突发!OpenAI终止对中国提供服务,百度、阿里等厂商集体出手,创业者称国产大模型能力追赶很快【附中国生成式AI行业发展现状分析】

瞻研究

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图源:摄图网

6月25日,据官方推送的邮件通知中明确指出,自7月9日起,OpenAI将开始阻止来自非支持国家和地区的API流量。受影响组织若希望继续使用OpenAI的服务,必须在其支持的国家或地区内访问。

由于国内大模型网站都需经过备案和审批,依赖OpenAI技术的中国公司通常将GPT API部署在海外站点,技术封锁影响有待观察。

对此,国产大模型厂商迅速采取行动,纷纷推出替代方案以填补市场空缺。百度、阿里、腾讯以及智谱AI等均表示将为用户提供从OpenAI迁移至国产大模型的服务,并推出了一系列优惠政策。

有分析指出,此次调整对于依赖OpenAI大模型套壳创业的公司,以及提供类ChatGPT服务的网站或App而言,将迎来毁灭式打击。而从长期影响来看,这也会迫使中国本土企业寻找其他替代方案来填补技术缺口,反向促进国内技术创新和自主研发,推动其在市场拓展方面取得更大进展。

近一年来,国内大模型能力追赶很快。但很多大模型技术之间没有太强壁垒,甚至大模型各类排行榜中,排名一周基本要交替4次左右,即便是GPT-4也面临激烈竞争。我们的产品面向国内企业用户,目前来看,国内大模型的能力基本够用了。”一名大模型应用创业者表示。

国内外主要大语言模型研发路径与技术对比

在大语言模型(LLMs)的全球竞技场中,ChatGPT与Google的Gopher、LaMDA,以及Meta的Llama等构成了国际标杆,而国内则由百度的“文心一言”、360的大语言模型、阿里的“通义千问”和商汤的“商量”等引领潮流。从对话和文本生成能力的角度,ChatGPT暂居优势,但这并非因为技术壁垒不可逾越。实际上,Google等国外企业因战略和技术理念选择了不同的发展路径,这是其暂时落后的主因。随着新技术的不断涌现,赶超ChatGPT并非不可能。相对而言,百度等国内企业在数据集、计算能力和工程化方面存在短板,短期内难以实现对国外模型的迎头赶上,这更多地需要国内AI产业全链条的协同进步。

在影响大语言模型性能的因素方面,训练数据、模型规模(即参数数量)、生成算法和优化技术被认为是核心变量。然而,如何准确量化这些因素对模型性能的具体影响,目前还处于探索阶段,没有明确的结论。总体来看,世界顶级的大语言模型在技术层面上尚未拉开明显的差距。

图表4:截至2024年国内外主要大语言模型研发路径与技术对比

注:该图表数据截至2024年1月。

2023年中国生成式AI市场规模约为14.4万亿元

2023年以来,由ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球,带动AI产业取得了空前发展。其中,生成式AI(也称AIGC)这一分支备受投资者和科技巨头青睐,各类AIGC大模型纷纷面世,收获了数亿级以上的用户量,其影响力、应用范围和迭代速度尤为令人瞩目。因此,2023年被业界内外誉为“生成式AI元年”。

据工信部测算数据,2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时,预计到2035年将突破30万亿元,在全球总市场规模中占比超过35%,成为全球AI产业链的重要一环。

图表2:2023年中国生成式AI市场规模分析(单位:万亿元)

中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个

生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求,全国一体化算力体系建设的必要性愈益突出。截至2024年3月,中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个,行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域,形成上百种应用模式,赋能千行百业。

图表3:2019-2024年中国10亿参数规模以上大模型数量(单位:个)

“大模型很重要,是生成式AI创新的基础。但大模型已不再是企业生成式AI创新的唯一要素。企业需要根据自身业务场景需要,选择合适的模型和生成式AI应用创新的平台。”亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表示,生成式AI时代的黎明已经来临,那些能用好生成式AI做“差异化”创新、解决高价值的特定领域或行业场景的挑战、创造新的业务模式或机会的企业,将会脱颖而出,影响整个行业的发展方向、甚至颠覆行业。所以,行业应用将是未来生成式AI真正能创造最大价值的方向。

总体而言,前瞻产业研究院认为,自OpenAI发布ChatGPT产品后,中国生成式AI行业顺势飞速发展,各家头部企业及腰部企业纷纷入场,为占据行业的优势地位,未来生成式AI行业在中国仍将处于发展热度较高、应用潜力较大的成长期,逐渐形成完善的商业模式及应用模式。

前瞻经济学人APP资讯组

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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