经过大规模预练习的大模型，可以大概在各种任务中达到更高的准确性、低落应用的开发门槛、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。
陪同基于大模型发展的各类应用的发作，尤其是生成式 AI，为用户提供突破性的创新时机，冲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本身的大模型。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，发布相干的产物服务。
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本身的大模型。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，发布相干的产物服务。
大模型人气高涨，吸引了用户的关注，不但是 CIO、CTO 等技能决策人员，CEO、CFO 等业务决策人员也同样盼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聚优势。为帮助用户相识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确的访谈调研，对中国市场提供大模型产物服务的厂商进行了深入的分析和评估。
全球着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能支持和应用场景迭代。大模型作为 AGI 时代的曙光，相干厂商也将迎来广阔的发展空间。本报告将呈现从发显现状、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 的技能路径具有多元性，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，可以大概低落 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服从等多种价值，实现了对传统 AI 技能的突破，并成为 AGI的紧张起点。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开释。
• 驱动因素：大模型“基础办法 - 底层技能 - 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，加大资金和技能投入，迎头赶上全球大模型产业化海潮，本土化大模型迎来发展新机遇。团体上，行业驱动因素重要包含三个层面:
（1）政策端：政策环境持续优化，赋能AI 大模型市场高速发展。
（2）供给端：下一代 AI 基础办法等快速发展，助力大模型应用落地。
（3）需求端：AI 市场高景气，大模型鄙俚行业需求旺盛。
• 行业观点：大模型未来发展将趋于通****用化与专用化并行 、 平台化与浅易化并进。同时，**MaaS 模式将成为 AI 应用的全新形式且快速发展，重构 AI 产业的贸易化布局生态，激发新的产业链分工和贸易模式。**未来，大模型将深入应用于用户生活和企业生产模式，开释创造力和生产力，活跃创造思维 、重塑工作模式，助力企业的构造厘革和经营服从，赋能产业厘革。
• 关键乐成因素：大模型面临算力需求大、练习和推理成本高、数据质量不佳等挑战。一个可对外贸易化输出的大模型的乐成，要求其厂商拥有全栈大模型练习与研发能力、业务场景落地经验、AI 安全治理办法、以及生态开放性 4 大焦点优势，才能保证其在竞争中突出重围。此中，全栈大模型练习与研发能力还包罗数据管理经验，AI 基础办法建设与运营，以及大模型体系和算法计划 3 个关键要素。
• 竞争格局：在竞争格局渐趋明了的过程中，相干厂商需超过技能、人才、资金等壁垒，在产物技能能力、战略愿景能力、生态开放能力三大维度上睁开角逐。通过遴选，报告选择了 5家大模型厂商，分别为商汤、百度、阿里巴巴、华为、腾讯，评价模型包含 15 个一级指标、56 个二级指标，对厂商大模型的各个能力进行评估。
• 用户建议**：通过此报告可以大概相识大模型厂商的竞争态势，关注领先厂商，**内部创建大模型战略文件，明确其优势、带来的风险和机遇，以及部署路线图，针对详细的用例，衡量模型的优势和风险，并选择符合场景试点、评估大模型的应用价值。
中国 AI 大模型重要厂商竞争力评价
厂商总览
评价门槛
本次评估模型设立“中国市场落地”“全栈能力”“贸易基础”、“产物市场”、四项基线，同时满意这五项基线要求的大模型厂商，将入围竞争力评估。
中国市场落地：停止目前，海外大模型厂商尚未在中国落地，其产物服务和生态圈打造等关键能力在中国市场均有缺失，而非官方渠道使用相干服务的企业将面临高风险。例如，OpenAI 尚未向中国用户开放 ChatGPT 及 GPT-4 服务，雷同的情况同样出现在谷歌、Meta 等大模型厂商提供的相应服务上。相较而言，接入国产及自主研发的大模型更加实际、稳定且具有可控性。
