AI大模型市场研究报告（2023）迈向通用人工智能大模型拉开新时代序幕.docx

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1、FROST&SULLIVAN60YearsofGroiutbfItnotatiaudLeaderShiPAI大模型市场研究报告(2023)迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕AFrostASullivanWhitePaperWWW执行摘要I简介经过大规模预训练的大模型，能够在各 种任务中达到更高的准确性、降低应用 的开发门槛、增强模型泛化能力等，是 AI领域的一项重大进步。大模型最早的 关注度源于NLP领域，随着多模态能力 的演进，CV领域及多模态通用大模型也 逐渐成为市场发展主流。政企的极大关 注带动了行业领域大模型的高速发展， 逐渐形成了多模态基模型为底座的领域 大模型和行业大模型共同发

2、展的局面O过去几年，国内外的AI厂商均在大模型 领域有所布局。OPenAl在2019年发布了 GPT-2大模型，国内互联网科技厂商也 集中在2020-2022三年期间相继发布了自 己的大模型。ChatGPT的发布，掀起了 一波发展热潮，原有厂商基于自身大模 型开始推出一系列生成式Al应用，并对 外提供APl接口。更多的创业公司、科 研机构和新的科技厂商涌入该市场，发 布相关的产品服务。伴随基于大模型发展的各类应用的爆发， 尤其是生成式AI,为用户提供突破性的创 新机会，打破了创造和艺术是人类专属领 域的局面。AI不再仅仅是“分类”,而且 开始进行“生成”，促使大模型带来的价 值进一步升级到人类

3、生产力工具的颠覆式 革新。同时，数据规模和参数规模的有机 提升，让大模型拥有了不断学习和成长的 基因，开始具备涌现能力(Emergent Abilityr),逐渐拉开了通用人 工智能(AGI)的发展序幕。大模型人气高涨，吸引了用户的关注， 不仅是CIO. CTO等技术决策人员， CEO、CFO 等业务决策人员也同样希望 发挥此类模型在业务用例中的潜力。用 户卖注度的跃升成为对厂商自身能力的 考脸，前期已具备全栈大模型构建能力 的厂商开始显现积累优势。为帮助用户了解国内大模型市场的发展 情况、厂商格局和竞争地位，沙利文研 究团队通过详实的访谈调研，对中国市 场提供大模型产品服务的厂商进行了深全球

4、知名大模型发布时间节点入的分析和评估。2O23-Apr 2O23-Jan 20220c 2O22-Jul2O22Apr2O22-Jan 2021-Oct2021-JuI 2021-Apr2021-Jan 2020-0ct2O2O-Jul 2020-Apr 2O2OJan 20l9Oc2019-Jul2O19-Apr 2OI9-JanF:建义千同大1量T：文心一方大模量HUaging Faef : BI.(M)MGoock : Minervai 540BIStaNlitv AkStabk Diffusion 弭心网/2”EktHhrr At :ISB: Plm540B) WW： H日大费.W：书

5、生2S一野华清LMIOBTG* : lnatQpenAI: DALLE2McU Al ： O!r-I75B IDefDMiIKbChinvhiIIaMiaW耦Wlmn! S端产：Wu Dao 2.0 QDmA1_： f的？HperClovj/斫竟Bt : WII Dao-Wen Yuan, NLG Gwgk : T5l 1B.NVIDIA ： Mcgutron-LM(Original , 83B)OpCnAl : GPT-2亘些，Mg.hFiemnvrrDecpMlndiAlphaCodeJOPherl)eeMinB整l牛 17SBlChlVinCi)GOOgk : Mecna GoogIe

6、: TaBGEMT : Grovcr-Mcga United Stnc United Kingdom.Ctiifu India.Korea.CnnMia.Gammy IftkicrminAie泉源：CNCF.沙利文终取I关键发现点AI大模型的高速发展离不开底层技术支持和应用场景迭代。大模型作为AGI时代的曙光，相关厂商也将迎来广阔的发展空间O本报告将呈现从发展现状、驱动因素洞察Al大模型厂商竞争与发展关键点，并推演竞争格局的逻辑分析过程：前隙洞察：通向AGI的技术路径具有多元性，目前大模型是最佳实现方式大模型具有强大的泛化性、通用性和实用性，能够降低AI开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内

7、容生成质量和效率等多种价值，实现了对传统Al技术的突破，并成为AGI的重要起点。进而将I发展由数据飞轮升级到智慧飞轮,最终迈向人机共智。大模型和人类反馈的强化学习(RLHF)的结合，进一步重构了AI开发范式，进入大模型主导的软件2.0时代。另一方面，AI开发则形成新的“二八定律”，开发者的生产力将得到极大释放。驱动因素：大模型基础设施-底层技术-基础通用-垂直应用”发展路线逐渐清晰，国内各厂商加速战略布局，加大资金和技术投入，迎头赶上全球大模型产业化浪潮，本土化大模型迎来发展新机遇。整体上，行业驱动因素主奏包含三个层面：(1)政策端：政策环境持续优化，赋能Al大模型市场高速发展。(2)供给端：

8、下一代AI基础设施等快垣发展，助力大模型应用落地。(3)需求端：Al市场高景气，大模型下游行业需求旺盛。行业观点：大模型未来发展将趋于通用化与专用化并行、平台化与简易化并进C同时，MaaS模式将成为AI应用的全新形式且快速发展，支构Al产业的商业化结构生态，激发新的产业链分工和商业模式。未来，大模型将深入应用于用户生活和企业生产模式，释放创造力和生产力，活跃创造思维、重塑工作模式，助方企业的组织变革和经营效率，赋能产业变革。关爱成功因素：大模型面临算力需求大、训练和推理成本高、数据质量不佳等挑战。一个可对外商业化输出的大模型的成功，要求其厂商拥有全栈大模型训练与研发能力、业务场景落地经雅、AI

