2024年中國大模型行業(yè)競爭格局、市場規(guī)模與未來發(fā)展趨勢分析

• 郭夢 2024年5月27日 來源：中研網(wǎng) 384 18
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2024年中國大模型行業(yè)競爭格局、市場規(guī)模與未來發(fā)展趨勢分析

大模型行業(yè)是指基于具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計算結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)模型進行技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用推廣的產(chǎn)業(yè)。這些大模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建而成，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個參數(shù)，設(shè)計目的是提高模型的表達能力和預(yù)測性能，能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。

大模型行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括但不限于自然語言處理、計算機視覺、語音識別和推薦系統(tǒng)等。通過訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)，大模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式和特征，具有更強大的泛化能力，可以對未見過的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》分析

2.5 全球大模型市場競爭態(tài)勢

2.5.1 全球大模型競爭格局

全球大模型競爭格局呈現(xiàn)出多元化的特點，各大科技巨頭都在積極布局大模型領(lǐng)域。

首先，美國的大模型數(shù)量和技術(shù)水平在全球領(lǐng)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(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，并且在AI芯片、云計算基礎(chǔ)設(shè)施等方面也具有優(yōu)勢。

其次，中國在大模型領(lǐng)域也取得了顯著進展。中國的大模型在應(yīng)用場景、算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)資源等方面具有優(yōu)勢，并且在中文大模型方面也有很多創(chuàng)新。

此外，歐洲、日本等國家和地區(qū)也在積極布局大模型領(lǐng)域，推出了一系列具有特色的大模型產(chǎn)品和服務(wù)。

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

2.5.2 全球大模型風(fēng)險投資

據(jù)不完全統(tǒng)計，2023年，在大模型及應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域，國內(nèi)外共跑出30多家知名“獨角獸”公司，它們的業(yè)務(wù)涉及基礎(chǔ)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(yīng)用相關(guān)領(lǐng)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(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，目前，中國人工智能領(lǐng)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(guān)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(xiàn)出了幾個共同特點：明星創(chuàng)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(yīng)用獨角獸數(shù)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(fā)布大模型超200個，中美數(shù)量占全球九成。

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

大模型領(lǐng)域可以分成三層，底層是基礎(chǔ)大模型，最上層是各類應(yīng)用，還有大量的中間環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、工程能力、工具開發(fā)等。

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

其中，以谷歌為代表的科技巨頭長期投身于基礎(chǔ)理論的研究，使得美國引領(lǐng)者人工智能的發(fā)展潮流，在基礎(chǔ)大模型上保持領(lǐng)先優(yōu)勢。

在美國，包括谷歌、亞馬遜、Meta在內(nèi)的大廠強勢進入大模型領(lǐng)域，且方向大多是大模型的底座，包括基礎(chǔ)大模型、算力服務(wù)、開源大模型等。

相比美國，國內(nèi)一直扮演著追隨者的角色。不過，中國智譜AI研發(fā)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(chuàng)業(yè)公司來說，在基礎(chǔ)層與科技巨頭開卷幾乎意義不大。美國新興的大模型創(chuàng)業(yè)公司也大多集中在中間層和應(yīng)用層。

由于大模型對人才、資本和技術(shù)的制約，國內(nèi)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(yīng)用輕基礎(chǔ)”的研發(fā)理念，以及國內(nèi)龐大的下游需求，國內(nèi)機構(gòu)也逐漸傾向于利用龍頭企業(yè)的開源模型來做應(yīng)用落地的創(chuàng)業(yè)。

2.5.3 全球大模型并購交易

2023年6月，大數(shù)據(jù)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(chuàng)公司MosaicML。

收購?fù)瓿珊螅琈osaicML將成為Databricks Lakehouse平臺的一部分，其團隊和技術(shù)也將并入Databricks。

此前，MosaicML已經(jīng)從 DCVC、AME Cloud Ventures、Lux、Frontline等多家知名投資機構(gòu)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(nèi)暴漲了6倍。此筆交易也是截至目前今年生成式AI領(lǐng)域內(nèi)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(dān)任人工智能產(chǎn)品負責(zé)人、Nervana Systems 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Naveen Rao 以及英特爾AI實驗室的高級主管Hanlin Tang于2021年創(chuàng)立，員工僅 62 人。

2.6 全球大模型市場規(guī)模分析

圖表：2020-2028年全球大模型市場規(guī)模

數(shù)據(jù)來源：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院整理

根據(jù)市場調(diào)研數(shù)據(jù)，2022年，全球大模型市場規(guī)模超100億美元，預(yù)計未來6年CAGR近50%，國內(nèi)外大模型已在辦公、教育、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域充分落地。

未來發(fā)展趨勢

智能終端側(cè)的應(yīng)用：大模型正逐步走向“智能終端側(cè)”，如手機、PC等設(shè)備。這種趨勢的優(yōu)勢在于低成本、移動性強、數(shù)據(jù)安全，以及模型壓縮與定制技術(shù)的成熟。

多模態(tài)化：大模型將結(jié)合文本、圖像、語音等多模態(tài)信息進行學(xué)習(xí)和理解，這是AI大模型的重要發(fā)展方向。為了實現(xiàn)“更像人”的智能化，大模型需要像人類一樣處理不同模態(tài)的信息。

開源化：大模型的開源化旨在降低開發(fā)者的使用門檻和成本，同時提高算法的透明度和可信度。這將促進大模型的廣泛應(yīng)用和持續(xù)改進。

技術(shù)創(chuàng)新：隨著技術(shù)的不斷進步，大模型行業(yè)將持續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和算法，提高模型的性能和效率。

商業(yè)化與產(chǎn)業(yè)化：大模型的商業(yè)化應(yīng)用將進一步加速，推動產(chǎn)業(yè)化進程。隨著供需雙方的共同努力，大模型將在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為社會經(jīng)濟發(fā)展注入新動能。

政策法規(guī)的支持：大模型產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展需要政策法規(guī)的保駕護航。未來，政府將出臺更多政策，支持大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護等方面的監(jiān)管。

欲知更多關(guān)于大模型行業(yè)的市場數(shù)據(jù)及未來投資前景規(guī)劃，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》。

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  2024-2028年中國大模型市場發(fā)展分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告

  AI大模型是指基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的大型語言模型，具有廣泛的應(yīng)用前景和商業(yè)價值。這些模型通常由大量的參數(shù)和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成，通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)自然語言處理的各種任...

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