AIGC行業(yè)市場(chǎng)分析

國(guó)內(nèi)大模型發(fā)展

國(guó)內(nèi)AI市場(chǎng)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)量增速或?qū)⑷虻谝?/p>

國(guó)內(nèi)應(yīng)用層面的需求推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的加速發(fā)展，或?qū)?lái)市場(chǎng)的爆發(fā)

性增長(zhǎng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2021年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)

規(guī)模為51億美元，預(yù)計(jì)2026年將會(huì)達(dá)到211億美元。數(shù)據(jù)、算法、

算力是AI發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，其中數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的基石，中國(guó)數(shù)據(jù)規(guī)模

增速或排名全球第一。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，中國(guó)數(shù)據(jù)規(guī)模將從2021年的

18.51ZB增長(zhǎng)至2026年的56.16ZB,年均增長(zhǎng)速度CAGR為24.9%,

增速位居全球第一。

國(guó)內(nèi)各大科技企業(yè)紛紛入局AI大模型

大模型增強(qiáng)了AI技術(shù)的通用性，助力普惠AI的實(shí)現(xiàn)。未來(lái)，大模型

有望于場(chǎng)景深度融合，配合專業(yè)工具和平臺(tái)支持應(yīng)用落地，開(kāi)放的生

態(tài)來(lái)激發(fā)創(chuàng)新，形成良性循環(huán)。頭部企業(yè)均采取“模型+工具平臺(tái)+生

態(tài)”三層共建模式，有助于業(yè)務(wù)的良性循環(huán)，也更容易借助長(zhǎng)期積累

形成競(jìng)爭(zhēng)壁壘。大模型廠商主要包括百度、騰訊、阿里、商湯、華為

等企業(yè)，也有智源研究院、中科院自動(dòng)化所等研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)英偉達(dá)

等芯片廠商也紛紛入局。

百度：文心大模型

百度文心大模型：模型+平臺(tái)+產(chǎn)品構(gòu)成全套體系

百度文心構(gòu)建了文心大模型層、工具平臺(tái)層、產(chǎn)品與社區(qū)三層體系。

產(chǎn)品能力：文心大模型+飛槳PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，滿足市

場(chǎng)大規(guī)模落地需求,應(yīng)用能力：百度已在金融、能源、制造、城市、

傳媒、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)擁有實(shí)際落地的標(biāo)桿案例。生態(tài)能力：在社區(qū)用

戶的基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)與開(kāi)發(fā)者、行業(yè)用戶、上下游產(chǎn)業(yè)的正向互動(dòng)。

百度飛槳：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)為大模型研發(fā)基石

飛槳(Paddle-Paddle)以百度多年的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用

為基礎(chǔ)，集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)

套件、豐富的工具組件于一體，是國(guó)內(nèi)功能豐富、開(kāi)源開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)級(jí)

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。截止2022年底，共服務(wù)企事業(yè)單位20萬(wàn)家，創(chuàng)建

模型67萬(wàn)個(gè)。飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)解決大模型研發(fā)和部署的各類問(wèn)題,

文心大模型是飛槳模型庫(kù)的重要組成部分，與飛槳共享生態(tài)，包含產(chǎn)

業(yè)級(jí)知識(shí)增強(qiáng)大模型體系，以及工具平臺(tái)、API和創(chuàng)意社區(qū)助力大模

型的高效應(yīng)用。

文心大模型在市場(chǎng)格局中處于第一梯隊(duì)

百度率先在2019年3月發(fā)布預(yù)訓(xùn)練模型ERNIE1.0,文心大模型構(gòu)

建了“基礎(chǔ)+任務(wù)+行業(yè)”的三級(jí)模型體系，基礎(chǔ)大模型支撐任務(wù)與行業(yè)

大模型的建設(shè)，任務(wù)和行業(yè)大模型結(jié)合真實(shí)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)反哺基礎(chǔ)大模

