口本報(bào)告由深圳前瞻產(chǎn)業(yè)研究院、首鋼基金CANPLUS聯(lián)合華為云共同撰寫

口報(bào)告顯示，2023年我國(guó)A大模型行業(yè)規(guī)模已達(dá)到147億元。AI大模型的行業(yè)應(yīng)用及技術(shù)進(jìn)步能有效提升各行業(yè)生產(chǎn)要素的產(chǎn)出效率并提高了數(shù)據(jù)要素在生產(chǎn)要素組合中的地位。供給方面，當(dāng)前Al大模型企業(yè)主要通過深化通用大模型能力或打造垂類行業(yè)大模型兩種路徑為下游行業(yè)提供A大模型應(yīng)用服務(wù)，商業(yè)模式則較為靈活且多元化；需求方面，企業(yè)需求特征表現(xiàn)為滿足可落地的前提下實(shí)現(xiàn)價(jià)格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡，因此大部分的規(guī)模企業(yè)用戶主要選擇參數(shù)規(guī)模在100~200億之間的AI大模型和本地化部署的落地方式。

口應(yīng)用現(xiàn)狀，大模型賦能場(chǎng)景包括一般通用業(yè)務(wù)場(chǎng)景和行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。截至2023年，我國(guó)大模型在各垂直應(yīng)用行業(yè)中，金融、政府、影視游戲和教育領(lǐng)域是大模型滲透率最高的四大行業(yè)，滲透率均超過50%。電信、電子商務(wù)和建筑領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度較高。

口面臨的痛點(diǎn)，首先是基礎(chǔ)算力不足；其次是數(shù)據(jù)獲取成本高；三是人才不足；四是潛在法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)；五是市場(chǎng)認(rèn)知不準(zhǔn)確。

口AI大模型行業(yè)是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)，且仍具有巨大的挖掘潛力、技術(shù)更新進(jìn)步速度也較快，行業(yè)技術(shù)能力拓展上限尚未出現(xiàn)。

行業(yè)發(fā)展的七大趨勢(shì)，

一是技術(shù)趨勢(shì)，具備強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力的預(yù)測(cè)大模型、強(qiáng)大決策能力的決策大模型和能夠自主學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)交互的具身智能大模型最有可能成為繼自然語言大模型和多模態(tài)大模型后的下一個(gè)大模型行業(yè)風(fēng)口；

二是競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)，AI大模型企業(yè)需將資源聚焦單一發(fā)展路徑，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將開始分化；

三是應(yīng)用場(chǎng)景趨勢(shì)，行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)量也將爆炸性的多元化增長(zhǎng)，且會(huì)逐漸從當(dāng)前的業(yè)務(wù)類場(chǎng)景向決策管理場(chǎng)景深入；

四是應(yīng)用行業(yè)趨勢(shì)，前期信息化基礎(chǔ)較好，對(duì)新興技術(shù)接受度支付意愿也較高的金融、電商、教育和醫(yī)療領(lǐng)域是未來五年Al大模型應(yīng)用潛力最高的四大下游行業(yè)領(lǐng)域；

五是Al大模型的應(yīng)用將反哺基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展；

六是Al大模型將輕量化發(fā)展助力終端智能化；

七是基礎(chǔ)A通用大模型將開源化賦能構(gòu)建國(guó)產(chǎn)軟件生態(tài)；

口針對(duì)Al大模型行業(yè)應(yīng)用的四大發(fā)展建議，一是牢守安全底線、放開政策監(jiān)管力度，為行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展打開政策空間；二是延續(xù)傳統(tǒng)高效的商業(yè)化應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，加快Al大模型應(yīng)用落地；三是打造開源生態(tài)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)整體快速發(fā)展；四是加快人才培養(yǎng)，做好人才儲(chǔ)備工作；針對(duì)Al大模型行業(yè)應(yīng)用企業(yè)的三大發(fā)展策略，一是脫虛向?qū)�，�?jǐn)防陷入“模型”規(guī)模之爭(zhēng)；二是加強(qiáng)企業(yè)合作，做大行業(yè)蛋糕是當(dāng)前首要任務(wù)；三是關(guān)注細(xì)分行業(yè)機(jī)會(huì)，尋求差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

附件：2024年中國(guó)AI大模型場(chǎng)景探索及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用調(diào)研報(bào)告-參數(shù)規(guī)模在100~200億