第三章 財(cái)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)及競(jìng)爭(zhēng)分析3.1 財(cái)務(wù)分析和估值方法

圖 杜邦分析法

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Dupont分析模型是一種常用的財(cái)務(wù)分析工具，它通過對(duì)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率進(jìn)行分解，幫助人們更好地理解企業(yè)的盈利能力。該模型將凈資產(chǎn)收益率分解為三個(gè)部分，即利潤(rùn)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和財(cái)務(wù)杠桿，從而深入剖析各個(gè)因素對(duì)企業(yè)盈利能力的影響。利潤(rùn)率反映企業(yè)銷售產(chǎn)品或提供服務(wù)后的利潤(rùn)水平，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率則反映企業(yè)管理資產(chǎn)的效率，財(cái)務(wù)杠桿則反映企業(yè)借債資金對(duì)股東權(quán)益的影響。通過對(duì)這些因素的分析，人們可以更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的盈利能力，并且針對(duì)不同的因素進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整和優(yōu)化，從而提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益。

圖 CAPM分析

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CAPM模型，即資本資產(chǎn)定價(jià)模型，用于評(píng)估投資項(xiàng)目的可行性。該模型通過衡量資本成本和預(yù)期回報(bào)來計(jì)算資產(chǎn)的合理價(jià)格。其基于市場(chǎng)效率的假設(shè)，假設(shè)投資者在決策時(shí)會(huì)考慮市場(chǎng)整體的風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)。該模型將資本成本分為兩部分：無風(fēng)險(xiǎn)利率和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。無風(fēng)險(xiǎn)利率代表投資者可以獲得的沒有風(fēng)險(xiǎn)的回報(bào)率，而風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)則衡量了投資者愿意為承擔(dān)額外風(fēng)險(xiǎn)而要求的額外回報(bào)。通過結(jié)合資本成本和預(yù)期回報(bào)率，CAPM模型可以計(jì)算出一個(gè)合理的資產(chǎn)價(jià)格，從而幫助投資者評(píng)估投資項(xiàng)目的可行性。這種模型在風(fēng)險(xiǎn)管理和投資決策中被廣泛使用，能夠提供參考依據(jù)，幫助投資者做出明智的選擇，并優(yōu)化投資組合以實(shí)現(xiàn)最大化的回報(bào)。

估值

1、市盈率法：是企業(yè)市值與其凈利潤(rùn)之間的比率，它可以反映投資者對(duì)企業(yè)未來盈利能力的期望。根據(jù)同行業(yè)公司的市盈率水平，可以合理估計(jì)目標(biāo)企業(yè)的估值。

2、市凈率法：是企業(yè)市值與其凈資產(chǎn)之間的比率，它可以反映企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量和凈資產(chǎn)收益能力。根據(jù)同行業(yè)公司的市凈率水平，可以合理估計(jì)目標(biāo)企業(yè)的估值。

3.2 驅(qū)動(dòng)因子

我國(guó)目前在大模型發(fā)展領(lǐng)域仍有較大努力空間，要落實(shí)全國(guó)新型工業(yè)化推進(jìn)大會(huì)部署，以人工智能和制造業(yè)深度融合為主線，以智能制造為主攻方向，以場(chǎng)景應(yīng)用為牽引，夯實(shí)人工智能賦能底座，推動(dòng)制造業(yè)全流程智能化，加快重點(diǎn)行業(yè)智能升級(jí)，大力發(fā)展基于大模型的智能裝備、軟件等智能產(chǎn)品，加強(qiáng)人才、標(biāo)準(zhǔn)、檢測(cè)能力、開源機(jī)制等支撐體系建設(shè)，推動(dòng)人工智能全方位、深層次賦能新型工業(yè)化，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。

