AI大模型應(yīng)用行業(yè)市場分析

AI大模型應(yīng)用行業(yè)市場分析

1.大模型激發(fā)AIGC能力涌現(xiàn)，未來追求高泛化能力AGI

大模型：發(fā)展超預(yù)期，未來追求高泛化能力AGI

人工智能歷經(jīng)計算?感知■認知三個階段，大模型引領(lǐng)發(fā)展新階段。

2022年11月，OpenAI推出AI對話系統(tǒng)——ChatGPT,從GPT-3.5

系列中的一個模型微調(diào)而成，創(chuàng)新性加入人類反饋強化學(xué)習(xí)以及對應(yīng)

的獎勵模型，并在AzureAI超級計算基礎(chǔ)設(shè)施上進行訓(xùn)練，能夠進

行有邏輯的對話、撰寫代碼、撰寫劇本、糾正錯誤、拒絕不正當?shù)恼?/p>

求等，效果超越大眾預(yù)期。

大模型以通用人工智能（AGI）為最終目標，追求模型效果的高泛化

能力。通用大模型要求模型在不進行重新訓(xùn)練的情況下，理解用戶

提出的非結(jié)構(gòu)化提示詞，并基于需求理解實現(xiàn)穩(wěn)定且正確的文本生成。

通用大模型最終目標為通用人工智能（AGI）,即人工智能單獨完

成人類可以完成的所有任務(wù)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型特點上體現(xiàn)為：參數(shù)

多、體量大。

大模型高質(zhì)量完成自然語言理解和生成任務(wù)，以“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”模式

加持應(yīng)用場景。大模型將逐步超越大語言模型范疇，形成具備多模

態(tài)能力的大模型?！邦A(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”模式低成本地提升模型在特定行業(yè)

領(lǐng)域的表現(xiàn)能力，成為伴隨深度模型行業(yè)應(yīng)用的通用模式。

大模型：海外競爭格局清晰，國內(nèi)群雄逐鹿

海外模型供給：OpenAI打磨多模態(tài)能力、選擇閉源路線，Meta等選

取開源路線以加速追趕。ChatGPT在全球范圍內(nèi)快速傳播，短時間

內(nèi)完成對企業(yè)和用戶的市場教育，需求爆發(fā)倒逼供給創(chuàng)新。2023年

9月25日，OpenAI正式發(fā)布ChatGPT4V（ision）版本，新增圖片

輸入和語音輸出能力，多模態(tài)能力正式融入ChatGPT；12月6日，

谷歌發(fā)布Gemini模型，具備強大多模態(tài)能力和圖文結(jié)合的邏輯推

理能力。海外大模型市場已形成較為清晰的OpenAI/谷歌雙龍頭

+Meta開源追趕+垂類特色廠商繁榮的格局。

國內(nèi)模型供給：科網(wǎng)公司、初創(chuàng)公司等群雄逐鹿，競爭格局走向清晰

仍需等待。國內(nèi)大模型的參與者主要有代表性科技企業(yè)（百度、騰

訊等）、新興創(chuàng)業(yè)公司（百川智能、MiniMax等）、傳統(tǒng)AI企業(yè)（科

大訊飛、商湯科技等）以及高校研究院（復(fù)旦大學(xué)、中科院等）。

盡管國內(nèi)大模型的能力差異及易用性仍在接受市場檢驗中，但互聯(lián)網(wǎng)

巨頭在AI領(lǐng)域的長期投入已形成先發(fā)優(yōu)勢，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代積累

的自有數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景也構(gòu)成獨有壁壘，疊加充足的算力、人才等資

源優(yōu)勢，有望在大模型領(lǐng)域占據(jù)重要地位。

大模型：當前大模型與AGI仍有差距，多模態(tài)成為重要途徑

當前主流大語言模型和AGI之間仍有較大差距。GPT路線構(gòu)建的大

語言模型已展現(xiàn)出強大的自然語言理解和生成能力，但參考

Deepmind、OpenAkMeta等公司對于AGI能力的定義，我們認為

當前大語言模型在各維度上距離AGI仍有較大差距，主要體現(xiàn)在性

能和通用性、認知能力、工具使用能力、創(chuàng)作能力等方面。

多模態(tài)能力提升模型各維度能力，推動大模型走向AGI。當前大模型

主要指大語言模型（LLM）,輸入輸出均以文本形式進行，而多模

態(tài)大模型(MLLM)則可以輸入或輸出文本及其他模態(tài)，包括圖像、

視頻、音頻、數(shù)據(jù)庫等。多模態(tài)能力全面提升模型各維度能力，成

大語言模型走向AGI的重要途徑。

2.通用與垂直場景多點開花，大模型賦能千行百業(yè)

大模型賦能千行百業(yè)，整體市場空間廣闊

大模型能力賦能千行百業(yè)，打造繁榮模型生態(tài)。當前大模型已經(jīng)展現(xiàn)

強大文本生成能力和通用性，在辦公、企業(yè)管理、金融、教育等領(lǐng)

域逐步落地應(yīng)用。未來，大模型對圖像的識別、理解、總結(jié)和推理能

力將不斷提升，模型可以把圖像、視頻、文本等信息有機結(jié)合，更

智能的認知和回應(yīng)用戶訴求，促進模型融入千行百業(yè)，實現(xiàn)規(guī)?；?/p>

地應(yīng)用，形成圍繞大模型的繁榮生態(tài)。

公有云和私有部署模式共同推進，探索多樣化商業(yè)模式

公有云模式下MaaS模式值得期待，采用“訂閱+流量”的收費模式。

MaaS(ModelasaService)是一種新的商業(yè)模式，將模型作為基

礎(chǔ)設(shè)施部署在公有云端，為下游用戶提供模型使用和基于模型的功能

開發(fā)支持。行業(yè)大模型可利用MaaS模式廣泛加持各場景，實現(xiàn)模

型生態(tài)的快速發(fā)展。采用MaaS模式的行業(yè)大模型主要采取“訂閱+

流量”收費模式，用戶通過基礎(chǔ)訂閱獲取模型能力接入，同時基于用

戶模型流量使用情況確定模型服務(wù)價格。

私有化部署模型通過項目制收費，滿足客戶定制化需求?？紤]到模型

規(guī)模和算力限制，大模型難以實現(xiàn)終端部署，以私有云模式進行分

層部署將是實現(xiàn)模型應(yīng)用的主要模式。各公司基于經(jīng)營管理、市場定

位、歷史文化等方面的考量，容易形成差異化的市場理解，進而提

出不同的模型需

生成式AI整體市場空間廣闊

生成式AI整體市場空間廣闊，有望超過2000億元。根據(jù)technavio

數(shù)據(jù)，全球生成式AI市場規(guī)模有望從2022年的112億美元增長到

2027年的459億美元，2022-2027年CAGR為32.65%,其中2023

年將實現(xiàn)31.65%的增速；根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)，2022年我

國生成式AI市場規(guī)模約660億元,預(yù)計2020-2025年復(fù)合增速將達

到84%,整體處于高速增長通道。在大模型的催化下，前瞻產(chǎn)業(yè)研

究院預(yù)測生成式AI市場規(guī)模有望在中短期保持高速成長，2025年有

望超過2000億元，大模型行業(yè)未來發(fā)展前景廣闊。

通用場景：辦公一大模型落地后效率提升最為顯著的核心應(yīng)用之一

辦公場景天然具備高復(fù)雜度，預(yù)計辦公軟件將是GPT落地后效率提

升最為顯著的核心應(yīng)用之一。工作實質(zhì)可以概括為發(fā)現(xiàn)、解決問題

并創(chuàng)造更多可能，既涉及獨立的勞動生產(chǎn)，也涉及大量內(nèi)外部協(xié)作。

由工作衍生出的辦公場景天然具備高復(fù)雜度。辦公軟件作為生產(chǎn)力

工具，實現(xiàn)對工作效率的提升，深度嵌入到G/B端以及C端用戶工

作日常。在辦公軟件行業(yè)新的技術(shù)突破暫不明朗之時，ChatGPT的

超預(yù)期試用體驗以及強大潛力展望提供了新的可能，我們認為辦公軟

件將是GPT落地后效率提升最為顯著的核心應(yīng)用之一。

通用場景：辦公一微軟Office引領(lǐng)辦公軟件生成式AI革命浪潮

微軟Office接入GPT-4,Microsoft365Copilot引領(lǐng)辦公軟件生成式

Al革命浪潮。微軟CEO納德拉在2023年達沃斯世界經(jīng)濟論壇上表

示，微軟計劃將包括ChatGPT、DALL-E2在內(nèi)的Al工具整合進旗

下所有產(chǎn)品中。當?shù)貢r間3月16日，微軟發(fā)布Microsoft365Copilot,

其結(jié)合大語言模型以及用戶在MicrosoftGraph（包括日歷、電子郵

件、聊天、文檔、會議等）、Microsoft365應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)，在

保證數(shù)據(jù)安全的情況下實現(xiàn)最強生產(chǎn)力工具的打造，幫助用戶專注于

最重要的工作內(nèi)容。我們認為，Microsoft365Copilot有望從根本上

改變用戶與電腦、AI技術(shù)的交互方式，用戶通過對話可更高效便捷

地完成工作任務(wù)，并充分利用組織內(nèi)部的共享數(shù)據(jù)，達成對AIGC在

辦公領(lǐng)域應(yīng)用的期待。

通用場景：安全一微軟發(fā)布SecurityCopilot,開啟安全Al新歷程

3月28日,微軟推出MicrosoftSecurityCopilot,首次將大模型技術(shù)

應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全中。SecurityCopilot結(jié)合OpenAI的大模型與微軟

