01  產(chǎn)業(yè)鏈全景圖

　　02  AI大模型簡介

　　02-1  什么是AI大模型?

　　大模型是擁有超大規(guī)模參數(shù)(通常在十億個以上)、復(fù)雜計算結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)模型，能夠處理海量數(shù)據(jù)，完成各種復(fù)雜任務(wù)，如自然語言處理、圖像識別等。

　　02-2  AI大模型的三大特征

　　02-3  AI大模型類型分析

　　02-4  算力承接算法及數(shù)據(jù)，成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展基石

　　在現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域，算力扮演著推動創(chuàng)新、實現(xiàn)突破的核心驅(qū)動力。算力、算法、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)架構(gòu)等多個方面的綜合優(yōu)化對于大規(guī)模模型訓(xùn)練的成功至關(guān)重要。從技術(shù)層面看，在大模型的研發(fā)過程中，預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和模型推理等環(huán)節(jié)是核心關(guān)鍵因素和主要計算特征。

　　03  上游產(chǎn)業(yè)鏈：算力、算法、數(shù)據(jù)

　　03-1  算力：驅(qū)動智能的引擎

　　AI 大模型拉動算力需求：預(yù)計2025 年，AI 大模型的算力需求將達(dá)2020 年 10倍，超 50% 源于企業(yè)AI 應(yīng)用。

　　AI 芯片市場格局與國產(chǎn)趨勢：NVIDIA 占據(jù)全球高性能AI 芯片超80% 市場，A100/*** 供不應(yīng)求，價格漲約3 倍。華為昇騰、寒武紀(jì)、壁仞科技等中國廠商加速自研，預(yù)計2025 年國內(nèi)AI 芯片市場份額升至30%。

　　云計算廠商的AI 算力競爭：2023年全球 AI云算力市場規(guī)模 640億美元，AWS、Azure、Google Cloud 占超70% 份額。阿里云、華為云、騰訊云等中國云廠商加速布局，阿里云計劃未來三年投524 億美元擴充AI 算力。

　　AI算力服務(wù)商市場變化：產(chǎn)品及服務(wù)復(fù)雜性提升，推動市場多樣性發(fā)展

　　03-2  算法：塑造思維的框架

　　算法是AI 大模型的核心要素，涵蓋深度學(xué)習(xí)框架與優(yōu)化策略。

　　Transformer 影響：2017 年Google 提出的Transformer 架構(gòu)，掀起AI 大模型革命，成為技術(shù)基石，相較傳統(tǒng)RNN，計算效率提升超10 倍。

　　算法優(yōu)化與算力成本降低：AI 訓(xùn)練成本高昂，GPT - 4 訓(xùn)練成本估算超1 億美元。稀疏化、蒸餾、量化等新技術(shù)可使訓(xùn)練成本降低30% - 50%。

　　開源與專有模型競爭態(tài)勢：

　　前沿算法發(fā)展動態(tài) ：2023 年多模態(tài)大模型(如GPT - 4V、Gemini)打破文本局限，可處理圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型。強化學(xué)習(xí)(RLHF)優(yōu)化AI 交互能力，提升用戶體驗。

　　算法的“從技術(shù)到應(yīng)用”：

　　數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代迎來了數(shù)據(jù)的爆炸式增長，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新型信息技術(shù)的加速發(fā)展及規(guī)�；瘧�(yīng)用，數(shù)據(jù)的價值和地位不斷提升，已經(jīng)成為推動經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的新型關(guān)鍵生產(chǎn)要素、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)�球競爭格局的關(guān)鍵力量。

　　2024 年1 月，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布《“數(shù)據(jù)要素X”三年行動計劃(2024-2026 年)》，以政務(wù)、金融、互聯(lián)網(wǎng)、交電為代表的行業(yè)持續(xù)深化數(shù)據(jù)要素的發(fā)展與應(yīng)用，艾瑞咨詢預(yù)計 2024 年全年市場規(guī)模將達(dá) 1662.0 億元，2025 年市場規(guī)模將有望達(dá) 2042.9 億元。

　　從產(chǎn)業(yè)鏈價值環(huán)節(jié)傳導(dǎo)角度出發(fā)，數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈分為數(shù)據(jù)資源要素化、市場化流通與數(shù)據(jù)要素應(yīng)用，這三大環(huán)節(jié)。首先，從數(shù)據(jù)采集歸類加工，管理后形成資產(chǎn)，再加工為產(chǎn)品，完成數(shù)據(jù)資源要素化;再者，通過掛牌上市，或者場外交易的方式觸達(dá)各行業(yè)需求者并投入應(yīng)用。其中，再市場化流通這一環(huán)節(jié)當(dāng)中，也會有第三方服務(wù)機構(gòu)，提供相應(yīng)地咨詢審計、評估與仲裁等服務(wù)，更好地推進(jìn)數(shù)據(jù)資源化到應(yīng)用這一過程的轉(zhuǎn)化，所牽扯的參與方多元且類別復(fù)雜，價值共創(chuàng)屬性十分突出。

