大模型憑借廣泛適用且全面的知識體系，以及卓越的泛化能力，有效縮短了人工智能模型的開發(fā)周期，并大幅降低了開發(fā)成本，有力推動了大型模型技術(shù)與各垂直行業(yè)的深度融合及創(chuàng)新應(yīng)用。這一技術(shù)的突破性成就，在金融、政務(wù)、電信、教育及工業(yè)等多個關(guān)鍵領(lǐng)域均實現(xiàn)了服務(wù)效率與質(zhì)量的顯著提升，未來將持續(xù)引領(lǐng)各行業(yè)的革新浪潮。

基于對中國行業(yè)大模型的市場洞察，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 以下簡稱“沙利文”）聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布《2024年中國行業(yè)大模型市場報告》。本報告深入分析中國行業(yè)大模型的市場份額和競爭格局，闡述各細分行業(yè)市場規(guī)模、主要參與者，同時深入挖掘典型應(yīng)用場景及核心商業(yè)價值，旨在全面展現(xiàn)行業(yè)大模型的商業(yè)化發(fā)展態(tài)勢。

01

行業(yè)大模型基于通用大模型底座，結(jié)合特定行業(yè)數(shù)據(jù)積累和Know-How，通過微調(diào)或私有化實現(xiàn)快速定制，滿足特定行業(yè)需求，提高開發(fā)效率并降低成本

在AI大模型問世之前，AI模型的開發(fā)主要遵循一種“定制化、場景綁定”的傳統(tǒng)路徑。這意味著，針對每一個特定的應(yīng)用場景，都需要單獨構(gòu)建和訓(xùn)練一個小型模型。這種開發(fā)模式存在顯著缺陷：模型資源難以有效復(fù)用和累積，導(dǎo)致AI技術(shù)在實際應(yīng)用中的門檻較高。同時，由于每個模型都需要從零開始構(gòu)建，不僅成本高昂，而且實施效率低下。

然而，通用大模型的出現(xiàn)徹底改變了這一局面。它成功構(gòu)建了一個具備廣泛適用性和卓越泛化能力的模型基礎(chǔ)平臺。在這個平臺上，垂直行業(yè)可以通過微調(diào)或定制化的方式，快速構(gòu)建出滿足特定行業(yè)需求的行業(yè)大模型。這一轉(zhuǎn)變帶來了多重積極影響：首先，它顯著降低了垂類模型在訓(xùn)練階段對算力和數(shù)據(jù)量的需求，使得模型開發(fā)更加經(jīng)濟高效；其次，它大大縮短了模型開發(fā)周期，加速了AI技術(shù)在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用落地；最后，它有力推動了對應(yīng)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新與開發(fā)效能提升，為AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。

02

2023年中國行業(yè)大模型市場規(guī)模達105億元人民幣，受行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求帶動，預(yù)計2024年市場規(guī)模將達到165億元，同比增長達57%，2028年市場規(guī)模有望達到624億元人民幣

2023年，中國的大模型市場迎來了顯著的增長，市場規(guī)模達到了105億元人民幣。這一增長主要受到各行業(yè)對智能化轉(zhuǎn)型需求的強烈推動。隨著人工智能技術(shù)的不斷進步及其在各行各業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛，企業(yè)對于能夠提升效率、優(yōu)化決策、增強用戶體驗的大模型產(chǎn)品和服務(wù)的需求也在不斷增加。預(yù)計到2024年，中國行業(yè)大模型市場的規(guī)模將進一步擴大至165億元人民幣，與2023年相比，增長率高達57%。這一快速增長反映了市場對于大模型技術(shù)的高度認可和廣泛應(yīng)用前景。從金融、制造到醫(yī)療健康等多個領(lǐng)域，大模型正逐漸成為推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。

展望未來，預(yù)計到2028年，中國行業(yè)大模型市場的規(guī)模將有望達到624億元人民幣。這不僅體現(xiàn)了大模型技術(shù)在中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級中所扮演的重要角色，也預(yù)示著未來幾年內(nèi)該領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)保持高速發(fā)展的態(tài)勢。隨著技術(shù)的不斷成熟和完善，以及政策環(huán)境的支持，大模型的應(yīng)用場景將更加豐富多樣，為不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力的技術(shù)支撐。

03

提示工程（Prompt Engineering）、檢索增強式內(nèi)容生成（RAG）和微調(diào)是實現(xiàn)大模型落地應(yīng)用的主要路徑，分別通過輸入文本引導(dǎo)輸出、結(jié)合外部知識庫和針對特定任務(wù)進行訓(xùn)練來提高模型性能。

提示工程（Prompt Engineering）、檢索增強式內(nèi)容生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）和微調(diào)（Fine-tuning）是實現(xiàn)大模型（LLM）在多樣化應(yīng)用場景中高效落地的三大核心路徑。這些技術(shù)各具特色，共同作用于提升模型的性能與適應(yīng)性，確保LLM能夠更好地服務(wù)于各種實際需求。

