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

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展的局面。

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 Ability），逐渐拉开了通用人 工智能（AGI）的发展序幕。

过去几年，国内外的 AI 厂商均在大模型 领域有所布局。OpenAI 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 AI 应用，并对 外提供 API 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。

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 户关注度的跃升成为对厂商自身能力的 考验，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 入的分析和评估。

前瞻洞察：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、提高内容 生成质量和效率等多种价值，实现了 对传统 AI 技术的突破，并成为 AGI 的重要起点。进而将 AI 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 动因素主要包含三个层面:

（1）政策端：政策环境持续优化， 赋能AI 大模型市场高速发展。

（2）供给端： 下一代 AI 基础设施等 快速发展，助力大模型应用落地。

（3）需求端：AI 市场高景气，大模 型下游行业需求旺盛。