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)

，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力

。充分發(fā)揮

創(chuàng)新主導(dǎo)作用

，以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

，加快推進(jìn)新型工業(yè)化

，提高全要素生產(chǎn)率。?2023年9月

，“新質(zhì)生產(chǎn)力

”一詞被首次提出

，今年兩會期間

，“新質(zhì)生產(chǎn)力

”不僅被首次寫入了政府工作報告

，

更是位列2024年政府工作十大任務(wù)之首

，“新質(zhì)生產(chǎn)力

”逐漸成為全民熱詞。

相關(guān)政策頻出

，位列2024年政府工作之首2024/01/312024/03/052023/09/072023/09/232023/10/102024/01/22?

產(chǎn)業(yè)金融：

國家金融監(jiān)督管理總局局長李云澤在十四屆全國人大二次會議上表示

，

下一步將按照政府工作報告的部署

，

持續(xù)深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革

，

其中

，服務(wù)新質(zhì)生產(chǎn)力是金融支持高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵著力點

。鑒于發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的

關(guān)鍵在于以新技術(shù)促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級

，產(chǎn)融結(jié)合趨勢將進(jìn)一步加劇

，發(fā)展產(chǎn)業(yè)金融也有望成為帶來對公業(yè)務(wù)增

長的又一驅(qū)動力。?產(chǎn)業(yè)招商

：產(chǎn)業(yè)是生產(chǎn)力的主要載體和實現(xiàn)形式

，

需要加快培養(yǎng)未來產(chǎn)業(yè)

、壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)

，搶跑新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展

新賽道

。政府部門可以通過對當(dāng)?shù)刂攸c產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全面摸排與研判

，構(gòu)建與新質(zhì)生產(chǎn)力相適應(yīng)的招商引資體系

，結(jié)合當(dāng)?shù)?/p>

產(chǎn)業(yè)鏈情況進(jìn)行強鏈補鏈延鏈

，

引進(jìn)顛覆性技術(shù)

、突破性創(chuàng)新項目

，打造產(chǎn)業(yè)強市。

新質(zhì)生產(chǎn)力培育元年拉開序幕

，指引相關(guān)業(yè)務(wù)開展產(chǎn)業(yè)

金融產(chǎn)業(yè)

招商.

產(chǎn)業(yè)錨定

產(chǎn)業(yè)研判

產(chǎn)業(yè)獲客

產(chǎn)業(yè)摸排.

產(chǎn)業(yè)研判

精準(zhǔn)招商產(chǎn)業(yè)研判架構(gòu)產(chǎn)業(yè)全景概覽產(chǎn)業(yè)圖譜產(chǎn)業(yè)鏈圖|優(yōu)勢/弱勢/斷鏈環(huán)節(jié)景氣指數(shù)分析區(qū)域分布分析創(chuàng)新能力分析活躍指數(shù)分析鏈上企業(yè)分析產(chǎn)業(yè)風(fēng)險分析創(chuàng)新成果數(shù)量分析|類型分析|

區(qū)域分析

|環(huán)節(jié)分析重大項目政府資助|上市公司募投/在研|環(huán)評備案鏈上企業(yè)提取高資質(zhì)|

強經(jīng)營

|

強背景創(chuàng)新載體區(qū)域分析|環(huán)節(jié)分析|類別分析|級別分析招投標(biāo)招標(biāo)/中標(biāo)單位為本產(chǎn)業(yè)鏈重點企業(yè)分析存續(xù)數(shù)量|增速分析|分布分析創(chuàng)新概覽創(chuàng)新環(huán)境|創(chuàng)新投入|創(chuàng)新產(chǎn)出投融資融資數(shù)量|融資額度分布|融資輪次分布企業(yè)整體情況存續(xù)數(shù)量|增速分析|分布分析

產(chǎn)業(yè)研判架構(gòu)異動風(fēng)險監(jiān)測區(qū)外經(jīng)營|

區(qū)外資本介入|異動意向|遷移意向

|經(jīng)營風(fēng)險企業(yè)遷移分析遷移趨勢|遷移企業(yè)產(chǎn)品詞分布|遷移去向分布產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)綜合評價|省份排名|城市排名產(chǎn)業(yè)畫像產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)比重|產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵節(jié)點產(chǎn)業(yè)規(guī)模企業(yè)數(shù)量變化|市場規(guī)模變化產(chǎn)業(yè)動態(tài)產(chǎn)業(yè)政策研判|輿情傾向分析快速成長產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)融資|

人才

|創(chuàng)新地區(qū)供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈本地化程度分析區(qū)域?qū)Ρ犬a(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)區(qū)域?qū)Ρ确治霎a(chǎn)業(yè)地圖產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)區(qū)域分布情況產(chǎn)業(yè)集群省份分布|城市分布景氣度趨勢趨勢走向研判十大重點產(chǎn)業(yè)趨勢解讀

3.2大模型?大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計算結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)模型

。

這些模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成

，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千

億個參數(shù)。?大模型產(chǎn)業(yè)近年來發(fā)展迅猛

，特別是北京和廣東等地依靠政策

支持

、技術(shù)創(chuàng)新

、企業(yè)投入和算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

，推動了大模

型產(chǎn)業(yè)的快速成長和廣泛應(yīng)用

。盡管面臨算力瓶頸

、數(shù)據(jù)質(zhì)量

和人才短缺等挑戰(zhàn)

，

該產(chǎn)業(yè)仍展現(xiàn)出強勁的增長勢頭和廣闊的

發(fā)展前景。userid:529794,docid:169850,date:2024-07-29,sgpjbg.com3.2.1?

