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人工智能大模型年度發展趨勢報告

穎脈Imgtec ? 2025-02-13 10:57 ? 次閱讀
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本文來源:中國工業互聯網研究院


2024年12月的中央經濟工作會議明確把開展“人工智能+”行動作為2025年要抓好的重點任務。當前,以大模型為代表的人工智能正快速演進,激發全球科技之變、產業之變、時代之變,人工智能發展迎來新高潮。隨著大模型推理、多模態生成、智能體等創新技術的發展,大模型賦能千行百業將進一步提速。中國工業互聯網研究院全方位剖析大模型發展態勢,從技術發展、生態建設、應用落地、商業模式等多維度深入研判,梳理出七大核心發展趨勢。


(一)模型能力不斷提升

33b24eda-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png在文本能力上,隨著模型參數、訓練數據和訓練時間的增加,模型文本能力的上限不斷刷新。在多模態能力上,實時對話延遲顯著縮短;圖片理解、視頻生成、圖像生成的基準測試最高分不斷被突破。在復雜思維能力上,模型后訓練從單次采樣轉化為思維鏈強化和規模化采樣,大模型應對代碼、數學等高階推理能力快速演進。模型處理容量上,大模型的上下文窗口不斷擴大,上下文窗口中位數已達128k,閉源最大已達200萬。

2025年,隨著后訓練技術如RLVR和規模化采樣的普及,模型準確性和穩定性將顯著提升,“幻覺”問題有望得到基本解決,大模型將在對準確度要求較高的工業場景中扮演關鍵角色。


(二)國內外差距逐步縮小,市場環境差距明顯

33e227b8-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png中國大模型加速追趕,開啟競爭新格局。國內大模型通過架構、算法創新降低訓練成本,探索模型極限。中國AI研發能力已居世界前列,AI領域論文數量居世界第一,專利申請數量世界第二,國內外大模型能力差距被不斷縮小。通過協同創新、生態創新,國內大模型產業正在形成跨 APP、跨設備、跨行業協同創新新格局。但目前國內外大模型市場環境差距明顯。在投資總量上,24年,美國在人工智能領域的投資額約為641億美元,中國僅為55億美元。雄厚的資金投入使國際科技巨頭能夠廣泛招聘人才、購置算力,持續引領行業發展。在市場規模上,國內外大模型企業在全球市場的營收和用戶數量上差距顯著,市場營收層面,24年國內公開招投標大模型項目市場規模約為0.9億美元,而ChatGPT企業版年收入為34億美元。用戶數量層面,國內豆包和文小言月活用戶總和為7千萬,ChatGPT月活用戶高達6億。值得注意的是,ChatGPT企業版、個人版用戶中非美國本土比重約為50%和86%。

2025年,大模型企業將加速出海進程,海外市場將成為新年角逐的戰場。


(三)端側大模型成為AI行業的新增長引擎

34104d0a-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png

端側大模型能力持續優化。隨著大模型壓縮和量化技術的不斷提升,知識密度持續增大,終端搭載的模型能力值逐步增強。24年2B參數量的大模型MiniCPM能力與20年GPT-3 175B大模型能力接近。終端算力加速滲透。大模型的規模化擴展需依賴云端和終端的協同工作,通過云端搭配終端進行AI計算工作負載的分流,帶來成本、能耗、性能等方面的優化,AI處理的發展重心逐步從云端向手機、PC等終端載體轉移。大模型技術推動智能終端邁向新高度。我國人工智能下游市場需求的強勁增長,特別是智能終端行業的蓬勃發展,強力拉動端側大模型市場的擴張,23年我國端側大模型市場規模僅為8億元,24年有望突破21億元。手機作為典型終端載體,24年全球AI手機出貨量達1.7億臺,預計25年我國AI手機市場份額將達到30%左右。

2025年,端側大模型向行業加速滲透,多模態交互場景日益成熟,將在消費電子領域實現廣泛應用,并逐步推動工業領域的智能化升級。


(四)大模型開源生態不斷完善

343c8cee-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png開源模型發展迅速,能力比肩閉源模型。24年開源大模型發展迅速,開源模型與閉源模型的平均能力差距在急劇縮小,頂尖開源模型能力已經比肩閉源GPT-4模型。國產開源大模型如Qwen、DeepSeek等在全球開源模型中占據領先地位。開源模型數量持續增加,國產開源生態不斷完善。24年,全球開源大模型數量保持快速增長,數量持續增加,其中國產開源模型數量和占比均有較大提升。國產大模型開源工具蓬勃發展,大模型開源生態不斷完善。國產大模型開源框架、推理引擎和開源社區為國產大模型的創新與發展提供了強有力的支持。