的安全模型，大模型提供生成式AI能力，安全模型由微軟的威脅情

報能力和每天超過65萬億個信號所提供的信息支持。Security

Copilot能力包括：1）通過基于自然語言的調(diào)查，提供事件響應(yīng)的分

步指導(dǎo)；2）捕捉可能遺漏的威脅，預(yù)測下一步威脅；3）通過用戶

反饋和交互進行閉環(huán)學(xué)習(xí)，適應(yīng)企業(yè)偏好；4）與微軟安全終端產(chǎn)品

集成，提供基于安全信號的高效體驗。我們認為，SecurityCopilot

改變傳統(tǒng)的網(wǎng)安防御流程，有望以效率提升激發(fā)政企投入意愿；此外，

繼SOAR、SASE、零信任、XDR等新興技術(shù)模式之后，Security

Copilot有望接力引領(lǐng)網(wǎng)安技術(shù)、模式創(chuàng)新。

垂直場景：教育一引領(lǐng)教育教學(xué)方式方法變革，爆款產(chǎn)品層出不窮

“教、管、學(xué)、考”，融入教育應(yīng)用環(huán)節(jié)?！皩W(xué)”和“考”針對學(xué)生，大模

型的生成能力融入線下和線上促進學(xué)生教學(xué)提質(zhì)增效，以數(shù)據(jù)驅(qū)動

科學(xué)備考和科學(xué)練習(xí)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中使用大模型技術(shù)，能夠提高

學(xué)習(xí)效率?！敖獭焙汀肮堋贬槍逃撸袠I(yè)大模型可以利用數(shù)據(jù)整合能

力實現(xiàn)科學(xué)的教師和學(xué)生評價管理體系，利用大模型工具學(xué)習(xí)能力和

知識整合能力實現(xiàn)高效備課，將有效減少教師的工作量，并實現(xiàn)更

好地因材施教。

垂直場景：教育一訊飛大模型在教育領(lǐng)域綜合實力領(lǐng)先

龍頭企業(yè)參與構(gòu)建行業(yè)標準，國產(chǎn)模型K12評測中訊飛綜合領(lǐng)先。

2023年7月8日，“2023世界人工智能大會智能教育主題論壇”在

上海市世博中心成功召開，華東師范大學(xué)、上海交通大學(xué)、科大訊飛、

百度、網(wǎng)易有道、騰訊、好未來等行業(yè)領(lǐng)先科研機構(gòu)及企業(yè)一同參

與編制《教育通用人工智能大模型系列標準》。該標準包含五項“團

標”：總體框架、信息模型、數(shù)據(jù)規(guī)范、測評規(guī)范、教學(xué)應(yīng)用要求,

全面評估教育大模型能力，為教育大模型應(yīng)用落地提供參考與指導(dǎo)。

根據(jù)智能教育可信評測平臺(EduTEP)針對K12教育領(lǐng)域展開的

評測，國產(chǎn)大模型在K12教育領(lǐng)域的表現(xiàn)參差不齊，其中，訊飛星

火認知大模型在K12教育領(lǐng)域中綜合能力較強。

垂直場景：金融一BloombergGPT引領(lǐng)金融大模型，展現(xiàn)垂直場景

可行性

彭博訓(xùn)練BloombergGPT,開啟大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的重要一步。

AI大模型在少樣本學(xué)習(xí)、文本生成、會話系統(tǒng)等方面具有突出表現(xiàn)，

但考慮到金融領(lǐng)域的大量專有術(shù)借，彭博基十Transformer架構(gòu)自研

大模型。3月30日，彭博發(fā)布關(guān)于500億參數(shù)的BloombergGPT

開發(fā)情況的論文。根據(jù)論文，BloombergGPT在3630億tokens的

金融數(shù)據(jù)集、3450億tokens的通用數(shù)據(jù)集上進行混合訓(xùn)練，全方

位支持金融領(lǐng)域NLP任務(wù)并相較于其他模型表現(xiàn)領(lǐng)先，且在通用任

務(wù)上具有競爭力。

基于迄今為止規(guī)模最大的專業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之一，BloombergGPT采取

混合訓(xùn)練法。彭博1981年成立，是全球最大的財經(jīng)資訊公司，其

終端客戶遍布全球，包括交易員、投行、美聯(lián)儲?、各國央行等官方或

金融機構(gòu)。彭博積累了海量的金融文檔，如資訊、公告、報告等，

以及龐大金融數(shù)據(jù)集。為訓(xùn)練金融垂直大模型，彭博提取了一個包含

3630億tokens的金融數(shù)據(jù)集。結(jié)合公共數(shù)據(jù)集，BloombergGPT

的訓(xùn)練語料庫合計達到7000億tokenso

垂直場景：財稅一海外稅務(wù)企業(yè)投資AI技術(shù)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級

在稅務(wù)領(lǐng)域，Intuit也在持續(xù)不斷地融入AI技術(shù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)升級和轉(zhuǎn)

型。2023年6月，Intuit宣布與OpenAI合作，在其專有的Intuit生

成式人工智能操作系統(tǒng)（GenOS）上進行人工智能（GenAI