01 产业链全景图

02 AI大模型简介

02-1 AI大模型基础认知

AI大模型属于机器学习模型范畴，具有极其庞大的参数规模，通常在十亿个以上，并且搭配复杂精细的计算架构。依托这样的架构，它能够对海量的数据进行处理，进而完成自然语言处理、图像识别等多样化且复杂的任务，展现出强大的智能运算能力。

02-2 核心特征

首先，其参数海量，凭借众多的参数，模型拥有更强的学习能力和泛化性能，能适应不同场景下的任务需求；其次，计算结构复杂，这种复杂性为高效处理大规模数据提供了保障，使得数据在模型中的流转和运算更加合理、精准；最后，具备强大的数据吞吐能力，能够快速、准确地从海量信息中提取关键特征，为后续的模型决策和输出提供可靠依据。

02-3 模型类型剖析

从架构层面来看，2017年谷歌提出的Transformer架构意义重大，它相较于传统的循环神经网络（RNN），计算效率大幅提升，超过10倍之多，如今已成为众多AI大模型构建的基础架构。从模态维度出发，既有专注于单一数据类型处理的单模态模型，例如擅长文本处理的模型；也有多模态模型，像GPT - 4V、Gemini等，它们能够融合文本、图像、音频、视频等多种数据类型，打破了数据类型之间的隔阂，极大地拓展了应用场景范围。

02-4 算力承接算法及数据，成为AI产业发展基石

在现代人工智能领域，算力扮演着推动创新、实现突破的核心驱动力。算力、算法、数据和系统架构等多个方面的综合优化对于大规模模型训练的成功至关重要。

从技术层面看，在大模型的研发过程中，预训练、微调和模型推理等环节是核心关键因素和主要计算特征。

03 上游产业链：算力、算法、数据

03-1 算力：智能驱动的关键力量

需求井喷：随着AI大模型的快速发展，对算力的需求呈现出爆发式增长态势。预计到2025年，AI大模型所需的算力将达到2020年的10倍。其中，企业端为了推动自身的AI应用落地，对算力的需求尤为突出，占比超过50%。这是因为企业在诸如智能客服、智能制造等诸多AI应用场景下，需要强大的算力支撑模型训练与运行。市场风云：在全球高性能AI芯片市场领域，英伟达（NVIDIA）占据主导地位，其市场份额超过80%。旗下的A100/H100芯片更是备受追捧，由于供不应求，价格出现大幅上涨，涨幅约为3倍。面对这种局面，中国的华为昇腾、寒武纪、壁仞科技等厂商积极投入研发，加速自主创新进程，力求突破技术瓶颈。预计到2025年，国内AI芯片厂商有望在国内市场斩获30%的份额，改变当前市场格局。云算力博弈：2023年，全球AI云算力市场规模已达640亿美元。在这个市场中，亚马逊云科技（AWS）、微软Azure、谷歌云（Google Cloud）凭借先发优势和技术积累，占据了超过70%的市场份额。然而，中国的阿里云、华为云、腾讯云等云厂商也在全力追赶，积极布局。例如，阿里云计划在未来三年投入524亿美元用于扩充AI算力，旨在提升自身在云算力市场的竞争力，满足不断增长的市场需求。

服务革新：在AI算力服务商领域，随着技术的深入发展和客户需求的日益多样化，产品以及服务的复杂程度持续提升。这促使市场朝着多元化方向发展，从单纯的基础算力租赁业务，逐渐拓展出诸如根据客户特定模型训练需求的定制化算力解决方案、算力资源的弹性调配服务等多种业务形态，以满足不同客户在不同应用场景下对算力的差异化需求。

