人工智能行业：2023年全球生成式AI产业研究报告

2023年全球生成式AI 产业研究报告 2023GlobalGenerativeAIIndustryReport 指导单位：中国互联网协会 中国软件行业协会 参编单位：天津市人工智能学会 至顶科技 至顶智库 2023年5月 1 前言 生成式AI作为当前人工智能的前沿领域，成为全球最热的科技话题。2022年OpenAI发布ChatGPT,生成式AI在模型应用层面实现重要突破，仅两个月突破1亿月度活跃用户数，成为史上用户增长速度最快的消费级应用。全球多家科技企业加大在生成式AI领域的研发投入力度，不断在技术、产品及应用等方面推出重要成果，持续推动人工智能的创新与商业化落地进程，也将带动产业链相关企业快速发展。 在此背景下，在中国互联网协会、中国软件行业协会指导下，天津市人工智能学会、至顶科技、至顶智库联合发布《2023年全球生成式AI产业研究报告》，该报告从全球视角出发，对生成式AI的产业概况、基础设施、算法模型、场景应用、机遇挑战等方面进行梳理，全面展现生成式AI的产业发展情况，为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众更好了解生成式AI提供参考。 天津市人工智能学会、至顶科技、至顶智库 第七届世界智能大会，中国天津，2023年5月 2 ©2023.5ZDInsightsinsights.zhiding.cn 专家寄语 王蕴韬 中国信通院云计算与大数据研究所副总工 胡清华 天津市人工智能学会理事长 天津大学 智能计算学部教授 作为近两年人工智能领域的发展热点，生成式AI引发社会广泛关注。未来，AIGC有关的内容生产工具将极大改变人们的工作生活方式，也将带来社会生产力的全面提升。在新技术新应用快速发展的同时，也需关注由此带来的就业、知识产权等问题，促进产业健康持续发展。 人工智能的发展正在进入新的历史时期，生成式AI的未来充满着无限的可能性。ChatGPT的问世无疑是近年来人工智能领域最重要的技术突破之一。因此，我们必要全面了解人工智能技术的现状与趋势，探讨生成式AI的机遇和挑战，更好地迎接智能时代的到来。 杨巨成 天津市人工智能学会 副理事长天津科技大学 人工智能学院教授 冯为嘉 天津市人工智能学会 秘书长 天津师范大学 计算机与信息工程学院网络工程系系主任 生成式AI作为全新的内容生产工具，必将改变人类的生活方式。随着技术不断进步和算法不断优化，未来生成式AI有望在办公、消费、文娱等各场景得到广泛应用，并在不同场景中降低创作者门槛，大幅提升内容生产效率。 伴随人工智能大模型的不断发展，生成式AI成为一个备受关注的前沿领域，将大概率改变人类与世界的互动方式。从程序设计到艺术创作，该技术正在为各行各业带来可能，有望持续推动社会的发展和人类文明的进步。 3 ©2023.5ZDInsightsinsights.zhiding.cn 报告目录 1.生成式AI产业概况篇 2.生成式AI基础设施篇 3.生成式AI算法模型篇 4.生成式AI场景应用篇 5.生成式AI机遇挑战篇 4 开篇：伴随人类文明进步和科技发展，语言的传播创造方式日益多元 语言作为人类沟通交流的主要方式，其发展历程分为三大阶段。语言1.0时代：从人类语言诞生到公元前16世纪殷商时期甲骨文的出现，文字成为人类交流的重要方式；语言2.0时代：从公元105年蔡伦发明造纸术到1946年世界第一台电子计算机诞生，语言开始通过各类机器实现传播；语言3.0时代：伴随互联网出现，人工智能NLP及生成式AI等技术的快速发展与相关应用落地，使得机器生成和创造语言的方式成为了可能。 语言发展历经三大时代，生成式AI成为语言3.0时代的核心 语言1.0时代 语言2.0时代 语言3.0时代 （公元前10万年-公元前16世纪） （公元105年-20世纪40年代） （20世纪50年代至今） 公元前10万年: 公元前16世纪： 殷商时期中国人创造甲骨文。 公元前2900年： 古埃及人开始使用象形文字进行书写。 公元前3200-2600年：楔形文字经历诞生到持续使用。 新石器时代中期以后：中国出现象形文字。 1946年： 第一台电子计算机在美国诞生。 1876年： 贝尔发明第一部电话。 1837年： 美国人摩尔斯和两个英国工程师库克、怀斯顿同时发明电报。 公元1041-1048年间：毕昇发明活字印刷术，为现代印刷术和印刷机的发展奠定基本原理。 2010年： IBM宣布开发名为Watson系统，该系统能够理解自然语言中的问题，然后使用人工智能根据维基百科提供的信息给出答案。 1950年： 艾伦·图灵提出图灵测 2017年： Transformer架构提出，其在简单语言问答和语言建模任务上有较好表现。 1969年： 互联网出现，随着互联网商 2022年： OpenAI发布ChatGPT，成为生成式AI的里程碑事件。仅用2个月时间月活用户已突破1亿，成为史上增长最快消费者应用。 2001年： 第一个神经语言模型，前馈 人类原始语言诞生，正式语言约产生于公元前4万年。 公元105年： 汉朝蔡伦发明造纸术。 试，标志着人工智能领域的开端。 业化和全球普及，为更大规模语言语料数据获取及传输提供网络支撑。 神经网络由Bengio等人提出。 资料来源：至顶智库结合公开资料整理绘制。5 ©2023.5ZDInsightsinsights.zhiding.cn 2023年全球生成式AI产业研究报告 1.生成式AI产业概况篇 6 1.1生成式AI概念及内容生成阶段 生成式人工智能(GenerativeAI)是在专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。生成式AI基于海量训练数据和大规模预训练模型，自动生成创建文本、音频、图像、视频以及跨模态信息。自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，全球爆发生成式AI热潮，诸多科技类企业纷纷推出生成式AI模型、产品和相关底层基础设施及服务。 