...2024-2028年中国人工智能大模型产业市场规模预测
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发布时间：2024-09-08 01:10
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时间：1天前
（一）政策利好
2023年，中国政府一系列政策利好人工智能大模型产业。气象局发布《人工智能气象应用工作方案（2023-2030年）》，提出加快国产气象应用技术体系建设，启动新兴技术如气象预报大模型的研发。工业和信息化部相继发布文件，鼓励数据和人工智能基础设施建设，支持大模型应用需求。国家数据局出台《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）》，旨在科学支持大模型开发，建设高质量数据集。同时，多个省市也出台大模型产业发展措施，加速应用落地。
（二）AI大模型商业化曙光初现
国内人工智能企业积极布局，围绕通用、行业及专家大模型开展竞争，形成“百模大战”。大模型在参数量、任务建模能力、学习及泛化性等方面取得显著进步。各大企业如百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、智谱华章等，以及高校机构均加入竞争，截至2023年，国内大模型数量超过238个。中小企业也推出垂直大模型，如蜜度智能校对领域“蜜度文修”及京东健康医疗大模型“京医千询”。
（三）多模态发展趋势
随着AI大模型的不断升级，多模态成为行业热点。多模态AI模型通过融合不同类型的输入数据，提升能力与用户体验，成为人工智能发展的主流趋势。这一波大模型发展为其他模态提供了技术参考，推动人工智能从感知走向认知，从通用转向行业。
（四）赋能与应用提升
人工智能大模型正从技术探索向行业深度应用转变。通用大模型向垂直大模型转型，应用范围涵盖金融、旅游、医疗、教育等。金融行业作为AI落地的先行者，已实现银行、证券等领域的应用，展现了生成和决策两类金融大模型的强大能力。
二、不利因素
（一）数据质量与标注问题
大模型训练依赖高质量标注数据，然而数据可能存在偏差、隐私问题，且标注成本高昂、难以自动化。
（二）大模型可解释性与可靠性
复杂大模型难以解释决策，信任度低，且存在可靠性与稳定性问题，需要更严格的测试与验证。
（三）成本与计算资源限制
大模型参数量巨大，计算资源需求极高，成本高昂，限制了小型企业及研究者的开发能力。
（四）能力差距与国产替代需求
当前，国内大模型与国际先进水平存在差距，特别是与OpenAI的差距扩大。国产化替代需求迫切，但芯片与算力仍是关键瓶颈。
三、产业规模预测
预计2024年我国人工智能产业规模将达到5,874亿元，年均复合增长率6.30%，至2028年规模预计达到7,500亿元。