03-2 算法：智能决策的智慧大脑

核心地位：算法在AI大模型中处于核心地位，犹如大脑一般决定着模型的运行逻辑。深度学习框架为模型搭建起基本的结构框架，就如同人体的骨骼系统，而优化策略则负责对模型的运行过程进行精细调整，恰似大脑对身体行为的指挥与优化，两者相互配合，使得模型具备高效的学习能力以及精准的决策能力。变革先锋：2017年谷歌推出的Transformer架构，给AI领域带来了革命性的变化。在它出现之前，传统的RNN在处理长序列数据时存在效率低下、梯度消失等诸多问题。Transformer架构通过引入多头注意力机制等创新设计，极大地提高了计算效率，相比传统RNN提升超过10倍，为后续AI大模型的大规模发展奠定了坚实的技术基础。成本破局：AI模型训练成本一直居高不下，以GPT - 4为例，据估算其训练成本超过1亿美元。为了解决这一难题，科研人员研发出一系列优化技术，如稀疏化、蒸馏、量化等。这些技术能够在不显著影响模型性能的前提下，将训练成本降低30% - 50%。例如，稀疏化技术通过去除模型中部分不重要的连接或参数，减少计算量；蒸馏技术则是让小型模型学习大型模型的输出，以较小的成本达到相近的性能。开源vs专有：在算法领域，开源模型和专有模型呈现出不同的发展态势。开源模型就像是一个开放的知识宝库，全球的开发者都可以参与其中，贡献代码、分享经验，这种集思广益的方式能够加速技术的迭代更新，使得模型性能不断提升。而专有模型则通常由一些大型企业或机构基于自身的核心技术研发而成，它们专注于特定领域的深耕细作，利用自身独有的数据资源和技术优势，在如金融风险预测、医疗影像诊断等特定领域展现出卓越的性能，与开源模型形成了互补的竞争态势。

前沿瞭望：2023年，AI算法领域取得了不少突破性进展。多模态大模型成为研究热点，像GPT - 4V、Gemini等模型打破了以往文本数据的限制，能够同时处理图像、音频、视频等多种数据类型，实现了跨模态的信息融合与交互，为智能安防、智能教育等领域带来了全新的应用可能性。此外，强化学习中的近端策略优化算法（RLHF）被广泛应用，它通过引入人类反馈机制，不断优化模型的交互能力，使得AI在与人类交互过程中更加智能、自然，能够更好地理解人类意图，进而提升用户体验。算法的“从技术到应用”：

数字经济时代迎来了数据的爆炸式增长，随着大数据、云计算、人工智能等新型信息技术的加速发展及规模化应用，数据的价值和地位不断提升，已经成为推动经济社会高质量发展的新型关键生产要素、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

2024 年1 月，国家数据局发布《“数据要素X”三年行动计划（2024-2026 年）》，以政务、金融、互联网、交电为代表的行业持续深化数据要素的发展与应用，艾瑞咨询预计 2024 年全年市场规模将达 1662.0 亿元，2025 年市场规模将有望达 2042.9 亿元。

从产业链价值环节传导角度出发，数据要素产业链分为数据资源要素化、市场化流通与数据要素应用，这三大环节。

03-3 数据：智能成长的根基养分

根基作用：数据是AI大模型运行的基础资源，高质量的数据集以及精准的标注信息对于模型的性能起着决定性作用。

数据质量直接影响模型表现：正所谓“Garbage In, Garbage Out”，如果输入模型的数据质量不佳，模型输出的结果也难以保证准确性。研究表明，高达90%的AI模型性能问题并非源于模型架构设计，而是由不良的数据质量导致的。例如，在图像识别模型中，如果训练数据存在标注错误或者图像模糊等问题，模型在识别实际图像时就容易出现误判。多元赋能：多样化的数据源能够显著提升模型的普适性和性能。以GPT - 4为例，它将文本与图像数据相结合，使得模型在理解和生成内容时能够参考更多维度的信息，从而在多任务处理场景下表现得更加出色。同样，谷歌的PaLM2模型集成了文本、图像、音频等多模态数据，这种多源数据融合的方式让模型能够应对更为复杂的任务需求，无论是文本创作、图像描述还是音频识别，都能展现出较高的准确率。技术反哺 ：AI技术自身也能够助力数据处理流程。在数据清洗和预处理阶段，自监督学习、异常值检测和自动标注等技术发挥了重要作用。例如在自然语言处理（NLP）领域，常用的Tokenization（分词）和Embeddings（词嵌入）技术，能够将文本数据转化为模型易于理解和处理的形式，提高数据的利用效率，同时减少人工标注的工作量，加速数据处理进程。

04 中游产业链：“百模大战”

04-1 国际巨头对标

在国际AI大模型领域，谷歌、微软、OpenAI等行业巨头凭借早期的技术研发投入、海量的数据积累以及顶尖的科研人才团队，开发出了一系列具有广泛影响力的模型，如GPT系列、BERT、PaLM等。