概念特性?

發(fā)展背景?

發(fā)展歷程產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景

三特性多模態(tài)大模型

，能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)

，例如文本

、圖像

、音頻等經(jīng)濟性

三層級專業(yè)性行業(yè)大模型L1：針對特定

行業(yè)或領(lǐng)域的大模型?通俗來講

，

大模型就是通過輸入大量語料進(jìn)行訓(xùn)練

，

讓計算機獲得類似人類的

“思考

”能力

，使之能夠理解文本

、

圖片、語音等內(nèi)容

，從而開展文本生成

、

圖像生成

、推理問答

、科學(xué)預(yù)測等工作

。憑借專業(yè)性

、泛化性

、經(jīng)濟性三大特性

，

大模

型也將成為效率

、體驗

、創(chuàng)造力的倍增器

，

引發(fā)新一輪智能革命。

大模型概覽

：三特性

、三分類

、三層級通用大模型L0

：可以在多個領(lǐng)域和任務(wù)上通用

的大模型垂直大模型L2：針對特定

任務(wù)或場景的大模型大模型處理特定領(lǐng)域問題

或任務(wù)的準(zhǔn)確性與效率大模型處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外新樣本的表現(xiàn)能力視覺大模型

，用于圖像

處理和分析語言大模型

，處理文本

數(shù)據(jù)和理解自然語言大模型訓(xùn)練和應(yīng)用

的投入產(chǎn)出比三分類多模態(tài)泛化性NL

PCVL

0L

2L

1資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行iFinD?近年來

，

我國高度重視人工智能發(fā)展機遇和頂層設(shè)計

，

陸續(xù)發(fā)布了多項人工智能支持政策

，

為大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了良好的外部環(huán)境

。而伴隨深度學(xué)習(xí)

、

自然語言處理

、計算機視覺等AI技術(shù)的飛速進(jìn)步

，

大模型的研發(fā)也取得了顯著的成果，

逐漸滲透至辦公

、制造

、金融

、

醫(yī)療

、政務(wù)等諸多領(lǐng)域

，

同時來自各領(lǐng)域下降本增效

、生產(chǎn)自動化

、降低風(fēng)險

、提高診斷

準(zhǔn)確率

、提高政務(wù)服務(wù)效率等廣泛訴求

，也在推動大模型的蓬勃發(fā)展

，掀起一波又一波應(yīng)用新浪潮。?政策

、技術(shù)

、市場全方位驅(qū)動下

，

大模型市場容量及規(guī)模將持續(xù)增長

，

預(yù)計2028年將達(dá)到1179億元。

產(chǎn)業(yè)驅(qū)動力：政策

、技術(shù)

、市場驅(qū)動下元年已至政策驅(qū)動

大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展市場?

11月：《

上海市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施(2023-2025年)》

12月：《關(guān)于加快推進(jìn)視聽電子產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024-2026年)(征求意見稿)》?

12月：中國第三批大模型備案獲批?

1月：境內(nèi)累計280款算法完成深度合成服務(wù)算法備案?

2月：中國第四批大模型備案獲批科大訊飛星火3.0阿里巴巴通義千問2.0MoonshotAI發(fā)布KimiChat?

11月：360奇元大模型通過備案OPPO發(fā)布AndesGPTVIVO發(fā)布BlueLM零一萬物發(fā)布Yi-34B?

12月：百川智能Baichuan2-Turbo理想汽車MindGPT通義千問Qwen-72B/1.8B和Qwen-Audio開源上海AI實驗室開源浦醫(yī)2.0

、書生·筑夢?

1月：MiniMax推出ABAB6智譜AI推出GLM-4訊飛星火認(rèn)知大模型v3.5百川智能Baichuan-NP和Baichuan3上海AI實驗室開源書生·浦語2.0

、書生·浦語靈筆2.0?

2月：華為升級盤古數(shù)字人大模型商湯科技推出SenseChatV4抖音推出AI聊天機器人構(gòu)建平臺Coze的國內(nèi)版“扣子

”?

8月：《電子信息制造業(yè)2023-2024年穩(wěn)增長行動

方案》?

10月：《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》?

8月：中國第一批大模型備案獲批；境內(nèi)累計151

款算法完成深度合成服務(wù)算法備案?

11月：中國第二批大模型備案獲批?

7月：華為云盤古大模型3.0網(wǎng)易有道教育領(lǐng)域垂直大模型子曰京東發(fā)布言犀大模型智譜AICodeGeeX2上海AI實驗室書生通用大模型體系金山辦公WPSAI?

