2023年中国人工智能大模型行业发展现状分析:行业已经渗透入各行各业中[图]

内容概述:AI大模型凭借其优越的泛化性、通用性、迁移性,为人工智能大规模落地带来新的希望。其中2022年AI芯片行业需求量为96175.12万颗。从市场结构来看,可分为云端领域及终端领域,2022年云端领域规模为328.36亿元,终端领域规模为126.93亿元。

 

 一、人工智能大模型概述

 

AI大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型,是对原有算法模型的技术升级和产品迭代,用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习,以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。

 

自人工智能诞生以来,已有半个多世纪的发展历程,其发展大致可分为起步、低速发展和蓬勃发展三个阶段。

 

二、 政策

 

为加快发展数字经济,贯彻落实国家发展新一代人工智能的决策部署,全国多地纷纷出台相关政策,为人工智能产业高质量发展保驾护航。

 

三、产业链

 

从人工智能行业产业链来看,以基础层、技术层、应用层这三个核心层为主导。上游基础层主要提供算力、算法和数据;中游技术层则是包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等;下游应用层包括但不限于智慧物流、智慧医疗、智慧金融等。

 

从应用场景看,中国人工智能市场的主要应用场景为政府城市冶理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)、互联网、金融,合计占比达到79%。而随着人工智能行业核心技术的增速不同,不同下游行业对人工智能技术和产品的应用节奏不同,未来行业格局将会发生一定变化。

 

相关报告:智研咨询发布的《中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告

 

四、中国人工智能大模型行业发展现状分析

 

随着数字化转型需求增长,AI在企业中的应用也越来越多,AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战,而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手,在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。数据显示,2022年中国人工智能核心为2417亿元、人工智能带动产业规模为9504亿元、人工智能基础层规模为988亿元、AI芯片市场规模为455.3亿元、AI技术开放平台385.1亿元 、AI基础数据服务规模为54.7亿元、数据治理及其他规模为92.9亿元。

 

随着数字经济、元宇宙等概念的逐渐兴起,人工智能进入大规模落地应用的关键时期,但其开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题开始显露,阻碍了规模化落地。AI大模型凭借其优越的泛化性、通用性、迁移性,为人工智能大规模落地带来新的希望。其中2022年AI芯片行业需求量为96175.12万颗。从市场结构来看,可分为云端领域及终端领域,2022年云端领域规模为328.36亿元,终端领域规模为126.93亿元。

 

五、中国人工智能大模型行业市场竞争格局

 

我国大模型产业化应用沿着两条路径发展,一是通用类大模型持续拓展应用领域。文心一言、通义千问、紫东太初、星火认知等中国的一批通用化大模型正在快速发展,打造跨行业通用化人工智能能力平台,其应用行业正在办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透;二是垂直领域专业类大模型不断深化落地。一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专用大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。大模型生态涉及底层服务支持、算法平台以及行业应用,厂商主要包括百度、阿里、商汤、华为等人工智能企业,也有智源研究院、中科院自动化所等研究机构,同时英伟达等芯片厂商也纷纷入局。

 

六、未来中国人工智能大模型行业发展趋势

 

1、增强原理和能力的理论研究

 

大模型采用深度神经网络架构,但其可解释性较差,难以对模型的训练过程和推理结果进行有效的跟踪和解释,在实际应用中面临安全问题,在可靠性要求较高的领域(如自动驾驶AI医疗)存在巨大风险。此外,研究者对大模型的涌现能力产生机制仍不清楚。因此,关于大模型原理和能力的理论研究是一个重要方向,对大模型的实际应用和下一代大模型的发展至关重要。

 

2、模型规模带来的性能提升出现边际递减效应

 

随着大模型参数规模的不断增大,由模型规模带来的性能提升出现边际递减效应。此外,更大的模型导致了更高的训练成本,包括算力数据和更加复杂的训练过程。因此,开发更系统、经济的预训练框架以优化大模型训练过程变得尤为重要。大模型训练过程需要考虑模型有效性、效率优化和训练稳定性等因素。此外,还需要更灵活的硬件支持和资源调度机制,以便更好地组织和利用计算集群中的资源。

 

3、保护隐私伦理问题

 

大模型训练所需的大数据涉及隐私伦理问题例如,训练数据被篡改、破坏、泄露或非法获取,将会对公共安全和个人隐私造成严重损害。此外,训练数据中可能存在粗俗、暴力色情等内容,导致大模型存在偏见问题。因此,大模型的安全和伦理问题也是一个相当重要的研究方向。

 

4、大模型与传统产业的融合

 

大模型的发展为探索AI应用铺平了道路揭示了许多前景并迎来了前所未有的机遇。大模型有可能引领未来几年的技术变革,带来新的产业格局,大模型在文本代码和图像等领域已经得到广泛应用,开始取代文字编辑、记录等简单重复的工作岗位,辅助开发者编写程序,进行AI艺术创作等。在电子信息、生物医学等领域,大模型可以加快研究进程;大模型与传统产业的融合发展可以帮助企业提升智能化水平,推进实体经济智能化发展。

 

以上数据及信息可参考智研咨询(www.chyxx.com)发布的《中国人工智能大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构,提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号,每天及时掌握更多行业动态。

 

本文采编:CY505
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2024-2030年中国人工智能生成内容(AIGC)行业市场全景调查及战略咨询研究报告
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