九七资源在线老外美女免费视频,粗大的内捧猛烈进出视频一

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。

日前，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NOMIGPT大模型為代表。

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大模型四大產業趨勢

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大模型四大產業趨勢展望：

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

強大的算力和海量的訓練數據庫，支撐大語言模型高參數，云側大模型能夠提供語言理解、知識問答、數學推理、代碼生成等能力。

一方面，面向C端個人用戶，云側大模型提供智能問答、文本生成、圖片生成、視頻生成等功能。另一方面，面向B端企業用戶，云側大模型變革企業傳統業務模式，提供營銷、客服、會議記錄、文本翻譯、預算管理等個性化服務。

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

與通用大模型相比，行業大模型具有專業性強、數據安全性高等特點，未來大模型真正的價值體現在更多行業及企業的應用落地層面。

一方面，行業大模型將通用大模型用于形成多領域能力的資源集中于特定領域，模型參數相對較小，對于企業落地而言具有顯著的成本優勢。另一方面，行業大模型結合企業或機構內部數據，為B端用戶的實際經營場景提供服務，能更加體現模型對于機構的降本增效作用。

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

小型開發者通過調用大模型能力，大幅提升編程效率，進一步推動AI應用落地。

一方面，小型開發者可基于大模型進行項目、應用以及插件等開發工作，不再局限于算力資源、無需進行復雜的模型訓練、調參，輕松實現應用落地。另一方面，小型開發者利用大模型技術提升開發效率，通過在代碼工具中集成大模型能力，輔助完成部分重復性工作，為開發人員提供量身定制的代碼建議，還可以自動檢測代碼中的Bug，并生成相應的測試用例，縮短工程師開發流程中的編碼和糾錯時間。

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

在大模型場景下，AI高性能芯片主要用于大模型的訓練環節，芯片性能的強弱直接影響大模型的性能和表現。在全球AI高性能芯片市場中，英偉達的芯片產品采用最前沿半導體工藝和創新GPU架構保持行業的領先地位。

《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。