2024年，人工智能大模型领域正展现出多元化的快速发展态势。根据最新发布的《2024人工智能大模型行业调查研究报告》，这一领域的进步不仅得益于政策的支持，还归功于技术创新和产业合作的加强。政府积极鼓励AI大模型的发展，促进了传统产业向数字化转型。与此同时，技术的进步如底层架构优化、多模态融合、端云协同以及开源技术的推广，为大模型的进一步发展提供了坚实的基础。
核心竞争力的构建
《报告》指出，构建大模型的关键在于提升模型本身的能力，并形成企业的竞争优势。为了在市场上占据一席之地，大模型企业必须确保其产品能够为用户提供实际的价值，满足内部业务需求。此外，企业还需要不断提高技术水平，吸引更多的用户和合作伙伴。这不仅是技术上的较量，更是综合实力的比拼。
面临的挑战
尽管前景广阔，但国内大模型在发展中也遇到了一些瓶颈。在数据管理方面，“数据孤岛”现象和分级分类管理的不足限制了数据的有效利用；在算力方面，高昂的成本成为了应用落地的主要障碍；而在算法方面，由于大模型的不可解释性，创新优化变得异常困难。这些问题需要行业内外共同努力才能解决。
新质生产力的形成与提升
赛迪研究院副总工程师刘权认为，AI大模型正在重塑生产力。它不仅打破了知识获取的壁垒，还将劳动者从传统的“指令执行者”角色转变为更具创造力的“创意策划者”，催生了新的职业机会。作为“智能生产工具”，AI大模型可以嵌入到产业链的各个环节，成为企业的智慧中枢。更重要的是，它能够将数据转化为可加工的数据资产，从而放大其商业价值。
垂直应用场景的进展
腾讯研究院副院长刘琼指出，当前大模型在不同垂直场景中的应用呈现出明显的“微笑曲线”特征：研发和设计、营销和服务等领域进展迅速，而生产和运营场景的应用则相对滞后。这种差异主要受到需求和数据质量的影响。通用大模型以其庞大的参数规模、强大的泛化能力和多模态支持著称，而行业大模型则专注于解决特定行业的实际问题，成为“人工智能+”战略落地的关键环节。
未来发展方向
展望未来，刘权认为，大模型产业将通过算网协同提高算力资源的使用效率，发展模式也将从单纯的技术导向转向更加注重场景应用。随着用户对服务质量要求的提升，大模型不仅要“可用”，更要做到“好用”。轻量化终端大模型将成为趋势，以满足对低延迟和高隐私保护的需求。同时，场景知识的增强将帮助实现更精准的决策支持，产业生态系统将朝着竞合共生的方向发展，企业在竞争中寻求合作，共同推动整个行业的进步。
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