型優(yōu)化，目前已有36個(gè)大模型。基礎(chǔ)大模型：聚焦技術(shù)挑戰(zhàn)、通用

性、泛化性探索，包括含NLP大模型、CV大模型和跨模態(tài)大模型。

任務(wù)大模型：包含對(duì)話、搜索、信息抽取、生物計(jì)算等多個(gè)典型任務(wù)。

行業(yè)大模型：包含與來(lái)自8個(gè)行業(yè)的頭部企業(yè)或機(jī)構(gòu)共建的11個(gè)行

業(yè)大模型。IDC評(píng)估結(jié)果顯示，百度文心大模型處于第一梯隊(duì)，產(chǎn)品

能力、生態(tài)能力達(dá)到L4水平，應(yīng)用能力達(dá)到L3水平。

基礎(chǔ)大模型：聚焦技術(shù)挑戰(zhàn)、通用性、泛化性探索

文心基礎(chǔ)大模型覆蓋了NLP、CV、跨模態(tài)三大方向。文心NLP大模

型：ERNIE3.0基于知識(shí)增強(qiáng)的多范式統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架，深入融合的

千億級(jí)知識(shí)，具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力與小說(shuō)、摘要、文案創(chuàng)意、歌

詞、詩(shī)歌等文學(xué)創(chuàng)作能力；與鵬城實(shí)驗(yàn)室合作發(fā)布了知識(shí)增強(qiáng)千億大

模型“鵬城?百度?文心“。文心CV大模型：VIMER系列的CV大模型，

包括視覺(jué)自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練大模型VIMER-CAE,多任務(wù)學(xué)習(xí)模型

VIMERUFO2.0,端到端文檔OCR表征學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型

VIMER-StrucTexT2.0等。文心跨模態(tài)大模型：ERNIE?ViLG2.0文生

圖大模型、ERNIE-ViL視覺(jué)■語(yǔ)言大模型、ERNIE-Layout文檔智能大

模型等。

任務(wù)大模型：面向多個(gè)經(jīng)典下游任務(wù)推出的模型

任務(wù)大模型包括，對(duì)話大模型PLATO、搜索大模型ERNIE-Search.

信息抽取大模型ERNIE-UIE、代碼生成大模型ERNIE-Code、生物

計(jì)算大模型等。PLATO：基于隱變量的生成式開(kāi)放域?qū)υ挻竽Ｐ停?/p>

具備接近真人水平的多輪流暢對(duì)話能力，開(kāi)放域?qū)υ捫Ч_(dá)到世界領(lǐng)

百度文心圍繞大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的不同研發(fā)環(huán)節(jié)，面向各階段不同技術(shù)、

業(yè)務(wù)背景的開(kāi)發(fā)者或用戶，打造系列工具平臺(tái)與場(chǎng)景化產(chǎn)品。面向開(kāi)

發(fā)者：擁有面向NLP工程師的大模型套件ERNIEKit,包括數(shù)據(jù)標(biāo)注

與處理、大模型精調(diào)、大模型壓縮、高性能部署、場(chǎng)景化工具五大模

塊能力；AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，包括零門檻AI開(kāi)放平臺(tái)EasyDL,和面向Al

算法開(kāi)發(fā)者提供全功能Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)BML。面向下游應(yīng)用：文心開(kāi)放

了API接口,包括NLP大模型ERNIE3.0、跨模態(tài)大模型ERNIE-ViLG、

對(duì)話大模型PLATO。面向用戶：推出了基于大模型驅(qū)動(dòng)的新一代產(chǎn)

業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)文心百中，以及AI藝術(shù)與創(chuàng)意輔助平臺(tái)文心一格。

騰訊：混元大模型

騰訊HunYuan大模型：深入產(chǎn)業(yè)落地的重要舉措

2022年4月，騰訊首次對(duì)外披露HunYuan大模型，協(xié)同了騰訊預(yù)

訓(xùn)練研發(fā)力量，完整覆蓋NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型及

眾多行業(yè)/領(lǐng)域任務(wù)模型。HunYuan-NLP：萬(wàn)億級(jí)別中文NLP預(yù)訓(xùn)