全栈能力：大模型服务稽核厂商从算力基础办法、深度学习框架到算法计划优化的全栈大模型解决方案能力，以及相应的工程化和运营经验与水平。因此，入围的厂商应具备相干全栈能力，如应有自建且自运营的算力基础办法、领先的算法计划等能力。
贸易基础：大模型厂商在技能层保持投入的同时，还应拥有大模型贸易输出能力的积聚，将大模型技能赋能现有业务之中，积聚行业 know-how 和应用认知，应对大模型市场的发作性增长和颠覆式创新时具备稳定性。
产物市场：在行业赛道日趋拥挤的情况下，厂商目前需已有成形的大模型和贸易化产物，入场竞争博弈，保持先发优势，后续以获取的用户和行业数据不断迭代优化大模型。
综合竞争力评价的四大基线
评价模型及指标体系
三方维度解释重要厂商综合竞争力
• 产物技能能力：练习数据、算力支持模型开发等多个维度决定了 AI 大模型的性能结果和应用表现。产物能力越强，则证明该厂商大模型的底层技能越坚实可靠、应用服务表现越好。
• 战略愿景能力：重要从风险缓解步伐、市场认知与理解等多个评价指标衡量大模型厂商的战略愿景。此维度得分越高，代表厂商战略愿景完整性越高。
• 生态开放能力：重要从生态开放性、生态体系建设、团结创新这三个维度来评价大模型厂商的生态能力。生态能力越强，则证明该厂商大模型的开放性水平越高、产业协作能力越强。
评价模型及指标体系
三方维度解释重要厂商综合竞争力
评价模型及指标体系
部门指标中的厂商根本情况
综合竞争力表现
• 本报告将根据最终评价的 AI 大模型在产物技能能力、战略愿景能力、生态开放能力三个维度的综合表现对比相干厂商在 AI 大模型领域的综合竞争力
中国重要 AI 大模型厂商介绍
百度：AI 大底座+文心大模型
◼ 产业级知识增强大模型，夫嫩行业大模型发展
百度文心大模型源于产业、服务于产业，是产业级知识增强大模型。百度通过大模型与国产深度学习框架融合发展，打造了自主创新的 AI 底座，大幅低落了 AI 开发和应用门槛。文心大模型一大特色是“知识增强”，百度自研的多源异构知识图谱拥有超过 5,500 亿条知识，被融入到文心大模型的预练习中。文心大模型凭借海量数据和大规模知识的融合学习，能实现更高的服从、更好的结果、更强的可解释性。
◼ 大模型架构分三层体系
百度文心构建了文心大模型层、工具与平台层、产物与社区三层体系：建设更适配场景需求的基础、任务、行业三层大模型体系，提供全流程支持应用落地的工具和方法，孵化基于大模型的任务体系与创新产物。目前文心大模型已经建设了 36 个大模型。文心 API 和提供全流程开箱即用大模型能力的 EasyDL 和 BML 开发平台，全方位低落应用门槛；新增产物与社区层，包罗“文心一格”、“文心百中”和旸谷社区，让更多人零间隔感受到先进的 AI大模型技能带来的新体验。
百度文心大模型全景图
◼ 飞桨平台助力大模型落地
预练习大模型市场正处于高速发展阶段，需要解决差异化水平下开发者和企业的应用需求。百度飞桨深度学习平台向下适配各种硬件，支持文心大模型的开发、高性能练习、模型压缩、服务部署的各种能力，贯通 AI 全产业链，串联起全栈化的产业生态体系。文心大模型+飞桨深度学习平台生态共享，在市场生态方面持续发力以百度飞桨为代表的国产开发框架已经逐步与产业融合，在社区生态建设上持续发力。文心大模型是飞桨模型库的紧张构成部门，与飞桨共享生态，包含产业级知识增强大模型体系，以及工具平台、API 和创意社
文心大模型与飞桨深度学习平台的关系
区助力大模型的高效应用。飞桨深度学习平台能助力解决大模型研发和部署的各类题目，大模型使得 AI 模型的研发门槛更低、结果更好、流程更加标准化，硬件厂商、开发者以及模型应用企业在文心+飞桨生态中，紧密链接、相互促进，形成共聚、共研、共创的健康生态。
百度大模型发展历史
◼ 拓展产业链生态，赋能大模型
百度聚焦生态的打造，积极拓展生态伙伴，协力推动行业发展。百度文心团结深圳燃气、吉利、泰康保险、TCL、上海辞书出书社等各领域的企业发布了行业大模型，覆盖电力、燃气、金融、航天、传媒、都会、影视、制造、社科等领域，加速推动
行业的智能化转型升级。目宿世态已凝聚535 万开发者，服务 20 万家企事业单元，与 12 家硬件伙伴团结发布飞桨生态发行版，推动深度学习平台与更多硬件适配；还与国内科研院所、实验室以及高校强强联手，一同攻克 AI 技能难关，目前已赋能 389 所高校，服务 747 名教师，学分课培养 10 万余名 AI 学子 。
商汤：SenseCore 商汤 AI 大装置 + 商汤日日新 SenseNova大模型体系
商汤大模型发展关键事件时间点
商汤日日新自研大模型体系
◼ 体系化研发能力下产业应用积聚
商汤构建了从底层练习体系到算法计划优化的体系化大模型研发能力，**如兼容解码建模Uni-Perceiver，将差异模态数据编码到同一表示空间，同一差异任务范式，从而以相同架构和共享的模型参数同时处理惩罚各种模态和任务；采用更先进的大模型布局计划与大 batch练习优化算法，使得“秒画 SenseMirage”模型参数量为 Stable Diffusion 数倍，且具备更优的文本理解泛化性、图像生成风格广度以及图像高质量生成细节。