同時(shí)，要充分發(fā)揮我國(guó)完備產(chǎn)業(yè)體系和新型信息基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)定信心，從供給側(cè)、需求側(cè)、基礎(chǔ)側(cè)協(xié)同發(fā)力，加快培育面向工業(yè)領(lǐng)域的大模型，凝練和開放工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，深化工業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用，提升算力供給能力，著力營(yíng)造良好環(huán)境，積極探索人工智能和工業(yè)融合發(fā)展新路徑，形成雙向賦能的發(fā)展格局。

圖 截止2023年7月全球大模型累計(jì)數(shù)量區(qū)域分布情況

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驅(qū)動(dòng)因子

政策助力

隨著當(dāng)前人工智能行業(yè)的發(fā)展，大模型技術(shù)也不斷發(fā)展，而為推動(dòng)大模型在行業(yè)中的應(yīng)用，我國(guó)及部分省市發(fā)布了多項(xiàng)行業(yè)政策，支持大模型行業(yè)發(fā)展。

資本加持

在市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)以及政策支持的背景下，我國(guó)大模型市場(chǎng)規(guī)模將不斷增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2025年市場(chǎng)規(guī)模將突破300億元。而多模態(tài)大模型作為AI模型的發(fā)展方向，在各項(xiàng)相關(guān)技術(shù)愈發(fā)成熟下，其應(yīng)用領(lǐng)域也將愈發(fā)廣泛，比如說商業(yè)定制、游戲和影視等。而隨著其應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展下，其需求量也將增加，預(yù)計(jì)2025年我國(guó)多模態(tài)內(nèi)容市場(chǎng)規(guī)模800億美元。

應(yīng)用領(lǐng)域拓展

從融資情況來看，目前多模態(tài)大模型行業(yè)融資情況較為頻繁，在2024年2月已經(jīng)發(fā)生兩起投融資事件，分別為Weitu AI 公司獲得的天使輪融資和聯(lián)匯科技獲得的戰(zhàn)略融資。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)分析及管理

風(fēng)險(xiǎn)分析

技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)會(huì)帶來價(jià)值偏見、隱私泄露、數(shù)據(jù)污染等問題；訓(xùn)練數(shù)據(jù)固有偏見導(dǎo)致模型產(chǎn)生偏見內(nèi)容；海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)擴(kuò)大了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)。算法方面，算法模型生成特性及安全漏洞會(huì)引發(fā)“幻覺”或虛假信息、模型遭受攻擊等風(fēng)險(xiǎn)。

網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)

網(wǎng)絡(luò)安全主要包括傳播的信息部分是有害的和不實(shí)的。有害信息包括價(jià)值偏見，隱私泄露，還有黃賭毒、涉恐涉暴、仇恨、反諷、歧視、刻板印象等等各種信息污染；不實(shí)信息包括虛假信息、偽造、欺詐內(nèi)容等。也包括由輸出信息所直接導(dǎo)致的各類不安全的指令調(diào)用、智能體或者具身智能機(jī)器人的惡意行為等等。

此外，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子不僅使用勒索軟件攻擊關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，而且還掌握了利用生成式AI等新興技術(shù)實(shí)施惡行的新手段。

數(shù)據(jù)收集風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前的大模型普遍具有數(shù)十億個(gè)參數(shù)，有的大模型參數(shù)量甚至多達(dá)上萬億個(gè)，訓(xùn)練時(shí)常常用到數(shù)萬億甚至數(shù)十萬億的語料，需要收集海量的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的收集、處理、使用等方面，大模型面臨的挑戰(zhàn)不容忽視。

一是數(shù)據(jù)獲取的便利性。能否方便、快捷地獲取數(shù)據(jù)，是決定大模型能否成功訓(xùn)練的關(guān)鍵，目前通用類大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)大部分來自公開渠道，但專用類大模型需要專業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都屬于企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等實(shí)體，增加了專用類大模型的訓(xùn)練難度。

二是數(shù)據(jù)來源的合法性。隨著個(gè)人信息保護(hù)意識(shí)的提高，即便是通過公開渠道獲取的數(shù)據(jù)，也存在合法使用的問題。

