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2024年9月AI大模型行业深度:行业现状、应用情况、产业链及相关公司深度梳理 - 副本

开心麻花
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2025-08-13
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1/43 2024 年 9 月 9 日 行业|深度|研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI 大模型行业深度:行业现状、应用情况、产业链及相关公司深度梳理 随着人工智能技术的迅猛发展,AI 大模型已经成为全球科技竞争的焦点、未来产业的关键赛道以及经济发展的新动力,展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。目前,AI 大模型的应用落地引发行业关注。技术的持续进步促使 AI 大模型的应用逐步从云端向终端设备延伸,同时,从通用模型向针对特定行业的定制化解决方案转变,其商业潜力和对行业的影响不断增强。此外,国内外企业在大模型领域的竞争日趋激烈,伴随着性能的显著提升和应用场景的持续拓展,AI 技术正在经历快速的发展,同时推动着产业的深层次变革。 本文将深入探讨 AI 大模型的相关话题,分析当前行业的现状以及我国 AI 大模型面临的挑战。同时,我们将简要概述 AI 大模型产业链的结构。随后,我们将详细分析 AI 大模型的应用场景,探讨企业如何将业务与 AI 技术相结合,以及 AI 大模型在实际应用中的落地途径。最后,我们将分析国内外公司在 AI大模型领域的基本情况。根据以上内容展望未来发展趋势。希望通过这些内容,能够帮助大家更深入地理解 AI 大模型。 目录 一、行业概述.............................................................................1 二、行业现状.............................................................................7 三、国内 AI 大模型行业应用痛点及解决方案 .................................................13 四、产业链分析..........................................................................17 五、AI 大模型应用落地方式 ...............................................................19 六、国内外大模型 ........................................................................35 七、发展趋势展望 ........................................................................42 八、参考研报............................................................................43 一、行业概述 1、AI 大模型定义 AI 大模型是指在机器学习和深度学习领域中,采用大规模参数(至少在一亿个以上)的神经网络模型,AI 大模型在训练过程中需要使用大量的算力和高质量的数据资源。 2/43 2024 年 9 月 9 日 行业|深度|研究报告 2、AI 大模型主要特征 AI 大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)、通用性(不局限于特定领域)以及涌现性(产生预料之外的新能力)特征。以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型因其具有巨量参数和深度网络结构,能学习并理解更多的特征和模式,从而在处理复杂任务时展现强大的自然语言理解、意图识别、推理、内容生成等能力,同时具有通用问题求解能力,被视作通往通用人工智能的重要路径。 3、AI 大模型分类 3/43 2024 年 9 月 9 日 行业|深度|研究报告 按模态划分,大模型可分为自然语言处理(NLP)大模型,视觉(CV)大模型、多模态大模型等。 按照部署方式划分,AI 大模型主要分为云侧大模型和端侧大模型两类。云侧大模型由于部署在云端,其拥有更大的参数规模、更多的算力资源以及海量的数据存储需求等特点;端侧大模型通常部署在手机、PC 等终端上,具有参数规模小、本地化运行、隐私保护强等特点。 具体而言,云侧大模型分为通用大模型和行业大模型;端侧大模型主要有手机大模型、PC 大模型。从云侧大模型来看,通用大模型具有适用性广泛的特征,其训练数据涵盖多个领域,能够处理各种类型的任务,普适性较强。行业大模型具有专业性强的特点,针对特定行业(如金融、医疗、政务等)的需求进行模型训练,因而对特定领域具有更深的业务理解和场景应用能力。从端侧大模型来看,手机和 PC大模型由于直接部署在设备终端,让用户体验到更加个性化和便捷的智能体验。 4/43 2024 年 9 月 9 日 行业|深度|研究报告 当前 AI 大模型的应用路线日渐清晰,大致途径为“基础大模型→行业大模型→终端应用...

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