練模型，參數(shù)量達(dá)1T,排名CLUE1.1總排行榜第一。HunYuan-vcr：

排名VCR(VisualCommonsenseReasoning)榜單第一。Hun

Yuanjvr：跨模態(tài)文字?視頻檢索Al大模型。

太極機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)：HunYuan大模型的底層支持

太極是騰訊自主研發(fā)的一站式機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)服務(wù)平臺(tái)，為AI工程師

打造從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估到模型服務(wù)的全流程高效開(kāi)

發(fā)工具，為大模型的訓(xùn)練提供了有力保障。太極AngelPTM：預(yù)訓(xùn)

練加速組件，單機(jī)最大可容納55B模型，需要192張卡就可以訓(xùn)練

萬(wàn)億模型。太極-HCFToolKit：大模型壓縮和分布式推理組件，包含

了從模型蒸儲(chǔ)、壓縮量化到模型加速的完整能力。太極-HCF

distributed為大模型分布式推理組件，使得HunYuan-NLP1T大模型

推理只需96張A100(4G)卡，相比于“威震天'資源設(shè)備占用減少了

40%o太極-SNIP為大模型壓縮組件，從蒸播框架和壓縮加速算法兩

方面，實(shí)現(xiàn)了迭代更快，效果更好，成本更低的大模型壓縮。

應(yīng)用：為騰訊生態(tài)降本增效，廣告類應(yīng)用表現(xiàn)出色

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戲、騰訊廣告、騰訊云等

眾多產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，降本增效。依靠HunYuan的多模態(tài)理解能力，在

廣告內(nèi)容理解、行業(yè)特征挖掘、文案創(chuàng)意生成等方面的應(yīng)用，在為騰

訊廣告帶來(lái)大幅GMV提升的同時(shí),也初步驗(yàn)證了大模型的商業(yè)化潛

力。HunYuan大模型和騰訊廣告精排大模型基于太極機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),

共同完善優(yōu)化了廣告理解、用戶理解、廣告和用戶匹配的整個(gè)流程,

提升對(duì)廣告理解、匹配效率、精準(zhǔn)度和轉(zhuǎn)化效率。HunYuan大模型

的生成能力，可以提升廣告制作的效率：圖生視頻'功能，可以將靜

態(tài)的圖片自動(dòng)生成不同樣式的視頻廣告；文案助手”功能，可以為廣

告自動(dòng)生成更恰當(dāng)?shù)臉?biāo)題，提升廣告的效果；“文生視頻”功能，未來(lái)

只需要提供一句廣告文案，就可以自動(dòng)生成與之匹配的視頻廣告。

阿里：通義大模型

通義大模型：讓Al更通用

2022年9月，在阿里巴巴達(dá)摩院主辦的世界人工智能大會(huì)“大規(guī)模預(yù)

訓(xùn)練模型”主題論壇上，發(fā)布“通義'大模型系列，并宣布相關(guān)核心模型

向全球開(kāi)發(fā)者開(kāi)源亓放。阿里達(dá)摩院基于其AI統(tǒng)一底座構(gòu)建了通用

模型與專業(yè)模型協(xié)同的層次化人工智能體系。統(tǒng)一底座層：M6-OFA

模型作為單一模型，在不引入新增結(jié)構(gòu)的情況下，可處理超過(guò)30種

跨模態(tài)任務(wù)。通用模型層：NLP模型“通義-AliceMind”；CV模型“通

義?視覺(jué)”；多模態(tài)模型“通義?M6”。專業(yè)模型層：深入電商、醫(yī)療、娛

樂(lè)、設(shè)計(jì)、金融、工業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)。

底座層：實(shí)現(xiàn)模態(tài)表示、任務(wù)表示、模型結(jié)構(gòu)統(tǒng)一

通義大模型背后的核心技術(shù)為統(tǒng)一學(xué)習(xí)范式OFA,使其具備了多種

任務(wù)的“大一統(tǒng)”能力。單一模型即可同時(shí)處理圖像描述、視覺(jué)定位、

文生圖、視覺(jué)蘊(yùn)含、文檔摘要等10余項(xiàng)單模態(tài)和跨模態(tài)任務(wù)；升級(jí)