8月：百川智能Baichuan-53B抖音云雀大模型面壁智能Luca大模型好未來發(fā)布MathGPT元象科技發(fā)布XVERSE-13B?

9月：騰訊混元大模型百川智能Baichuan2-7B/13B螞蟻金融大模型上海AI實驗室開源書生·浦語大模型訊飛星火認(rèn)知大模型開放全民使用

?

10月：智譜AIChatGLM3百川智能Baichuan2-192K百度文心一言4.0?

5-6月：《北京市機器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行

動方案》；《北京市促進(jìn)通用人

工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》?

6月：10億級參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)

布79個；

境內(nèi)累計41款算法完成深度合成服務(wù)算法備案?

3月：百度文心一言360智腦大模型1.0智譜AI

ChatGLM?4月：商湯日日新SenseNova阿里巴巴通義千問昆侖萬維天工出門問問序列猴子復(fù)旦大學(xué)開源MOSS?

5月：訊飛星火認(rèn)知大模型云從科技從容大模型?

6月：百川智能Baichuan-7B智譜AI

ChatGLM2中科院自動化研究所紫東太初2.0

百度文心一言3.5360智腦大模型4.0

產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程：從關(guān)鍵節(jié)點看大模型產(chǎn)業(yè)“一夜爆發(fā)

”資料來源：根據(jù)公開資料

、億歐智庫資料整理?2022年12月：國務(wù)院《擴大內(nèi)需戰(zhàn)略規(guī)劃綱要

（2022-2035年）》

：推動人工

智能

、云計算等廣泛

、深度應(yīng)用，

促進(jìn)

“云

、網(wǎng)

、端"資源要素相互

融合

、智能配置。?2023年2月：中共中央

、國務(wù)院《質(zhì)量強國建

設(shè)綱要》：加快大數(shù)據(jù)

、網(wǎng)絡(luò)

、

人工智能等新技術(shù)的深度應(yīng)用

，

促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)

、

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)融合發(fā)展。2022/122023/12023/22023/32023/42023/52023/62023/72023/82023/92023/102023/112023/122024/12024/22024/3未來政策

技術(shù)

應(yīng)

用政策

技術(shù)

應(yīng)

用萌芽期發(fā)展期

爆發(fā)期政

策?

2月：復(fù)旦大學(xué)MOSS北京大學(xué)ChatExcel測試版競爭格局趨于穩(wěn)定應(yīng)

用穩(wěn)定期發(fā)布時間發(fā)布機構(gòu)政策標(biāo)題政策內(nèi)容2023年12月國家數(shù)據(jù)局《“數(shù)據(jù)要素×

”三年行動計劃（

2024-2026年）（征求意見稿）

》以科學(xué)數(shù)據(jù)支持大模型開發(fā)

，深入挖掘包含科技文獻(xiàn)在內(nèi)的各類科學(xué)數(shù)據(jù)

，通過細(xì)粒

度的知識抽取

，構(gòu)建科學(xué)知識資源底座

，建設(shè)高質(zhì)量語料庫和基礎(chǔ)科學(xué)數(shù)據(jù)集

，支持開展通用人工智能大模型和垂直領(lǐng)域人工智能大模型訓(xùn)練。2023年12月工信部等七部門《關(guān)于加快推進(jìn)視聽電子產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

的指導(dǎo)意見》支持骨干企業(yè)做大做強

，支持人工智能企業(yè)研發(fā)視聽?wèi)?yīng)用大模型。2023年10月工信部《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》到2025年

，人形機器人創(chuàng)新體系初步建立

，“大腦

、小腦

、肢體

”等一批關(guān)鍵技術(shù)取

得突破

，確保核心部組件安全有效供給

，開發(fā)基于人工智能大模型的人形機器人“大

腦

”。2023年8月工信部

、財政部《電子信息制造業(yè)2023-2024年穩(wěn)增長行動方案》鼓勵加大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

，滿足人工智能

、大模型應(yīng)用需求。2023年7月國家互聯(lián)網(wǎng)信

息辦公室《

生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》首次明確了生成式人工智能“提供者

”內(nèi)容生產(chǎn)

、數(shù)據(jù)保護

、隱私安全等方面的法定

責(zé)任及法律依據(jù)

，確立了人工智能產(chǎn)品的安全評估規(guī)定及管理辦法。2023年7月中國氣象局《人工智能氣象應(yīng)用工作方案（

2023-

2030年）

》啟動氣象預(yù)報大模型等新興技術(shù)研發(fā)

，開展人工智能新興技術(shù)與監(jiān)測預(yù)警

、預(yù)報預(yù)測、

數(shù)值預(yù)報和專業(yè)服務(wù)“

四大領(lǐng)域

”融合

。研發(fā)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能氣象預(yù)報大模型、

會話式氣象預(yù)報和服務(wù)智能網(wǎng)絡(luò)機器人系統(tǒng)

，深入開展人工智能算法的機理解釋研究。2022年8月科技部《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用

