2024 年中国 AI 大模型场景应用趋势与行业分析报告

1.5 AI 大模型行业应用需求概述

企业对 AI 大模型的应用需求特征为实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡。调研显示，参数规模在 100~200 亿之间的 AI 大模型能够满足大部分行业应用场景的需求，且性价比较高。企业更关注大模型的计算速度、稳定性、学习速度、准确性和专业能力等表象特征。数据安全合规是企业选择供应商时的核心考量因素。

1.6 AI 大模型行业应用竞争格局

AI 大模型行业应用的竞争格局主要由高校研究院、传统互联网大厂和 AI 初创企业构成。这三者既是竞争关系，也是合作关系。高校研究院拥有丰富的专业数据积累和学术研究人才，传统互联网大厂则拥有资金、行业人才和客户基础，而 AI 初创企业则以其高效的企业运作和灵活的业务开展方式著称。生态合作将成为未来竞争的关键。

1.7 AI 大模型行业应用投融资分析

我国 AI 大模型行业的投融资活动始于 2021 年，并在 2023 年受到资本的热烈追捧。全年投融资事件达 14 件，投融资金额超过 10 亿元。截至 2024 年 4 月，投融资事件及金额已接近 2023 年全年水平。投融资轮次主要集中在 A+ 轮及以前，天使轮投融资事件数量最多。资本倾向于支持具有明确商业化场景的技术团队。

1.8 AI 大模型行业应用的合规要求

当前我国 AI 大模型的行业应用实行备案制，主要参考文件是《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《互联网信息服务深度合成管理规定》。部分国内大模型企业已通过这两个规定的备案，实现了算法的合规要求。企业在应用大模型时需严格遵守相关法律法规，确保内容安全和用户隐私保护。

二、AI 大模型行业应用现状及案例

2.1 行业应用渗透情况

从行业应用路径看，60% 的企业通过垂类行业大模型实现 AI 大模型在行业的应用布局。金融、政府、影视游戏和教育领域是大模型渗透率最高的四大行业，渗透率均超过 50%。电信、电子商务和建筑领域的应用成熟度较高。随着技术成本的降低，更多垂直行业将开始尝试引入大模型技术。

2.2 通用场景应用分析

AI 大模型在智能客服和智能营销等通用场景中的应用尤为广泛。智能客服通过 AI 大模型的强大理解能力、对话决策能力和自主学习及改进能力，显著提升了服务质量和效率。智能营销则利用 AI 大模型的数据分析能力，实现精准营销和自动化决策，提高了营销效率和成本效益。这些通用场景为大模型提供了丰富的训练数据和反馈闭环。

2.3 AI 大模型 + 金融

在金融领域，AI 大模型的应用主要集中在风险管理、智能投顾、客户服务、反欺诈等方面。通过大模型强大的数据处理和分析能力，金融机构能够更精准地评估信贷风险，优化投资组合，提高投资回报率。同时，智能客服系统借助大模型的自然语言处理能力，能够 24 小时不间断地为客户提供高质量的服务，增强客户体验。合规性审查也是金融大模型的重要功能之一。

2.4 AI 大模型 + 政务

政务领域是 AI 大模型的重要应用场景之一。在政务服务中，大模型可以用于政策分析、舆情监测、智能审批等方面。通过深度学习和自然语言处理技术，大模型能够自动分析政策文件，预测政策影响，为政府决策提供科学依据。此外，在政务服务中引入大模型，还可以提高审批效率，减少人为错误，提升政务服务水平。数字政府建设离不开大模型的支撑。

2.5 AI 大模型 + 医疗

在医疗领域，AI 大模型的应用为医疗诊断、治疗方案制定、患者管理等方面带来了革命性的变化。通过大规模的医疗数据训练，大模型能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率。同时，大模型还可以根据患者的具体病情，提供个性化的治疗方案建议，为患者提供更精准的医疗服务。此外，大模型还可以用于患者管理，通过持续监测患者的健康数据，提供及时的健康预警和干预措施。药物研发也是潜在的高价值方向。

2.6 AI 大模型 + 电商

在电商领域，AI 大模型的应用主要集中在商品推荐、库存管理、供应链优化等方面。通过大模型对消费者行为的深度分析，电商平台能够更精准地推荐商品，提高转化率。同时，大模型还可以帮助电商平台优化库存管理，减少库存积压和浪费。在供应链优化方面，大模型能够分析供应链各环节的数据，发现潜在的问题和瓶颈，为供应链的优化提供决策支持。虚拟试衣和智能导购是新兴应用点。

