量子位：2024年大模型落地与前沿趋势研究报告_41页_9mb

大模型市场落地概况

• 核心商业模式：

  1. 模型服务 : 提供数据准备、模型训练、微调、部署及API服务，主要面向政企及大客户，年营收增长显著。
  2. 模型API : 中小开发者使用API调用，价格下降明显但营收贡献弱，低价竞争仍在持续。
  3. 应用层平台 : 低代码平台用于快速构建AI应用，但仍处早期探索阶段。

• 市场分布：

  1. 行业分布 : 金融、政务、能源、教育、通信等行业项目数量和金额占比显著。
  2. 地域分布 : 项目高度集中在北京等一线城市，政策驱动项目增长明显。

大模型前沿技术趋势

• 模型能力演进：

  1. 从通用到专用 : GPT-3至GPT-4跃迁，参数规模从1750亿到18万亿，需千万级算力支持。
  2. 决策能力突破 : 引入推理模型（如GPT-o1）支持多步思考，提升代码、数学能力。
  3. 数据飞轮 : 开源+商业模式推动模型能力重构，Llama、Meta DeepSpeed X采用分散训练方式。

• 计算及成本：

  1. 硬件依旧主导 : 需3万卡H100集群支撑，训练成本10亿美金级别。
  2. 压缩实践 : 蒸馏、量化等技术缩小模型尺寸，仍未摆脱对超大规模模型的依赖。

竞争格局与未来方向

• 市场份额竞争 :

  1. 通用能力领先 : OpenAI、谷歌、Anthropic等维持行业寡头地位。
  2. 中国阵营 : 腾讯混元、字节扣子、阿里百炼构筑生态，偏应用层承接。

• 应用方向分化 :

  1. 通用大模型 : 致力于提升对标GPT-4水准，Gpt-4o等产品实现多模态能力。
  2. 垂类供应商 : 百川智能、零一万物向行业定制模型转型，专注于保险、营销等细分场景盈利。

总结

2024年，大模型落地步入全球化同质竞争阶段，中美技术格局差异显著。美国企业锁定高端生态与产业链，而中国厂商对垂直领域深耕形成差异突破口。AI技术变革将从生产力工具向生产资料跃迁，商业模式亦由“搭积木”进入“交钥匙”阶段。