場景的通知》針對常見病

、慢性病

、多發(fā)病等診療需求

，基千醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫知識庫的規(guī)?；瘶?gòu)建、大規(guī)模醫(yī)療人工智能模型訓(xùn)練等智能醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施

，運用人工智能可循證診療決策醫(yī)

療關(guān)鍵技術(shù)

，建立人工智能賦能醫(yī)療服務(wù)新模式。2022年7月科技部等六部門《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)

用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》推動人工智能技術(shù)成為解決數(shù)學(xué)

、化學(xué)

、地學(xué)

、材料

、生物和空間科學(xué)等領(lǐng)域的重大

科學(xué)問題的新范式

，充分發(fā)揮人工智能技術(shù)在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取

、實驗預(yù)測

、結(jié)果分析等

方面作用

，重點圍繞新藥創(chuàng)制

、基因研究

、生物育種研發(fā)

、新材料研發(fā)

、深空深海等

領(lǐng)域

，以需求為牽引謀劃人工智能技術(shù)應(yīng)用場景

，融合人工智能模型算法和領(lǐng)域數(shù)據(jù)

知識

，實現(xiàn)重大科學(xué)問題和發(fā)現(xiàn)的研究突破。

附核心政策匯總資料來源：根據(jù)公開資料整理3.2.2

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?產(chǎn)業(yè)鏈解讀?產(chǎn)業(yè)鏈架構(gòu)?

核心產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)?

快速成長產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)主流基礎(chǔ)大模型產(chǎn)品評估結(jié)果對比科大訊飛智譜AI

昆侖萬維聯(lián)匯?自O(shè)penAI推出ChatGPT以來

，

大模型首次走進(jìn)大眾視野

，

讓社會各界全面

、深刻感知到了生成式人工智能技術(shù)在工作與

生活中的巨大潛能

。國內(nèi)一眾科技巨頭

、科研院校以及科創(chuàng)新秀也紛紛擠上了大模型的賽道

，

一時間通用大模型

、行業(yè)

大模型層出不窮

，轟轟烈烈的

“百模大戰(zhàn)

”

由此開啟。?據(jù)《每日經(jīng)濟新聞》

不完全統(tǒng)計

，截至今年4月底

，

國內(nèi)共推出305個大模型

，

雖然只有近一半的大模型完成了生成式人

工智能服務(wù)備案

，但無疑也推動了語言理解

、

圖像識別等多個領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。

國內(nèi)“百模大戰(zhàn)

”全面爆發(fā)

，推動AI應(yīng)用加速落地通義千問2.5你通義萬相等通義系列生成式AI產(chǎn)品3.5

Max5.0注

：1.此次評測截至2024.5.31

，市面上還有其他未參評廠商

，以上分析不代表整個市場的情況

2.測試結(jié)果具有隨機性

，僅代表此次測評結(jié)果從容大模型1.5資料來源和排名先后順序來自

IDC

，2024ChatGLM-43.各梯隊產(chǎn)品表現(xiàn)在同一均線

，排名不分先尼4.測評對象主要是網(wǎng)頁版的產(chǎn)品

，APP類產(chǎn)品不在評測范圍內(nèi)天工Al

天工3.0云知聲

云從科技OmModel

創(chuàng)影小歐?第三梯隊?第二梯隊?第一梯隊百川智能Baichuan3百度商湯阿里產(chǎn)業(yè)解讀產(chǎn)業(yè)大類細(xì)分領(lǐng)域上游上游是基礎(chǔ)層

。大模型需要有足夠的算力資源進(jìn)行驅(qū)動

，而AI

芯片又是算力的核心來源

，伴隨國產(chǎn)化進(jìn)程的加速

，本土企業(yè)

正在填補市場的需求空缺

，據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院分析師預(yù)測，2024年中國AI芯片市場規(guī)模將增長至1412億元。?

底層硬件?

數(shù)據(jù)與算法服務(wù)?

算力設(shè)施?

數(shù)據(jù)資源生產(chǎn)與治理?

算法服務(wù)中游中游是模型層

。從開發(fā)模式來看

，

國內(nèi)大學(xué)

、科研機構(gòu)

、企業(yè)

等不同創(chuàng)新主體均在積極參與大模型研發(fā)

，逐漸形成了多樣化

的大模型生態(tài)

。未來

，用戶流量和交互數(shù)據(jù)將成為支撐這些模

型不斷進(jìn)步的關(guān)鍵

，

同時推動大模型向更多用戶友好和廣泛應(yīng)

用的方向發(fā)展。?

基礎(chǔ)大模型?

模型開發(fā)平臺?

大語言/圖像/語音/視頻/多模

態(tài)大模型下游下游是應(yīng)用層

。大模型的應(yīng)用場景較為多元化

，但“多

”的同

時也在向著“專

”發(fā)展

，垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)類大模型不斷深化落地

，提供針對特定業(yè)務(wù)場景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。?

行業(yè)大模型?