三是數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性。大模型的預(yù)訓(xùn)練不僅需要的數(shù)據(jù)量大，而且對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有很高的要求。當(dāng)前，國(guó)外大模型和國(guó)內(nèi)部分大模型會(huì)選用開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，這些源于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)雖然數(shù)量巨大，但質(zhì)量良莠不齊；從中提取符合預(yù)訓(xùn)練要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)清洗方面面臨著很大挑戰(zhàn)，特別是其中高質(zhì)量的中文數(shù)據(jù)樣本更是少之又少，進(jìn)一步增加了國(guó)內(nèi)大模型預(yù)訓(xùn)練的難度。

資金風(fēng)險(xiǎn)

大模型成本主要由模型開發(fā)成本、訓(xùn)練成本、算力成本、數(shù)據(jù)成本、運(yùn)維成本等構(gòu)成，僅訓(xùn)練成本便動(dòng)輒高達(dá)數(shù)百萬美元。對(duì)普通企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)而言，資金成為一道難以逾越的“門檻”，國(guó)內(nèi)能夠承擔(dān)如此巨大成本開支的企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)為數(shù)不多。

人才風(fēng)險(xiǎn)

與大模型研發(fā)密切相關(guān)的是人才。國(guó)內(nèi)大模型人才數(shù)量嚴(yán)重不足，與美國(guó)相比頂尖人才數(shù)量少，制約了大模型研發(fā)的快速發(fā)展。同時(shí)，人才質(zhì)量不夠高，伴有外流嚴(yán)重的問題。

風(fēng)險(xiǎn)管理

1、提高算力規(guī)模。進(jìn)一步完善信息基礎(chǔ)設(shè)施，加快推進(jìn)“東數(shù)西算”步伐，加大算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)力度，為大模型研發(fā)運(yùn)營(yíng)提供足夠算力，同時(shí)進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)速度，降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，為更多大模型走向應(yīng)用創(chuàng)造條件。

2、加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理。國(guó)家層面加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的管控，明確行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，建立數(shù)據(jù)使用規(guī)則，確保大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。同時(shí)，針對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)，破除不同廠家之間數(shù)據(jù)互相不能查詢的壁壘，確保大模型訓(xùn)練有充足、準(zhǔn)確的專業(yè)數(shù)據(jù)。

3、加大資金投入。建立國(guó)家大模型基金，專門用于大模型的研發(fā)、訓(xùn)練等。

4、加大政策支持。面向大模型研發(fā)，制訂更加優(yōu)惠的稅收政策。針對(duì)國(guó)有企業(yè)在大模型研發(fā)上投入的資金，允許以兩倍規(guī)模計(jì)為企業(yè)凈利潤(rùn)。

5、加大科技投入。解決核心技術(shù)“卡脖子”問題，特別是加大人工智能芯片研發(fā)制造力度。

6、加快人才隊(duì)伍建設(shè)。加大人才培養(yǎng)和引進(jìn)力度，在薪資、晉升、住房、子女升學(xué)等方面，為高科技人才提供更加寬松的環(huán)境。進(jìn)一步放寬針對(duì)國(guó)有企業(yè)的工資總額管控，為國(guó)有企業(yè)吸引頂尖人才創(chuàng)造環(huán)境。

3.4 競(jìng)爭(zhēng)分析

發(fā)展和行情復(fù)盤

我國(guó)大模型行業(yè)進(jìn)入較晚，自美國(guó)硅谷的OpenAI公司發(fā)布ChatGPT后，我國(guó)也掀起了大模型領(lǐng)域的浪潮。

