經過大規模預訓練的大模型，能夠在各 種任務中達到更G的準確性、降低應用 的開發門檻、增強模型泛化能力等，是 AI L域的一項重大進步。大模型早的 關注度源于 NLP L域，隨著多模態能力 的演進，CV L域及多模態通用大模型也 逐漸成為市場發展主流。政企的J大關 注帶動了行業L域大模型的G速發展， 逐漸形成了多模態基模型為底座的L域 大模型和行業大模型共同發展的局面。
伴隨基于大模型發展的各類應用的爆發， 尤其是生成式 AI，為用戶提供突破性的 創新機會，打破了創造和藝術是人類專屬L域的局面。AI 不再僅僅是“分類”， 而且開始進行“生成”，促使大模型帶 來的價值進一步升J到人類生產力工具 的顛覆式革新。同時，數據規模和參數 規模的有機提升，讓大模型擁有了不斷學習和成長的基因，開始具備涌現能力 （Emergent Ability），逐漸拉開了通用人 工智能（AGI）的發展序幕。
過去幾年，國內外的 AI 廠商均在大模型 L域有所布局。OpenAI 在 2019 年發布了 GPT-2 大模型，國內互聯網科技廠商也 集中在 2020-2022 三年期間相繼發布了自 己的大模型。ChatGPT 的發布，掀起了 一波發展熱潮，原有廠商基于自身大模 型開始推出一系列生成式 AI 應用，并對 外提供 API 接口。更多的創業公司、科 研機構和新的科技廠商涌入該市場，發 布相關的產品服務。
大模型人氣G漲，吸引了用戶的關注， 不僅是 CIO、CTO 等技術決策人員， CEO、CFO 等業務決策人員也同樣希望 發揮此類模型在業務用例中的潛力。用 戶關注度的躍升成為對廠商自身能力的 考驗，前期已具備全棧大模型構建能力 的廠商開始顯現積累優勢。
為幫助用戶了解國內大模型市場的發展 情況、廠商格局和競爭地位，沙利文研 究團隊通過詳實的訪談調研，對市 場提供大模型產品服務的廠商進行了深 入的分析和評估。
前瞻洞察：通向 AGI 的技術路徑具 有多元性，目前大模型是佳實現方 式。大模型具有強大的泛化性、通用 性和實用性，能夠降低 AI 開發門檻、 提G模型精度和泛化能力、提G內容 生成質量和效率等多種價值，實現了 對傳統 AI 技術的突破，并成為 AGI 的重要起點。進而將 AI 發展由數據 飛輪升J到智慧飛輪,終邁向人機共 智。大模型和 人類反饋的強化學習 （ RLHF ）的結合，進一步重構了 AI 開發范式，進入大模型主導的軟 件 2.0 時代。另一方面，AI 開發則形 成新的“二八定律”，開發者的生產 力將得到J大釋放。
驅動因素：大模型“基礎設施 - 底層 技術 - 基礎通用 - 垂直應用”發展路 線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布 局，加大資金和技術投入，迎頭趕上 大模型產業化浪潮，本土化大模 型迎來發展新機遇。整體上，行業驅 動因素主要包含三個層面:
（1）政策端：政策環境持續優化， 賦能AI 大模型市場G速發展。
（2）供給端： 下一代 AI 基礎設施等 快速發展，助力大模型應用落地。
（3）需求端：AI 市場G景氣，大模 型下游行業需求旺盛。
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