AI大模型：行业应用的现状、趋势与挑战
2024年08月16日⏰星期五🗓农历七月十三
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
近年来，AI大模型成为科技领域的热门话题，其在各行业的应用逐渐深入。本文将对AI大模型的行业应用进行归纳总结，包括应用概况、现状及案例、痛点及解决方案、前景趋势及投资机会等方面。
一、AI大模型行业应用概况
1. 定义及概述
- AI大模型是采用大规模参数（至少一亿个以上）的神经网络模型，需大量算力和高质量数据资源进行训练。当前整体行业仍处于萌芽期，但市场规模增速较快，2023年我国大模型行业市场规模初步估计达到147亿元，近三年复合增速高达114%。
2. 行业应用价值
- AI大模型技术进步能提升生产要素使用效率，数据要素已成为数字经济时代的新型生产要素，AI大模型的应用从改变数据要素的生成方式和企业经营决策驱动方式两大维度提升了数据要素在生产要素组合中的占比地位。
3. 行业应用实现路径
- 当前AI大模型的行业化应用的布局路径主要有两种，一是深化通用大模型能力，二是打造垂类行业大模型。
4. 行业应用商业模式
- 商业模式类型较为多元化，包括本地部署、云部署、混合部署等多种模式，且重视后续升级服务、实际落地效果，需求方议价能力更强。
5. 行业应用需求概述
- 当前需求企业对于AI大模型的应用需求特征为在满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡，100 - 200亿参数规模的大模型可满足当前大部分场景需求，且性价比较高。
6. 行业应用竞争格局
- AI大模型产业应用的参与者主要分为高校研究院、传统互联网大厂和AI初创企业，三者既是竞争关系亦是合作关系。
7. 行业应用投融资分析
- 我国AI大模型行业投融资事件始于2021年，2023年受到资本追捧，全年投融资事件14件，投融资金额超10亿元。截至2024年4月，投融资事件及金额已接近2023年全年水平，除第四范式于2023年成功在港股上市外，其余投融资事件均集中于A +轮及以前。
8. 行业应用的合规要求
- 我国AI大模型的行业应用实行备案制，正式参考文件是2023年7月国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》。
二、中国AI大模型行业应用现状及案例
1. 行业应用渗透情况
- 我国AI大模型行业应用企业大多分布在东部地区或经济发达的一线城市，金融、政府、影视游戏和教育领域是大模型渗透率最高的四大行业，渗透率均超过50%，电信、电子商务和建筑领域的应用成熟度较高。
2. 行业通用场景应用分析
- 智能客服、智能营销、智能搜索和智能翻译是AI大模型的通用场景应用，大模型的功能特征完美契合了这些场景的实际需求，使其应用边界不断拓宽拓深。
3. AI大模型 + 金融
- 金融行业数字化程度相对领先，大智慧销售、智能问答和智能办公是现阶段最热门且应用成熟度最高的场景，智能风控则是最具发展势能和应用落地价值的潜力场景。大模型的强大生成能力和多模态信息处理能力会为金融业务带来场景变革。
4. AI大模型 + 政务
- 政务领域业务背景包含庞大的数据和复杂的决策体系，大模型技术已在政府内部办公、政务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等领域的13个细分场景落地。
5. AI大模型 + 医疗
- 大模型可赋能医疗行业“医、教、研、管”等场景，目前仅有电子病历等技术要求相对低的场景进入商业化阶段，药物研发场景具有极大的发展潜力。
6. AI大模型 + 电商
- AI大模型相关技术赋能电商各类型与行业模块，对行业产生流量逻辑、用户体验、行业效率、企业成本、职能替代、市场机遇等影响，大模型应用推动信息获取方式变革。
7. AI大模型 + 教育
- “AI + 教育”包括“计算智能 + 教育”“感知智能 + 教育”和“认知智能 + 教育”，最终实现“能理解与会思考”，有望降低教育投入成本，实现促进教育公平、提高质量、实现个性化的教育目标。
8. AI大模型 + 终端
- AI大模型与终端设备的融合将带动终端设备的智能化升级，促进整体终端设备行业规模的二次增长。
9. AI大模型 + 其他产业应用
- AI大模型还应用于文旅、法律、矿山、影视游戏等领域。
三、中国AI大模型行业应用痛点及解决方案
1. 行业应用痛点
- 算力、数据不足：全球算力消耗将呈指数级增长，我国GPU芯片市场长期被海外企业垄断，面临进口卡脖子问题。大模型对数据要求高，但数据获取成本高、质量差异大，且面临枯竭问题。
- 人才缺失、法规风险：我国人工智能人才缺口大，供需比例失衡，顶尖算法人才不足。大模型相关的数据使用场景存在法律空白或不足，监管与技术创新存在矛盾，知识产权问题也亟待解决。
- 市场认知不准确、行业know - how积累不足：市场对AI大模型行业应用的认知存在严重不足和认知预期过高的问题，阻碍了其实际应用落地。此外，行业know - how的积累需要长时间和丰富实践案例的积累。
2. 行业应用解决方案
- 应对算力不足：租用算力、合作建设算力中心或优化算法，减少对算力需求。
- 应对人才缺失：与高校合作培养人才、举办开发者大赛吸引人才。
- 应对数据缺乏：购买数据、与企业合作获取数据或布局现实传感获取真实数据。
- 应对法规风险：增加隐性数字水印、建立安全风控机制及保护措施、过滤不合规信息。
- 应对行业know - how不足：与头部企业合作、聘请行业专家、与第三方行业咨询公司合作或构建行业生态合作体系。
四、AI大模型行业应用前景趋势及投资机会分析
1. 行业应用发展前景及趋势
技术趋势决定行业前景：具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为下一个行业风口。
竞争趋于分化：AI大模型行业应用的竞争者若想要提升竞争优势，必将资源聚焦单一发展路径，行业竞争也将开始分化。
场景更加多元化：金融、电商、教育和医疗领域是未来五年应用潜力最高的下游行业，AI大模型应用场景将多元化增长，并逐渐从业务类场景向决策管理场景深入。
到2028年行业规模超1000亿元：预计到2028年我国AI大模型行业的市场规模将突破千亿元，五年行业复合增速将超过50%。同时，AI大模型将反哺基础科学技术的发展，模型轻量化助力终端智能化，基础AI通用大模型开源化赋能构建国产软件生态。
2. 行业应用投资机会及风险
- 我国AI大模型行业应用具有一定基础优势及需求机遇，但也面临基础算力不足、软件生态仍需补强、传统行业信息化基础薄弱和复合型人才缺乏等风险挑战。算力芯片、行业垂类大模型等具有较大投资潜力。
3. 行业应用发展建议与对策
- 对政府：牢守安全底线、放开政策监管力度，为行业创新发展打开政策空间；延续传统高效的商业化应用优势，加快AI大模型应用落地；打造开源生态，促进产业整体快速发展；加快人才培养，做好人才储备工作。
- 对企业：脱虚向实，谨防陷入“模型”规模之争；加强企业合作，做大行业蛋糕是当前首要任务；关注细分行业机会，寻求差异化竞争优势。
总之，AI大模型行业具有巨大的发展潜力，但也面临诸多挑战。在未来的发展中，需要政府和企业共同努力，推动AI大模型在各行业的广泛应用和健康发展。
AI解读
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报告原文
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