教育

、辦公

、政務(wù)

、金融

、安

全

、交通

、醫(yī)療

、營銷

、工業(yè)、

其他行業(yè)?大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游由算力設(shè)施

、數(shù)據(jù)服務(wù)商

、算法供應(yīng)商組成

，

中游為各類研發(fā)廠商

，

下游則是面向千行百業(yè)的垂直應(yīng)用

。伴隨大模型產(chǎn)業(yè)的不斷成熟

，將加速推動人工智能從

“工具

”變?yōu)?/p>

“伙伴

”

，

人機關(guān)系有望邁向下一階段

，

為各行各

業(yè)帶來工作效率與體驗的多重變革。大模型產(chǎn)業(yè)鏈解讀

，產(chǎn)品大類

、細(xì)分領(lǐng)域一目了然

大模型產(chǎn)業(yè)鏈架構(gòu)不斷完善

，加速邁向智能新時代AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)

AI數(shù)據(jù)治理算法服務(wù)AI生產(chǎn)平臺AI開源框架AI開放平臺算力設(shè)施AI算力芯片人工智能服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（交換機

、路由器）數(shù)據(jù)安全設(shè)施（安全硬件）存儲設(shè)備（固態(tài)硬盤SSD）資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月4日注

：1.一家企業(yè)可歸屬多個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)

，故簡單加和數(shù)量與總數(shù)不符

2.標(biāo)紅為產(chǎn)業(yè)核心環(huán)節(jié)

，根據(jù)諸多維度加權(quán)計算得出教育大模型金融大模型交通大模型營銷大模型其他行業(yè)大模型辦公大模型政務(wù)大模型安全大模型醫(yī)療大模型工業(yè)大模型上游3832家

中游

36家數(shù)據(jù)資源生產(chǎn)與治理鏈上企業(yè)4051家掃碼獲取完整圖譜

及最新企業(yè)名單大模型產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)與算法服務(wù)下游

257家模型開發(fā)平臺基礎(chǔ)大模型行業(yè)大模型底層硬件3543家257家766家10家29家?大模型產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)主要集中于行業(yè)大模型

。如果說基礎(chǔ)大模型是通才

，那么行業(yè)大模型便是專才

，

大多生長于前

者之上進(jìn)行再開發(fā)

，針對特定行業(yè)或領(lǐng)域進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練

，

具有專業(yè)性強

、數(shù)據(jù)安全性高等特點

，

能夠更精準(zhǔn)地解決

特定領(lǐng)域的問題

，提供更精準(zhǔn)的服務(wù)

。其中

，

醫(yī)療大模型

、金融大模型作為大模型技術(shù)在特定行業(yè)應(yīng)用的代表

，

已然展

現(xiàn)出了較強的發(fā)展?jié)摿Α?當(dāng)前我國數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)進(jìn)程持續(xù)加快

，算力規(guī)模不斷增長

，

受市場需求影響

，

人工智能服務(wù)器作為算力基礎(chǔ)設(shè)備

，

市場

需求量也在大幅上漲。

核心產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)分析

，垂直領(lǐng)域應(yīng)用是大模型的主戰(zhàn)場其他行業(yè)大模型人工智能服務(wù)器

醫(yī)療大模型

基礎(chǔ)大模型

金融大模型

產(chǎn)業(yè)內(nèi)其他企業(yè)（家）產(chǎn)業(yè)內(nèi)重點企業(yè)（家）資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月4日160140120100806040200產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵節(jié)點TOP5產(chǎn)業(yè)比重畫像?

通過對獲投次數(shù)

、發(fā)明專利申請數(shù)量

、在招崗位數(shù)量三大維度的分析

，

可以快速識別成長性較高的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)

。近半年

，

大模型產(chǎn)業(yè)鏈的上游資本認(rèn)可度更高

、創(chuàng)新活躍度更高

、人才需求度更高。?其中

，算力需求的快速增長帶動交換機市場不斷擴大

，

展現(xiàn)出蓬勃的增長態(tài)勢和快速的技術(shù)迭代

。隨著各大運營商

、云

服務(wù)提供商

、互聯(lián)網(wǎng)廠商在數(shù)據(jù)中心的投資持續(xù)增加

，交換機作為網(wǎng)絡(luò)核心設(shè)備將迎來重大發(fā)展機遇。

創(chuàng)新發(fā)明專利申請TOP10

14284

8834

7007

6805

5799

5121

4621

4474

3751

3512

八,才在招崗位TOP10

2881

1983

1827

1488

1240

864

832

777

772

749均為近半年數(shù)據(jù)獲投次數(shù)TOP10存儲器交換機安全硬件AI數(shù)據(jù)治理路由器AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)固態(tài)硬盤（SSD）其他行業(yè)大模型人工智能服務(wù)器AI開源框架

三大維度立體掃描

，快速成長環(huán)節(jié)集中在上游交換機

AI數(shù)據(jù)治理其他行業(yè)大模型

安全硬件醫(yī)療大模型

路由器

存儲器基礎(chǔ)大模型

固態(tài)硬盤（SSD） AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)交換機AI數(shù)據(jù)治理

存儲器安全硬件

固態(tài)硬盤（SSD）AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)

AI開放平臺

AI開源框架

AI生產(chǎn)平臺人工智能服務(wù)器

9

8

8

7

7

3資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年6月5日293819153.2.3

區(qū)域分析?