在面臨掉隊(duì)的情況下，各大科技巨頭、科研院所、初創(chuàng)公司都紛紛下場(chǎng)，部署自己的大模型。2023年3月16日，百度正式推出了基于百度新一代大語言模型的生成式AI產(chǎn)品“文心一言”，成為了率先“跑出來”的國(guó)內(nèi)大模型廠商。文心一言的問世，也拉開了國(guó)內(nèi)“百模大戰(zhàn)”的帷幕。此后，阿里、華為、騰訊、京東、科大訊飛、360、字節(jié)跳動(dòng)等科技公司紛紛發(fā)布了自家的大模型。同臺(tái)競(jìng)技的玩家，還有科研院所及創(chuàng)業(yè)公司。北京智源人工智能研究院發(fā)布了“悟道”大模型，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室推出了“書生”大模型，鵬城實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了“鵬城·腦海”大模型。王小川創(chuàng)立的百川智能、清華計(jì)算機(jī)系孵化的智譜AI等初創(chuàng)公司如冉冉新星，以卓越的自研能力備受行業(yè)關(guān)注。

圖 大模型技術(shù)復(fù)盤

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隨著大模型的集體涌現(xiàn)，人們發(fā)現(xiàn)應(yīng)用層中蘊(yùn)藏著更多機(jī)會(huì)。大模型應(yīng)用于實(shí)際中比單純研究技術(shù)成本更低、變現(xiàn)更快，且市場(chǎng)擁有大量用戶，市場(chǎng)規(guī)模可觀。

大模型引發(fā)的創(chuàng)業(yè)熱潮，直接體現(xiàn)在投融資上。雖然2023年投融資整體行業(yè)遇冷，但總體而言，AI行業(yè)融資的形勢(shì)相對(duì)仍處于比較熱門的狀態(tài)。截至今年11月20日，人工智能賽道在一級(jí)市場(chǎng)的總?cè)谫Y事件為530起，總?cè)谫Y交易額估算有631億元。

行業(yè)收并購(gòu)重組 

2023年十月，百川智能獲得的單輪融資是3億美金投資，智譜AI 2023年累計(jì)獲得的融資是超25億人民幣（約3.48億美金）。

2024年，亞馬遜表示，將向人工智能初創(chuàng)公司 Anthropic 追加投資 27.5 億美元，完成去年達(dá)成的一項(xiàng)交易，以支持這家人工智能初創(chuàng)公司并擴(kuò)大兩家公司之間的合作伙伴關(guān)系。繼去年 9 月份宣布的一項(xiàng)早期投資之后，此次注資使亞馬遜對(duì) Anthropic 的總投資達(dá)到 40 億美元。

整體大模型領(lǐng)域投融資數(shù)額巨大，創(chuàng)融資難度大，風(fēng)險(xiǎn)高。

圖 阿里投資的AI大模型公司

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3.5 中國(guó)重要參與企業(yè)

在中國(guó)大模型行業(yè)，百度、科大訊飛、騰訊、阿里、月之暗面、華為、商湯、復(fù)旦大學(xué)、中科院等機(jī)構(gòu)和企業(yè)都扮演著至關(guān)重要的角色。這些機(jī)構(gòu)和企業(yè)通過推出創(chuàng)新的AI大模型和技術(shù)，極大地推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用廣泛化。

2024年5月7日，由華算人工智能研究院、全國(guó)高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟從“產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人”角度研究并推出“大模型中國(guó)50強(qiáng)榜單(2024)”。

表 2024中國(guó)大模型TOP50榜單

來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 華算人工智能研究院

華為通過其盤古系列大模型，涵蓋了自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）和科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域，顯示出華為在多個(gè)AI領(lǐng)域的深入布局。盤古大模型的開發(fā)體現(xiàn)了華為在提高AI處理能力和效率方面的重要進(jìn)展。

圖 華為盤古大模型示意圖

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阿里巴巴 通過阿里云推動(dòng)了多個(gè)通義系列大模型的開發(fā)，包括智能編碼助手、AI閱讀助手、工作學(xué)習(xí)AI助手等，極大地豐富了大模型的應(yīng)用場(chǎng)景。阿里云成為中國(guó)大模型的重要AI算力底座，為國(guó)內(nèi)外多個(gè)大模型提供了API服務(wù)，加速了AI技術(shù)的商業(yè)化和普及。