PGC：专家创作时代 UGC：用户创作时代 AIGC：生成式人工智能时代 内容生成分为PGC、UGC及AIGC三大阶段 （20世纪90年代）（21世纪初）（21世纪—未来） 2017年，Transformer架构提出，其在简单语言问答和语言建模任务上有较好表现。 2022年8月，美国科罗拉多州博览会，数字艺术类冠军颁发给由AI自动生成的画作《太空歌剧院》。 2022年11月，OpenAI发布ChatGPT，成为生成式AI的里程碑事件。2023年1月，ChatGPT月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。 20世纪90年代，基于“信息经济”的商业模式出现，互联网技术提供商提供技术服务，且从生产与组织内容的曝光中获得收益。门户网站、搜索引擎成为最主要产品。 21世纪初，伴随微信、微博、抖音、快手等众多社交媒体的出现，用户也可以真正参与到内容的创作之中，用户利用图文、短视频等多种方式记录生活点滴，同时也会增加人与人之间的交流与互动。 2023年3月，百度正式发布“文心一言”，推动国内生成式AI产品快 速发展与落地。 2023年3月，微软发布“Microsoft365Copilot”，将生成式AI与办公软件紧密结合，成为新的生产力工具。 2023年3月，NVIDIA在 GTC23发布AIFoundations，用于定制大语言模型和生成式AI。 资料来源：至顶智库结合公开资料整理绘制。7 1.2生成式AI产业发展驱动力 近年全球数据规模持续增长，IDC预计到2025年全球数据规模将达到175ZB，为人工智能模型训练提供海量数据资源；高性能AI芯片的推出为大规模预训练模型提供重要算力支撑；伴随技术的不断发展，Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型实现快速迭代优化。在数据、算力和模型的共同推动下，全球生成式AI产业得以迅速发展，相关场景应用也不断丰富。 全球数据规模持续增长 175 2017年以来AI模型发展历程 27% 24% 24% 27% 26%131 101 65 23% 80 33 41 51 30%34% 201820192020202120222023E2024E2025E 全球数据量（ZB）同比增速 数据来源：IDC，至顶智库 算力呈现指数级上升 信息来源：ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachine Google基于Transformer架构推出大规模预训练模型BERT，其包含预训练和模型微调部分，查询准确率进一步提升。 OpenAI推出ChatGPT，通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。 OpenAI推出DALL·E2，不仅能通过文字描述创建特定风格的图像与艺术，还可以根据语言对现有的图像进行编辑，使之更加逼真。 2017 2021 2023 2018 2022 Google提出Transformer架构，其在简单语言问答和语言建模任务上有较好表现。 Google提出LaMDA模型，作为语言处理领域一项新的研究突破。LaMDA是一个面向对话的神经网络架构，可以就无休止的主题进行自由对话，克服了传统聊天机器人的局限性。 OpenAI推出GPT-4，其具备图像理解多模态能力。 Google推出PaLM-E，作为一种多模态VLM （视觉语言模型），不仅可以理解图像，还能理解、生成语言，执行各种复杂的机器人指令。 Learning，至顶智库结合公开资料整理绘制 资料来源：至顶智库结合公开资料整理绘制。8 1.3生成式AI产业图谱 在中国互联网协会、中国软件行业协会指导下，天津市人工智能学会、 至顶科技、至顶智库联合发布2023年全球生成式AI产业图谱。 图谱主要分为基础设施层（AI芯片、AI计算集群、AI云服务）；算法模型层（生成式AI大模型）；场景应用层（文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人）。图谱中涉及各领域全球代表性企业和相关机构，同时将其代表性产品或解决方案作相应展示，为读者提供更为详实的参考信息。 高清大图请扫描下方二维码获取。 9 1.4生成式AI商业模式 目前，生成式AI尚未建立成熟的变现方式，大部分产品仍处于免费试用“流量吸引+平台改良”阶段。从全球情况来看，生成式AI的主流营收模式有如下几类：作为底层平台收费、按产出内容收费、软件订阅服务收费、模型训练收费、具体属性收费。其中最具长期增长潜力，并将占据主要市场规模的模式为：作为底层平台收费。 软件订阅服务收费 向用户提供软件使用权，用户需要按月或其他频次支付费用。 按产出内容收费 按产出内容量收费如图片张数、请求计算量等，适用于应用层变现，会受到具体属性影响。 作为底层平台收费 作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际算量计算。 模型训练收费 包括模型定制开发，适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域。 具体属性收费 例如版权授予、是否支持商业用途（个人、企业、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。 资料来源：至顶智库结合公开资料整理绘制。10 1.5生成式AI典型投资情况 2019年以来全球主要投资机构在生成式AI领域的相关投资 投资机构 被投企业 被投企业所在地 被投企业所属细分领域 2019年以来，全球知名投资机构如SequoiaCapital红杉资本、InsightPartners、CoatueManagement、创新工场、高瓴投资、启明创投等在生成式AI领域皆有所布局。从相关被投企业来看，美英生成式AI企业侧重在场景应用领域，中国生成式AI企业侧重在大模型领域，被投企业如OpenAI、StabilityAI、Jasper.ai、小冰公司、智谱AI、澜舟科技、毫末智行等。