【重磅】2024国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.

经过大规模预训练的大模型，能够在各种任务中达到更高的准确性、降低应用的开发门槛、增强模型泛化能力等，是AI 领域的一项重大进步。大模型最早的关注度源于 NLP 领域，随着多模态能力的演进，CV 领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。政企的极大关注带动了行业领域大模型的高速发展，逐渐形成了多模态基模型为底座的领域大模型和行业大模型共同发展的局面。

伴随基于大模型发展的各类应用的爆发，尤其是生成式 AI，为用户提供突破性的创新机会，打破了创造和艺术是人类专属领域的局面。AI 不再仅仅是“分类”，而且开始进行“生成”，促使大模型带来的价值进一步升级到人类生产力工具的颠覆式革新。同时，数据规模和参数规模的有机提升，让大模型拥有了不断学习和成长的基因，开始具备涌现能力（Emergent Ability），逐渐拉开了通用人工智能（AGI）的发展序幕。

过去几年，国内外的 AI 厂商均在大模型领域有所布局。OpenAI 在 2019 年发布了GPT-2 大模型，国内互联网科技厂商也集中在 2020-2022 三年期间相继发布了自己的大模型。ChatGPT 的发布，掀起一波发展热潮，原有厂商基于自身大模型开始推出一系列生成式 AI 应用，并对外提供 API 接口。更多的创业公司、科研机构和新的科技厂商涌入该市场，发布相关的产品服务。

过去几年，国内外的 AI 厂商均在大模型领域有所布局。OpenAI 在 2019 年发布了GPT-2 大模型，国内互联网科技厂商也集中在 2020-2022 三年期间相继发布了自己的大模型。ChatGPT 的发布，掀起了一波发展热潮，原有厂商基于自身大模型开始推出一系列生成式 AI 应用，并对外提供 API 接口。更多的创业公司、科研机构和新的科技厂商涌入该市场，发布相关的产品服务。

大模型人气高涨，吸引了用户的关注，不仅是 CIO、CTO 等技术决策人员，CEO、CFO 等业务决策人员也同样希望发挥此类模型在业务用例中的潜力。用户关注度的跃升成为对厂商自身能力的考验，前期已具备全栈大模型构建能力的厂商开始显现积累优势。为帮助用户了解国内大模型市场的发展情况、厂商格局和竞争地位，我们研究团队通过详实的访谈调研，对中国市场提供大模型产品服务的厂商进行了深入的分析和评估。

全球知名大模型发布时间节点

关键发现点

AI 大模型的高速发展离不开底层技术支持和应用场景迭代。大模型作为 AGI 时代的曙光，相关厂商也将迎来广阔的发展空间。本报告将呈现从发展现状、驱动因素洞察 AI 大模型厂商竞争与发展关键点，并推演竞争格局的逻辑分析过程：

• 前瞻洞察：通向 AGI 的技术路径具有多元性，目前大模型是最佳实现方式。大模型具有强大的泛化性、通用性和实用性，能够降低 AI 开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内容生成质量和效率等多种价值，实现了对传统 AI 技术的突破，并成为 AGI的重要起点。进而将 AI 发展由数据飞轮升级到智慧飞轮,最终迈向人机共智。大模型和 人类反馈的强化学习**（ RLHF ）的结合，进一步重构了****AI 开发范式，**进入大模型主导的软件 2.0 时代。另一方面，AI 开发则形成新的“二八定律”，开发者的生产力将得到极大释放。

• 驱动因素：大模型“基础设施 - 底层技术 - 基础通用 - 垂直应用”发展路线逐渐清晰，国内各厂商加速战略布局，加大资金和技术投入，