圖 阿里大模型

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騰訊的混元大模型以其超千億參數(shù)規(guī)模和超強(qiáng)的中文處理能力，在市場(chǎng)上獲得了顯著的地位。2023年以來，騰訊通過將混元大模型整合入微信等應(yīng)用，大幅提升了用戶的互動(dòng)體驗(yàn)，并通過新技術(shù)不斷提升模型的性能和應(yīng)用廣度。

圖 騰訊大模型

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百度 旗下的文心大模型在推動(dòng)AI技術(shù)商業(yè)化和工業(yè)應(yīng)用方面取得了顯著成就。文心模型不僅在搜索、信息流和智能音箱等產(chǎn)品中得到應(yīng)用，還通過百度的飛槳平臺(tái)支持多個(gè)行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型，顯示了其在AI技術(shù)推廣和應(yīng)用中的強(qiáng)大能力。

圖 文心大模型發(fā)展歷程

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科大訊飛的訊飛星火認(rèn)知大模型憑借其在文本生成、語言理解和多模交互等方面的核心能力，成為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI大模型之一�？拼笥嶏w通過持續(xù)迭代更新其模型，提高AI的功能性和實(shí)用性，為中國(guó)的AI發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量。

圖 科大訊飛大模型年內(nèi)重要里程碑

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這些企業(yè)的活動(dòng)不僅推動(dòng)了中國(guó)大模型行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，也為全球AI技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)提供了重要參考。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用的深入，預(yù)計(jì)這些企業(yè)將繼續(xù)在全球AI領(lǐng)域發(fā)揮領(lǐng)軍作用。

3.6 全球重要參與企業(yè)

在全球大模型行業(yè)，OpenAI、谷歌、微軟、谷歌、英偉達(dá)、英特爾、Meta等重要的參與企業(yè)正在推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展與革新，包括大模型、AI視頻、AI圖像、AI數(shù)字人、AI搜索、AI語音、AI音樂、AI3D、AI設(shè)計(jì)等。OpenAI、谷歌和Anthropic是其中的佼佼者，他們的技術(shù)進(jìn)展和市場(chǎng)活動(dòng)為整個(gè)行業(yè)設(shè)定了高標(biāo)準(zhǔn)。

表 主要非中國(guó)AI大模型列表

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OpenAI 自成立以來，就致力于開發(fā)和推廣安全通用人工智能（AGI）。其核心產(chǎn)品包括各種開源工具和高級(jí)AI模型，如GPT系列。OpenAI的轉(zhuǎn)型從非營(yíng)利組織到營(yíng)利性公司標(biāo)志著其對(duì)資金和資源需求的增長(zhǎng)，以及對(duì)商業(yè)化策略的調(diào)整。與微軟的合作使得該公司在AI超算技術(shù)上取得了重大進(jìn)展。2022年發(fā)布的ChatGPT和2024年推出的Sora視頻大模型，都極大地推動(dòng)了AI在內(nèi)容生成和對(duì)話交互領(lǐng)域的應(yīng)用，使得OpenAI的市場(chǎng)估值和影響力大幅提升。

圖 OpenAI大模型發(fā)展歷程

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谷歌在大模型技術(shù)方面也不甘落后。其PaLM 2 AI模型是行業(yè)內(nèi)的佼佼者，專注于常識(shí)推理、形式邏輯、數(shù)學(xué)問題解決以及多語言處理。谷歌的技術(shù)實(shí)力在處理大規(guī)模參數(shù)和多種語言的模型訓(xùn)練上表現(xiàn)卓越，其模型的響應(yīng)速度和處理能力在行業(yè)內(nèi)居于領(lǐng)先地位。這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)使得谷歌在AI研究和應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)保持競(jìng)爭(zhēng)力。

