2023年全球生成式AI產(chǎn)業(yè)研究報告

2023年全球生成式AI

產(chǎn)業(yè)研究報告

2023GlobalGenerativeAIIndustryReport

指導單位：中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會

中國軟件行業(yè)協(xié)會

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前言

生成式AI作為當前人工智能的前沿領(lǐng)域，成為全球最熱的科技話題。2022年OpenAI發(fā)布ChatGPT,生成

式AI在模型應用層面實現(xiàn)重要突破，僅兩個月突破1億月度活躍用戶數(shù)，成為史上用戶增長速度最快的消費

級應用。全球多家科技企業(yè)加大在生成式AI領(lǐng)域的研發(fā)投入力度，不斷在技術(shù)、產(chǎn)品及應用等方面推出重

要成果，持續(xù)推動人工智能的創(chuàng)新與商業(yè)化落地進程，也將帶動產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)快速發(fā)展。

在此背景下，在中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、中國軟件行業(yè)協(xié)會指導下，天津市人工智能學會、至頂科技、至頂

智庫聯(lián)合發(fā)布《2023年全球生成式AI產(chǎn)業(yè)研究報告》，該報告從全球視角出發(fā)，對生成式AI的產(chǎn)業(yè)概況、

基礎(chǔ)設(shè)施、算法模型、場景應用、機遇挑戰(zhàn)等方面進行梳理，全面展現(xiàn)生成式AI的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，為政府

部門、行業(yè)從業(yè)者、教育工作者以及社會公眾更好了解生成式AI提供參考。

天津市人工智能學會、至頂科技、至頂智庫

第七屆世界智能大會，中國天津，2023年5月

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專家寄語

王蘊韜作為近兩年人工智能領(lǐng)域的發(fā)展熱點，生成式AI引發(fā)社會廣泛關(guān)注。未來，AIGC有關(guān)的內(nèi)容生

中國信通院云計算與

大數(shù)據(jù)研究所副總工產(chǎn)工具將極大改變?nèi)藗兊墓ぷ魃罘绞?，也將帶來社會生產(chǎn)力的全面提升。在新技術(shù)新應用快速發(fā)展

的同時，也需關(guān)注由此帶來的就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)等問題，促進產(chǎn)業(yè)健康持續(xù)發(fā)展。

胡清華

人工智能的發(fā)展正在進入新的歷史時期，生成式AI的未來充滿著無限的可能性。ChatGPT的問世

天津市人工智能學會

理事長無疑是近年來人工智能領(lǐng)域最重要的技術(shù)突破之一。因此，我們必要全面了解人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀與

天津大學

智能計算學部教授趨勢，探討生成式AI的機遇和挑戰(zhàn)，更好地迎接智能時代的到來。

楊巨成生成式AI作為全新的內(nèi)容生產(chǎn)工具，必將改變?nèi)祟惖纳罘绞?。隨著技術(shù)不斷進步和算法不斷優(yōu)

天津市人工智能學會

副理事長化，未來生成式AI有望在辦公、消費、文娛等各場景得到廣泛應用，并在不同場景中降低創(chuàng)作者門檻，

天津科技大學

人工智能學院教授大幅提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。

馮為嘉

天津市人工智能學會伴隨人工智能大模型的不斷發(fā)展，生成式AI成為一個備受關(guān)注的前沿領(lǐng)域，將大概率改變?nèi)祟惻c

秘書長世界的互動方式。從程序設(shè)計到藝術(shù)創(chuàng)作，該技術(shù)正在為各行各業(yè)帶來可能，有望持續(xù)推動社會的發(fā)

天津師范大學

計算機與信息工程學院展和人類文明的進步。

網(wǎng)絡(luò)工程系系主任

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報告目錄

1.生成式AI產(chǎn)業(yè)概況篇

2.生成式AI基礎(chǔ)設(shè)施篇

3.生成式AI算法模型篇

4.生成式AI場景應用篇

5.生成式AI機遇挑戰(zhàn)篇

4

開篇：伴隨人類文明進步和科技發(fā)展，語言的傳播創(chuàng)造方式日益多元

語言作為人類溝通交流的主要方式，其發(fā)展歷程分為三大階段。語言1.0時代：從人類語言誕生到公元前16世紀殷商時期甲骨文的出現(xiàn)，文字成為

人類交流的重要方式；語言2.0時代：從公元105年蔡倫發(fā)明造紙術(shù)到1946年世界第一臺電子計算機誕生，語言開始通過各類機器實現(xiàn)傳播；語言