2025年,開源與閉源大模型將持續共存并協同發展,開源模型將更多依賴開源社區的力量推動其進步。具備完整訓練方案的全鏈路開源模型,有望成為開源模型發展的新興重要方向。


(五)大模型行業掀起降價浪潮

345c714e-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png隨著新架構新技術的應用,大模型推理成本顯著降低。MoE模型作為降低模型成本的最佳策略之一,相比傳統的稠密模型,只激活部分參數來處理輸入,顯著降低了模型推理成本。另外,由DeepSeek提出的提示詞緩存功能,能夠將頻繁請求的上下文提示保存在模型的記憶中,減少生成響應時所需的 Token 數量,將進一步降低輸入價格。隨著推理成本的降低,大模型定價普遍下調。成本的降低和大模型廠商的激烈競爭,推動模型價格的大幅下降。海外方面,以OpenAI為例,5月發布GPT-4o,模型性能升級,價格較GPT-4-Turbo下降50%,8月上線GPT-4o新版本,更強更便宜,輸出價格節省33%。國內方面,以阿里為例,12月31日阿里云宣布2024年度第三輪大模型降價,通義千問視覺理解模型全線降價超80%。大模型調用成本降低,有效推動了市場規模壯大。高性價比的模型訂閱費用降低中小企業和個人開發者的使用成本,推動了大模型市場的規模拓展。海外方面,24年大模型市場規模為20億美元,較23年增長4倍左右,預計25年市場規模將達到50億美元。國內方面,24年大模型市場規模為3億美元,預計25年市場規模將達到10億美元,足夠大的使用規模將進一步加速技術突破和成本下降。

2025年,大模型降價戰或將持續,隨著AI能力的加速普惠,AI應用的成本有望進一步降低,大模型應用市場將迎來前所未有的創新機會和發展潛力。


(六)工業場景不斷涌現,大模型應用差異明顯

348c6854-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png大模型技術激發工業場景的智能化創新,輔助生成類的智能化工具持續推出,如代碼生成、設計圖紙生成、生產報表生成、智能訂單生成等,但當前大模型在穩定性和準確性等方面存在明顯不足,其應用成熟度仍有進一步提升空間。大模型在工業領域的應用差異明顯,從行業看,大模型在電力、汽車和鋼鐵等行業滲透率相對較高。從環節看,大模型聚焦在研發設計、運維服務、經營管理等高附加值場景。從部署方式上看,工業領域優先考慮國產開源大模型。

2025 年,大模型工業應用將從探索萌芽期逐步邁入重點突破期。大模型在工業領域應用范圍將不斷拓展,應用行業快速延伸,應用場景向生產制造等復雜場景滲透。


(七)商業模式尚未成型,企業尋求差異化發展

34b6877e-e9b6-11ef-9434-92fbcf53809c.png大模型商業模式尚未完全閉環,企業虧損呈常態化。當前大模型主要以訂閱、API調用、模型定制服務等有限的商業模式獲取收益,難以長期支撐大模型研發的巨額資金投入。國內外大模型企業均處于虧損狀態,且虧損規模將持續擴大。24年Open AI虧損達50億美元,預計26年將擴大到140億美元。大模型競爭日趨激烈,企業尋求差異化發展。在海外,大模型企業從技術驅動逐步向生態驅動轉型,基礎大模型通過與傳統科技巨頭深度綁定提升市場份額,例如OpenAI與微軟,Anthropic與亞馬遜。基礎大模型玩家即將完成收斂,垂類大模型“玩家”通過收購實現快速“晉級”。在國內,互聯網大廠倚靠核心業務支撐大模型的巨量投入,持續深耕基礎模型賽道。初創企業聚焦解決前期投入過大的生存痛點,試圖通過轉向垂直行業或場景應用擺脫資金困境。2025年,大模型競爭進一步加劇,商業模式逐步從基于用量向基于價值創造轉變,模型企業數量將明顯收斂。

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