圖 Google PaLM2大模型示意圖

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Anthropic，由前OpenAI員工創(chuàng)立，專注于構(gòu)建有用、誠(chéng)實(shí)和無害的AI系統(tǒng)。Anthropic的Claude模型在多個(gè)AI基準(zhǔn)測(cè)試中顯示出優(yōu)異的性能，特別是在語言理解和生成方面。該公司的創(chuàng)新不僅在技術(shù)層面，還在于推動(dòng)AI的倫理和安全標(biāo)準(zhǔn)，這使其在AI社區(qū)中獲得了獨(dú)特的地位。

這些公司的活動(dòng)不僅推動(dòng)了大模型技術(shù)的進(jìn)步，也對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。從提高生產(chǎn)效率到改善用戶體驗(yàn)，再到引發(fā)下一輪工業(yè)革命，大模型行業(yè)的未來充滿了既有挑戰(zhàn)也有機(jī)遇。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和市場(chǎng)的擴(kuò)展，預(yù)計(jì)這些企業(yè)將繼續(xù)在智能化浪潮中扮演關(guān)鍵角色。

第四章 未來展望

大模型行業(yè)正迅速成為技術(shù)發(fā)展的前沿陣地，其未來展望可謂光明而充滿挑戰(zhàn)。從人機(jī)交互的自然化到智能基礎(chǔ)建設(shè)的大規(guī)模投資，再到AI芯片成本的下降，各種因素共同推動(dòng)了這一行業(yè)的飛速進(jìn)步。

首先，人機(jī)交互界面的進(jìn)化是推動(dòng)大模型行業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)力。從初期的命令行界面(CLI)到圖形界面(GUI)，再到現(xiàn)在的對(duì)話式交互界面(CUI)和多模態(tài)交互方式，技術(shù)的進(jìn)步顯著提高了機(jī)器的用戶友好度和效率。這種以自然語言進(jìn)行的交互不僅使機(jī)器更加“擬人化”，還極大地降低了公眾對(duì)AI工具的使用門檻，從而激發(fā)了市場(chǎng)對(duì)AI技術(shù)的需求。

在技術(shù)供給側(cè)，大模型的發(fā)展趨勢(shì)是向多模態(tài)轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅降低了生產(chǎn)成本，也顯著提升了市場(chǎng)的活躍度和應(yīng)用的廣度。隨著AI模型與新一代硬件如機(jī)器人、AR眼鏡等的融合，預(yù)示著下一輪工業(yè)革命的到來。人們預(yù)期，基于大模型的智能體將變成人類的“生產(chǎn)力遙控器”，在人機(jī)協(xié)同模式下，極大地提升生產(chǎn)資料的操作效率和范圍。

另外，智能基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)也是大模型行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。隨著AI芯片價(jià)格的預(yù)期下降，將進(jìn)一步加速大模型的產(chǎn)能擴(kuò)張。低成本的計(jì)算力將使AI服務(wù)回歸到更廣泛的社會(huì)公共服務(wù)領(lǐng)域，提高其普及率和應(yīng)用深度。同時(shí)，智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資正在不斷增加，其在經(jīng)濟(jì)中的“資本密度”、“算力密度”和“數(shù)據(jù)密度”也在持續(xù)提升，這將為中國(guó)乃至全球經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)增添新的動(dòng)力。

此外，大型語言模型在知識(shí)傳播和學(xué)習(xí)速度上的顯著優(yōu)勢(shì)，預(yù)計(jì)將進(jìn)一步推動(dòng)全球知識(shí)的跨語言、跨學(xué)科和跨時(shí)空傳播。這種高效的知識(shí)流通能力不僅加速科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新，也為教育和培訓(xùn)帶來了革命性的變革。

千際投行認(rèn)為，大模型行業(yè)的未來將是一個(gè)多元化發(fā)展的時(shí)代。技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用需求的相互促進(jìn)，將使這一行業(yè)在未來幾年內(nèi)持續(xù)保持快速增長(zhǎng)，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。

作者：千際投行

封面：AI 生成

       原文標(biāo)題 : 2024年大模型行業(yè)研究報(bào)告