商汤通过 API 对外提供大模型服务，同时也将其作为自身业务创景创新提效的发动机。“商量 SenseChat”具备多轮对话和超长文本的理解能力，并支持编程助手，可帮助开发者更高效地编写和调试代码等一系列创新应用。别的，商汤将大模型的能力全面赋能自身的业务体系，围绕智慧贸易、智慧都会、智慧生活和智能汽车四大关键领域，构建AGI 焦点能力。目前商汤超大模型已经覆盖公司焦点业务，有 20+落地场景大模型交付，5+ 个项目生产 Serving 交付。
商汤大模型产业布局与应用场景积聚
商汤大模型的体系化研发能力
华为：ModelArts + 盘古大模型
华为云盘古预练习大模型架构
阿里：M6-OFA +“通义”大模型系列
◼ 同一底座为基础，构建层次化的模型体系
阿里巴巴通义大模型以同一底座为基础，构建了层次化的模型体系，此中通用模型层覆盖自然语言处理惩罚、多模态、计算机视觉，专业模型层深入电商、医疗、法律、金融、娱乐等行业。通用与专业领域大小模型协同，让通义大模型系列可分身性能最优化与低成本落地。
自 2020 年起阿里先后发布多个版本的多模态及语言大模型，在超大模型、低碳练习技能、平台化服务、落地应用等方面实现突破。通义大模型系列已在超 200 个场景中提供服务，实现了 2%～10% 的应用结果提升。为加速大模型规模化应用，达摩院还研发了超大模型落地关键技能 S4框架，百亿参数大模型在压缩率达 99%的情况下多任务精度可靠近无损。
通义千问 发展历程
◼ 关键技能开源，丰富合作生态
通义大模型系列中语言大模型 AliceMind PLUG 、 多 模 态 理 解 与 生 成 统 一 模 型AliceMind-mPLUG、多模态同一底座模型M6-OFA、超大模型落地关键技能 S4 框架等焦点模型及能力已面向全球开发者开源。
阿里通义大模型架构
腾讯：HCC 高性能计算集群+混元大模型
◼ 新一代 HCC 高性能计算集群为大模型提供底层支持
2022 年 4 月，腾讯初次对外披露混元 AI大模型，协同了腾讯预练习研发力量，以同一的平台实现技能复用和业务降本，支持更多的场景和应用。当前，混元 AI 大模型完整覆盖 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型、文生图大模型及浩繁行业与领域任务模型 ， 先后在 MSR-VTT、MSVD 等五大权势巨子数据集榜单中登顶，实现跨模态领域的大满贯。目前，HunYuan NLP 1T 大模型已在腾讯多个焦点业务场景落地，并带来了明显的结果提升。克日腾讯正式发布全新的 AI 智能创作助手“腾讯智影”，推出了智影数字人、文本配音、文章转视频等 AI 创作工具。
2023 年 4 月，腾讯云发布的新一代 HCC高性能计算集群将为混元大模型提供底层支持。新一代集群基于自研星脉高性能计算网络及存储架构，集成了腾讯云自研的TACO 练习加速引擎，大幅缩短练习时间，节约练习调优和算力成本。腾讯太极机器学习平台自研的练习框架 AngelPTM，也已通过腾讯云TACO 提供服务，帮助企业加速大模型落地。
◼ 用户生态繁荣，促进模型迭代
腾讯在交际、阅读、游戏等领域拥有庞大用户群体与强大生态，具有丰富的语料资源、数据积聚和场景优势。腾讯高级执行副 总 裁 汤 道 生 表 示，腾 讯 正 在 研 发 类ChatGPT 谈天机器人，将集成到 QQ、微信上。目前在智能写作、AI 绘图、游戏场景生成等方面都有新产物发布或迭代升级，有望助力其大模型在自有生态中快速迭代成长。
腾讯 HunYuan 大模型全景图
名词解释
如何学习AI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将紧张的AI大模型资料包罗AI大模型入门学习思维导图、佳构AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的焦点技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技能实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技能的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预练习模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就黑白常不错的学习资源。
四、AI大模型贸易化落地方案
作为平凡人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高本身的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
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