今天分享的是AI大模型专题系列深度研究报告：《AI大模型专题：2023 中美AI大模型应用比较研究》

（报告出品方：钛媒体）

报告共计：71页

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前言

康波周期是描述宏观经济增长与技术革命间内在关系的重要模型，第一次工业革命以来，人类已经完整经历了纺织和蒸汽机技术、钢铁和铁路、电气和重化工业、汽车和电子计算机四轮康波周期，目前处于信息技术周期的萧条阶段，AI驱动的第六轮康波周期一触即发。

以 ChatGPT为代表的 AI大模型的诞生,意味着强人工智能的时代即将到来,AIGC 正在成为引发生产力变革的引警，为了抓住第六轮康波周期的机遇，更是在未来的科技竞争中占领先机，中美两国在大模型的布局上不遗余力，两国的竞争不仅仅体现在大型科技企业之间，更是在应用领域也展开了对决。

2023 年以来，不仅仅是行业先行者，如谷歌、百度等大型科技企业纷纷推出自己的 AI大模型，后来者如 Adept、nflection、cohere、Minimax 名之梦9沙小百片光年之外等创业公司也加紧融资，投身大模型创业。

不过也应该看到基础模型的研发和训练非常昂贵，非常有实力的企业才能支撑起来，留给创业者的机会更多是在基础模型上做场景应用，这在一级市场上也有所反映。

业内普遍认为，大模型只是配菜，真正要服务行业还需要上主菜，而这个主莱就是与实际业务场景相结合，商业模式自治的应用，中美两国在各行业的应用上也进行了不同的探索。

一般而言，具有数据量大、质量高、多样性强，技术需求高、创新能力强等特点的行业对大模型的接受程度也会更高，这也造成了在不同行业，大模型的渗透率也有所不同，其中在金融、政务、文娱、教育等渗透率最高，而相对在医疗、制造、能源、建筑等渗透率较低，从上半年一二级市场 AI这波投资热可以看出，金融、政务、文娱、教育等渗透率较高的多个场景均得到了资金的青睐，而在渗透率较低的行业，资金并不活跃。

大模型发展的前世今生

1.AI大模型的进化简史:从神经网络到预训练大模型

自 1956年，“人工智能”概念提出开始，已经有了近70年的发展历史，经历了三个发展阶段，即萌芽期(1950-2005),探索期(2006-2019)，发展期(2020年以后)，不过真正大模型的历史还要从2006年DeepLearning首次在 Science上发表开始，不过在 2012年之前，大模型的探索与学习的关注度并不是很高。2012年，AlexNet 战胜ImageNet这一标志性事件，引发了行业对深度学习的关注和研究,而谷歌、百度等行业先行者也是在这一时期开始重视AI的发展。2013年，Google Brain 项目发布了深度学习模型 DistBelief，为大规模分布式训练奠定基础。2014 年，被誉为21世纪最强大算法模型之一的GAN(对抗式生成网络)诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。2017年，Google 又TMT Intelligence提出了 Transformer，这成为 GPT 发展的基础。

说起 Transformer,那就不得不提那篇传奇论文《Attention Is All You Need》这篇论文不仅仅成为大模型研究的必读参考文献，该论文的8位作者也成为大模型创投圈炙手可热的人物，据悉，该论文的8位作者，仅有一位留在了谷歌，剩下的7位纷纷加入了创业大军，他们创立的4家公司中，有3家成为独角兽，其中包括 Adept、Character.Al、Cohere，而在这些独角兽背后站着的是谷歌、英伟达、Salesforce 等行业先行者。

不过让人意外的是，作为行业先行者，谷歌并没有率先发布令市场轰动的产品，反而是一家2015年12月成立的创业公司，引领了接下来大模型的发展，这家公司便是 0penAl。

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