2024年大模型行业深度解析：市场规模、技术进展与商业前景

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大模型行业在过去两年经历了迅猛的发展，从2022年11月OpenAI发布ChatGPT以来，国内各大公司和AI创业者纷纷涌入这一赛道。本文将深入探讨大模型行业的现状、市场规模、技术进展及其商业前景。

行业概览

大模型行业是一个快速发展的新兴领域，经历了萌芽期、探索沉淀期，自2020年进入迅猛发展期。产业链分工明确，上游包括硬件（芯片、服务器、通信网络等）和软件（云计算、数据库、中间件等），中游为大模型本身，下游涵盖游戏、办公、传媒影视、医疗、金融、电商、工业等多个应用领域。大模型的核心商业模式以技术驱动，通过提升模型参数规模和数据量级，提高模型性能和泛化能力，以满足不同领域的复杂任务需求。

市场容量与规模

大模型市场容量巨大，预计2028年将达到1179亿元，2024年市场规模预计可达216亿元。中国大模型行业市场规模增长迅速，2023年市场规模为17.65亿元，其中云侧大模型市场规模为16.88亿元，端侧大模型市场规模为0.77亿元。预计2030年我国AI大模型行业市场规模为896.58亿元，其中云侧大模型市场规模为812.39亿元，端侧大模型市场规模为84.19亿元。

行业痛点

当前大模型行业存在多方面痛点，如非结构性数据处理、安全性问题和道德风险，能耗和性能平衡难题，恶意信息泛滥，隐私和数据安全问题，算力和算子库“卡脖子”风险，数据供给枯竭，人才短缺，法规风险等。这些问题制约了大模型的实际应用和发展。

行业发展驱动要素

大模型行业的发展受到政策、供给端和需求端的多重驱动。政策环境持续优化，国家对人工智能新技术、新产业给予巨大支持。供给端方面，算力对大模型开发至关重要，各厂商不断加大投入。需求端方面，AI市场高景气，下游行业需求旺盛。此外，算法、算力、数据均为关键要素，高质量数据决定模型的训练质量和性能表现。

商业模式

大模型行业的商业模式呈现多样化特点，主要包括直接提供模型服务（API/SDK）、自用模式或垂直应用开发、混合模式、开源模式和生态型商业模式。云厂商提供大模型能力变现的方法多样，包括搭售云资源、多种策略和产品组合。大模型的B端应用定价方法多样，如按时间段收费、按调用量收费、按token收费等。

行业在产业价值链中的位置

大模型在产业价值链中处于关键位置，上游由算力设施、数据服务商、算法供应商组成，中游为各类研发厂商，下游面向垂直应用。在营销服务领域，大模型渗透率较高，如电商行业的数字人和广告行业的文案与图片素材生成，形成了较成功的应用案例。随着大模型产业的成熟，有望加速推动人工智能从“工具”变为“伙伴”，为各行各业带来工作效率与体验的多重变革。

行业细分市场情况

大模型行业的细分市场主要包括云侧大模型和端侧大模型。云侧大模型市场规模较大，2023年为16.88亿元，预计到2030年将达812.39亿元。端侧大模型市场规模相对较小，2023年为0.77亿元，2030年预计为84.19亿元。按功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。行业大模型涵盖教育、金融、办公、政务、医疗等多个领域，并向传媒、招聘、家装、心理等更广泛的场景延伸。

4P分析

产品情况

中国大模型行业产品丰富多样，涵盖基础层、模型层、中间层和应用层。按输入数据类型可分为语言大模型（NLP）、视觉大模型（CV）和多模态大模型。按应用领域分为通用大模型L0、行业大模型L1和垂直大模型L2。通用大模型如GPT系列、文心一言等，行业大模型如金融大模型，垂直大模型针对特定任务或场景。

价格情况

中国大模型行业价格体系呈现出多样化且竞争激烈的态势，价格根据不同的模型和功能可分为免费模型、低成本模型、中等成本模型和高成本模型。国内大模型行业价格战激烈，众多厂商纷纷降价或推出免费模型以争夺市场份额。总体而言，中国大模型行业价格体系复杂，价格区间跨度较大，存在明显的价格断层。

销售渠道情况

中国大模型行业的销售渠道主要呈现多元化特点。一方面，大模型相关企业通过与各行业的企业直接合作，将大模型技术应用于特定领域。另一方面，一些大模型企业通过参与政府项目，在政策支持下拓展销售渠道。此外，大模型行业也可能通过参加行业展会、研讨会等活动，展示技术成果，与潜在客户建立联系。

销售促销情况

中国大模型行业处于快速发展阶段，各企业在销售促销方面主要采取技术展示与合作、学术交流与推广、政策响应、行业报告与研究发布、举办活动与分享会等策略。通过展示大模型在各个领域的应用成果，吸引潜在客户，同时与各行业企业开展合作，共同探索大模型的应用场景。

行业特征分析

竞争特征

大模型行业竞争激烈，参与企业众多，竞争企业战略主要包括以应用为导向、以系统为核心，支持开源开放、多元多模的方式激发生态创新。行业竞争热点集中在技术创新、应用场景拓展以及数据和人才资源的争夺上。随着技术的发展和应用场景的细分，未来有望提高产品差异化程度。

需求特征

大模型行业的需求特征呈现出多方面特点。需求增长率方面，随着人工智能产业进入爆发增长期，大模型的需求增长迅速。顾客稳定性方面，目前多数需求方认可大模型价值，计划追加投入。替代品可接受性较低，大模型具有多模态支持能力，能更好地适应不同场景下的数据需求和业务需求。需求弹性方面，大模型的需求弹性较大，会随着技术发展、成本变化和用户需求的多样化而发生较大变化。

技术特征

大模型技术目前处于快速发展阶段，技术成熟度不断提升。大模型的工作机制基于概率和统计，具有不可解释性和幻觉不可消除等特征。技术复杂性较高，由大量参数组成，如GPT-3参数量达到1750亿。大模型技术在政务、金融、产业升级、医疗、文化教育、智慧城市等多个领域均有落地应用，正以前所未有的速度推动科技革命和产业变革。

增长特征

大模型行业处于快速增长阶段，2023年中国大模型市场规模为147亿元，且近几年复合增长率较高。预计2024年市场规模将进一步扩大。多模态融合、行业定制化模型兴起等趋势，进一步拓展了大模型的应用场景，推动行业生产能力的增长。然而，大模型行业也面临一些挑战，如算力瓶颈、主流架构局限、高质量训练数据集不足以及爆款应用尚未出现等问题。