2024 年中国 AI 大模型行业规模已达 147 亿元，呈现高速增长。报告分析了大模型的定义、价值、实现路径及商业模式，指出金融、政务、医疗、电商等行业渗透率较高。当前面临算力不足、数据成本高、人才短缺及合规风险等痛点，建议通过加大算力投入、加强数据共享、完善法规等措施应对。未来技术将向预测、决策及具身智能方向发展，应用场景将从业务类向决策管理深入，投资者应关注基础设施、垂直应用及开源生态机会。
随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型已成为推动各行业变革的重要力量。深圳前瞻产业研究院、首钢基金 CANPLUS 与华为云联合发布的《2024 年中国 AI 大模型场景探索及产业应用调研报告》显示，2023 年我国 AI 大模型行业规模已达到 147 亿元，并呈现出高速增长态势。本文将深入分析 AI 大模型在各行业的应用现状、痛点、趋势及未来投资机会，以期为企业提供决策参考。
AI 大模型是指在机器学习和深度学习领域，采用大规模参数（至少在一亿个以上）的神经网络模型。这些模型在训练过程中需要消耗大量算力和高质量数据资源。当前，AI 大模型行业正处于萌芽期，但增速迅猛，近三年复合增速高达 114%。AI 大模型主要分为自然语言处理（NLP）大模型、计算机视觉（CV）大模型、多模态大模型等，其中 NLP 大模型和多模态大模型在市场中占据主导地位。随着 Transformer 架构的普及，模型的泛化能力和推理能力得到了显著提升。
AI 大模型通过提升生产要素的产出效率，显著提高了数据要素在生产要素组合中的地位。数据已成为数字经济时代的新型生产要素，AI 大模型通过改变数据生成方式和企业经营决策驱动方式，进一步增强了数据要素的流通性和价值创造能力。在生产函数中，AI 大模型的应用对经济增长的影响呈发散态势，表明其技术进步对经济增长具有持续推动作用。企业利用大模型可以实现自动化流程，降低人力成本，提高响应速度。
AI 大模型行业应用的实现路径主要有两种：一是持续加大对通用大模型的研发投入，提升 AI Agent 能力，直接服务各行业；二是融合行业专业知识，基于通用大模型打造垂类行业模型。垂类行业大模型站在通用大模型的'巨人的肩膀'上，通过二次训练和优化，实现更精准的行业应用。企业应根据自身资源和技术积累选择合适的路径。
当前 AI 大模型行业应用的商业模式多元化，主要包括本地部署、云部署、混合部署等多种方式。收费模式则包括产品授权费用、订阅模式、广告收入、按次数或流量计费等多种模式。AI 大模型企业为争夺市场，提供灵活多样的部署和收费方案，以满足不同企业和场景的需求。SaaS 模式因其低门槛成为中小企业的首选。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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