大模型,又稱為預(yù)訓(xùn)練模型、基礎(chǔ)模型等,是“大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物。大模型通常是在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)出一種特征和規(guī)則?;诖竽P瓦M(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí),將大模型進(jìn)行微調(diào),如在下游特定任務(wù)上的小規(guī)模有標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練,或者不進(jìn)行微調(diào),就可以完成多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的任務(wù)。《人工智能系列專題之中國(guó)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)全景與機(jī)會(huì)洞察專題研究報(bào)告》在大量周密的市場(chǎng)調(diào)研基礎(chǔ)上,主要依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、政府部門機(jī)構(gòu)發(fā)布的最新權(quán)威數(shù)據(jù),相關(guān)產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)等單位相關(guān)資料,對(duì)中國(guó)人工智能大模型產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與市場(chǎng)做了深入的調(diào)查研究,并據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展軌跡對(duì)未來(lái)的發(fā)展前景與趨勢(shì)作了審慎的判斷,為投資者尋找新的市場(chǎng)投資機(jī)會(huì),進(jìn)入人工智能大模型產(chǎn)業(yè)投資布局提供了至關(guān)重要的決策參考依據(jù)。
第一章 人工智能大模型概述
1.1 人工智能大模型的內(nèi)涵與特征
1.2 人工智能大模型發(fā)展歷程
1.2.1 國(guó)外
1.2.2 國(guó)內(nèi)
1.3 人工智能大模型的優(yōu)勢(shì)
1.3.1 解決AI過(guò)于碎片化和多樣化的問(wèn)題,極大提高模型的泛用性
1.3.2 具備自監(jiān)督學(xué)習(xí)功能,降低訓(xùn)練研發(fā)成本
1.3.3 擺脫結(jié)構(gòu)變革桎梏,打開(kāi)模型精度上限
1.4 大模型的戰(zhàn)略意義
1.4.1 大模型是新的生產(chǎn)力工具
1.4.2 大模型是新的流量入口
第二章 人工智能大模型技術(shù)路線和底層架構(gòu)
2.1 人工智能大模型技術(shù)路線
2.1.1 Bert模式
2.1.2 GPT模式
2.1.3 混合模式
2.2 人工智能大模型底層架構(gòu)
2.2.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練存在的問(wèn)題
2.2.2 Transformer模型的三大技術(shù)突破
(1)精準(zhǔn)性
(2)高效性
(3)泛化性
2.3 人工智能大模型發(fā)展方向
2.3.1 自然語(yǔ)言處理(NLP)大模型
2.3.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)大模型
2.3.3 多模態(tài)模型
第三章 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈與商業(yè)模式分析
3.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈模型
3.2 人工智能大模型商業(yè)模式
3.2.1 商業(yè)模式:“通用大模型+產(chǎn)業(yè)模型”
3.2.2 大模型的主要成本構(gòu)成
(1)智算集群建設(shè)成本
(2)模型訓(xùn)練成本
(3)運(yùn)營(yíng)成本
第四章 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游構(gòu)成及主要玩家
4.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要構(gòu)成
4.1.1 硬件
(1)芯片
(2)服務(wù)器
(3)通信網(wǎng)絡(luò)
4.1.2 軟件
(1)云計(jì)算
(2)數(shù)據(jù)庫(kù)
(3)虛擬化
4.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈上游主要玩家
第五章 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游構(gòu)成及主要玩家
5.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要構(gòu)成
5.1.1 算法研發(fā)
(1)編程語(yǔ)言
(2)算法框架
(3)模型測(cè)評(píng)
5.1.2 模型管理維護(hù)
(1)系統(tǒng)管理
(2)API管理
(3)數(shù)據(jù)管理
5.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈中游主要玩家
第六章 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游構(gòu)成及主要玩家
6.1 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要構(gòu)成
6.1.1 內(nèi)容生產(chǎn)
6.1.2 創(chuàng)意設(shè)計(jì)
6.1.3 對(duì)話引擎
6.1.4 輔助開(kāi)發(fā)
6.2 人工智能大模型產(chǎn)業(yè)鏈下游主要玩家
第七章 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展分析
7.1 中國(guó)人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1 我國(guó)人工智能大模型總體情況
7.1.2 國(guó)內(nèi)AI市場(chǎng)迅速發(fā)展,數(shù)據(jù)量增速或?qū)⑷虻谝?br />(1)2021-2026年全球數(shù)據(jù)規(guī)模及增速情況
(2)2021-2026年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)
7.2 國(guó)家政策推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展
7.3 人工智能大模型行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局
7.4 中國(guó)人工智能大模型行業(yè)發(fā)展存在的問(wèn)題
7.4.1 海量參數(shù)開(kāi)路,算力瓶頸漸至
7.4.2 模型日益復(fù)雜,硬件需求承壓
7.4.3 聚焦技術(shù)路線優(yōu)化,突破模型算力瓶頸
第八章 國(guó)內(nèi)外人工智能大模型大廠布局情況