2.7 AI 大模型 + 教育

在教育领域，AI 大模型的应用为个性化教学、智能辅导、教育资源管理等方面提供了有力支持。通过大模型对学生的学习行为和学习数据的分析，教师可以更准确地了解学生的学习情况，提供个性化的教学方案。同时，大模型还可以用于智能辅导，帮助学生解决学习中的难题，提高学习效率。在教育资源管理方面，大模型能够整合各种教育资源，为教师提供丰富的教学素材和工具。自适应学习系统是未来的发展方向。

2.8 AI 大模型 + 终端

在终端领域，AI 大模型的轻量化发展使得其能够更好地融入各种智能终端设备中，如智能手机、智能家居等。通过大模型的赋能，智能终端设备能够具备更强大的数据处理和交互能力，为用户提供更加智能、便捷的服务体验。例如，在智能手机中，大模型可以用于智能语音助手、拍照优化等方面；在智能家居中，大模型可以用于智能控制、安全监测等方面。端侧算力提升是关键。

2.9 AI 大模型 + 其他行业

除了上述行业外，AI 大模型在制造、交通、能源等众多领域也有着广泛的应用前景。在制造领域，大模型可以用于生产线的智能化改造，提高生产效率和产品质量；在交通领域，大模型可以用于智能交通系统的建设，优化交通流量，减少交通事故；在能源领域，大模型可以用于能源管理和调度，提高能源利用效率。工业大模型正在重塑传统产业。

三、AI 大模型行业应用痛点及解决方案

3.1 主要痛点

基础算力不足： 大模型的训练和应用需要大量的算力支持，当前算力资源难以满足需求。GPU 资源紧张导致训练周期延长。

数据获取成本高： 高质量的数据资源稀缺，获取成本高昂。数据清洗和标注需要大量人工投入。

人才不足： AI 大模型领域的高端人才稀缺，难以满足行业快速发展的需求。跨学科复合型人才尤其匮乏。

潜在法规风险： 大模型的应用涉及数据隐私、伦理道德等多个方面，存在潜在的法律风险。生成内容的版权归属尚不明确。

市场认知不准确： 企业和公众对大模型的应用价值和潜力认知不足，影响市场推广和应用落地。幻觉问题降低了信任度。

3.2 解决方案

加大算力投入： 通过建设高性能计算中心、优化算法等方式提升算力水平。采用分布式训练和模型压缩技术降低成本。

加强数据共享： 推动数据资源的开放共享，降低数据获取成本。建立行业数据联盟，促进数据流通。

培养高端人才： 加强 AI 大模型领域的人才培养，吸引更多优秀人才加入。校企合作是重要途径。

完善法律法规： 建立健全相关法律法规体系，为大模型的应用提供法律保障。明确责任主体和赔偿机制。

加强宣传推广： 通过多种渠道加强大模型应用的宣传推广，提高企业和公众的认知度。举办行业峰会和研讨会。

四、AI 大模型行业应用前景趋势及投资机会分析

4.1 技术趋势

未来 AI 大模型将向预测大模型、决策大模型和具身智能大模型等方向发展，进一步提升其应用效果和智能化水平。多模态融合将成为标配，模型将更加轻量化以适应边缘计算。

4.2 竞争趋势

AI 大模型企业将开始分化，资源将聚焦单一发展路径，形成差异化竞争优势。头部效应将加剧，中小厂商需寻找细分赛道生存。

4.3 应用场景趋势

应用场景数量将爆炸性增长，并逐渐从业务类场景向决策管理场景深入。人机协作模式将更加普遍，大模型将成为企业的核心生产力工具。

4.4 投资机会与风险

AI 大模型行业迅速崛起，大模型提升生产要素效率，深化数据要素地位。行业应用多样化，金融、政府、影视游戏和教育等领域渗透率高。面临算力不足、数据成本高、人才短缺等挑战。未来趋势包括预测大模型、决策大模型等新技术，行业竞争分化，应用场景多元化，金融、电商等领域潜力大。建议加强安全监管、推动商业化、打造开源生态、加快人才培养。