2024大模型市場規模及競爭格局分析

• 郭夢 2023年12月28日 來源：互聯網 411 20
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大模型是指具有龐大規模和復雜結構的人工智能模型，它們具有數以億計的參數和深層次的神經網絡架構。這些模型通過學習海量數據和深度神經網絡的優化，在各種任務上取得了令人矚目的成果。

AI大模型是指基于深度學習技術的大型語言模型，具有廣泛的應用前景和商業價值。這些模型通常由大量的參數和復雜的神經網絡結構組成，通過大規模的數據訓練和優化，能夠實現自然語言處理的各種任務。

2024大模型市場規模及競爭格局分析

AI大模型的應用范圍廣泛，可以應用于文本分類、情感分析、問答系統、機器翻譯等領域，為企業帶來更多的商業機會和競爭優勢。同時，AI大模型也面臨著一些挑戰，如數據隱私和安全問題、技術難題等。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，AI大模型將會在更多的領域發揮重要作用。AI大模型是指基于深度學習技術的大型語言模型，具有廣泛的應用前景和商業價值。這些模型通常由大量的參數和復雜的神經網絡結構組成，通過大規模的數據訓練和優化，能夠實現自然語言處理的各種任務。

在人工智能領域，大模型被廣泛用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。大模型的出現，使得人工智能模型能夠更好地處理大規模的數據集，并從中學習到更復雜的特征表示。同時，大模型還具有更強的泛化能力，能夠在多個任務上表現優異。但是，大模型也面臨著一些挑戰。首先，大模型的訓練需要大量的計算資源和時間，這使得其訓練成本非常高。其次，大模型在處理一些特定任務時可能存在過擬合的問題，即模型在訓練數據上表現很好，但在測試數據上表現較差。此外，大模型的可解釋性也是一個挑戰，因為它們通常包含大量的參數和復雜的網絡結構，很難解釋其決策過程。

大模型的發展源于自然語言處理領域，以谷歌的BERT、OpenAI的GPT和百度文心大模型為代表，參數規模逐步提升至千億、萬億，同時用于訓練的數據量級也顯著提升，帶來了模型能力的提高。

大模型通常采用預訓練+微調的方式，即先在海量無標注的數據上進行自監督學習，然后根據具體的下游任務進行少量數據的微調，以實現更優的識別、理解、決策、生成等效果。

大模型的應用如雨后春松般的出現，并能夠被大眾所接受，主要來自于它的各種能力。首先是他的遷移學習能力，大模型具有強大的知識和記憶能力，可以從海量的語料中學習到豐富的語義和知識表示，并在下游任務中進行遷移學習。如果從頭訓練一個大模型，它所花費的時間將是很漫長的，目前的大模型都是利用遷移學習的方式來提高訓練效率的。

數據顯示，我國有至少130家公司研究大模型產品，其中通用大模型有78家。

不僅是大模型，人工智能新技術正加速走進千行百業。為消費者提供個性化推薦，預測天氣、指導礦山生產，幫程序員“寫代碼”、幫科學家“搞科研”……豐富的應用場景，將人工智能賦能產業發展、造福生活體現得淋漓盡致。

自2022年底ChatGPT問世，科技行業AI大模型的熱潮便席卷全球，2023年，全球科技巨頭無不加碼布局，旨在能在這輪由AI大模型掀起的科技革命中占據領先位置。

在此背景下，我國科技企業迅速跟進。工業和信息化部賽迪研究院數據顯示，目前，我國已有超過19個語言大模型研發廠商。其中，15家廠商的模型產品已經通過備案。預計今年我國語言大模型市場規模將達到132.3億元，增長率將達到110%。

大模型未來發展趨勢如何?科大訊飛副總裁、研究院院長劉聰表示，開放之后的大模型可能將改變普通人的工作和生活。未來幾年，通用認知智能技術將持續快速發展，帶來重大模式創新和產業變革，比如改變信息分發和獲取模式、革新內容生產模式、全自然交互完成任務、實現專家級虛擬助手、顛覆傳統手工編程方式、成為科研工作加速器。

據中研普華產業院研究報告《2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》分析

2.5 全球大模型市場競爭態勢

2.5.1 全球大模型競爭格局

全球大模型競爭格局呈現出多元化的特點，各大科技巨頭都在積極布局大模型領域。

首先，美國的大模型數量和技術水平在全球領先。美國的大模型在自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域都有廣泛應用，并且在AI芯片、云計算基礎設施等方面也具有優勢。

