“百模大战”，加速迈进人工智能时代

自ChatGPT问世以来，全球科技界掀起新一轮人工智能浪潮，人类正在加速迈进人工智能时代。

(相关资料图)

中国众多科技巨头和研究机构纷纷进军大模型，根据中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，目前中国已经发布大模型79个，呈现出“百模大战”的竞争发展态势。

“百模大战”，竞争激烈

人工智能大模型的兴起有多重驱动因素，深度学习快速发展，参数规模不断扩大，更多参数和更复杂的架构得以实现，开放数据和开源框架普及，更多研究者和开发者能参与大模型的研发，在自然语言处理、计算机视觉等领域的成功应用，也为人工智能技术落地应用创造了基础。

中国科技企业纷纷投入大量资源研发人工智能大模型，据中国科学技术信息研究所《中国人工智能大模型地图研究报告》统计，目前国内已涌现79个人工智能大模型，涵盖自然语言处理、图像识别、语音合成等多个领域，呈现百花齐放的局面。

从参与主体来看，头部大厂和人工智能企业均有参与，比如，百度率先发布了文心一言大模型，科大讯飞推出了讯飞星火认知大模型，京东也计划推出产业版ChatJD，360也推出了360智脑大语言模型，商汤科技推出了日日新大模型体系，昆仑万维和奇点智源合作自研了天工大语言模型等等，科技企业纷纷推出大模型产品。

此外，一些高校和科研机构也加入了大模型战局，中国科学院自动化研究所研发了跨模态通用人工智能大模型紫东太初，复旦大学自然语言处理实验室发布了国内第一个对话式大型语言模型MOSS，北京大学团队也发布了中文法律大模型ChatLaw。除高校之外，一些研究机构也投入了大量研发。

可以看到，大模型参与主体众多。当然，这些大模型发展速度不一，综合多家研究机构公开测评信息，百度推出的文心一言、科大讯飞研发的星火认知大模型，还有通义千问和360智脑发展速度较快，在大模型阵营中是极有竞争力的“选手”，综合实力不容忽视。

大模型为各行业深度赋能

大模型的发展离不开核心技术的推动，计算机视觉和神经网络等技术不断发展，为大模型的构建和训练创造了基础。同时，数据处理、模型压缩、分布式训练等也为大模型的高效研发和应用提供了支撑。

虽然当前大模型研发速度较快，但也面临诸多难题，首先是计算资源的挑战，大模型需要大量的计算资源和时间来训练，随着模型参数规模的增大，模型的可解释性也变得更为困难。此外，大模型因为参数规模庞大，也可能面临数据风险，这些都是需要注意的问题。

尽管存在诸多挑战，人工智能大模型的前景十分广阔，技术的不断创新将推动大模型在更多领域的应用，从医疗健康到智能交通，从教育培训到金融服务，都将迎来趋于更加智能化。同时，在开源合作等方面的努力，也将有助于人工智能大模型的可持续发展。

比如在金融领域，这些大模型的应用，不仅能提升金融机构的运营效率和风险管理能力，还能创造性地拓展金融产品和服务的范围，大模型通过分析交易数据和用户行为模式，识别潜在的风险因素和异常交易，能实时监测交易。

通过分析客户投资偏好以及风险承受能力，也能为客户提供更个性化的金融服务，提升客户满意度，助力金融机构更好地推出符合客户需求的金融产品。

而在教育培训方面，大模型为教育机构和学生都能带来便利，大模型应用不仅在教学内容的个性化定制上具有潜力，还在教育评估、教师辅助等方面发挥着重要作用。

根据学生的学习兴趣和能力，量身定制教学内容，推荐适合的学习材料提高学习效率。为教师提供辅助工具，通过分析学生的学习数据，提供个性化的教学建议，提升教学质量。

此外，大模型在传媒、自动驾驶、娱乐、生活、智慧城市等各领域都有重要作用，并给整体来看，大模型的智能化程度不断提高，语言问答、文本创作、图片处理、视频生成等多场景、多元化发展趋势明显。

前景广阔，市场规模持续增长