商汤大模型亮相，AI大模型百家争鸣！一文了解大模型（附股）

同花顺

2023.04.1115:40

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摘要：人工智能浪潮下，各大科技巨头大模型纷纷亮相，处于高光中。本文详细解析了AI大模型的定义、发展现状以及应用情况，并在文末梳理了大模型相关的上市公司。预计阅读时长3分钟。

人工智能浪潮下，各大巨头摩拳擦掌，纷纷进行布局！

忽如一页春风来，千树万树梨花开！各类大模型纷纷亮相！

商汤近日宣布推出“日日新大模型”；阿里自研大模型“通义千问”；华为盘古大模型已在多领域应用；腾讯混元AI大模型正进一步优化；天猫精灵已接入GPT大模型；京东拟于今年发布新一代产业大模型“言犀”。

百家争鸣，百花齐放。大模型到底是什么？为何引起巨头的争相布局？又能带来什么投资机会？我们今天详细了解下。

1、大模型—人工智能迈向通用智能

对于人工智能来说，算法、算力、数据三大要素必不可少。算力是计算的能力，是AI训练的基础设施；数据是AI 发展的驱动力；算法是计算的方法，大模型属于其范畴。

大模型，就是基础模型，通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。大模型兼具有“大规模”和“预训练”两种属性，在实际任务建模前使用海量数据进行预先训练，这样能够提升人工智能的通用性和实用性，助力人工智能迈向通用智能。

大模型的本质是基于统计学的语言模型，能够理解语言意图并根据意图进行任务分配，具有强大的推理能力。

近些年，大型语言模型研究的发展主要有三种技术路线：Bert 模式、GPT 模式以及混合模式。目前，几乎所有的主流大模型采取的是GPT模式，2月初大放异彩的聊天GPT就是基于GPT模式。

GPT-3.5 包含大量的语言数据，对于语义的理解能力明显提示，接近人的均值水平。

GPT-4在GPT-3.5 基础上实现多方面质的飞跃，多模态，多语言，关注理解能力的构建，是目前人工智能领域最先进的语言模型。

从技术上来看，现有的大模型框架一致，并没有出现革命性的突破。决定模型效果的主要是参数量和数据量。通常参数量大于1000亿时，模型才可能形成“突破能力”，因此，数据质量越好，模型效果越好，准确度越高。

IDC搭建了大模型评估框架V1.0，用来评估大模型技术能力、功能丰富度与底层深度学习平台开发能力，以及最终在行业中的应用效果。

目前，各大厂商推出大模型百花齐放，核心差异在于细节，举几个例子：

百度的优势在于多年AI领域的深耕，其大模型涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型三级体系；

腾讯混元模型基于本身生态优点，广告类应用表现较好；

阿里侧重技术，通义大模型具有基于阿里云、达摩院打造的硬件优势；

华为盘古大模型优势是训练处业内首个2000亿参数以中文为核心的模型，包括NLP、CV、多模态、科学计算大模型。

2、AIGC产业链—四层架构相辅相成

我们继续来看大模型在人工智能行业中所处环节以及具体作用。

AIGC，即人工智能生产内容，整个AIGC产业链主要包括四层架构：数据层、算力层、算法/模型层、商业化应用层。

（1）数据层：AI的粮食

大模型训练需要海量且优质的数据，数据的质量和数量决定了大模型的性能和应用效果，算是AI的粮食。近些年，数据要素产业快速发展，主要包括数据采集、数据处理、数据流转、数据存储等环节。

（2）算力层：AI的发动机

IDC为算力设备代表，服务器为算力载体，芯片为算力核心。

（3）算法/模型层：AI的大脑

目前模型逐步由单一预训练模型向多模态模型演变，跨模态、多模态内容成为未来的发展方向。国内百度、阿里巴巴、腾讯、华为等科技公司纷纷在大模型领域持续发力.

（4）应用层:AI的变现

AIGC逐步应用于各场景，文本、声学、图像和视频生成日益成熟。

从AIGC产业链情况可知，大模型是AIGC产业链的核心支撑，目前已经，比如比如微软发布的 Microsoft 365 Copilot 是大模型对办公场景的智能革命；Adobe 推出的 Adobe Firefly 是对创意设计场景的重要升级；华为盘古大模型已经应用于10多个行业中的100多个应用场景。