其次，中國在大模型領域也取得了顯著進展。中國的大模型在應用場景、算法優化、數據資源等方面具有優勢，并且在中文大模型方面也有很多創新。

此外，歐洲、日本等國家和地區也在積極布局大模型領域，推出了一系列具有特色的大模型產品和服務。

全球大模型競爭格局呈現出多元化的特點，各大科技巨頭都在積極布局大模型領域，以搶占AI技術的制高點。

2.5.2 全球大模型風險投資

據不完全統計，2023年，在大模型及應用相關領域，國內外共跑出30多家知名“獨角獸”公司，它們的業務涉及基礎大模型，以及AI繪畫、文生視頻、AI輔助編程、翻譯等方向。

從地域分布來看，美國的大模型及應用相關領域的獨角獸占比較多。

在26家獨角獸中，有17家都是誕生在美國，另外法國2家、德國2家、英國2家、以色列2家，加拿大1家。

據IT桔子數據，目前，中國人工智能領域的獨角獸公司共有102家;其中2023年的新晉獨角獸有10家。在這10家新誕生的獨角獸公司中，AIGC及大模型相關有4家，占比近一半。

它們分別是智譜AI、百川智能、零一萬物、Minimax 名之夢。

這四家公司呈現出了幾個共同特點：明星創始團隊、融資相對密集、金額巨大，且估值都超過10億美元。

雖然，2023年中國的大模型及應用獨角獸數量與美國相差很多，但并不輸于歐洲國家。

有研究報告顯示，截至今年10月份，全球已發布大模型超200個，中美數量占全球九成。

從數量來看，國內大模型發布數量與美國差距不大，但從整體的影響力來看，國內大模型還沒像OpenAI、谷歌一樣形成世界性的影響力。

大模型領域可以分成三層，底層是基礎大模型，最上層是各類應用，還有大量的中間環節，包括數據處理、模型訓練、工程能力、工具開發等。

目前，中美在AI大模型方向領先世界各國。中美兩國在AI大模型各方面的表現各有勝負。

其中，以谷歌為代表的科技巨頭長期投身于基礎理論的研究，使得美國引領者人工智能的發展潮流，在基礎大模型上保持領先優勢。

在美國，包括谷歌、亞馬遜、Meta在內的大廠強勢進入大模型領域，且方向大多是大模型的底座，包括基礎大模型、算力服務、開源大模型等。

相比美國，國內一直扮演著追隨者的角色。不過，中國智譜AI研發的大語言模型GLM-130B也曾于2022年亞洲唯一入選斯坦福評測的全球主流大模型。

對于創業公司來說，在基礎層與科技巨頭開卷幾乎意義不大。美國新興的大模型創業公司也大多集中在中間層和應用層。

由于大模型對人才、資本和技術的制約，國內一級市場對大模型項目的投資并不如美國那樣火熱。

在“重應用輕基礎”的研發理念，以及國內龐大的下游需求，國內機構也逐漸傾向于利用龍頭企業的開源模型來做應用落地的創業。

2.5.3 全球大模型并購交易

2023年6月，大數據巨頭Databricks就宣布以13億美元的價格收購了位于舊金山的生成式AI初創公司MosaicML。

收購完成后，MosaicML將成為Databricks Lakehouse平臺的一部分，其團隊和技術也將并入Databricks。

此前，MosaicML已經從 DCVC、AME Cloud Ventures、Lux、Frontline等多家知名投資機構獲得了近6400萬美元的融資。

值得注意的是，MosaicML上一輪融資時估值僅為2.22億美元，這意味著此次收購使得MosaicML的估值短期內暴漲了6倍。此筆交易也是截至目前今年生成式AI領域內所公布的最大一筆收購案。

MosaicML是一家專注于生成式AI的公司，由曾在 Intel 擔任人工智能產品負責人、Nervana Systems 的聯合創始人 Naveen Rao 以及英特爾AI實驗室的高級主管Hanlin Tang于2021年創立，員工僅 62 人。

2.6 全球大模型市場規模分析

圖表：2020-2028年全球大模型市場規模

數據來源：中研普華產業研究院整理

根據市場調研數據，2022年，全球大模型市場規模超100億美元，預計未來6年CAGR近50%，國內外大模型已在辦公、教育、醫療、金融等領域充分落地。

大模型行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，分析大模型未來的政策走向和監管體制的發展趨勢，挖掘大模型行業的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發展方向。

欲了解更多關于大模型行業的市場數據及未來行業投資前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2028年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》。

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