提示工程：通過輸入文本（即提示），來引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型生成更符合行業(yè)要求的輸出過程。優(yōu)點包括任務(wù)歸一化，簡化多樣任務(wù)處理流程，并能靈活適應(yīng)廣泛需求，但找到高效提示往往依賴反復(fù)試驗且效果不穩(wěn)定。

檢索增強式內(nèi)容生成：該技術(shù)結(jié)合了大型語言模型與外部知識庫的優(yōu)勢，通過從知識庫中檢索相關(guān)信息來增強模型的生成能力。RAG模型在生成文本時，不僅能夠依賴自身的知識儲備，還能實時訪問并整合外部知識，從而生成更加豐富、準確且具有上下文連貫性的內(nèi)容。

微調(diào)：微調(diào)是針對特定任務(wù)對預(yù)訓(xùn)練大型模型進行進一步訓(xùn)練的過程。通過在小規(guī)模任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)集上繼續(xù)訓(xùn)練模型，可以使其更加適應(yīng)特定領(lǐng)域的任務(wù)需求，如情感分析、命名實體識別等。微調(diào)的關(guān)鍵在于選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、調(diào)整學(xué)習率等超參數(shù)，以及確保模型在保持泛化能力的同時，充分吸收特定任務(wù)的知識。微調(diào)后的模型往往能在特定任務(wù)上達到更高的準確率，同時保持較好的泛化性能。

04

推動行業(yè)大模型落地的關(guān)鍵在于解決應(yīng)用端的行業(yè)專業(yè)知識理解與成本效益平衡，特別是在應(yīng)用端理解行業(yè)需求和在技術(shù)端優(yōu)化算法與數(shù)據(jù)質(zhì)量，才能確保大模型在實際業(yè)務(wù)中的成功應(yīng)用和長期效益

在應(yīng)用端，理解和整合特定行業(yè)的專業(yè)知識是推動大模型應(yīng)用的關(guān)鍵。模型需要能夠準確地反映和解決行業(yè)中的復(fù)雜問題，這要求團隊具備深入的行業(yè)理解和實踐經(jīng)驗。而成本效益分析對于確定模型投入和實際業(yè)務(wù)收益之間的平衡至關(guān)重要。高昂的開發(fā)和部署成本可能需要長期投入，而模型的效益和回報則需要能夠清晰地量化和證明。大型模型的開發(fā)、部署和維護成本往往較高。這包括硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)管理、人力資源及安全措施等多方面的支出，需要在項目初期和長期運營中進行有效的成本管理和控制。招聘和培養(yǎng)具備深度學(xué)習、數(shù)據(jù)科學(xué)和行業(yè)背景的AI專業(yè)人才是一項關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這些人才不僅需要技術(shù)能力，還需了解特定行業(yè)的數(shù)據(jù)特征和挑戰(zhàn)，能夠在實踐中有效地應(yīng)用模型解決問題。模型的準確性和適應(yīng)性直接影響其在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用效果。行業(yè)特定的數(shù)據(jù)和需求會對模型的預(yù)測和推薦產(chǎn)生重要影響，因此確保模型能夠在特定行業(yè)環(huán)境中提供可靠和可操作的結(jié)果是一項重要的挑戰(zhàn)。

在技術(shù)端，訓(xùn)練和運行大規(guī)模模型所需的算力成本巨大。云服務(wù)提供商通常按照使用的計算資源收費，長期和大規(guī)模使用可能導(dǎo)致顯著的經(jīng)濟負擔，需要有效的資源規(guī)劃和優(yōu)化策略。大型模型的優(yōu)化涉及到降低復(fù)雜性、提高計算效率和優(yōu)化預(yù)測速度等方面。優(yōu)化算法以確保模型在實際應(yīng)用中具有足夠的響應(yīng)速度和實時性，是一個技術(shù)上的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證也至關(guān)重要，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響模型的性能和預(yù)測能力。行業(yè)數(shù)據(jù)可能存在多樣性、不完整性和質(zhì)量問題，這些需要通過有效的數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和驗證步驟來解決，以確保模型訓(xùn)練的可靠性和準確性。

05

中國行業(yè)大模型落地的發(fā)展趨勢集中于技術(shù)進步和廣泛應(yīng)用潛力，包括模型規(guī)模增加、多模態(tài)整合能力、自監(jiān)督學(xué)習興起、可解釋性與公平性關(guān)注、部署策略優(yōu)化及特定領(lǐng)域定制化

