2024年中国AI大模型产业发展报告：面临算力瓶颈、架构局限性、高质量训练数据集不足等问题

1. 产业背景与政策驱动：

   • 人工智能技术的快速发展使得AI大模型成为全球科技竞争的焦点。
   • 中国政府将 AI 发展上升为国家战略，发布了一系列扶持政策和规划，如《新一代人工智能发展规划》等。
   • 地方政府也出台了相关政策，如北京、深圳、杭州等地的政策，旨在推动大模型技术创新和产业发展。

2. 技术驱动与市场驱动：

   • Transformer 架构成为AI大模型的主流技术，推动了大模型在自然语言处理等领域的发展。
   • AI 大模型的关键技术包括基于人类反馈强化学习、指令微调、模型提示等。
   • 市场对 AI 大模型的需求广泛，涵盖办公、制造、金融、医疗、政务等多个领域。

3. 产业现状与典型案例：

   • 中国 AI 大模型产业包括通用大模型、行业大模型和端侧大模型等类型。
   • 典型案例如科大讯飞的讯飞星火认知大模型，具备文本生成、语言理解等能力。
   • 百度的文心一言大模型和阿里巴巴的通义千问大模型也在多个领域提供服务。

4. 面临的挑战：

   • 算力瓶颈：AI 大模型训练依赖高性能 AI 芯片，国内算力资源相对有限。
   • 架构局限性：Transformer 架构在计算资源消耗和存储需求上存在局限。
   • 数据集不足：高质量、多源的中文训练数据集仍然稀缺。
   • 缺乏爆款应用：国内尚未出现类似 ChatGPT 的爆款级 AI 大模型应用。

5. 趋势展望：

   • 云侧与端侧大模型将分别满足不同用户需求，特别是在移动端的应用将成为趋势。
   • AI 大模型将向通用化和专用化发展，垂直行业应用将成为重点。
   • 开源趋势：大模型的开源将降低开发者门槛，提高算法透明度。
   • AI 高性能芯片的升级将推动大模型性能提升，国内芯片厂商正在加速发展。

6. 结语：

   • AI 大模型是推动新质生产力发展的关键，将助力中国经济社会的高质量发展。
   • 大模型技术的应用突破将驱动产业变革，促进经济结构优化升级。

报告强调了 AI 大模型在中国经济发展中的战略地位，并提出了未来发展的方向和可能的挑战，同时展望了 AI 大模型技术的未来趋势。

报告详情可至「开源中国 APP - 报告模块」下载查看。

APP 下载地址：

（目前仅提供 Android 版本）