2024 年中国 AI 大模型场景探索及产业应用深度分析
引言
随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型已成为推动产业升级的核心引擎。2024 年，中国 AI 大模型行业在技术突破与商业落地方面均取得了显著进展。本报告基于深圳前瞻产业研究院、首钢基金 CANPLUS 联合华为云发布的调研数据，深入探讨当前行业规模、应用场景、面临痛点及未来发展趋势，为相关企业与从业者提供参考。
一、行业规模与市场现状
1. 市场规模
报告显示，2023 年我国 AI 大模型行业规模已达到 147 亿元。这一数字标志着大模型技术已从概念验证阶段迈入规模化商用初期。A 大模型的行业应用及技术进步能有效提升各行业生产要素的产出效率，并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。
2. 供给与需求特征
供给端： 当前 AI 大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供应用服务。商业模式较为灵活且多元化。
需求端： 企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡。因此，大部分的规模企业用户主要选择参数规模在 100~200 亿之间的 AI 大模型和本地化部署的落地方式，以兼顾性能与数据安全。
二、应用现状与渗透率
大模型赋能场景主要包括一般通用业务场景和行业应用场景。截至 2023 年，我国大模型在各垂直应用行业中，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也较高。
这些行业的共同特点是信息化基础较好，对新兴技术的接受意愿较高，且拥有高质量的数据积累，为大模型的训练与应用提供了肥沃土壤。
三、面临的痛点与挑战
尽管发展迅速，但 AI 大模型行业仍面临五大核心痛点：
- 基础算力不足： 高性能计算资源稀缺，限制了大规模模型的训练与推理效率。
- 数据获取成本高： 高质量、合规的数据集获取难度大，清洗与标注成本高昂。
- 人才不足： 既懂算法又懂业务的复合型人才短缺，制约了技术的深度落地。
- 潜在法规风险： 数据安全、隐私保护及伦理规范等方面的法律法规尚在完善中。
- 市场认知不准确： 部分企业对大模型的能力边界存在过高或过低的预期，导致投资回报评估偏差。
四、行业发展七大趋势
AI 大模型行业是技术驱动的行业，且仍具有巨大的挖掘潜力，技术更新进步速度较快，行业技术能力拓展上限尚未出现。未来发展的七大趋势如下：
- 技术趋势： 具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为继自然语言大模型和多模态大模型后的下一个行业风口。
- 竞争趋势： AI 大模型企业需将资源聚焦单一发展路径，行业竞争将开始分化，头部效应将更加明显。
- 应用场景趋势： 行业应用场景数量也将爆炸性的多元化增长，且会逐渐从当前的业务类场景向决策管理场景深入。
- 应用行业趋势： 前期信息化基础较好，对新兴技术接受意愿也较高的金融、电商、教育和医疗领域是未来五年 AI 大模型应用潜力最高的四大下游行业领域。
- 反哺科学： AI 大模型的应用将反哺基础科学技术的发展，加速科研进程。
- 轻量化发展： AI 大模型将轻量化发展助力终端智能化，使边缘设备具备更强的智能处理能力。
- 开源生态： 基础 AI 通用大模型将开源化赋能构建国产软件生态，降低开发门槛。
五、发展建议与策略
1. 行业四大发展建议
- 牢守安全底线： 放开政策监管力度，为行业创新发展打开政策空间，同时确保合规性。
- 加快落地： 延续传统高效的商业化应用优势，加快 AI 大模型应用落地，避免技术空转。
- 打造开源生态： 促进产业整体快速发展，通过共享模型与工具降低创新成本。
