国产Ai大模型应用报告

报告摘要 发力规模商业化应用，国产AI大模型追赶进行时 继2022年11月，OpenAI发布旗下AI聊天机器人应用ChatGPT后，大模型逐渐走入公众视野。2023年被视为中国大模型的发展元年。这一年里，中国本土厂商、各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场，部署自己的大模型。从优化算法全面追赶头部大模型水平到创新应用落地全面开花，国产AI正待走出一条属于自己独特节奏的发展之路。 本报告将回顾国产AI大模型的发展历程，分析当前国产大模型落地应用的数据表现，结合赛道头部和特色产品案例，帮助用户读者更好地把握国产AI大模型的发展现状和未来趋势。 目录catalogue 01AI大模型发展历史与现状 02国产AI大模型应用落地与数据情况 03国产AI大模型应用未来发展趋势 AI大模型的发展历程 从学术猜想到应用发展，当前已经进入规模化应用阶段 21世纪初，随着计算能力的提升和大数据的崛起，AI大模型从无到有，从简到繁快速被发掘和发展。 •上世纪八十年代初，日本富士通公司推出了世界上第一台具备语音识别功能的PC，开启了AI在语音识别领域商业化应用的序幕。•1984年，苹果和IBM相继推出预装如语音 识 别 、 专 家 系 统 等A I软 件 的A p p l eMacintosh和IBM PC面世，也标志着AI开始进入家庭应用市场。•九十年代至二十一世纪初，神经网络的发展也推动AI在图像识别领域的应用，同时经AI赋能的搜索引擎也成为互联网行业在此阶段实现大发展的标志性产物。 •专家系统：根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。•决策树：采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。•SVM：用于分类和回归问题，通过在特征空间中找到最大边距的超平面。•深度学习架构：优化神经网络的结构，提高计算效率和模型的准确率，使得神经网络在各种任务中表现更优。 通过发掘一系列大模型架构的潜力，最终向仿生的形态演化。 主流AI大模型类别 NLP（自然语言处理）大模型为目前应用主流 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）大模型：LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如Open AI的GPT系列模型。 CV（Computer Vision，计算机视觉）大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型。 科学计算大模型：主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型。 模态大模型：可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。 国产AI大模型发展历程 OpenAI打响发令枪，国内厂商奋起直追 OpenAI在2019年发布了GPT-2大模型，国内互联网科技厂商也集中在2020-2022三年期间相继发布了自己的大模型。ChatGPT的发布，掀起一波发展热潮，席卷国内科技圈和投资圈。很快，各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场，部署自己的大模型。自此开始，相关技术迭代日新月异，行业趋势不断变化。2023年3月16日，百度正式推出了基于百度新一代大语言模型的生成式AI产品“文心一言”，此后，阿里、华为、腾讯、京东、科大讯飞、360、字节跳动等科技公司纷纷发布了自家的大模型。科研院所及创业公司同样有“悟道”、“书生”、”智谱“等大模型问世。截止2024年4月，中国的大模型数量已近200个，通用大模型数量40个左右。 国产AI大模型发展现状 多方协力奋起追赶，应用层面寻求突破 ChatGPT的发布让国内科技圈看到了差距，也促使国产AI大模型加快了前进的速度。在过去的一年里，几乎所有科技公司都押注大模型，加之政策与监管层面的大力扶持，与代表了官方科研力量的科研院所也加入其中。结果便是，大模型数量迅速增长的同时，技术创新也在不断涌现，从而推动着国产大模型的技术水平快速提升。与此同时，基础大模型的发展为应用层的繁荣提供了必要的条件，也让聚焦于垂直应用的AI创业公司的成本大大降低。因而在大势之下，众多创业公司也开始在应用层面寻求发展和突破。 政策驱动 应用突破 近年来，我国始终高度重视人工智能发展时机和顶层设计，发布多项人工智能支持政策。2024年《政府工作报告》中提出开展“人工智能+”行动。当前，北京、深圳、杭州、成都、福建、安徽、上海、广东等地均发布了关于AI大模型的相关政策。 大模型日益增高的创业门槛促使创业公司和团队另辟蹊径，挖掘出更多蕴藏在应用层面的机会。 同时，得益于现有大模型的发展，又降低了垂直领域的创业门槛，催生了众多可行性强，便于落地的应用产品。 多方押注 技术创新 各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场，部署自己的大模型。截止2024年4月，中国的大模型数量已近200个，通用大模型数量40个左右。 多方力量和头部优势资源的整合下涌现出多种优化算法和并行计算技术，显著提高了训练速度和效率。 同时，针对大模型的推理速度问题，也有一系列轻量级大模型和模型压缩技术的出现。 资源投入 许多企业和研究机构投入大量资源，开发出拥有数十亿、甚至百亿级别参数的大模型。国内庞大的市场和用户基础，更容易获取大量的用户数据和应用场景，能为大模型的应用提供丰富的数据资源。 