3.0時代：伴隨互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，人工智能NLP及生成式AI等技術(shù)的快速發(fā)展與相關(guān)應用落地，使得機器生成和創(chuàng)造語言的方式成為了可能。

語言發(fā)展歷經(jīng)三大時代，生成式AI成為語言3.0時代的核心

語言1.0時代語言2.0時代語言3.0時代

（公元前10萬年-公元前16世紀）（公元105年-20世紀40年代）（20世紀50年代至今）

公元前16世紀：1946年：

殷商時期中國人創(chuàng)造甲第一臺電子計算機在

骨文。美國誕生。

1876年：2010年：

公元前2900年：貝爾發(fā)明第一部電話。IBM宣布開發(fā)名為Watson系2022年：

古埃及人開始使用象形OpenAI發(fā)布ChatGPT，成為生

統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠理解自然語2017年：

文字進行書寫。成式AI的里程碑事件。僅用2

1837年：言中的問題，然后使用人工Transformer架構(gòu)提出，其

個月時間月活用戶已突破1億，

美國人摩爾斯和兩個英智能根據(jù)維基百科提供的信在簡單語言問答和語言建模

成為史上增長最快消費者應用。

公元前3200-2600年：國工程師庫克、懷斯頓息給出答案。任務上有較好表現(xiàn)。

楔形文字經(jīng)歷誕生同時發(fā)明電報。

到持續(xù)使用。

公元1041-1048年間：

畢昇發(fā)明活字印刷術(shù)，

新石器時代中期以后：

為現(xiàn)代印刷術(shù)和印刷機

中國出現(xiàn)象形文字。

的發(fā)展奠定基本原理。

1950年：1969年：2001年：

公元前10萬年:艾倫·圖靈提出圖靈測互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，隨著互聯(lián)網(wǎng)商第一個神經(jīng)語言模型，前饋

公元105年：

人類原始語言誕生，正式語言約產(chǎn)試，標志著人工智能領(lǐng)業(yè)化和全球普及，為更大規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Bengio等人提出。

生于公元前4萬年。漢朝蔡倫發(fā)明造紙術(shù)。域的開端。模語言語料數(shù)據(jù)獲取及傳輸

提供網(wǎng)絡(luò)支撐。

資料來源：至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。5

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2023年全球生成式AI產(chǎn)業(yè)研究報告

1.生成式AI產(chǎn)業(yè)概況篇

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1.1生成式AI概念及內(nèi)容生成階段

生成式人工智能(GenerativeAI)是在專業(yè)生成內(nèi)容（PGC）、用戶生成內(nèi)容（UGC）之后，利用人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式。生成

式AI基于海量訓練數(shù)據(jù)和大規(guī)模預訓練模型，自動生成創(chuàng)建文本、音頻、圖像、視頻以及跨模態(tài)信息。自2022年OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，全球爆

發(fā)生成式AI熱潮，諸多科技類企業(yè)紛紛推出生成式AI模型、產(chǎn)品和相關(guān)底層基礎(chǔ)設(shè)施及服務。

內(nèi)容生成分為PGC、UGC及AIGC三大階段

PGC：專家創(chuàng)作時代UGC：用戶創(chuàng)作時代AIGC：生成式人工智能時代

（20世紀90年代）（21世紀初）（21世紀—未來）

2022年8月，美國科羅拉多2022年11月，OpenAI發(fā)布

ChatGPT，成為生成式AI的里

2017年，Transformer州博覽會，數(shù)字藝術(shù)類冠

程碑事件。2023年1月，

架構(gòu)提出，其在簡單語軍頒發(fā)給由AI自動生成的

ChatGPT月活用戶已突破1億，

言問答和語言建模任務畫作《太空歌劇院》。

成為史上增長最快的消費者

上有較好表現(xiàn)。

應用。

20世紀90年代，基于“信息經(jīng)濟”21世紀初，伴隨微信、微博、抖音、快手等眾

的商業(yè)模式出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供多社交媒體的出現(xiàn)，用戶也可以真正參與到內(nèi)