9、安全治理举措、以及生态开放性4大核心优势，才能保证其在竞争中突出重围O其中，全栈大模型训练与研发能力还包括数据管理经险，AI基础设施建设与运营，以及大模型系统和算法设计3个关键要素。竞争格局：在竞争格局渐趋明晰的过程中，相关厂商需跨越技术、人才、资金等壁垒，在产品技术能力、战略愿景能力、生态开放能力三大维度上展开角逐。通过遴选，报告选择了5家大模型厂商，分别为商汤、百度、阿里巴巴、华为、鹿讯，评价模型包含15个一级指标、56个二级指标，对厂商大模型的各个能力进行评估。用户建议：通过此报告能够了解大模型厂商的竞争态势，关注领先厂商，内部创始大模型战略文件，明确其优势、带来的风险和机遇，以及部署路

10、线图，针对具体的用例，权衡模型的优势和风险，并选择合适场景试点、评估大模型的应用价值执行摘要1章节一AI大模型掀起时代浪潮，加速通用人工智能（AGD时代的来临4人工智能发展进入以AGI为代表的新里程碑阶段5通往AGl的技术路径多元，目前大模更是敢住实现方式6人工智能生产范式发生转变，新的“二八定律”用成8AI大模型技术创新，助推生成式Al应用场景加速落地10章节二大模型迎来发展新机遇，未来前景可期H政策环境持续优化，助力AI大模型市场高速发展12AI基础架构及基础设施快速发展，助推火模型应用落地13核心技术层协同发展，共同鼓能AI大模型生态14AI市场高景飞，大模型下游行业需求旺庭15大模型的

11、多种价值，将加速人工智能的技术进步和规模化应用16大模型将趋于通用化”与“专用化”并行17大模型将趋于“平台化”与简易化并进18大模型发展珞线逐渐清晰，MaaS将重构商业化生态19章节三AI大模型挑战犹在，企业发展仍需迎难而上22AI大模型发展面临多重挑战23全栈大模型训练与研发能力成为厂商关键优势之一24业务场景落地经脸为大模型应用打下商业息础25AI安全治理举措规范大模型商业化落地26生态开放性帮助大模型厂商打造“技术商业”闭环27章节四中国Al大模型主要厂商竞争力评价28厂商总览28评价门槛29评价模型及指标体系30综合竞争力表现33中国主要AI大模型厂商介绍34附录41章节一AI大模型

12、掀起时代浪潮，加速通用人工智能(AGD时代的来临关键发现 以ChatGPT的发布为里程碑事件，Al的发展进入到了继突破工业红线之后的，以AGl为发展目标的全新通用智能时代。 大模型是通向AGI时代的最佳技术路径，并开始在以自动驾驶为代表的场景下所体现。同时，大模型也带来了全新的Al开发范式，基模型+人工反馈闭环的模式给开发者带来了新的“二八定律”a 生成式A【成为大模型能力应用的爆发点，以文生文、文生图等内容生成为代表的大模型应用快速增长，并逐渐成为日益完善的生产力工具。AI大模型是人工智能预训练大模型的简称,包含了预训练和“大模型”两层含义，二者结合产生了新的人工智能模式，即模型在大规模数据

13、集上完成预训练后，仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用。这些模型通常具有多层神经网络结构，并使用高级的优化算法和计算资源进行训练，具有强大的泛化性、通用性和实用性，可以在自然语言处理、计算机视觉、智能语音等多个领域实现突破性性能提升。AI大模型是人工智能迈向通用人工智能的里程碑技术。以目前热门的ChatGPT为例,ChatGPT的最大贡献在于基本实现了理想LLM的接口层，能够使LLM自主适配人的习惯命令表达方式，由此增加了LLM的易用性，提升了用户体验。InstructGPTZChatGPT首先意识到这个问题,并给出了相应解决方案,较之前fewshotprompting方案更符

14、合人美表达习惯。AI大模型的内涵与将征TransformersGAN、CNN、R、N等架构厂g厂邕泛化匚二1通用妣实用姓应用时的可用姓和效率槌至能以合理的时间和资能 快速处理致描并做出决策通过海量数据进行预训练对新数据的造雇能力摸型在从未见过的数据上 ,旋表现出良好的性能能力解决多个任分的能力模型能应用于不同的数据 集或任务生成式AI：压于现有数据生成全新原创内容的模型微调以应用于不同的场景大模型：基于大规模参效的人工智能预训练模型LLM：基于深度学习的自然语言处理技术解决各种发杂任务ChatGPT: 2022 年 Il 月 OPenAl 公司发布 的基于LLM研发的人工智能聊天机器人(m OutGPT：ChatGPT是 LLM 与 RLHF技术融合革新 的主成武/代装也 产品.捡幼语言枕 里与人矣意留的一 我也，龙从即人工 智能向强人工智能 迈出的坚实一步)朱海：米俊蛛d)ChatGPT反巴大珞寸侯皇(I.I.M)的技术曲公.沙利文攵理I人工智能发展进入以AGI为代表的新里程碑阶段人工智能近年来高速发展，现巳经进入了以AGl为代表的新里程碑阶段。随着Al基础设施逐步完善，深度学习技术不断进步，人工智能应用场景逐渐增多，过去模型参数规模和数据量也实现了大幅度增长，为NLP.CV等领域带来更强大的表达能力和性能。人工智能