引言

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,，AI大模型已成為推動各行業(yè)變革的重要力量。深圳前瞻產(chǎn)業(yè)研究院,、首鋼基金CANPLUS與華為云聯(lián)合發(fā)布的《2024年中國AI大模型場景探索及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用調(diào)研報告》顯示,，2023年我國AI大模型行業(yè)規(guī)模已達(dá)到147億元，并呈現(xiàn)出高速增長態(tài)勢,。本文將深入分析AI大模型在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀,、痛點、趨勢及未來投資機(jī)會,，以期為企業(yè)提供決策參考,。

一、AI大模型行業(yè)應(yīng)用概況

1.1 AI大模型定義及概述

AI大模型是指在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,，采用大規(guī)模參數(shù)（至少在一億個以上）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,。這些模型在訓(xùn)練過程中需要消耗大量算力和高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。當(dāng)前,，AI大模型行業(yè)正處于萌芽期,，但增速迅猛，近三年復(fù)合增速高達(dá)114%,。AI大模型主要分為自然語言處理（NLP）大模型,、計算機(jī)視覺（CV）大模型、多模態(tài)大模型等,，其中NLP大模型和多模態(tài)大模型在市場中占據(jù)主導(dǎo)地位,。

1.2 AI大模型行業(yè)應(yīng)用價值

AI大模型通過提升生產(chǎn)要素的產(chǎn)出效率，顯著提高了數(shù)據(jù)要素在生產(chǎn)要素組合中的地位,。數(shù)據(jù)已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的新型生產(chǎn)要素,，AI大模型通過改變數(shù)據(jù)生成方式和企業(yè)經(jīng)營決策驅(qū)動方式，進(jìn)一步增強(qiáng)了數(shù)據(jù)要素的流通性和價值創(chuàng)造能力,。在生產(chǎn)函數(shù)中,，AI大模型的應(yīng)用對經(jīng)濟(jì)增長的影響呈發(fā)散態(tài)勢,，表明其技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長具有持續(xù)推動作用,。

1.3 AI大模型行業(yè)應(yīng)用實現(xiàn)路徑

AI大模型行業(yè)應(yīng)用的實現(xiàn)路徑主要有兩種：一是持續(xù)加大對通用大模型的研發(fā)投入，提升AI Agent能力，直接服務(wù)各行業(yè),；二是融合行業(yè)專業(yè)知識,，基于通用大模型打造垂類行業(yè)模型。垂類行業(yè)大模型站在通用大模型的“巨人的肩膀”上,，通過二次訓(xùn)練和優(yōu)化,，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的行業(yè)應(yīng)用。

1.4 AI大模型行業(yè)應(yīng)用商業(yè)模式

當(dāng)前AI大模型行業(yè)應(yīng)用的商業(yè)模式多元化,，主要包括本地部署,、云部署、混合部署等多種方式,。收費模式則包括產(chǎn)品授權(quán)費用、訂閱模式,、廣告收入,、按次數(shù)或流量計費等多種模式,。AI大模型企業(yè)為爭奪市場,，提供靈活多樣的部署和收費方案，以滿足不同企業(yè)和場景的需求,。

1.5 AI大模型行業(yè)應(yīng)用需求概述

企業(yè)對AI大模型的應(yīng)用需求特征為實現(xiàn)價格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡,。調(diào)研顯示,，參數(shù)規(guī)模在100~200億之間的AI大模型能夠滿足大部分行業(yè)應(yīng)用場景的需求，且性價比較高,。企業(yè)更關(guān)注大模型的計算速度,、穩(wěn)定性、學(xué)習(xí)速度,、準(zhǔn)確性和專業(yè)能力等表象特征,。

1.6 AI大模型行業(yè)應(yīng)用競爭格局

AI大模型行業(yè)應(yīng)用的競爭格局主要由高校研究院,、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)大廠和AI初創(chuàng)企業(yè)構(gòu)成,。這三者既是競爭關(guān)系，也是合作關(guān)系,。高校研究院擁有豐富的專業(yè)數(shù)據(jù)積累和學(xué)術(shù)研究人才,，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)大廠則擁有資金,、行業(yè)人才和客戶基礎(chǔ)，而AI初創(chuàng)企業(yè)則以其高效的企業(yè)運作和靈活的業(yè)務(wù)開展方式著稱,。

