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2024年，人工智能領域最引人注目的進展之一便是交互型多模態大模型的快速發展。這些模型通過整合文本、音頻、圖像、視頻等多種模態的輸入輸出，實現了更為自然和高效的人類-機器交互。OpenAI的GPT-4o和谷歌的Gemini等模型，以其卓越的多模態理解和生成能力，成為行業的領跑者。

交互型多模態大模型的應用前景廣闊，其在教育、醫療健康、辦公、游戲、情感陪伴等多個領域的應用，預示著一場全新的行業升級。在教育領域，AI教師能夠提供個性化的學習支持；在醫療健康領域，智能助手能夠輔助醫生進行診斷和治療；而在家庭環境中，智能家居系統能夠提供更加便捷和舒適的生活體驗。 隨著技術的成熟，交互型多模態大模型的商業模式也日益清晰。一方面，通過提供API接口，大模型可以作為基礎服務被廣泛應用于各類應用程序中；另一方面，集成到操作系統中的大模型，有望成為新一代的超級入口，為用戶提供一站式的智能服務。但這一過程中也伴隨著數據隱私、倫理道德等方面的挑戰，需要行業內外共同努力，制定相應的規范和標準。 交互型多模態大模型的出現，標志著人機交互進入了一個新的時代。未來，我們有望看到更多的人形機器人、智能座艙、智能家居等應用，它們將無縫融入我們的日常生活，提供前所未有的便利和體驗。這也對技術提供商提出了更高的要求，不僅要追求技術的創新和突破，更要關注產品的社會價值和倫理責任。

02報告內容

《2024年AI大模型應用發展研究報告》深入探討了AI大模型在電信行業的應用前景，特別是電信運營商與云服務商在該領域的合作機會。報告指出，隨著AI技術的快速發展，大模型已成為推動行業創新的關鍵因素。電信運營商憑借其豐富的數據資源和網絡基礎設施，與云服務商的技術優勢相結合，共同探索AI大模型的多元化發展。**報告提出了“1+3+N”合作體系，即圍繞一個算力集群，通過三條技術路線（標準化軟件研發、標準模型能力強化、定制化模型精調）和多個應用場景，推動AI大模型在企業知識管理、視聯網內容分析、增值內容創作和客戶服務等領域的應用。**此外，報告還對AI大模型的未來發展趨勢進行了展望，強調了技術創新、應用創新和跨領域協同的重要性。

本研究將詳細審視AGI在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示AGI技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。 隨著人工智能技術的不斷進步，人工通用智能（AGI）這一概念已經成為科技界和產業界熱議的焦點。在本報告《中國 AGI 市場發展研究報告 2024》中，我們旨在深入解析 AGI 的發展歷程和技術架構，并探討 AI Agent 如何推動人工智能技術的演進，實現向 AGI 時代的跨越。

同時，本研究將詳細審視 AGI 在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示 AGI 技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。

我們相信，通過本報告的深入分析和探討，不僅能夠為讀者提供關于 AGI 的全面認識，也能為相關行業的決策者和從業者提供寶貴的參考和啟示。

報告亮點

拆解 AGI 發展歷程，對中國 AGI 市場規模和未來發展趨勢進行研判 * 基礎層、模型層、中間層、應用層四層架構拆解 AGI 技術架構 * 金融、零售、營銷、企業服務、教育五大行業 50+ 應用場景現狀分析

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　具體內容如下：

▏強大的應用工具是商業制勝關鍵。

該篇報告，我們研究總結了AIGC在當下的被認知情況和投入使用情況，包括了：

1. 哪些行業對AIGC的應用率較高？

2. 應用AIGC的業務場景都有哪些？

3. 在具體的場景中，AIGC是如何幫助業務增長的？

4. 國內有哪些AIGC的產品，它們的功能以及性價比如何？

人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律、與環境交互的在線精準決策等方面快速超越了以人工為主的專家經驗（HumanIntelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。究其緣由，一方面得益于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面，以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，也加速了這一趨勢。

從 5G 開始，人工智能在移動通信網絡中逐漸得到了廣泛的應用，比如從網管級別的網絡配置優化到網元級別的資源調度優化，甚至空口物理層的智能化，此外終端側的智能化應用也越來越多。面向未來，6G 網絡需要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高、性能更優的智能化服務。對于運營商而言，需要大幅降低網絡運營成本，網絡運營維護需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。

目前的人工智能主要是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面會對網絡的傳輸帶寬帶、性能指標（比如時延）來巨大壓力，另一方面對數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。此外終端側的智能化應用由于算力，算法模型，數據等不足，目前還有較大的提升空間。

面對以上挑戰，在網絡中引入內生 AI 的能力，摒棄外掛 AI 打補丁的方式，在架構層面實現通信連接、計算、數據和 AI 算法模型的深度融合，充分利用網絡中分布式的算力和數據，引入多節點間以及終端與網絡間協同機制，實現分布與集中處理的融合。這種方式一方面保護了數據隱私，另一方面也提升了數據處理效率、決策推理的實時性和網絡節點的利用效率。

本白皮書首先介紹了內生智慧的驅動力和需求場景，從現有網絡智能化現狀，到6G時代對網絡高水平自治、智能普惠、高價值的新型業務和極致業務體驗、網絡安全可信等的需求出發引出內生 AI。然后闡述了內生 AI 的定義和內涵，提出了 AI 算力、數據、算法與網絡連接功能的深度融合。接下來從 AI 服務質量、全生命周期編排、計算與通信融合、與數字孿生的融合幾個方面介紹了 6G 內生 AI 的新理念；隨后詳細介紹了內生AI 驅動的新架構，包括數據面、智能面和擴展的控制面和用戶面，和新技術，包括模型編排、分布式模型訓練、分布式模型推理、數字孿生的預驗證和優化，最后對后續研究方向進行了展望。

2021年中國云原生AI開發平臺白皮書

行業背景：近年來，國內人工智能技術成熟度持續提升、服務種類不斷豐富，在企業經營管理各環節的價值已得到市場的初步驗證。然而，當前國內甲方企業在進行人工智能開發和應用時仍然面臨著技術人才儲備不足、AI應用部署存在困難、投入產出比不達預期等問題，亟需能夠幫助企業解決這一問題的高效AI開發和應用工具。

產品&關鍵技術：云原生AI開發平臺融合了成熟的人工智能開發框架以及云原生工具靈活調用云資源、高效部署云應用的能力，一方面幫助企業開發者提高算法模型的開發效率，另一方面提升交付、部署、運維環節的效率并降低TCO。橫向對比甲方企業可能采用的諸多獲取人工智能能力的平臺和方式之后，我們認為云原生AI開發平臺在AI開發應用全生命周期視角下具備一定的綜合優勢。

SMS 應用場景：云原生AI開發平臺在諸多人工智能密集應用的下游場景和行業具備通用性，包括互聯網、金融、自動駕駛、政務、制造、營銷等。本報告挑選了部分應用場景，梳理了上述場景下企業進行AI開發和應用過程中面臨的實際需求和難點，展示了典型云原生AI開發產品的服務架構以及對企業經營管理的價值。

發展趨勢：AI開發平臺還將朝著易用性、專業化、綜合性、產用協同等方向發展，我們認為在這一過程中，AI開發平臺的產品廣度將進一步提升，并有望集成DevOps、AIOps等運維方法和工具，全方位融入企業的數字化經營體系。同時，AI開發平臺的服務業態還將向軟硬一體化方向演進，深度融合技術交流社區等平臺，形成學用一體化的技術傳播與升級環境。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort