(網經社訊)01 產業(yè)鏈全景圖
02 AI大模型簡介
02-1 什么是AI大模型？
大模型是擁有超大規(guī)模參數（通常在十億個以上）、復雜計算結構的機器學習模型，能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等。
02-2 AI大模型的三大特征
02-3 AI大模型類型分析
02-4 算力承接算法及數據，成為AI產業(yè)發(fā)展基石
在現代人工智能領域，算力扮演著推動創(chuàng)新、實現突破的核心驅動力。算力、算法、數據和系統(tǒng)架構等多個方面的綜合優(yōu)化對于大規(guī)模模型訓練的成功至關重要。從技術層面看，在大模型的研發(fā)過程中，預訓練、微調和模型推理等環(huán)節(jié)是核心關鍵因素和主要計算特征。
03 上游產業(yè)鏈：算力、算法、數據
03-1 算力：驅動智能的引擎
AI 大模型拉動算力需求：預計2025 年，AI 大模型的算力需求將達2020 年 10倍，超 50% 源于企業(yè)AI 應用。
AI 芯片市場格局與國產趨勢：NVIDIA 占據全球高性能AI 芯片超80% 市場，A100/H100 供不應求，價格漲約3 倍。華為昇騰、寒武紀、壁仞科技等中國廠商加速自研，預計2025 年國內AI 芯片市場份額升至30%。
云計算廠商的AI 算力競爭：2023年全球 AI云算力市場規(guī)模 640億美元，AWS、Azure、Google Cloud 占超70% 份額。阿里云、華為云、騰訊云等中國云廠商加速布局，阿里云計劃未來三年投524 億美元擴充AI 算力。
AI算力服務商市場變化：產品及服務復雜性提升，推動市場多樣性發(fā)展
03-2 算法：塑造思維的框架
算法是AI 大模型的核心要素，涵蓋深度學習框架與優(yōu)化策略。
Transformer 影響：2017 年Google 提出的Transformer 架構，掀起AI 大模型革命，成為技術基石，相較傳統(tǒng)RNN，計算效率提升超10 倍。
算法優(yōu)化與算力成本降低：AI 訓練成本高昂，GPT - 4 訓練成本估算超1 億美元。稀疏化、蒸餾、量化等新技術可使訓練成本降低30% - 50%。
開源與專有模型競爭態(tài)勢：
前沿算法發(fā)展動態(tài) ：2023 年多模態(tài)大模型（如GPT - 4V、Gemini）打破文本局限，可處理圖像、音頻、視頻等多種數據類型。強化學習（RLHF）優(yōu)化AI 交互能力，提升用戶體驗。
算法的“從技術到應用”：
數字經濟時代迎來了數據的爆炸式增長，隨著大數據、云計算、人工智能等新型信息技術的加速發(fā)展及規(guī)模化應用，數據的價值和地位不斷提升，已經成為推動經濟社會高質量發(fā)展的新型關鍵生產要素、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。
2024 年1 月，國家數據局發(fā)布《“數據要素X”三年行動計劃（2024-2026 年）》，以政務、金融、互聯網、交電為代表的行業(yè)持續(xù)深化數據要素的發(fā)展與應用，艾瑞咨詢預計 2024 年全年市場規(guī)模將達 1662.0 億元，2025 年市場規(guī)模將有望達 2042.9 億元。
從產業(yè)鏈價值環(huán)節(jié)傳導角度出發(fā)，數據要素產業(yè)鏈分為數據資源要素化、市場化流通與數據要素應用，這三大環(huán)節(jié)。首先，從數據采集歸類加工，管理后形成資產，再加工為產品，完成數據資源要素化；再者，通過掛牌上市，或者場外交易的方式觸達各行業(yè)需求者并投入應用。其中，再市場化流通這一環(huán)節(jié)當中，也會有第三方服務機構，提供相應地咨詢審計、評估與仲裁等服務，更好地推進數據資源化到應用這一過程的轉化，所牽扯的參與方多元且類別復雜，價值共創(chuàng)屬性十分突出。
03-3 數據：訓練模型的燃料數據是AI大模型的基礎資源，涵蓋高質量數據集與標注信息。