1.7 AI大模型行業(yè)應(yīng)用投融資分析

我國AI大模型行業(yè)的投融資活動始于2021年,，并在2023年受到資本的熱烈追捧。全年投融資事件達(dá)14件,，投融資金額超過10億元,。截至2024年4月，投融資事件及金額已接近2023年全年水平,。投融資輪次主要集中在A+輪及以前,，天使輪投融資事件數(shù)量最多。

1.8 AI大模型行業(yè)應(yīng)用的合規(guī)要求

當(dāng)前我國AI大模型的行業(yè)應(yīng)用實行備案制,，主要參考文件是《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》,。部分國內(nèi)大模型企業(yè)已通過這兩個規(guī)定的備案，實現(xiàn)了算法的合規(guī)要求,。

二,、AI大模型行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀及案例

2.1 行業(yè)應(yīng)用滲透情況

從行業(yè)應(yīng)用路徑看，60%的企業(yè)通過垂類行業(yè)大模型實現(xiàn)AI大模型在行業(yè)的應(yīng)用布局,。金融,、政府、影視游戲和教育領(lǐng)域是大模型滲透率最高的四大行業(yè),，滲透率均超過50%,。電信、電子商務(wù)和建筑領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度較高,。

2.2 通用場景應(yīng)用分析

AI大模型在智能客服和智能營銷等通用場景中的應(yīng)用尤為廣泛,。智能客服通過AI大模型的強(qiáng)大理解能力、對話決策能力和自主學(xué)習(xí)及改進(jìn)能力,，顯著提升了服務(wù)質(zhì)量和效率,。智能營銷則利用AI大模型的數(shù)據(jù)分析能力，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和自動化決策,，提高了營銷效率和成本效益,。

2.3 AI大模型+金融

在金融領(lǐng)域，AI大模型的應(yīng)用主要集中在風(fēng)險管理,、智能投顧,、客戶服務(wù)、反欺詐等方面,。通過大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力,，金融機(jī)構(gòu)能夠更精準(zhǔn)地評估信貸風(fēng)險，優(yōu)化投資組合,，提高投資回報率,。同時,，智能客服系統(tǒng)借助大模型的自然語言處理能力，能夠24小時不間斷地為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù),，增強(qiáng)客戶體驗,。

2.4 AI大模型+政務(wù)

政務(wù)領(lǐng)域是AI大模型的重要應(yīng)用場景之一,。在政務(wù)服務(wù)中,，大模型可以用于政策分析、輿情監(jiān)測,、智能審批等方面,。通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，大模型能夠自動分析政策文件,，預(yù)測政策影響,，為政府決策提供科學(xué)依據(jù)。此外,，在政務(wù)服務(wù)中引入大模型,，還可以提高審批效率，減少人為錯誤,，提升政務(wù)服務(wù)水平,。

2.5 AI大模型+醫(yī)療

在醫(yī)療領(lǐng)域，AI大模型的應(yīng)用為醫(yī)療診斷,、治療方案制定,、患者管理等方面帶來了革命性的變化。通過大規(guī)模的醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練,，大模型能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷,，提高診斷準(zhǔn)確率。同時,，大模型還可以根據(jù)患者的具體病情,，提供個性化的治療方案建議，為患者提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù),。此外,，大模型還可以用于患者管理，通過持續(xù)監(jiān)測患者的健康數(shù)據(jù),，提供及時的健康預(yù)警和干預(yù)措施,。

2.6 AI大模型+電商

在電商領(lǐng)域，AI大模型的應(yīng)用主要集中在商品推薦,、庫存管理,、供應(yīng)鏈優(yōu)化等方面。通過大模型對消費者行為的深度分析,，電商平臺能夠更精準(zhǔn)地推薦商品,，提高轉(zhuǎn)化率,。同時，大模型還可以幫助電商平臺優(yōu)化庫存管理,，減少庫存積壓和浪費,。在供應(yīng)鏈優(yōu)化方面，大模型能夠分析供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和瓶頸,，為供應(yīng)鏈的優(yōu)化提供決策支持。

