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2024年生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析 生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展總體步入發(fā)展蓬勃時期【組圖】

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20 黃纓杰 ? 2024-05-15 14:11:28  來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 E4660G0

行業(yè)主要上市公司:百度(BIDU.O);科大訊飛(002230);騰訊(0700.HK);阿里巴巴(BABA.N);商湯科技(0020.HK);拓爾思(300229);出門問問(2438.HK)等。

本文核心數(shù)據(jù):生成式AI行業(yè)技術(shù)圖譜;生成式AI行業(yè)相關(guān)專利情況

生成式AI行業(yè)技術(shù)圖譜

生成式AI(GenAI)是計算機科學(xué)的一個分支,涉及無監(jiān)督和半監(jiān)督算法,使計算機能夠使用之前創(chuàng)建的內(nèi)容(如文本、音頻、視頻、圖像和代碼)來創(chuàng)建新內(nèi)容,以響應(yīng)簡短的提示問題。AI大模型為生成式AI提供了技術(shù)基礎(chǔ)和能力,而生成式AI則展示了大模型在實際應(yīng)用中的潛在價值。

生成式AI進入探索爆發(fā)期,某些細分技術(shù)經(jīng)過爆發(fā)開始走向落地,某些細分技術(shù)還處于培育期有待挖掘潛力。生成式AI技術(shù)圖譜主要評估了當前市場上技術(shù)的成熟度與發(fā)展?jié)摿?。從下到上,代表當前采用度越?從左到右的3條曲線,代表當前對于整體市場規(guī)模的影響。一定程度上,左側(cè)曲線當前的滲透率較高,右側(cè)的曲線未來的增長潛力更高。

技術(shù)圖譜展示了三種類型的技術(shù),其中變革性技術(shù)將徹底重塑市場和投資戰(zhàn)略,可能創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)和市場機會,并為企業(yè)和消費者市場帶來新能力。遞增性技術(shù)在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進行了重大改進,以提供更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。機會性技術(shù)將根據(jù)具體的使用情況而發(fā)展,其改進現(xiàn)有技術(shù)/流程的能力尚未確定或有限。

圖表1:全球生成式AI相關(guān)技術(shù)圖譜

生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展歷程:生成式AI技術(shù)飛速演進

生成式Al技術(shù)飛速發(fā)展,在ChatGPT推出后的幾個月里,主要大型語言模型(LLM)的發(fā)展時間線如下圖所示,生成式AI技術(shù)及相關(guān)企業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)發(fā)布周期之短、初創(chuàng)公司數(shù)量之眾、與現(xiàn)有軟件的整合之快,皆不同凡響。

圖表2:全球生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展大事記(一)

圖表3:全球生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展大事記(二)

中國人工智能和生成式人工智能市場IT支出預(yù)測

中央企業(yè)要“開展AI+專項行動,強化需求牽引,加快重點行業(yè)賦能,構(gòu)建一批產(chǎn)業(yè)多模態(tài)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集,打造從基礎(chǔ)設(shè)施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。”中央企業(yè)正加快布局人工智能發(fā)展,推動人工智能多領(lǐng)域跨界融合應(yīng)用。

就人工智能支出而言,中國將繼續(xù)引領(lǐng)亞太地區(qū)人工智能市場發(fā)展,占亞太地區(qū)人工智能總支出的五成,預(yù)計到2027年中國人工智能總投資規(guī)模將突破400億美元,年復(fù)合增長率為25.6%。中國正在致力于推動人工智能的進步與發(fā)展,逐步成為全球人工智能強國。

圖表4:2022-2027年中國人工智能和生成式人工智能市場IT支出(單位:億美元)

大模型的應(yīng)用已經(jīng)不局限于NLP(自然語言處理) 領(lǐng)域

目前大模型的應(yīng)用已經(jīng)不局限于NLP(自然語言處理)領(lǐng)域,包括圖片、語音、視頻、代碼等多種模態(tài)的應(yīng)用開始涌現(xiàn),而大模型、生成算法與多模態(tài)等底層技術(shù)的突破成為了生成式AI的質(zhì)變的關(guān)鍵。一方面,目前大模型可以廣泛適用于各類下游任務(wù),當前已經(jīng)成為了生成式AI的底層框架。許多跨領(lǐng)域的AI應(yīng)用均是構(gòu)建于大模型之上,能夠解決多任務(wù)、多場景、多功能需求,支撐各種模態(tài)的生成;另一方面,包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)、擴散模型(DiffusionModel)、神經(jīng)輻射場(Nerf)等快速涌現(xiàn)的生成算法,以大模型為基礎(chǔ),能夠創(chuàng)造出文字、圖片、語音、視頻、代碼等各種模態(tài)的內(nèi)容,而基于此之上的多模態(tài)應(yīng)用開始涌現(xiàn)。此外,超級深度學(xué)習近年來的快速發(fā)展帶來了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在大模型和多模態(tài)兩個方向上的不斷突破,并為AIGC技術(shù)能力的升級提供了強力的支撐和全新的可能性。

圖表5:生成式AI應(yīng)用與多模態(tài)模型

“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”相關(guān)專利數(shù)量最高

生成式人工智能的核心在于訓(xùn)練模型以理解和模仿數(shù)據(jù)分布,其中最具代表性的當屬變分自編碼器(Variational Autoencoders, VAEs)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks, GANs)以及Transformer架構(gòu)下的語言模型如GPT系列。隨著算力提升和算法優(yōu)化,這些模型不斷迭代,從早期簡單的模式生成發(fā)展到如今能生成高度逼真且有邏輯連貫性的復(fù)雜內(nèi)容。結(jié)合Incopat對生成式AI相關(guān)專利技術(shù)數(shù)量情況的統(tǒng)計來看,截至2024年4月,“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”相關(guān)專利技術(shù)數(shù)量最高,專利數(shù)量超過3500項。

圖表6:截至2024年生成式AI相關(guān)專利技術(shù)數(shù)量情況(單位:%)

更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

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前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 - 深度報告 REPORTS

2024-2029年中國AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告
2024-2029年中國AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告

本報告前瞻性、適時性地對AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展背景、供需情況、市場規(guī)模、競爭格局等行業(yè)現(xiàn)狀進行分析,并結(jié)合多年來AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展軌跡及實踐經(jīng)驗,對AIGC產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展前景做...

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作者 黃纓杰
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