數據質量直接影響模型表現：“Garbage In, Garbage Out”。根據研究，90% 的AI模型表現問題來源于不良數據質量，而非模型架構。
多樣化的數據源提升模型的普適性：GPT-4結合文本與圖像數據；Google的PaLM2模型集成了文本、圖像、音頻等多模態(tài)數據，使其在多任務下表現更好。
前沿算法發(fā)展動態(tài) ：AI技術本身也可以用來加速數據清洗和預處理，例如自監(jiān)督學習、異常值檢測和自動標注技術。如，NLP領域常用的Tokenization和Embeddings
04 中游產業(yè)鏈：“百模大戰(zhàn)”
04-1 國際AI大模型對比
04-2 國內AI大模型對比
05 下游產業(yè)鏈：AI + …… = ∞
05-1 AI 市場高景氣，大模型下游行業(yè)需求旺盛，應用場景豐富2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模為3,716億人民幣，預計2027年市場規(guī)模將達到15,372億人民幣有望在下游制造、交通、金融、醫(yī)療等更多領域不斷滲透，實現大規(guī)模落地應用
05-2 AI + 醫(yī)療
人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用將帶來顛覆性變革，通過技術創(chuàng)新改變供給端和醫(yī)療工作流程，提高效率并催生增量市場。醫(yī)療資源供需矛盾突出，是推動人工智能醫(yī)療發(fā)展的主要驅動力，需求端因人口老齡化和健康意識提升而增長，供給端因資源不足和分布不均而難以滿足需求。人工智能在醫(yī)療影像、輔助診斷、新藥研發(fā)和健康管理等方向有廣泛應用，其中醫(yī)療影像是成熟細分領域，手術機器人在輔助診斷中活躍，人工智能算法和算力優(yōu)勢助力新藥研發(fā)，健康管理領域應用廣泛。
05-3 AI + 金融
由于金融機構往往具有信息安全要求高、數據處理量大且信息基礎設施建設較為完善的特征，人工智能技術得以較早在金融領域營銷、合規(guī)、風控等多元化場景實現落地應用并得到長足發(fā)展。
05-4 AI + 物流
06 發(fā)展趨勢
06-1 技術深化與融合多模態(tài)融合加速：未來AI大模型將更加注重多模態(tài)能力的融合，如文本、圖像、音頻、視頻等，以實現更豐富的應用場景和更強大的交互能力。強化學習與人類反饋的結合：通過強化學習（RLHF）和人類反饋優(yōu)化，AI大模型將不斷提升交互能力和任務執(zhí)行的準確性，進一步縮小與人類智能的差距。算法優(yōu)化與效率提升：稀疏化、量化、模型壓縮等技術將不斷優(yōu)化，降低訓練和推理成本，提高模型運行效率，推動AI大模型的普及化。
06-2 產業(yè)生態(tài)與商業(yè)模式變革MaaS模式興起：Model as a Service（MaaS）將成為主流商業(yè)模式，通過API接口提供大模型服務，降低開發(fā)門檻，激發(fā)新的產業(yè)鏈分工和商業(yè)模式。生態(tài)開放性競爭加劇：廠商將更加注重生態(tài)開放性，通過開源模型、開放基礎設施、合作開發(fā)等方式，構建更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)，提升競爭力。行業(yè)大模型定制化：針對金融、醫(yī)療、教育、工業(yè)等垂直領域的行業(yè)大模型將不斷涌現，滿足特定行業(yè)的深度需求，推動AI技術在更多領域的落地。
06-3 政策和倫理挑戰(zhàn)政策監(jiān)管加強：隨著AI大模型的廣泛應用，政府將加強對生成式AI、數據隱私、算法倫理等方面的監(jiān)管，推動行業(yè)健康發(fā)展。倫理與可持續(xù)發(fā)展：廠商將更加注重AI技術的倫理合規(guī)性，推動AI技術的可持續(xù)發(fā)展，確保技術應用符合人類價值觀和社會利益。數據安全與隱私保護：數據作為AI大模型的核心資源，其安全性和隱私保護將成為未來發(fā)展的重要挑戰(zhàn)，廠商需要加強數據管理和安全技術的研發(fā)。