2.7 AI大模型+教育

在教育領(lǐng)域,，AI大模型的應(yīng)用為個性化教學(xué),、智能輔導(dǎo)、教育資源管理等方面提供了有力支持,。通過大模型對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析,，教師可以更準(zhǔn)確地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，提供個性化的教學(xué)方案,。同時,，大模型還可以用于智能輔導(dǎo)，幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)中的難題,，提高學(xué)習(xí)效率,。在教育資源管理方面，大模型能夠整合各種教育資源,，為教師提供豐富的教學(xué)素材和工具,。

2.8 AI大模型+終端

在終端領(lǐng)域，AI大模型的輕量化發(fā)展使得其能夠更好地融入各種智能終端設(shè)備中,，如智能手機(jī),、智能家居等。通過大模型的賦能,，智能終端設(shè)備能夠具備更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和交互能力,，為用戶提供更加智能、便捷的服務(wù)體驗,。例如,，在智能手機(jī)中，大模型可以用于智能語音助手,、拍照優(yōu)化等方面,；在智能家居中，大模型可以用于智能控制,、安全監(jiān)測等方面,。

2.9 AI大模型+其他行業(yè)

除了上述行業(yè)外，AI大模型在制造,、交通,、能源等眾多領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用前景,。在制造領(lǐng)域，大模型可以用于生產(chǎn)線的智能化改造,，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,；在交通領(lǐng)域，大模型可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè),，優(yōu)化交通流量,，減少交通事故；在能源領(lǐng)域,，大模型可以用于能源管理和調(diào)度,，提高能源利用效率,。

3 AI大模型行業(yè)應(yīng)用痛點及解決方案

• 痛點：

• 基礎(chǔ)算力不足：大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用需要大量的算力支持,，當(dāng)前算力資源難以滿足需求。

• 數(shù)據(jù)獲取成本高：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源稀缺,，獲取成本高昂,。

• 人才不足：AI大模型領(lǐng)域的高端人才稀缺，難以滿足行業(yè)快速發(fā)展的需求,。

• 潛在法規(guī)風(fēng)險：大模型的應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)隱私,、倫理道德等多個方面,，存在潛在的法律風(fēng)險,。

• 市場認(rèn)知不準(zhǔn)確：企業(yè)和公眾對大模型的應(yīng)用價值和潛力認(rèn)知不足,，影響市場推廣和應(yīng)用落地。

• 解決方案：

  加大算力投入：通過建設(shè)高性能計算中心,、優(yōu)化算法等方式提升算力水平。

  加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享：推動數(shù)據(jù)資源的開放共享,，降低數(shù)據(jù)獲取成本,。

  培養(yǎng)高端人才：加強(qiáng)AI大模型領(lǐng)域的人才培養(yǎng),，吸引更多優(yōu)秀人才加入。

  完善法律法規(guī)：建立健全相關(guān)法律法規(guī)體系,，為大模型的應(yīng)用提供法律保障,。

  加強(qiáng)宣傳推廣：通過多種渠道加強(qiáng)大模型應(yīng)用的宣傳推廣，提高企業(yè)和公眾的認(rèn)知度,。

4 AI大模型行業(yè)應(yīng)用前景趨勢及投資機(jī)會分析

技術(shù)趨勢

• 未來AI大模型將向預(yù)測大模型,、決策大模型和具身智能大模型等方向發(fā)展,，進(jìn)一步提升其應(yīng)用效果和智能化水平,。

競爭趨勢

• AI大模型企業(yè)將開始分化,，資源將聚焦單一發(fā)展路徑，形成差異化競爭優(yōu)勢,。

應(yīng)用場景趨勢

• 應(yīng)用場景數(shù)量將爆炸性增長，并逐漸從業(yè)務(wù)類場景向決策管理場景深入,。

 投資機(jī)會與風(fēng)險

      AI大模型行業(yè)迅速崛起,，大模型提升生產(chǎn)要素效率，深化數(shù)據(jù)要素地位,。行業(yè)應(yīng)用多樣化,，金融,、政府、影視游戲和教育等領(lǐng)域滲透率高,。面臨算力不足、數(shù)據(jù)成本高,、人才短缺等挑戰(zhàn)。未來趨勢包括預(yù)測大模型,、決策大模型等新技術(shù),，行業(yè)競爭分化,，應(yīng)用場景多元化，金融,、電商等領(lǐng)域潛力大,。建議加強(qiáng)安全監(jiān)管、推動商業(yè)化,、打造開源生態(tài),、加快人才培養(yǎng)。

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