目录catalogue 01AI大模型发展历史与现状 02国产AI大模型应用落地与数据情况 03国产AI大模型应用未来发展趋势 国产AI大模型应用落地情况 2024H1国产AI大模型应用下载量Top10 依托字节旗下短视频社交平台《抖音》的庞大用户和流量优势，《豆包》数据领先优势明显，2024上半年该应用在中国大陆地区共拿下超过3309万的下载量，断层领跑一众AI大模型应用。 2024H1国产AI大模型应用月活Top10 字节旗下《豆包》月活数据同样领跑，2024上半年该应用在中国大陆地区月活量超过2104万，百度《文心一言》同样坐拥庞大用户体量浏览器产品，月活数据逆袭下载数据更为出色的《天工AI智能助手》。 国产AI大模型特色产品用户分析：《豆包》 用户引流自《抖音》，用户结构基本以24-40岁的青壮年为主 用户兴趣偏好：全日制学校电影医疗手机国内游电视剧 国产AI大模型特色产品用户分析：《文心一言》 用户兴趣偏好广泛，以男性为主，青少年占据更多比例 目录catalogue 01AI大模型发展历史与现状 02国产AI大模型应用落地与数据情况 03国产AI大模型应用未来发展趋势 技术创新推动大模型向多模态升级 算力即实力，更多的模态信息让人工智能更智能 2023年，点燃AI赛道的ChatGPT吸引了太多的目光，有所标的的情况下，中国的AI大模型也将重心放在语言大模型之上，聊天机器人应用遍地开花。 然而就在年末，文生视频应用Pika的爆火以及谷歌发布多模态大模型Gemini，乃至今年年初OpenAI旗下Sora所带来的亿点点震撼无不为国产AI大模型的下一个发展阶段指明了方向，即多模态大模型。多模态大模型是结合文本、图像、音频等多种模态信息进行学习和理解的人工智能模型。而推动模型向多模态升级的关键则取决于相关技术的创新与发展。就目前而言，国产AI大模型对于文本、图像这两个模态的信息处理已经发展到了相对成熟的阶段，而随着技术的互通与整体发展，面对更多样性以及更高质量的数据。唯有坚持技术创新，优化算法和结构以解决智能算力短板，方能有底气以应对和覆盖更多的应用场景。 随着多模态技术的不断迭代进步，大模型将在具身智能、自动驾驶等领域开拓新的应用场景。相比较于其他国家，中国在这些领域拥有更丰富的市场基础和数据资源，这或将成为国产AI大模型应用发展的优势。 产品化加速，应用向垂直领域发展 越来越多细分场景拥抱AI，大模型创业转向产品创业 与社交、游戏等互联网行业的发展脉络相同，基础大模型未来可能是少数几家寡头的游戏，更多的机会蕴藏在应用层当中。红杉美国在关于大模型的报告中指出，在大模型的首年，“第一幕”是从技术出发，发现了基础大模型这个新的“锤子”，目前市场正在进入“第二幕”，将端到端地解决人类问题。这便是产品和应用场景。所以对于后来者以及规模较小的创业公司而言，先找准一个市场上还没有的功能与产品，抓住窗口期，通过运营手段快速推广获利，再循环往复。这样的产品创业或许才是最优解。随着行业的发展和扩大，势必会有越来越多的创业者入局，一方面或许会有少数的“幸运儿”成为了技术创新的先驱，引领一波行业的进步。另一方面，则更多地是从垂直领域进行产品的落地和研发，加速产品化发展，发掘并实现更多细分领域和应用场景与AI技术的结合，“AI+”或许也将成为热词。 商业化水平加速重构产品创业模式 探索更好的收费模式，是提速AI产品商业化的基础 当前国产AI大模型落地产品尚集中在需求单一、容错率高、任务简单的休闲场景，在更具价值的严肃场景、工作场景、专业场景等方面的应用尚待技术升级才能实现进一步拓展。因而当前大多数产品尚处在收费模式单一，转化、留存率较为低下的低商业化水平阶段。产品创业模式在国外没有更好参照对象的情况下依旧采取的是传统互联网产品的经验模式。比如字节的《豆包》，所采取的商业模式便如同移动互联网时代的应用，即早期通过免费争夺用户市场，而后再逐步通过提供性能更强大的收费版本、分流算力等方法开始盈利。而对于垂直领域的产品创业者而言，自身情况并不允许和支持他们采取这种细水长流，经营周期较长的模式。但现有案例里，也并未出现更好的创业模式，参考较近的几个爆火的AI产品收费模式，以妙鸭相机举例，刚推出便受到了市场的追捧，从第一天便开始收费，但市场的热度也很快就降了下来。或许在未来，技术创新取得突破，多模态大模型大行其道或许能带来更多可能性，为当下的困难提供解题思路。但就目前而言，探索出一种更好、更合适的收费模式，不仅能够为 现有产品挖掘更多潜在价值，更能改变现有产品创业模式，推动商业化水平加速，从而拓宽整个行业赛道。 法律声明 版权声明 报告中所有的文字、图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权为原作者所有。没有经过本公司新媒体许可，任何组织和个人不得以任何形式复制或传递，报告中所涉及的所有素材版权均归广告主所有。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。 免责条款 本报告中行业数据及市场预测主要为分析师采用桌面研究、行业访谈及其他研究方法，并且结合点点数据团队监测产品数据，通过统计预测模型估算获得，仅供参考。受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与点点数据无关，由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担。 点点数据是移动应用、游戏数据监测服务商，为全球企业提供APP下载量、收入、使用行为和应用市场监测的一体化平台。 应用覆盖 1.7亿+ 1000万+ 游戏数据/移动应用分析平台 点点数据