商提供技術(shù)服務，且從生產(chǎn)與組織容的創(chuàng)作之中，用戶利用圖文、短視頻等多種

內(nèi)容的曝光中獲得收益。門戶網(wǎng)站、方式記錄生活點滴，同時也會增加人與人之間

2023年3月，百度正式2023年3月，微軟發(fā)布2023年3月，NVIDIA在

搜索引擎成為最主要產(chǎn)品。的交流與互動。

發(fā)布“文心一言”，推“Microsoft365Copilot”，GTC23發(fā)布AIFoundations，

動國內(nèi)生成式AI產(chǎn)品快將生成式AI與辦公軟件緊密結(jié)用于定制大語言模型和生成

速發(fā)展與落地。合，成為新的生產(chǎn)力工具。式AI。

資料來源：至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。7

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1.2生成式AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動力

近年全球數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長，IDC預計到2025年全球數(shù)據(jù)規(guī)模將達到175ZB，為人工智能模型訓練提供海量數(shù)據(jù)資源；高性能AI芯片的推出為大規(guī)

模預訓練模型提供重要算力支撐；伴隨技術(shù)的不斷發(fā)展，Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型實現(xiàn)快速迭代優(yōu)化。在數(shù)據(jù)、算力和模型的

共同推動下，全球生成式AI產(chǎn)業(yè)得以迅速發(fā)展，相關(guān)場景應用也不斷豐富。

全球數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長2017年以來AI模型發(fā)展歷程

20017540%

30%34%35%

27%27%

15024%24%26%13130%

23%10125%

802017

1006520%

415115%

503310%Google提出Transformer架構(gòu)，其在

5%簡單語言問答和語言建模任務上有較

00%好表現(xiàn)。

201820192020202120222023E2024E2025EGoogle基于Transformer架構(gòu)推出大2018

規(guī)模預訓練模型BERT，其包含預訓

全球數(shù)據(jù)量（ZB）同比增速練和模型微調(diào)部分，查詢準確率進

數(shù)據(jù)來源：IDC，至頂智庫

一步提升。Google提出LaMDA模型，作為語言處理領(lǐng)

算力呈現(xiàn)指數(shù)級上升域一項新的研究突破。LaMDA是一個面向

對話的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以就無休止的主

2021題進行自由對話，克服了傳統(tǒng)聊天機器人

的局限性。

?OpenAI推出ChatGPT，通過理解和學

習人類的語言來進行對話，還能根

據(jù)聊天的上下文進行互動，真正像

人類一樣來聊天交流。2022

?OpenAI推出DALL·E2，不僅能通過?OpenAI推出GPT-4，其具備圖像理解多模

文字描述創(chuàng)建特定風格的圖像與藝態(tài)能力。

術(shù)，還可以根據(jù)語言對現(xiàn)有的圖像?Google推出PaLM-E，作為一種多模態(tài)VLM

進行編輯，使之更加逼真。（視覺語言模型），不僅可以理解圖像，

2023還能理解、生成語言，執(zhí)行各種復雜的機

信息來源：ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachine器人指令。

Learning，至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制資料來源：至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。8

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1.3生成式AI產(chǎn)業(yè)圖譜

在中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、中國軟件行業(yè)協(xié)會指導下，天津市人工智能學會、