　　03-3  數(shù)據(jù)：訓(xùn)練模型的燃料數(shù)據(jù)是AI大模型的基礎(chǔ)資源，涵蓋高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與標(biāo)注信息。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響模型表現(xiàn)：“Garbage In, Garbage Out”。根據(jù)研究，90% 的AI模型表現(xiàn)問題來源于不良數(shù)據(jù)質(zhì)量，而非模型架構(gòu)。

　　多樣化的數(shù)據(jù)源提升模型的普適性：GPT-4結(jié)合文本與圖像數(shù)據(jù);Google的PaLM2模型集成了文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，使其在多任務(wù)下表現(xiàn)更好。

　　前沿算法發(fā)展動態(tài) ：AI技術(shù)本身也可以用來加速數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，例如自監(jiān)督學(xué)習(xí)、異常值檢測和自動標(biāo)注技術(shù)。如，NLP領(lǐng)域常用的Tokenization和Embeddings

　　04  中游產(chǎn)業(yè)鏈：“百模大戰(zhàn)”

　　04-1  國際AI大模型對比

　　04-2  國內(nèi)AI大模型對比

　　05  下游產(chǎn)業(yè)鏈：AI + …… = ∞

　　05-1  AI 市場高景氣，大模型下游行業(yè)需求旺盛，應(yīng)用場景豐富2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模為3,716億人民幣，預(yù)計2027年市場規(guī)模將達(dá)到15,372億人民幣有望在下游制造、交通、金融、醫(yī)療等更多領(lǐng)域不斷滲透，實現(xiàn)大規(guī)模落地應(yīng)用

　　05-2  AI + 醫(yī)療

　　人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用將帶來顛覆性變革，通過技術(shù)創(chuàng)新改變供給端和醫(yī)療工作流程，提高效率并催生增量市場。醫(yī)療資源供需矛盾突出，是推動人工智能醫(yī)療發(fā)展的主要驅(qū)動力，需求端因人口老齡化和健康意識提升而增長，供給端因資源不足和分布不均而難以滿足需求。人工智能在醫(yī)療影像、輔助診斷、新藥研發(fā)和健康管理等方向有廣泛應(yīng)用，其中醫(yī)療影像是成熟細(xì)分領(lǐng)域，手術(shù)機器人在輔助診斷中活躍，人工智能算法和算力優(yōu)勢助力新藥研發(fā)，健康管理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

　　05-3  AI + 金融

　　由于金融機構(gòu)往往具有信息安全要求高、數(shù)據(jù)處理量大且信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為完善的特征，人工智能技術(shù)得以較早在金融領(lǐng)域營銷、合規(guī)、風(fēng)控等多元化場景實現(xiàn)落地應(yīng)用并得到長足發(fā)展。

　　05-4  AI + 物流

　　06  發(fā)展趨勢

　　06-1  技術(shù)深化與融合多模態(tài)融合加速：未來AI大模型將更加注重多模態(tài)能力的融合，如文本、圖像、音頻、視頻等，以實現(xiàn)更豐富的應(yīng)用場景和更強大的交互能力。強化學(xué)習(xí)與人類反饋的結(jié)合：通過強化學(xué)習(xí)(RLHF)和人類反饋優(yōu)化，AI大模型將不斷提升交互能力和任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步縮小與人類智能的差距。算法優(yōu)化與效率提升：稀疏化、量化、模型壓縮等技術(shù)將不斷優(yōu)化，降低訓(xùn)練和推理成本，提高模型運行效率，推動AI大模型的普及化。

　　06-2  產(chǎn)業(yè)生態(tài)與商業(yè)模式變革MaaS模式興起：Model as a Service(MaaS)將成為主流商業(yè)模式，通過API接口提供大模型服務(wù)，降低開發(fā)門檻，激發(fā)新的產(chǎn)業(yè)鏈分工和商業(yè)模式。生態(tài)開放性競爭加�。簭S商將更加注重生態(tài)開放性，通過開源模型、開放基礎(chǔ)設(shè)施、合作開發(fā)等方式，構(gòu)建更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)，提升競爭力。行業(yè)大模型定制化：針對金融、醫(yī)療、教育、工業(yè)等垂直領(lǐng)域的行業(yè)大模型將不斷涌現(xiàn)，滿足特定行業(yè)的深度需求，推動AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的落地。

　　06-3  政策和倫理挑戰(zhàn)政策監(jiān)管加強：隨著AI大模型的廣泛應(yīng)用，政府將加強對生成式AI、數(shù)據(jù)隱私、算法倫理等方面的監(jiān)管，推動行業(yè)健康發(fā)展。倫理與可持續(xù)發(fā)展：廠商將更加注重AI技術(shù)的倫理合規(guī)性，推動AI技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展，確保技術(shù)應(yīng)用符合人類價值觀和社會利益。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：數(shù)據(jù)作為AI大模型的核心資源，其安全性和隱私保護(hù)將成為未來發(fā)展的重要挑戰(zhàn)，廠商需要加強數(shù)據(jù)管理和安全技術(shù)的研發(fā)。