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      2024中國AI大模型產業發展報告發布 展望五大產業趨勢

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      人民網北京3月26日電 (記者夏曉倫)伴隨人工智能技術的加速演進,AI大模型已成為全球科技競爭的新高地、未來產業的新賽道、經濟發展的新引擎,發展潛力大、應用前景廣。

      3月26日,人民網財經研究院、至頂科技聯合發布《開啟智能新時代:2024年中國AI大模型產業發展報告》(以下簡稱《報告》),對于AI大模型產業發展背景、產業發展現狀、典型案例、挑戰及未來趨勢等方面進行了系統全面的梳理,為政府部門、行業從業者以及社會公眾更好地了解AI大模型產業提供參考。

      政策、技術、市場驅動AI大模型產業發展

      近年來,我國始終高度重視人工智能發展機遇和頂層設計,發布多項人工智能支持政策。國務院于2017年發布《新一代人工智能發展規劃》,科技部等六部門于2022年印發《關于加快場景創新 以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》對規劃進行落實。2024年《政府工作報告》中提出開展“人工智能+”行動。

      伴隨人工智能領域大模型技術的快速發展,我國不少地方政府出臺相關支持政策,加快大模型產業的持續發展。當前,北京、上海、廣東、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均發布了AI大模型的相關產業政策。

      《報告》認為,中國AI大模型產業發展源于多領域的廣泛需求,例如來自辦公、制造、金融、醫療、政務等場景中降本增效、生產自動化、降低風險、提高診斷準確率、提高政務服務效率等訴求。相關領域的創新和發展共同推動著中國AI大模型產業的蓬勃發展,預示著未來更廣闊的市場前景。

      中國AI大模型產業呈現蓬勃發展的態勢

      《報告》對目前的AI大模型按照部署方式進行了劃分,主要分為云側大模型和端側大模型兩類。具體而言,云側大模型分為通用大模型和行業大模型;端側大模型主要有手機大模型、PC大模型。

      伴隨多家科技廠商推出的AI大模型落地商用,各類通用、行業以及端側大模型已在多個領域取得了顯著的成果,如在金融、醫療、政務等領域,AI大模型已成為提升服務質量和效率的重要手段。

      我國具有代表性的通用AI大模型主要包含科大訊飛的訊飛星火認知大模型、百度公司的文心一言大模型、阿里巴巴的通義千問大模型等;行業AI大模型主要涵蓋蜜度的文修大模型、容聯云的赤兔大模型、用友的YonGPT大模型;同時具有云側和端側大模型的端云結合AI大模型主要有vivo的藍心大模型;端側AI大模型主要以蔚來的NOMI GPT大模型為代表。

      《報告》將vivo藍心大模型作為中國AI端云結合大模型典型案例,介紹了其端側化、矩陣化優勢。vivo副總裁、vivo AI全球研究院院長周圍表示,vivo結合自研大模型端側化、矩陣化的技術優勢并且會聚焦手機行業的應用經驗,利用大模型重構手機各類功能,找到落地場景,普惠更多用戶。

      中國AI大模型產業發展仍存多方面挑戰

      大模型產業遭遇算力瓶頸。隨著AI大模型規模呈現指數級增長,訓練大模型越發依賴高性能AI芯片。國內AI高性能芯片市場受進口限制和國內技術瓶頸的雙重影響,大模型產業發展受到算力層面的一些制約。

      主流大模型架構仍存在諸多局限。首先,Transformer架構消耗的算力資源普遍較大;其次,基于Transformer架構的大模型對存儲設備的要求也更高。

      高質量的訓練數據集仍需擴展。國內的AI大模型數據主要來自互聯網、電商、社交、搜索等渠道,存在數據類型不全面,信息可信度不高等問題。整體來看,我國可用于大模型訓練的中文數據庫體量嚴重不足。

      大模型爆款應用尚未出現。國內的AI大模型產業至今沒有出現爆款級應用,原因在于尚未找到商業化思路,缺乏滿足客戶需求的個性化應用。我國大模型產業要推出爆款級應用,勢必要在應用領域做深做細,讓每一個用戶都可以充分享受到大模型所帶來的真正便利。

      展望中國AI大模型五大產業趨勢

      中國信息通信研究院人工智能研究中心副總工程師王蘊韜表示,AI大模型的出現,使得利用人工智能技術來生成內容,從“可用”跨越到“好用”。未來,人工智能生成內容從“好用”到“高效”,也許會再經歷一次或多次技術范式的顛覆。

      同時,《報告》提出了中國AI大模型五大產業趨勢展望:一是AI云側與端側大模型滿足不同需求,C端用戶將成為端側的主要客群;二是AI大模型趨于通用化與專用化,垂直行業將是大模型的主戰場;三是AI大模型將廣泛開源,小型開發者可調用大模型能力提升開發效率;四是AI高性能芯片不斷升級,AI大模型產業生態體系將不斷完善。

      《報告》認為,AI大模型可以創造新價值、適應新產業、重塑新動能,是加快發展新質生產力的關鍵要素。面對未來,我國需進一步加強資源與研發力量的統籌,強化大模型在發展中的場景牽引作用,促進經濟社會的高質量發展,以實現大模型技術的高質量應用突破,驅動實體經濟的蝶變和產業變革。

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