至頂科技、至頂智庫聯(lián)合發(fā)布2023年全球生成式AI產(chǎn)業(yè)圖譜。

圖譜主要分為基礎(chǔ)設(shè)施層（AI芯片、AI計算集群、AI云服務）；算法

模型層（生成式AI大模型）；場景應用層（文本生成、圖像生成、音

頻生成、視頻生成、數(shù)字人）。圖譜中涉及各領(lǐng)域全球代表性企業(yè)和

相關(guān)機構(gòu)，同時將其代表性產(chǎn)品或解決方案作相應展示，為讀者提供

更為詳實的參考信息。

高清大圖請掃描下方二維碼獲取。

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1.4生成式AI商業(yè)模式

目前，生成式AI尚未建立成熟的變現(xiàn)方式，大部分產(chǎn)品仍處于免費試用“流量吸引+平臺改良”階段。從全球情況來看，生成式AI的主流營收

模式有如下幾類：作為底層平臺收費、按產(chǎn)出內(nèi)容收費、軟件訂閱服務收費、模型訓練收費、具體屬性收費。其中最具長期增長潛力，并將

占據(jù)主要市場規(guī)模的模式為：作為底層平臺收費。

軟件訂閱服務收費

向用戶提供軟件使用權(quán)，用戶

需要按月或其他頻次支付費用。

按產(chǎn)出內(nèi)容收費模型訓練收費

按產(chǎn)出內(nèi)容量收費如圖片張數(shù)、包括模型定制開發(fā)，適用于NPC

請求計算量等，適用于應用層訓練等個性化定制需求較強的

變現(xiàn)，會受到具體屬性影響。領(lǐng)域。

作為底層平臺收費具體屬性收費

作為底層平臺接入其他產(chǎn)品對例如版權(quán)授予、是否支持商業(yè)

外開放，按照數(shù)據(jù)請求量和實用途（個人、企業(yè)、品牌使用

際算量計算。等）、透明框架和分辨率等。

資料來源：至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。10

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1.5生成式AI典型投資情況

2019年以來，全球知名投資機構(gòu)如SequoiaCapital紅杉資本、InsightPartners、CoatueManagement、創(chuàng)新工場、高瓴投資、啟明創(chuàng)投等

在生成式AI領(lǐng)域皆有所布局。從相關(guān)被投企業(yè)來看，美英生成式AI企業(yè)側(cè)重在場景應用領(lǐng)域，中國生成式AI企業(yè)側(cè)重在大模型領(lǐng)域，被投企

業(yè)如OpenAI、StabilityAI、Jasper.ai、小冰公司、智譜AI、瀾舟科技、毫末智行等。

2019年以來全球主要投資機構(gòu)在生成式AI領(lǐng)域的相關(guān)投資

投資機構(gòu)被投企業(yè)被投企業(yè)所在地被投企業(yè)所屬細分領(lǐng)域

OpenAIChatGPT、GPT-4、DALL·E2等

SequoiaCapital紅杉資本copy.ai美國文本生成

InVideo視頻生成

InsightPartnersJasper.ai美國文本生成

圖像生成

CoatueManagementStabilityAI英國

視頻生成

軟銀中國資本創(chuàng)新奇智中國奇智孔明AInnoGC工業(yè)預訓練大模型

瀾舟科技孟子大模型；AIGC(智能創(chuàng)作)平臺

創(chuàng)新工場中國

追一科技“博文”大模型

小冰公司數(shù)字人

高瓴投資中國

毫末智行自動駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若

啟明創(chuàng)投智譜AI中國ChatGLM-6B模型

資料來源：IT桔子，至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。11

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2023年全球生成式AI產(chǎn)業(yè)研究報告

2.生成式AI基礎(chǔ)設(shè)施篇

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2.1AI高性能芯片為生成式AI訓練提供算力支撐

人工智能的發(fā)展從深度學習時代進入到大模型時代，大規(guī)模預訓練模型的參數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級上升，需要高性能算力的支撐。目前，大規(guī)模預訓練模

型訓練算力是以往的10到100倍，當前主流生成式AI模型的訓練廣泛使用到英偉達TensorCoreGPU芯片，如微軟斥資數(shù)億美元購買數(shù)萬顆英偉達