中國行業(yè)大模型落地的發(fā)展趨勢正展現(xiàn)出多維度、深層次的變革與創(chuàng)新。首先，模型規(guī)模與復(fù)雜度的增加成為必然趨勢。隨著技術(shù)的不斷進步，大模型的規(guī)模和復(fù)雜度將持續(xù)擴大，以應(yīng)對日益復(fù)雜和多樣化的業(yè)務(wù)需求。其次，可解釋性和公平性成為模型發(fā)展的重要考量。為了增強模型的可靠性和公正性，未來的趨勢將是提高模型的可解釋性，即讓模型的行為和決策過程更加透明、可理解。同時，公平性也將成為模型設(shè)計和應(yīng)用的重要原則，確保模型在處理不同群體、不同場景時能夠保持公正、無偏見。第三，部署策略和效率優(yōu)化成為行業(yè)關(guān)注的重點。為了降低模型的資源消耗并提高響應(yīng)速度，行業(yè)將不斷探索和優(yōu)化模型的部署策略，如采用分布式計算、邊緣計算等技術(shù)手段。同時，對模型運行效率的持續(xù)優(yōu)化也將成為行業(yè)發(fā)展的重要方向，旨在提升模型的實時性和穩(wěn)定性。第四，特定領(lǐng)域的適應(yīng)和定制化成為趨勢。針對不同行業(yè)和應(yīng)用場景的特點，開發(fā)針對性更強的模型和解決方案將成為行業(yè)發(fā)展的重要方向。這種定制化不僅體現(xiàn)在模型結(jié)構(gòu)和算法的選擇上，還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型評估等各個環(huán)節(jié)上，旨在提升模型在不同場景下的性能和適用性。第五，自監(jiān)督學(xué)習的興起為模型訓(xùn)練提供了新的思路。利用無標注數(shù)據(jù)進行自我學(xué)習，減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴，成為提高模型學(xué)習能力和泛化能力的重要途徑。最后，多模態(tài)的整合能力成為模型發(fā)展的重要趨勢。隨著技術(shù)的進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，單一模態(tài)的數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足復(fù)雜任務(wù)的需求。因此，融合多種類型的數(shù)據(jù)源，如圖像、語音、文字等，以支持更多樣化的應(yīng)用場景，成為模型發(fā)展的重要方向。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，華為、阿里、百度、商湯等企業(yè)憑借深厚的技術(shù)積累、對行業(yè)精準的把握以及豐富的經(jīng)驗，主導(dǎo)了行業(yè)大模型市場。領(lǐng)先的大模型企業(yè)不僅深耕自身技術(shù)領(lǐng)域，更以強大的技術(shù)優(yōu)勢為驅(qū)動，精準滿足市場需求，為整個行業(yè)的智能化和數(shù)字化進程注入了強大的動力。

金融行業(yè)：通過對中國金融行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為云、阿里云、商湯科技及百度智能云。這些企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、市場占有率、客戶服務(wù)以及行業(yè)解決方案等方面表現(xiàn)卓越。

政務(wù)行業(yè)：經(jīng)過對中國政務(wù)行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為云、浪潮云、百度智能云以及阿里云。這些企業(yè)憑借其在技術(shù)實力、市場布局和政務(wù)領(lǐng)域解決方案中的優(yōu)異表現(xiàn)，成為推動行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。

電信行業(yè)：經(jīng)過對電信行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注天翼云、百度智能云、中國聯(lián)通以及智譜AI。這些企業(yè)憑借技術(shù)實力、行業(yè)專注和創(chuàng)新能力，在電信領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越表現(xiàn)，是推動行業(yè)數(shù)字化升級的核心力量。

教育行業(yè)：經(jīng)過對教育行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注浪潮云、科大訊飛、百度智能云以及華為云。這些企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、教育場景應(yīng)用和智能化解決方案方面表現(xiàn)突出，為推動教育行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型提供了強有力的支持。

工業(yè)行業(yè)：經(jīng)過對工業(yè)行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為云、百度智能云、阿里云以及科大訊飛。這些企業(yè)在技術(shù)研發(fā)、工業(yè)場景應(yīng)用和智能化解決方案方面展現(xiàn)出卓越能力，為工業(yè)行業(yè)的數(shù)字化升級和智能制造發(fā)展提供了重要支撐。

汽車行業(yè)：經(jīng)過對汽車行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為、百度、字節(jié)跳動以及阿里。這些企業(yè)憑借在智能駕駛技術(shù)、數(shù)據(jù)處理能力和行業(yè)解決方案中的領(lǐng)先優(yōu)勢，正在引領(lǐng)汽車行業(yè)向智能化和數(shù)字化方向加速發(fā)展。

氣象行業(yè)：經(jīng)過對氣象行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為、清華大學(xué)、上海人工智能實驗室以及中科曙光。這些機構(gòu)在氣象數(shù)據(jù)處理、模型研發(fā)和智能應(yīng)用場景中的突出表現(xiàn)，為推動氣象行業(yè)的智能化和精準化發(fā)展提供了強大的技術(shù)支撐。

醫(yī)療行業(yè)：經(jīng)過對醫(yī)療行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注浪潮、華為、百度以及騰訊。這些企業(yè)在醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、智能診斷技術(shù)和行業(yè)解決方案方面表現(xiàn)出色，為推動醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化升級和智能化服務(wù)提供了關(guān)鍵支持。

藥物行業(yè)：經(jīng)過對藥物行業(yè)大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關(guān)注華為、百度以及阿里。這些企業(yè)在藥物研發(fā)中的數(shù)據(jù)分析、模型優(yōu)化和智能化解決方案方面展現(xiàn)了卓越能力，為推動藥物開發(fā)的效率提升和精準化創(chuàng)新提供了重要助力。