来源:沙利文 编辑:管理员 时间:2023/10/31 |
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。
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