李彦宏：大模型开源意义不大，闭源才有商业模式，闭源才能真正赚到钱【附AIGC行业发展现状分析】

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随着人工智能技术不断深入发展，大模型已成为热门发展赛道。随着计算能力的提升和数据规模的增加，大模型在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域展现出了强大的性能优势。近日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表内部讲话，谈及对大模型开源与闭源的路线选择。在讲话中，李彦宏给开源大模型泼了盆冷水，称“模型开源的意义不大，它们往往是做小规模的验证应用，并没有经历大算力的验证”。

同时，他表示，百度文心一言刚刚发布的时候，内部是有过非常激烈的讨论，最终的决定是不开源。因为闭源模型在能力上会持续地领先，而不是一时地领先。同时，闭源才有真正的商业模式，才能够真正赚到钱的，能够赚到钱才能聚集算力、聚集人才。

李彦宏称，大家以为开源是免费的，在成本上有优势，实际上也不是，闭源在成本上反而是有优势的。因为只要是同等能力，闭源模型的推理成本一定是更低的，响应速度一定是更快的。反过来，同等参数的情况下，闭源模型的能力也是更强的。

从“大模型开源与闭源的路线选择”回看我国AIGC行业发展情况：

——AIGC定义及分类

AIGC全称为AI-Geneated Content,指基于大型预训练模型、生成对抗网络GAN等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。

狭义的AIGC更关注图像、文本、音频、视频等内容生成，等同于Syntthetic media,Generative Aid等概念。而广义的AIGC则还包括策略生成(如Game AI中游戏策略的生成)、代码生成(如GitHub Copilot)、蛋白质结构生成等。AIGC行业属于战略新兴产业，结合人工智能的分类，根据国家统计局发布的《战略性新兴产业分类(2018)》，AIGC行业所属战略性新兴产业分类与国名经济行业对应如下：

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

——AI应用在金融、电信制造、医疗行业加速渗透

目前，随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推动数实结合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、制造、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。

据IDC，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。另外，AI为自动驾驶、交通物流所赋予的价值也不容忽视，据麦肯锡预计，AI为交通领域创造3800亿元的经济价值。

据前瞻产业研究院测算，我国2023年AIGC市场规模预计可达到170亿人民币，2023-2025年是我国AIGC产业市场规模增长的第一阶段，增长率维持在25%左右，2025年市场规模达到约260亿人民币。2025年开始，由于行业生态完善(特别是底层大模型完成对外开放)，应用层蓬勃将带动产业快速增长，年复合增长率将超过70%。预计2027年我国AIGC产业规模超600亿人民币，2028年开始，AIGC产业将延展出完整产业链，并在商业化场景上持续拓宽加深，深入变革行业。2028年起，我国AIGC产业规模将持续保高速增长，2030年市场规模超万亿。

对大模型和AIGC来说，中国工程院院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤表示，有预训练的、超大规模的、自监督式的大模型，AIGC才拥有如此巨大的能量。大模型的发展有几个走向。首先是多模态;其次，人工智能大模型会走向自主智能，可制定目标、规划任务、自我制定路径、自我完成方案、自我编码;另外，还有个方向是边缘智能，会逐步走向手机、PC、机器人、汽车等领域。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国AIGC产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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