培育新质生产力。
今年517世界电信和信息社会日主题是“数字创新促进可持续发展”，凸显了数字技术与应用的创新，对经济社会可持续发展的关键作用。伴随人工智能技术的加速演进，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎。
近年来，大陆高度重视人工智能的发展，将其上升为国家战略，出台一系列扶持政策和规划，为AI大模型产业发展创造了良好的环境，大模型成为人工智能领域的最大热点。如何有效将大模型技术融入各行各业的实际应用，助力生产力革新和产业升级，成为业界越来越关注的核心问题，也促进了行业大模型的发展。
共筑新质生产力
“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。”被列为2024年政府工作报告中十大工作任务之首。
事实上，“新质生产力”的本质，就是以科技创新驱动生产力向新的质态跃升以实现“以新提质”。在此过程中，以大模型为代表的新一代人工智能，既是数字经济的核心驱动力，同样也是“新质生产力”的重要技术底座。可以预见，随着大模型不断“走深向实”，不仅会推动新一轮的科技革命与产业变革，也将会为千行百业的数智化转型提供关键支撑。
数据显示，到2040年，仅生成式AI每年就可为全球经济带来2.6万亿美元至4.4万亿美元增长。届时，从个人到企业，从生活到生产，从边缘到核心，所有的场景、流程、业务都将会被重塑一遍。
业内专家指出，伴随国产AI大模型的持续升级，2024年有望成国产AI大模型全面商业落地的元年，先进的AI大模型能力也将逐渐转化为落地实际场景的产品应用，从而带动AI大模型在金融、教育、法律、医疗等众多垂直行业的持续落地，AI2B与AI2C的需求天花板也有望全面打开，在这个过程中，AI的投资也从映射和跟随，变为引领。
实现大模型技术的高质量应用突破，驱动实体经济的“蝶变”和产业变革。
值得关注的是，2024年，多重利好因素将推动大模型快速发展。首先是“人工智能+”行动等来自政府层面的有力支持。其次是用户提升生活、工作效率的需求激增，再加上科技公司加大对AI领域投入资金、人力、技术研发，各环节协同支撑大模型发展。
其中，北京、深圳、杭州、成都、福建、安徽、上海、广东等地均发布了关于AI大模型的相关政策，加快大模型产业的持续发展。以上海为例，浦东张江、徐汇西岸、临港新片区、闵行马桥等地形成了四大产业格局，成为人工智能创新发展的重要承载地，规模以上AI企业数量已经达到350家，五年来几乎翻了一番，产值达到3800多亿元，几乎是五年前的三倍，而产业人才更是达到了23万人，约占全国三分之一。
当前，通用大模型、行业大模型、端侧大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地将进一步提速。作为新一代人工智能产业的核心驱动力，AI大模型广泛赋能大陆经济社会的多个领域，打开迈向通用人工智能的大门，推动新一轮的科技革命与产业变革。
国产大模型大有可为
毋庸置疑，大陆AI大模型产业呈现蓬勃发展的态势。伴随多家科技厂商推出AI大模型落地商用，各类通用、行业、端侧大模型已在多个领域取得了显著的成果，在金融、医疗、政务等领域，AI大模型已成为提升服务质量和效率的重要手段。
大陆具有代表性的通用AI大模型主要包含百度的文心一言大模型、科大讯飞的讯飞星火认知大模型、阿里巴巴的通义千问大模型等，行业AI大模型主要涵盖用友的YonGPT大模型、容联云的赤兔大模型。同时，具有云侧和端侧大模型的端云结合AI大模型，主要有Vivo的蓝心大模型，端侧AI大模型主要以蔚来的NOMI GPT大模型为代表。
除了各大互联网厂商纷纷投入资源大力开发之外，运营商也逐步布局“大模型”应用市场。中国联通推出的“鸿湖图文大模型1.0”则是首个面向运营商增值业务的AI大模型，该模型可实现以文生图、视频剪辑、以图生图等功能。中国电信推出了大语言模型TeleChat、千亿参数的“星辰”大模型，并首批试商用了12个行业大模型，基本覆盖人们生活、工作、生产的方方面面。中国移动发布了“九天”大模型，包括九天·海算政务大模型和九天·客服大模型。
然而，从发展上看，消费侧的应用仅是AI大模型的冰山一角，大模型真正的价值则是在行业侧、企业侧的应用。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，行业大模型逐渐成为各行业转型升级的重要驱动力。
与以ChatGPT为代表的通用大模型相比，行业大模型通过对垂直细分领域的数据进行更有针对性的训练和优化，从而更好地理解行业的语义和规范，更有效地执行专业性更强的任务。
行业大模型作为一种通用技术，可广泛应用于金融、医疗、教育、零售等多个领域，为行业提供智能化解决方案。与此同时，也让“大模型”这个新事物拥有了落地的根基，展现了“AI赋能千行百业”的潜力。
对于AI大模型的未来走向，360集团创始人周鸿祎表示，2024年是大模型应用场景元年，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。
机遇与挑战
AI大模型作为当前人工智能领域的重要技术，AI大模型在催生新产业、新模式、新动能方面展现出巨大潜力，不仅支撑了经济社会的高质量发展，也符合《国家创新驱动发展战略纲要》所强调的创新驱动和产业升级要求，更是实现新质生产力发展的重要手段，可以推动多个领域的智能化升级，提高生产效率、降低生产成本、提升产业竞争力。
未来，在“超算中心+数据资源+市场需求”强烈驱动下，随着底层技术逐步革新，AI大模型的“底层技术支撑-训练模型及反复训练-场景应用-垂直行业模型应用”技术路线进一步清晰，通用基础大模型和垂直行业大模型不断完善。值得一提的是，AI大模型仍然面临算力、算法、数据安全，以及伦理道德等多方面的问题。
首先，算法算力需求提升挑战，伴随着大模型参数和数据的提升，其对算力的要求也不断提高。其次，数据获取与管理成本持续增加。最后，大模型伦理道德和可信度有待提升，大模型存在偏见与公平性问题，由于模型的训练数据可能包含潜在的偏见，这可能导致模型产生不公平的结果，大模型开发与应用企业也已认识到治理的重要性。
专家建议，面对未来，大陆需进一步加强资源与研发力量的统筹，强化大模型在发展中的场景牵引作用，促进经济社会的高质量发展，以实现大模型技术的高质量应用突破，驱动实体经济的“蝶变”和产业变革。
采写：胡媛
图表：曙念
编辑、校对：胡媛
指导：辛文
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