后更是可以處理超過(guò)包括語(yǔ)音和動(dòng)作在內(nèi)的30多種跨模態(tài)任務(wù)。架

構(gòu)統(tǒng)一：使用Transformer架構(gòu)，統(tǒng)一進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，無(wú)需在應(yīng)

對(duì)不同任務(wù)時(shí)，增加任何特定的模型層。模態(tài)統(tǒng)一：不管是NLP、

CV這種單模態(tài)，還是圖文等多模態(tài)任務(wù)，全都采用同一個(gè)框架和訓(xùn)

練思路。任務(wù)統(tǒng)一：將所有單模態(tài)、多模態(tài)任務(wù)統(tǒng)一表達(dá)成序列到序

列（Seq2seq）生成的形式，同類任務(wù)的輸入幾乎就是“一個(gè)模子里

刻出來(lái)的”。

通用模型層：趨向于統(tǒng)一大模型的演化

通義-M6為多模態(tài)大模型，已經(jīng)從2020年6月的3億參數(shù)基礎(chǔ)模型

發(fā)展到2021年10月的10萬(wàn)億參數(shù)全球最大預(yù)訓(xùn)練模型到2022年

1月的業(yè)界首個(gè)通用統(tǒng)一大模型M6-OFAo2021年3月，發(fā)布通義-

AliceMind,為達(dá)摩院開(kāi)源的深度語(yǔ)言模型體系，CLUE1.1總排行榜

第二。AliceMind生態(tài)體系包括：通用語(yǔ)言模型StructBERT、多模

態(tài)語(yǔ)言模型StructVBERT、多語(yǔ)言模型VECO、生成式模型PALM、

文檔圖像理解模型StructuralLM、表格理解模型SDCUP、超大中文

理解與生成模型PLUG(24層StructBERT編碼器+“24?6”層的PALM

編碼器-解碼器)、超大圖像-文本模型mPLUG等。

華為：盤古大模型

華為盤古大模型：深耕大模型的行業(yè)應(yīng)用

華為云團(tuán)隊(duì)于2020年立項(xiàng)AI大模型，并且于2021年4月發(fā)布“盤

古大模型”。受益于華為的全棧式AI解決方案,大模型與昇騰(Ascend)

芯片、昇思(MindSpore)語(yǔ)言、ModelArts平臺(tái)深度結(jié)合。盤古大

模型己經(jīng)發(fā)展出包括基礎(chǔ)大模型(L0)、行業(yè)大模型(L1)、行業(yè)

細(xì)分場(chǎng)景模型(L2)三大階段的成熟體系。2022年11月，在華為

全聯(lián)接大會(huì)2022中國(guó)站_L,華為云進(jìn)一步迭代盤古大模型的技術(shù)能

力，擴(kuò)展盤古大模型的服務(wù)范圍，發(fā)布盤古氣象大模型、盤古礦山大

模型、盤古OCR大模型三項(xiàng)重磅服務(wù)。

ModelArts：大模型研發(fā)的平臺(tái)支持

ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式Al平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化

模型生成，及端一邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署

模型，管理全周期AI工作流。ModelArts的主要能力包括數(shù)據(jù)處理、

算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署；功能模塊涵蓋了強(qiáng)化學(xué)

習(xí)、天籌（OptVerse）AI求解器、盤古大模型、AIGallery（人工智能

知識(shí)與實(shí)訓(xùn)專區(qū)）、IDE（云原生Notebook）等。

基礎(chǔ)大模型：將Transformer應(yīng)用于各模態(tài)

盤古語(yǔ)音語(yǔ)義大模型：語(yǔ)義模型是業(yè)界首個(gè)千億中文大模型；語(yǔ)音模

型擁有超過(guò)4億參數(shù)，是當(dāng)前最大的中文語(yǔ)音模型之一。語(yǔ)義部分，

基于Transformer搭建基礎(chǔ)架構(gòu)，針對(duì)理解能力，使用類似BERT

的MLM方式訓(xùn)練;針對(duì)生成能力，使用回歸語(yǔ)言模