8.1 世界各國(guó)人工智能大模型發(fā)展概況
8.1.1 世界各國(guó)人工智能大模型能力比較
8.1.2 美國(guó)人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.3 其他國(guó)家人工智能大模型發(fā)展情況
8.1 國(guó)外大廠大模型布局情況
8.1.1 OpenAI:GPT系列大模型一騎絕塵,智能化程度提升迅速
8.1.2 微軟:與OpenAI深度綁定,占得行業(yè)先機(jī)
8.1.3 谷歌:扎根基礎(chǔ)模型研發(fā),引領(lǐng)技術(shù)革新
8.2. 國(guó)內(nèi)大廠大模型布局情況
8.2.1 百度文心大模型:早布局,內(nèi)外雙向發(fā)力
(1)總體概況
(2)市場(chǎng)應(yīng)用和推廣情況
(3)內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.2 阿里通義大模型:建生態(tài),率先內(nèi)部應(yīng)用
(1)總體概況
(2)市場(chǎng)應(yīng)用和推廣情況
(3)內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.3 華為盤古大模型:全棧式服務(wù),深耕行業(yè)應(yīng)用
(1)總體概況
(2)市場(chǎng)應(yīng)用和推廣情況
(3)內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.4 騰訊混元大模型:練內(nèi)功,高度適配自有業(yè)務(wù)
(1)總體概況
(2)市場(chǎng)應(yīng)用和推廣情況
(3)內(nèi)外部評(píng)估情況
8.2.5 商湯日日新大模型:目標(biāo)成為通用人工智能新基建
(1)總體概況
(2)市場(chǎng)應(yīng)用和推廣情況
8.3 中國(guó)人工智能大模型與美國(guó)人工智能大模型發(fā)展差距
8.3.1 原創(chuàng)能力
8.3.2 技術(shù)配套
8.3.3 制度環(huán)境
第九章 人工智能大模型技術(shù)的應(yīng)用
9.1 人工智能大模型技術(shù)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
9.1.1 Al大模型在自動(dòng)駕駛算法中的具體應(yīng)用
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加快自動(dòng)駕駛感知算法發(fā)展,小模型向大模型迭代趨勢(shì)明確
(2)特征級(jí)融合逐步取代后融合,BEV+Transformer為當(dāng)前主流方案
9.1.2 Al大模型的應(yīng)用對(duì)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域所帶來(lái)的好處
(1)城市NGP落地在即,Al大模型的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛算法具備更強(qiáng)的泛化能力
(2)從特斯拉感知算法迭代歷程看Al大模型對(duì)城市NGP的賦能方向
9.1.3 Al大模型應(yīng)用于自動(dòng)駕駛中的前置條件
(1)條件一:具備相當(dāng)數(shù)量的里程數(shù)據(jù),因而自動(dòng)標(biāo)注+仿真平臺(tái)環(huán)節(jié)將尤為重要
(2)條件二:具備相當(dāng)算力的云端訓(xùn)練平臺(tái),因而超算中心將成為主機(jī)廠必要基礎(chǔ)設(shè)施
9.2 人工智能大模型在其他行業(yè)及技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用
9.2.1 娛樂(lè)媒體和內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域
9.2.2 代碼軟件領(lǐng)域
9.2.3 生物醫(yī)藥領(lǐng)域
第十章 人工智能大模型現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用——ChatGPT
10.1 ChatGPT簡(jiǎn)介
10.2 ChatGPT主要功能
10.3 ChatGPT發(fā)展趨勢(shì)
10.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
10.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.3.3 Transformer算法
10.4 GPT算法的發(fā)展歷程
10.5 ChatGPT與InstructGPT的比較
10.5.1 ChatGPT與InstructGPT的相同點(diǎn)
10.5.2 ChatGPT與InstructGPT的不同點(diǎn)
10.6 ChatGPT的應(yīng)用和潛力
10.6.1 ChatGPT的應(yīng)用
(1)ChatGPT打開(kāi)海量應(yīng)用場(chǎng)景
(2) ChatGPT有望成為下一代搜索引擎的催化劑
10.6.2 ChatGPT的提升空間
(1)可能寫出看似合理但不正確或荒謬的答案
(2)對(duì)輸入措辭的調(diào)整或多次嘗試相同的提示很敏感
(3)模型通常過(guò)于冗長(zhǎng)并過(guò)度使用某些短語(yǔ)
(4)模型拒絕不當(dāng)請(qǐng)求,有時(shí)會(huì)響應(yīng)有害指令或表現(xiàn)偏見(jiàn)行為
第十一章 人工智能大模型行業(yè)發(fā)展前景和市場(chǎng)空間測(cè)算
11.1 人工智能大模型行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
11.1.1 “大模型”和“小模型”協(xié)進(jìn)
11.1.2 通用化和專用化并行
11.1.3 平臺(tái)化和簡(jiǎn)易化并進(jìn)
11.2 人工智能大模型行業(yè)治理風(fēng)險(xiǎn)
11.2.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
(1)魯棒性不足
(2)可解釋性低
(3)算法偏見(jiàn)
11.2.2 社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)
(1)數(shù)字鴻溝
(2)侵犯?jìng)€(gè)人隱私
(3)誘發(fā)犯罪
(4)沖擊教育體系
11.2.3 經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)
(1)寡頭壟斷
(2)顛覆性變革
(3)傳統(tǒng)崗位替代
(4)世界分工重組
11.2.4 政治風(fēng)險(xiǎn)
(1)政治決策
(2)輿論引導(dǎo)
(3)監(jiān)管失能
(4)國(guó)際關(guān)系動(dòng)蕩
11.3 人工智能大模型行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略
11.3.1 構(gòu)建法治之制
(1)基本原則
(2)制度構(gòu)建
11.3.2 增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)能力
(1)構(gòu)設(shè)整體性創(chuàng)新機(jī)制
(2)培育持續(xù)性創(chuàng)新基礎(chǔ)