A100芯片以幫助OpenAI打造ChatGPT。

用于訓練機器學習系統(tǒng)的算力近年呈現(xiàn)指數(shù)級上升

1.E+24

訓大模型時代

1.E+23練

1.E+22大模型出現(xiàn)，訓練算力是原2022DALL·E2

1.E+21算來的10到100倍。A100TensorCoreGPU

1.E+20力（

2021LaMDA3X

1.E+19FLOPs)3X

1.E+18深度學習的出現(xiàn)加速性能擴展，用于AI

1.E+17訓練的算力大約每6個月翻一番。2020GPT-3

1.E+16深度學習時代

2X

1.E+152019GPT-2

1.E+14

1.E+13

1.E+122018GPT-1

1.E+111X

1.E+101X

1.E+092017Transformer

1.E+08

1.E+07用于AI訓練的算力增長符合摩爾定律，

1.E+060

1.E+05大約每20個月翻一番。A10040GBA10080GB

1.E+04對于AI超大模型訓練，英偉達A10080GB為每個節(jié)點提供高達

1.E+032014GAN1.3TB統(tǒng)一顯存，吞吐量比A10040GB多高達3倍。微軟斥資數(shù)億

1.E+02美元購買數(shù)萬顆英偉達A100芯片，以幫助OpenAI打造ChatGPT。

1.E+01年份結(jié)合OpenAI訓練集群情況，GPT-3模型需要英偉達A100GPU數(shù)量

1.E+002013VAE

約3000-5000張，算力需求巨大。

2022

2020

2018

195219541956195819601962196419661968197019721974197619781980198219841986198819901992199419961998200020022004200620082010201220142016

信息來源：ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachineLearning，NVIDIA，至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。13

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2.2AI計算集群為生成式AI訓練提供大規(guī)模算力資源

AI計算集群能夠提供大規(guī)模算力、持續(xù)提高算力資源利用率、提升數(shù)據(jù)存儲和處理能力，加速AI大模型訓練和推理效率。當前較為典型的AI計算

集群如英偉達DGXSuperPOD、百度智能云高性能計算集群EHC、騰訊新一代高性能計算集群HCC等，相關(guān)算力基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)為生成式AI訓練場景提

供強大算力資源，進一步降低模型訓練門檻和成本，推動生成式AI模型的落地進程。

DGXSuperPOD高性能計算集群EHC新一代高性能計算集群HCC

VPC用戶

云服務器組云服務器

高性能云服務器計算集群

專有RDMA

對象存儲

CVMCVMCVM

云監(jiān)控文件存儲云硬盤

DGXSuperPOD采用模塊化設(shè)計，支持不同規(guī)模大小的設(shè)高性能計算集群EHC基于高性能RDMA網(wǎng)絡(luò)，將多個裸金屬分布式AI訓練場景主要包括生成式AI大模型、自動駕駛、

計。一個標準SuperPOD由140臺DGXA100GPU服務器、服務器進行互聯(lián)，提供高帶寬、低時延的通信能力，極NLP、推薦系統(tǒng)等，通過人工智能技術(shù)解決各類問題，具有

HDRInfiniBand200G網(wǎng)卡和NVIDIAQuantumQM8790交大提升計算任務加速比的計算集群，適用于超大模型訓數(shù)據(jù)量大、計算量密集等特點。HCCPNV5采用星星海自研服

換機構(gòu)建而成，針對超大語言模型預訓練這一復雜場景，練、科學計算等大規(guī)模計算場景。務器，搭載NVIDIAH800TensorCoreGPU，提供3.2Tbps

幫助AI研究人員快速搭建一套強大、靈活、高效的系統(tǒng)。RDMA網(wǎng)絡(luò)，集群性能較前代提升高達3倍。

信息來源：NVIDIA，百度智能云、騰訊官方資料，至頂智庫結(jié)合公開資料整理繪制。14

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2.3AI云服務為生成式AI模型開發(fā)提供平臺支撐

人工智能預訓練模型的開發(fā)對于云服務有較大需求，AI云服務可以提供人工智能開發(fā)模塊，通過多元化的服務模式，降低開發(fā)者的開發(fā)成本和產(chǎn)

品開發(fā)周期，為模型開發(fā)提供AI賦能。典型案例如亞馬遜SageMaker，其可提供圖片/圖像分析、語音處理、自然語言理解等相關(guān)服務，使用者無

需了解參數(shù)和算法即可實現(xiàn)功能的應用。百度飛槳EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺提供圖像分類、物體檢測、文本分類、聲音分類和視頻分類等功能，

實現(xiàn)一站式自動化訓練，降低AI定制開發(fā)門檻。

亞馬遜SageMaker機器學習流程飛槳EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺

數(shù)據(jù)管理模型構(gòu)建模型部署與應用

數(shù)據(jù)采集公有云部署

圖像分類物體檢測

圖片數(shù)據(jù)安全生產(chǎn)

文本分類語音分類

文