全國大模型企業(yè)分布概覽?上中下游區(qū)域分布?大模型產(chǎn)業(yè)第一城-北京?廣東大模型產(chǎn)業(yè)概覽大模型企業(yè)全國分布情況?當(dāng)前

，全國大模型企業(yè)產(chǎn)生了明顯的區(qū)域分化格局

，

主要集中在廣東

、北京

、江蘇

、上海

、浙江等地

，企業(yè)數(shù)量分別為1220

、745

、361

、343

、229家。?大模型產(chǎn)業(yè)仍處于早期探索階段

，發(fā)展較不均衡

，

上游底層硬件

、數(shù)據(jù)與算法服務(wù)等環(huán)節(jié)企業(yè)數(shù)量遠(yuǎn)超中下游

，但在夯

實技術(shù)底座后

，基礎(chǔ)大模型

、行業(yè)大模型也有望迎來加速發(fā)展階段

，

專業(yè)度更高

、落地性更強

，服務(wù)更多重點領(lǐng)域。

產(chǎn)業(yè)區(qū)域呈分化格局

，廣東大模型企業(yè)數(shù)量遙遙領(lǐng)先三大產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)區(qū)域分布情況資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年6月5日排名城市等級綜合得分規(guī)模得分競爭力得分融資情況得分成長性得分創(chuàng)新性得分1北京A958710073651002杭州A8882855653593深圳A85836051481004上海B7782525844655合肥C6443315130536濟南C5938243422327廣州D4252384534308南京D4052296228419蘇州D29272935182910天津D283119283938北京市產(chǎn)業(yè)鏈詳情產(chǎn)業(yè)評級：A級產(chǎn)業(yè)評分：95分產(chǎn)業(yè)全國排名：

1/248產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新性產(chǎn)業(yè)鏈融資情況從產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)的城市排名來看

，北京無疑是產(chǎn)業(yè)鏈綜合評價中的領(lǐng)跑者

。北京目前擁有122家大模型創(chuàng)新團隊

，約占全國總數(shù)的一半

，且大模型數(shù)量居全國首位

。這些大模型中

，92%是由企業(yè)主導(dǎo)研發(fā)的

，充分展示了北京AI企業(yè)在創(chuàng)新

、研發(fā)和應(yīng)用方面的強大能力。此外

，北京在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面也不遺余力

。未來

，北京將建設(shè)四個E級公共智算中心

，并不斷擴大京津冀蒙地區(qū)的算力合作規(guī)模

。這些

舉措將大大加速重大科技成果的產(chǎn)出

，進(jìn)一步鞏固北京在國內(nèi)AI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

五維評分第一

，北京奪得“產(chǎn)業(yè)第一城

”桂冠資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日產(chǎn)業(yè)鏈成長性業(yè)鏈競爭力產(chǎn)廣東省產(chǎn)業(yè)鏈詳情資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日?廣東省在產(chǎn)業(yè)鏈綜合評價中排名全國第二

，總分為88分

，表現(xiàn)僅次于北京

。產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)1220家

，全國第一

，形成了圍繞深圳和廣州的產(chǎn)

業(yè)集群

。除此以外

，企業(yè)在大模型研發(fā)方面的投入占比超過80%

，顯示出企業(yè)在產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中的主導(dǎo)地位

。

目前

，廣東擁有華為

、騰訊、

維沃

、oppo

、云天勵飛等9個通用大模型

，佳都

、遠(yuǎn)光軟件

、金蝶

、廣電運通等24個垂直大模型

。而國內(nèi)已發(fā)布的10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型共有79個

，其中廣東占據(jù)了20個。?廣東省擁有約230個通用算力數(shù)據(jù)中心

，合計標(biāo)準(zhǔn)機架數(shù)量約62萬個

，

占全國的9.5%

，算力基礎(chǔ)堅實

。此外

，廣東產(chǎn)業(yè)生態(tài)完整

、應(yīng)用

場景豐富

，在金融

、政務(wù)

、城市治理

、制造

、醫(yī)療等方面對人工智能具有廣泛的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)融合需求

。同時

，廣東省擁有7家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺和16家省級新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺

，強健的科創(chuàng)能力進(jìn)一步推動了AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

重視產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模建設(shè)

，幫助廣東保持領(lǐng)先梯隊3.2.4

增長潛力?景氣度趨勢?

存續(xù)企業(yè)分析?

