当前，由AI引领的新一轮科技革命和产业革命方兴未艾，在新兴技术驱动下，人工智能呈现深度学习、跨界融合、人机协同等新特征，正以前所未有的力度影响着人类社会。

  大模型是一类强大的人工智能处理工具，由大规模数据和复杂网络结构构建而成，大模型由算力和数据双轮驱动，拥有极其庞大的深度学习能力和语言处理能力。

  进入2023年以来，大模型成为AI领域极具创新力的应用，尤其是美国OpenAI研发推出的ChatGPT，被业界视为AI领域的颠覆性创新，有望成为人类探索普惠人工智能的重要途径。以ChatGPT为代表的大模型，开启了人类内容生产的新纪元。

  大模型发展经历个几个关键阶段，2012年以前，主要基于传统的统计算法迭代。进入2012年后，深度学习逐渐崛起，人工智能开始进入加速发展时期。

  2017年，Google提出自注意力神经网络模型Transformer，由此为Bert和GPT的诞生奠定了基础。自2018年起，OpenAI开始发布GPT模型，并不断迭代。

  2022年底，OpenAI在GPT-3的基础上推出ChatGPT，引爆全球科技界，大模型逐渐进入“百模大战”格局。

  人工智能是国家战略的重要组成部分，长期来看，更是未来参与国际竞争的核心领域。近年来，中国在国家层面陆续出台多项扶持政策，重点推进人工智能行业发展，鼓励人工智能技术创新，并加快产业落地应用。

  北京、上海、深圳、广州等地，相继发布鼓励性政策文件，重点围绕应用场景、技术创新、人才建设、投资环境等方面，为各地人工智能产业发展提供政策支撑。

  随着新兴技术的飞速发展，各行业对人工智能的需求不断增长，迫切需要处理能力更强大的人工智能模型工具，来解决实际业务中的挑战。人工智能大模型市场持续增长。

  近五年来，中国人工智能行业在政策的持续推动下，市场规模持续扩大，年平均增速高于世界平均增速，今年市场规模将突破3000亿元。根据公开数据，预计到2032年全球人工智能市场规模将达到1.3万亿美元。

  以ChatGPT为代表的聊天语言大模型问世以来，在全球科技界产生巨大影响。人工智能大模型的出现，改变了传统算法和应用方式，将构建一个高效的智慧型超级平台，加速人工智能技术的推广和落地，为各产业带来革命性影响。

  从产业端来看，一直以来，人工智能产业面临着数据不足、开发成本高的痛点，且跨场景应用能力较弱，在实际产业应用中，人工智能落地场景长期被掣肘，通用大模型的出现，能有效解决产业发展中数据不足的问题，并极大降低技术开发成本，为各行业数字化升级深度赋能，推动数据与实体深度融合，大幅提升产业运作效率。

  截至2023年5月底，以参数规模为标准，中国10亿级以上大模型已发布了79个。在全球范围内，中国和美国的大模型数量最多，两者数量之和在全球占比超过80%。

  以中国大模型发展状况来看，进入2020年以来，中国人工智能通用大模型进入加速发展期，增长速度较快，尤其在自然语言处理、机器视觉方面，大模型发展迅速。

  2023年，中国人工智能预训练大模型进入“井喷”阶段，文心一言、通义千问、星火认知、盘古、悟道等一批大模型发展迅速，且智能化程度大幅提高，语言问答、文本创作、图像处理、视频生成等多场景、多元化发展趋势明显。

  自1956年“人工智能”被首次提出以来，经过六十多年发展，人工智能技术突飞猛进，各种智能化产品不断走进人们的工作和生活。人工智能行业发展并非一帆风顺，其中经历了多次下行时期，技术不足、缺乏实用性、无法解决实际问题等负面声音一直存在，正是在这种错综复杂的声调中，大模型逐渐兴起，ChatGPT一经推出便引爆全球科技界。

  大模型在自动驾驶、教育培训、物流、安防、旅游、金融等诸多领域均有应用，场景融合视频、文字、语音、图像等多种内容。

  基础层以提供算法、算力、数据处理的企业为主，产出大模型，再经过中间层服务商微调及针对训练。

  ChatGPT是人工智能大模型发展进程中极具创新力的产品，事实上大模型在AI领域一直广受关注，在一级市场，投资机构对人工智能也表现出了极大的兴趣。

  从投融资规模上来看，根据公开信息，截至2023年上半年，中国AI行业投融资规模接近300亿元，且投融资呈现逐渐增长的态势；从融资轮次上看，多集中于种子轮、天使轮、A轮等早期，投资机构对大模型创业项目表现出较大的投资热情。

  在资本加持下，人工智能勇于探索商业模式的公司大量涌现，大模型技术迭代速度逐渐加快，整体呈现“百模竞争”的百花齐放格局。

  随着技术持续迭代和落地场景不断融合，人工智能大模型的种类将更加多样，参数规模将持续提升，自然语言处理、计算机视觉、深度学习等关键技术不断强化，并不断向更精细化方向发展。

  资本作为助推产业转变发展方式与经济转型的核心力量，也将持续关注人工智能大模型创业项目。资金的大量涌入，将极大促进大模型快速地发展，并推动大模型在各领域加速落地应用。

  整体来看，人工智能大模型将向通用型和垂直型方向发展，且跟着时间演进，大模型的能力将持续提升，成本将持续下降。在为客户服务过程中，将向大规模的公司持续聚集，马太效应愈发明显。

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