04-2 国内群雄逐鹿

国内的科技企业如百度、阿里巴巴、腾讯等也不甘示弱，纷纷加大在AI大模型领域的研发投入，推出了百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等具有自主知识产权的模型。

05 下游产业链：AI + 赋能多元产业

05-1 AI市场全景洞察

中国AI行业近年来呈现出迅猛的发展势头，市场规模持续快速增长。2022年，中国人工智能行业市场规模达到3,716亿人民币，预计到2027年，这一数字将飙升至15,372亿人民币。

这种爆发式增长背后的驱动力主要来自于AI技术在下游多个产业的深度渗透和广泛应用。

05-2 AI + 医疗

变革驱动力：当前，医疗资源供需矛盾突出，这成为推动人工智能医疗发展的关键因素。从需求端来看，随着人口老龄化进程加速以及人们健康意识的不断提升，对医疗服务的需求呈现出快速增长态势。老年人慢性病管理、健康体检需求增多，年轻人对疾病预防、早期诊断的关注度也日益提高。然而，从供给端分析，医疗资源相对不足，尤其是优质医疗资源分布不均，大城市、大医院集中了大量的医疗专家和先进设备，而偏远地区、基层医疗机构医疗条件相对简陋，难以满足当地居民的就医需求。人工智能技术的出现，为解决这一矛盾提供了新的途径，通过远程医疗、智能诊断等方式，能够将优质医疗服务延伸到更广泛的区域。应用全景图：在医疗影像领域，AI技术已经发展成为一个相对成熟的细分领域。基于深度学习的影像诊断模型能够快速、准确地识别X光、CT、MRI等影像中的病灶，辅助医生进行诊断，提高诊断效率和准确率。例如，在肺部CT影像筛查肺癌时，AI模型可以在短时间内标记出疑似病灶区域，供医生进一步确认，大大缩短了诊断时间。在辅助诊断方面，手术机器人是近年来的研究热点，它能够在手术过程中为医生提供精准的操作辅助，如达芬奇手术机器人，凭借其高精度的机械臂和先进的视觉系统，实现微创手术，减少手术创伤，缩短患者恢复时间。在新药研发战线，AI算法和算力优势得以充分展现。利用AI技术可以对海量的药物分子数据进行分析，预测药物活性、毒性等关键属性，加速药物研发进程，缩短新药上市时间。在健康管理领域，AI的应用也十分广泛，通过可穿戴设备收集用户的生理数据，如心率、血压、睡眠情况等，利用AI模型进行分析，为用户提供个性化的健康建议，包括饮食、运动、作息调整等，实现疾病预防和健康促进。

05-3 AI + 金融

由于金融机构具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特点，人工智能技术在金融领域得以较早实现落地应用并取得长足发展。

在营销方面，AI通过对客户大数据的分析，能够精准洞察客户需求、消费习惯和风险偏好，从而制定个性化的营销方案，提高营销效果，挖掘潜在客户。例如，银行利用AI模型分析客户的存款、贷款、理财等业务记录，针对有投资潜力的客户推荐合适的理财产品，提升客户购买转化率。在合规审查方面，AI可以自动扫描金融业务文件、交易记录等，识别潜在的合规风险，如洗钱、违规交易等行为，及时发出预警，保障金融业务的合规运营。在风控领域，基于AI的风控模型能够实时监测客户的信用状况、还款能力变化，通过对多维度数据的综合分析，预测客户违约风险，提前采取相应的防控措施，如调整信贷额度、催收策略等，为金融机构防范金融风险提供了有力支持。