11.3.3 加強(qiáng)市場(chǎng)應(yīng)用
(1)兩個(gè)方面
(2)從生態(tài)到參與
11.3.4 防范失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
11.3.5 推動(dòng)教育改革
11.3.6 消除政治風(fēng)險(xiǎn)
11.4 大模型給AI產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的機(jī)會(huì)
11.4.1 大模型能夠?qū)崿F(xiàn)AI從“手工作坊”到“工廠模式”的轉(zhuǎn)變
11.4.2 大模型擁有自我監(jiān)督學(xué)習(xí)能力,降低AI開(kāi)發(fā)及訓(xùn)練成本
11.4.3 大模型帶來(lái)的更為強(qiáng)大的人工智能算力
11.5 2023-2030年人工智能大模型行業(yè)市場(chǎng)空間預(yù)測(cè)
【附】人工智能大模型行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)研究
12.1 昆侖萬(wàn)維科技股份有限公司
12.1.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.1.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.1.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.1.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.1.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.2 中文在線集團(tuán)股份有限公司
12.2.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.2.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.2.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.2.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.2.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.3 科大訊飛股份有限公司
12.3.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.3.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.3.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.3.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.3.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.4 海光信息技術(shù)股份有限公司
12.4.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.4.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.4.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.4.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.4.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.5 中科寒武紀(jì)科技股份有限公司
12.5.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.5.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.5.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.5.4 企業(yè)融資情況分析
12.5.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.6 云從科技集團(tuán)股份有限公司
12.6.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.6.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.6.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.6.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.6.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.7 北京海天瑞聲科技股份有限公司
12.7.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.7.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.7.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.7.4 企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
12.7.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.8 拓爾思信息技術(shù)股份有限公司
12.8.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.8.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.8.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.8.4 企業(yè)融資情況分析
12.8.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.9 三六零安全科技股份有限公司
12.9.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.9.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.9.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.9.4 企業(yè)融資情況分析
12.9.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
12.10 萬(wàn)興科技集團(tuán)股份有限公司
12.12.1 企業(yè)發(fā)展基本情況
12.12.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
12.12.3 企業(yè)人工智能大模型業(yè)務(wù)情況
12.12.4 企業(yè)融資情況分析
12.12.5 企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析
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