新增企業(yè)分析產(chǎn)業(yè)鏈景氣指數(shù)分析景氣度指數(shù)是用于反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展景氣情況的指數(shù)

，

當(dāng)指數(shù)高于100時

，表明產(chǎn)業(yè)發(fā)展上行

，低于100時

，表明該產(chǎn)業(yè)

發(fā)展放緩或下行

。其中

，“

即時指數(shù)

”基于當(dāng)期數(shù)據(jù)的變化計算

，“累積指數(shù)

”則綜合考慮當(dāng)期和過往數(shù)據(jù)

，從而更

好反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展的累積效應(yīng)。近些年

，

大模型產(chǎn)業(yè)景氣指數(shù)均高于100

，

顯示產(chǎn)業(yè)在上行發(fā)展

。雖有起伏

，但上升的趨勢不變

。總體來看

，

大模型

產(chǎn)業(yè)鏈的即時指數(shù)和累積指數(shù)均顯示出產(chǎn)業(yè)鏈的景氣度在過去幾年中穩(wěn)步提升

，

尤其是在2020至2021年間有顯著增

長

。雖然2022年后即時指數(shù)有所波動

，但總體仍保持在較高水平

，表明大模型產(chǎn)業(yè)鏈的整體健康狀況良好

，并具備

較強的持續(xù)發(fā)展能力。

景氣度指數(shù)保持上行區(qū)間

，產(chǎn)業(yè)向上發(fā)展趨勢依舊資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日?從2020年底至2022年初

，

大模型產(chǎn)業(yè)存續(xù)企業(yè)數(shù)量增速相對較快

，

而從2022年至今

，存續(xù)企業(yè)數(shù)量增速逐漸放緩

。不過

存續(xù)企業(yè)總數(shù)保持增長的態(tài)勢不變

。近些年

，技術(shù)進(jìn)步

、市場需求

、政策支持

、資本投入

、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和算力基礎(chǔ)設(shè)施等多方面因素共同推動了大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

，企業(yè)數(shù)量不斷創(chuàng)新高。?大模型產(chǎn)業(yè)中

，存活年限高于10年的企業(yè)有2037家

，

占比達(dá)到51.79%

，企業(yè)平均存活時間為12.26年

。這表明了大模型

產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定性強

、成熟度高

，但同時企業(yè)之間競爭激烈

，促使存續(xù)企業(yè)需要不斷提升自身競爭力

，新進(jìn)入者需要具備較強

的競爭力才能在產(chǎn)業(yè)內(nèi)站穩(wěn)腳跟。存活時常分布

存續(xù)企業(yè)增速放緩

，超半數(shù)企業(yè)成立超10年資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日存續(xù)企業(yè)3674390436183813386139133931393139313768388038903899371539293923?隨著時間的推移

，企業(yè)增速在2014年后逐漸下降

，甚至變?yōu)樨?fù)值

，表明產(chǎn)業(yè)新增企業(yè)數(shù)量在減少

，新企業(yè)進(jìn)入門檻越來

越高

。從新增企業(yè)數(shù)量上看

，

2014年至2023年期間新增企業(yè)呈現(xiàn)波動變化

。在2014年達(dá)到高點新增1051家企業(yè)后

，

開

始呈現(xiàn)下降趨勢

，

直到2023年達(dá)到最低點14家。?

在過去三年中

，

大模型產(chǎn)業(yè)的新增企業(yè)主要集中在產(chǎn)業(yè)鏈的上游環(huán)節(jié)

，特別是安全硬件

、交換機和存儲器領(lǐng)域

，這些環(huán)

節(jié)的企業(yè)數(shù)量增長最為顯著

。隨著上游企業(yè)的不斷增多

，產(chǎn)業(yè)正逐步向技術(shù)更為復(fù)雜的中下游環(huán)節(jié)拓展

。在上游產(chǎn)業(yè)基

礎(chǔ)日益穩(wěn)固的背景下

，

中下游環(huán)節(jié)的企業(yè)增長擁有巨大的成長空間

，有望在未來獲得發(fā)展的新機遇。中游下游706050403020100

新增企業(yè)集聚在產(chǎn)業(yè)鏈上游

，與中下游數(shù)量差距大資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日120010008006004002000固態(tài)硬盤（SSD）近三年各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)新增企業(yè)數(shù)量大模型產(chǎn)業(yè)新增企業(yè)數(shù)量&增速其他行業(yè)大模型人工智能服務(wù)器0.20.10-0.1

-0.2

-0.3

-0.4

-0.5

-0.6

-0.7

-0.8

-0.9AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)模型開發(fā)平臺2014201520162017201820192020202120222023政務(wù)大模型營銷大模型金融大模型基礎(chǔ)大模型醫(yī)療大模型AI數(shù)據(jù)治理mm新增存續(xù)企業(yè)

增速安全硬件近三年新增企業(yè)數(shù)量上游交換機存儲器路由器3.2.5

創(chuàng)新能力?產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入分析&產(chǎn)出分析?

科創(chuàng)認(rèn)定分布&科創(chuàng)等級分布專利類型分布各產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)專利數(shù)量排名大模型產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入占比在近些年整體持上升趨勢

，

雖2023年第4季度有所下降

，但近4個季度平均投入占比仍維持在3.66%，近3個半年期公司平均研發(fā)人員占比為18.81%

，均持平全國平均水平

。從專利類型上看

，發(fā)明專利授權(quán)占比過半

。從專利新

增數(shù)量上看

，

近4個季度同比有不同程度下降

，且專利主要集中在產(chǎn)業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)

，體現(xiàn)處產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍處于早期階段。研發(fā)人員占比

研發(fā)投入波動上升

，

專利多分布產(chǎn)業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)新增專利趨勢研發(fā)投入占比產(chǎn)業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)交換機安全硬件路由器AI數(shù)據(jù)治理存儲器資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日

專利數(shù)量477778472520436142410033907966?

