人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，尤其是在ChatGPT橫空出世之后，“大模型”迅速成為AI行業(yè)最炙手可熱的關(guān)鍵詞之一。在此背景下，中國(guó)國(guó)內(nèi)迎來(lái)了大模型發(fā)展的“爆發(fā)期”。從2023年下半年開始，“國(guó)內(nèi)AI大模型數(shù)量”這一話題頻頻登上科技媒體頭條，也成為眾多企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)布局方向。

一、國(guó)內(nèi)AI大模型數(shù)量有多少？

據(jù)權(quán)威公開數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，中國(guó)國(guó)內(nèi)已累計(jì)發(fā)布超過(guò)250個(gè)AI大模型，覆蓋語(yǔ)言理解、多模態(tài)交互、圖像生成、語(yǔ)音識(shí)別、代碼編寫等多個(gè)細(xì)分方向。若以參數(shù)規(guī)模大于10億、具備通用語(yǔ)言處理能力為標(biāo)準(zhǔn)，可納入主流競(jìng)爭(zhēng)行列的大模型數(shù)量約為80~100個(gè)。

這些大模型主要分布于三大類主體：

科技巨頭：如百度、阿里、騰訊、華為、字節(jié)跳動(dòng);

AI創(chuàng)業(yè)公司：如智譜AI、百川智能、MiniMax、月之暗面等;

高校科研機(jī)構(gòu)：如清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等。

從最初的寥寥數(shù)個(gè)，到如今百花齊放，中國(guó)的大模型產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了“多點(diǎn)開花、百家爭(zhēng)鳴”的階段。

二、推動(dòng)國(guó)內(nèi)AI大模型數(shù)量爆發(fā)的主要因素

1. 政策引導(dǎo)與國(guó)家戰(zhàn)略推動(dòng)

中國(guó)高度重視人工智能的發(fā)展，將其列為國(guó)家科技發(fā)展的重點(diǎn)方向。近年來(lái)，工信部、發(fā)改委、科技部等相繼發(fā)布政策支持AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和大模型研發(fā)：

“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃，明確提出加快通用人工智能大模型建設(shè);

各省市推出專項(xiàng)補(bǔ)貼和人才引進(jìn)計(jì)劃，助推本地AI企業(yè)發(fā)展;

在算力、數(shù)據(jù)資源開放方面設(shè)立“國(guó)家數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)試點(diǎn)”。

政策引導(dǎo)下，大模型研發(fā)逐漸由“點(diǎn)狀布局”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)性集群推進(jìn)”。

2. 技術(shù)范式遷移帶來(lái)行業(yè)變革

Transformer架構(gòu)普及、參數(shù)膨脹的規(guī)模效應(yīng)、預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)范式穩(wěn)定，使得開發(fā)一個(gè)大模型在理論上變得更可行。加之開源社區(qū)的蓬勃發(fā)展(如LLaMA、BLOOM、GLM等)，大幅降低了模型構(gòu)建門檻。

3. 企業(yè)對(duì)“AI自主可控”的戰(zhàn)略需求增強(qiáng)

尤其在AIGC、智能辦公、數(shù)字政務(wù)、工業(yè)制造等領(lǐng)域，通用型AI能力日益成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。相比依賴海外API服務(wù)，越來(lái)越多企業(yè)意識(shí)到，構(gòu)建“國(guó)產(chǎn)、可控、可定制”的大模型體系已成為發(fā)展的必要選擇。

三、代表性國(guó)內(nèi)AI大模型盤點(diǎn)

以下是當(dāng)前市場(chǎng)中較為有影響力的部分國(guó)內(nèi)AI大模型產(chǎn)品及其特點(diǎn)：

此外，包括瀾舟科技、月之暗面、智源研究院、零一萬(wàn)物等公司也發(fā)布了多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域模型，構(gòu)建出一套多層次、多樣化的大模型生態(tài)。

四、大模型“數(shù)量井噴”背后的潛在問題

盡管數(shù)量上已實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)，但仍存在以下值得警惕的趨勢(shì)：

1. 模型同質(zhì)化嚴(yán)重

大量大模型基于相似數(shù)據(jù)、架構(gòu)或開源框架構(gòu)建，實(shí)際能力差異不大，“換皮模型”“參數(shù)調(diào)包”現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。

2. 商業(yè)化能力弱

多數(shù)大模型仍處在“內(nèi)測(cè)或封測(cè)”階段，真正具備穩(wěn)定產(chǎn)品化交付能力的不足10%，商業(yè)變現(xiàn)路徑尚不清晰。

3. 算力資源內(nèi)耗

多方爭(zhēng)搶有限算力資源，導(dǎo)致訓(xùn)練成本居高不下;部分中小企業(yè)因缺乏資金難以持續(xù)支持模型訓(xùn)練。

4. 安全與合規(guī)挑戰(zhàn)

生成內(nèi)容可能觸及隱私、違法、偏見等風(fēng)險(xiǎn)問題，相關(guān)模型評(píng)估、安全審查、備案機(jī)制尚不健全。

五、國(guó)內(nèi)AI大模型數(shù)量增長(zhǎng)的未來(lái)趨勢(shì)

1. 數(shù)量擴(kuò)張逐漸趨緩，質(zhì)量提升成為關(guān)鍵

未來(lái)的發(fā)展將從“數(shù)量戰(zhàn)”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量戰(zhàn)”，重點(diǎn)不在于發(fā)布更多模型，而是打造更穩(wěn)定、更精準(zhǔn)、更安全的模型體系。

2. 行業(yè)垂直化模型將快速增長(zhǎng)

基于金融、醫(yī)療、法律、制造等領(lǐng)域定制化的“行業(yè)大模型”將成為市場(chǎng)主流。例如“金融大腦”“醫(yī)藥助理”“法律秘書”等。

3. 多模態(tài)與小模型并重

多模態(tài)模型(圖文音視頻綜合理解)成為通用智能的重要方向;

小而精的模型(如LoRA、量化模型)適用于終端部署，具備落地性。

4. 模型監(jiān)管與標(biāo)準(zhǔn)化逐步形成體系

隨著《生成式人工智能服務(wù)管理辦法》的落地，國(guó)家與行業(yè)組織將推動(dòng)模型安全評(píng)估體系、統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與倫理框架。

總結(jié)

表面上看，“國(guó)內(nèi)AI大模型數(shù)量”的持續(xù)飆升似乎是行業(yè)欣欣向榮的象征，但真正比拼的早已不再是“做不做”，而是“誰(shuí)做得好、誰(shuí)能落地、誰(shuí)能守住安全底線”。

對(duì)于企業(yè)而言，盲目追趕數(shù)量意義不大，理性選擇適合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景的模型方案才是明智之舉。而對(duì)于國(guó)家和社會(huì)來(lái)說(shuō)，更需要構(gòu)建一個(gè)鼓勵(lì)創(chuàng)新、強(qiáng)化監(jiān)管、注重實(shí)際成效的AI生態(tài)體系。