05-4 AI + 物流

06 发展趋势

06-1 技术精进融合之路

多模态深度融合：未来AI大模型的发展将更加注重多模态能力的融合，即将文本、图像、音频、视频等多种数据模态有机结合。通过这种融合，模型能够获取更全面的信息，从而实现更丰富的应用场景。例如，在智能导览系统中，模型可以同时处理游客的语音提问、所处位置的图像信息以及相关景点的文本介绍，为游客提供更加精准、生动的导览服务；在沉浸式教育场景下，结合视频教学内容、教师的音频讲解以及教材文本，为学生打造身临其境的学习体验，使学习效果事半功倍。为了实现多模态融合，科研人员需要研发新的模型架构和算法，解决不同模态数据之间的对齐、融合等技术难题。强化学习进阶：强化学习（RLHF）与人类反馈的结合将成为未来AI发展的重要方向。通过引入人类反馈机制，AI大模型能够不断优化自身的交互能力和任务执行准确性。在智能客服领域，模型可以根据用户的反馈及时调整回答策略，更加精准地理解用户需求，提供满意的解决方案；在工业机器人应用中，机器人可以依据操作人员的实时反馈，灵活调整操作动作，适应复杂多变的生产环境，提高生产效率和产品质量。实现这一目标需要建立高效的人类反馈收集与处理机制，以及将反馈信息有效融入模型训练的方法。算法优化增效：稀疏化、量化、模型压缩等技术将持续得到优化，以降低AI大模型的训练和推理成本，提高模型运行效率。稀疏化技术通过去除模型中冗余的参数和连接，减少计算资源消耗；量化技术将高精度的数据表示转换为低精度，在不影响模型性能的前提下，加快计算速度；模型压缩技术则是对模型结构进行精简，使其更加轻量化。这些技术的综合应用将使得AI大模型能够在更多的硬件平台上运行，包括一些资源有限的边缘计算设备，从而推动AI技术的普及，让更多的应用场景能够受益于AI技术。

06-2 产业生态重塑征程

MaaS模式：Model as a Service（MaaS）模式将逐渐兴起并成为主流商业模式之一。在这种模式下，企业通过API接口将大模型的能力对外提供服务，降低了其他开发者和企业使用AI大模型的门槛。对于小型创业公司而言，无需投入大量资源自行研发和训练模型，只需调用MaaS平台的API，就可以快速将AI功能集成到自己的产品或服务中，如开发智能聊天机器人、内容生成工具等。这一模式的出现将激发新的产业链分工，催生一批专注于模型优化、API服务运营等环节的企业，推动整个AI产业生态的繁荣发展。生态开放博弈：厂商将更加注重生态开放性，通过开源模型吸引全球开发者参与贡献，共同完善模型性能；开放基础设施，如云计算平台、数据存储设施等，为合作伙伴提供便利，促进合作开发项目的开展；在垂直领域，与行业内企业深度合作，共同开发针对特定行业需求的AI解决方案，如医疗行业的AI辅助诊断系统、工业领域的智能制造方案等。通过构建广泛的生态系统，厂商能够整合各方资源，提升自身在市场中的竞争力，占据更多的市场份额。行业大模型定制化：针对金融、医疗、教育、工业等垂直领域的特定需求，行业大模型将不断涌现。这些行业大模型在架构设计、训练数据、应用场景等方面都将根据行业特点进行定制化开发。以金融行业为例，行业大模型需要处理大量的金融数据，包括股票行情、信贷记录、宏观经济数据等，并且要满足金融监管要求，在风险评估、投资决策等方面提供精准服务。通过定制化开发，行业大模型能够更好地解决行业痛点，推动AI技术在各个垂直领域的深入落地应用，实现AI与行业业务的深度融合。

06-3 政策和伦理挑战

政策监管护航：随着AI大模型在社会各个领域的广泛应用，政府将加强对相关领域的监管力度，特别是在生成式AI、数据隐私、算法伦理等方面。对于生成式AI，监管部门将规范其内容生成的合法性、真实性，防止虚假信息传播；在数据隐私保护方面，出台严格的法律法规，要求企业在收集、存储、使用数据时遵循隐私保护原则，确保用户数据安全；在算法伦理方面，关注算法决策的公平性、透明度，避免算法歧视等问题。通过加强监管，引导AI产业健康、有序发展。伦理与可持续发展：厂商在研发和应用AI技术时，将更加注重伦理合规性，确保技术应用符合人类价值观和社会利益。数据安全与隐私保护：数据作为AI大模型的核心资源，其安全性和隐私保护将成为未来发展的重要挑战，厂商需要加强数据管理和安全技术的研发。

精选报告来源：银创产业通

银创生态体系：银创报告库，银创社群圈，银创产业地产

聚焦领域：新能源/新材料/高端装备制造

核心主题：新质生产力丨储能丨锂电丨钠电丨动力电池丨燃料电池丨氢能源丨光伏丨风电丨新能源汽车丨电子元器件丨电机电控丨低空经济丨无人机丨机器人丨工业自动化丨人工智能丨能源金属丨碳中和丨半导体丨集成电路丨芯片丨光刻丨先进封装丨碳化硅丨湿电子化学品丨新材料丨超导材料丨稀土永磁材料丨碳纤维丨高分子