科創(chuàng)認(rèn)定標(biāo)簽是通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)

，對海量數(shù)據(jù)深度加工

，

形成可直觀反映企業(yè)科創(chuàng)特征的深度標(biāo)簽畫像

。

對大模型產(chǎn)業(yè)進(jìn)行標(biāo)簽畫像

，發(fā)現(xiàn)企業(yè)標(biāo)簽集中在：

高新企業(yè)

、科技型企業(yè)

、科技型中小企業(yè)等

，并且擁有1050家專精

特新企業(yè)和921家創(chuàng)新型企業(yè)。?

科創(chuàng)等級是衡量企業(yè)在行業(yè)內(nèi)科技創(chuàng)新能力的指標(biāo)

。從科創(chuàng)等級分布角度

，產(chǎn)業(yè)中大部分企業(yè)科創(chuàng)能力處于優(yōu)良區(qū)間。高新科技企業(yè)為主

，科創(chuàng)等級普遍較高 科創(chuàng)認(rèn)

定標(biāo)

簽科創(chuàng)等級技術(shù)先進(jìn)型服務(wù)企業(yè)（

11）科技型中小企業(yè)（1687）服務(wù)型制造示范企業(yè)（15）專精特新小巨人（266）AA（527）B（356）專精特新（1050）AAA（203）BB（470）科技小巨人（156）A（584）CCC（84）科技型企業(yè)（2080）BBB（768）CC（98）高新企業(yè)（2269）企業(yè)技術(shù)中心（530）民營科技企業(yè)（54）創(chuàng)新型企業(yè)（921

）獨角獸企業(yè)（95）技術(shù)創(chuàng)新示范企業(yè)（67）種子獨角獸企業(yè)（3）科技示范企業(yè)（21

）制造業(yè)單項冠軍（48）資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日3.2.6

投資機會?融資新增趨勢

、金額分布

、融資輪次分布?全國大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)近5年共獲得843次創(chuàng)投融資

，公開融資金額的事件有420次

，

占比49.82%

，

由于大模型產(chǎn)業(yè)對資

金投入需求量大

，

融資金額相對較高

。其中金額在1億-10億區(qū)間次數(shù)最多

，

融資金額在1億元以上的事件共188次

，

占

比22.30%

。該產(chǎn)業(yè)獲得創(chuàng)投融資支持主要集中于A輪

，共有113次

，

占比達(dá)12.44%

，表明產(chǎn)業(yè)具有活力和創(chuàng)新潛力

，產(chǎn)

業(yè)發(fā)展仍處于早期階段。?從整體上看

，

2014年至2023年間大模型產(chǎn)業(yè)的融資數(shù)量和增速顯示出一定的波動性

。從2015年開始增速雖有所放緩

，

但融資總量均維持在相對穩(wěn)定的高度

，

展現(xiàn)出資本市場對該產(chǎn)業(yè)仍有熱情但投資開始變得謹(jǐn)慎

。細(xì)分來看

，

安全硬件

、AI數(shù)據(jù)治理

、路由器三個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的融資數(shù)量顯著高于其他環(huán)節(jié)

，表明表明這些環(huán)節(jié)是投資者和市場關(guān)注的重點。

A輪融資為主

，超20%企業(yè)融資超過1億

，

融資金額高2014201520162017201820192020202120222023mm

融資數(shù)量總和

融資增速資料來源：啟信數(shù)據(jù)-啟信產(chǎn)業(yè)大腦

，數(shù)據(jù)截至2024年7月16日2014-2023年大模型產(chǎn)業(yè)融資數(shù)量&增速1200100080060040020001.210.80.60.40.20-0.2

-0.43.2.7

風(fēng)險挑戰(zhàn)?大模型產(chǎn)業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)?

風(fēng)險評估護航產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展

算力

，

人才

，

高質(zhì)量數(shù)據(jù)的缺口給產(chǎn)業(yè)未來帶來挑戰(zhàn)

大模型算力總量?目前中國大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展制約主要有算力

、能耗

、數(shù)據(jù)

、資金

、

人才等因素。?算力資源不足：

中國的AI芯片產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新

、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和市場影響力方面對比國外存在一定差距

。單芯片性能差距在30倍以上

。

大模型人才需求總數(shù)同時

，

受國際制裁

，

國際社會已暫停向中國出口頂尖AI芯片。?能耗需求量大：

目前人工智能的能源消耗占全球能源消耗的3％左右

，到2025

年

，人工智能將消耗全球15％的電能

。大模型的發(fā)展

中國大模型數(shù)據(jù)需求總量增加我國實現(xiàn)碳達(dá)峰

、碳中和的壓力。?商業(yè)化壓力大：

中國科技公司的市場導(dǎo)向和商業(yè)化壓力致使大數(shù)