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AI大模型市場(chǎng)研究報告(2023)邁向通用人工智能,大模型拉開(kāi)新時(shí)代序幕

來(lái)源:沙利文     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2023/10/31   主題:其他 [加盟]

經(jīng)過(guò)大規模預訓練的大模型,能夠在各 種任務(wù)中達到更G的準確性、降低應用 的開(kāi)發(fā)門(mén)檻、增強模型泛化能力等,是 AI L域的一項重大進(jìn)步。大模型的 關(guān)注度源于 NLP L域,隨著(zhù)多模態(tài)能力 的演進(jìn),CV L域及多模態(tài)通用大模型也 逐漸成為市場(chǎng)發(fā)展主流。政企的J大關(guān) 注帶動(dòng)了行業(yè)L域大模型的G速發(fā)展, 逐漸形成了多模態(tài)基模型為底座的L域 大模型和行業(yè)大模型共同發(fā)展的局面。

伴隨基于大模型發(fā)展的各類(lèi)應用的爆發(fā), 尤其是生成式 AI,為用戶(hù)提供突破性的 創(chuàng )新機會(huì ),打破了創(chuàng )造和藝術(shù)是人類(lèi)專(zhuān)屬L域的局面。AI 不再僅僅是“分類(lèi)”, 而且開(kāi)始進(jìn)行“生成”,促使大模型帶 來(lái)的價(jià)值進(jìn)一步升級到人類(lèi)生產(chǎn)力工具 的顛覆式革新。同時(shí),數據規模和參數 規模的有機提升,讓大模型擁有了不斷學(xué)習和成長(cháng)的基因,開(kāi)始具備涌現能力 (Emergent Ability),逐漸拉開(kāi)了通用人 工智能(AGI)的發(fā)展序幕。

過(guò)去幾年,國內外的 AI 廠(chǎng)商均在大模型 L域有所布局。OpenAI 在 2019 年發(fā)布了 GPT-2 大模型,國內互聯(lián)網(wǎng)科技廠(chǎng)商也 集中在 2020-2022 三年期間相繼發(fā)布了自 己的大模型。ChatGPT 的發(fā)布,掀起了 一波發(fā)展熱潮,原有廠(chǎng)商基于自身大模 型開(kāi)始推出一系列生成式 AI 應用,并對 外提供 API 接口。更多的創(chuàng )業(yè)公司、科 研機構和新的科技廠(chǎng)商涌入該市場(chǎng),發(fā) 布相關(guān)的產(chǎn)品服務(wù)。

大模型人氣G漲,吸引了用戶(hù)的關(guān)注, 不僅是 CIO、CTO 等技術(shù)決策人員, CEO、CFO 等業(yè)務(wù)決策人員也同樣希望 發(fā)揮此類(lèi)模型在業(yè)務(wù)用例中的潛力。用 戶(hù)關(guān)注度的躍升成為對廠(chǎng)商自身能力的 考驗,前期已具備全棧大模型構建能力 的廠(chǎng)商開(kāi)始顯現積累優(yōu)勢。

為幫助用戶(hù)了解國內大模型市場(chǎng)的發(fā)展 情況、廠(chǎng)商格局和競爭地位,沙利文研 究團隊通過(guò)詳實(shí)的訪(fǎng)談?wù){研,對中國市 場(chǎng)提供大模型產(chǎn)品服務(wù)的廠(chǎng)商進(jìn)行了深 入的分析和評估。

前瞻洞察:通向 AGI 的技術(shù)路徑具 有多元性,目前大模型是佳實(shí)現方 式。大模型具有強大的泛化性、通用 性和實(shí)用性,能夠降低 AI 開(kāi)發(fā)門(mén)檻、 提G模型精度和泛化能力、提G內容 生成質(zhì)量和效率等多種價(jià)值,實(shí)現了 對傳統 AI 技術(shù)的突破,并成為 AGI 的重要起點(diǎn)。進(jìn)而將 AI 發(fā)展由數據 飛輪升級到智慧飛輪,終邁向人機共 智。大模型和 人類(lèi)反饋的強化學(xué)習 ( RLHF )的結合,進(jìn)一步重構了 AI 開(kāi)發(fā)范式,進(jìn)入大模型主導的軟 件 2.0 時(shí)代。另一方面,AI 開(kāi)發(fā)則形 成新的“二八定律”,開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn) 力將得到J大釋放。

驅動(dòng)因素:大模型“基礎設施 - 底層 技術(shù) - 基礎通用 - 垂直應用”發(fā)展路 線(xiàn)逐漸清晰,國內各廠(chǎng)商加速戰略布 局,加大資金和技術(shù)投入,迎頭趕上 大模型產(chǎn)業(yè)化浪潮,本土化大模 型迎來(lái)發(fā)展新機遇。整體上,行業(yè)驅 動(dòng)因素主要包含三個(gè)層面:

(1)政策端:政策環(huán)境持續優(yōu)化, 賦能AI 大模型市場(chǎng)G速發(fā)展。

(2)供給端: 下一代 AI 基礎設施等 快速發(fā)展,助力大模型應用落地。

(3)需求端:AI 市場(chǎng)G景氣,大模 型下游行業(yè)需求旺盛。



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