2024年大模型落地与前沿趋势研究报告

2024年，大模型技术已经成为推动各行业创新的关键力量。这些模型不仅在技术上取得了突破，而且在商业应用上也展现出巨大潜力。

大模型业务模式主要包括应用开发部署平台、模型API服务及模型服务三部分。其中，模型服务和模型API是核心业务。这些服务为用户提供了丰富的API调用选项，覆盖了从数据准备到模型训练，再到模型推理部署的全过程。

在数据准备方面，行业数据、场景数据和企业数据非常重要。这些数据的采集、评估、选择、标注和清洗是模型服务的关键环节。模型训练部分则涉及微调和预训练两种技术，分别对应不同的数据需求和算力消耗。

模型社区的构建提供了多样化的模型库和API服务，促进了开发者生态的繁荣。

在国内，大模型市场以B端和G端客户为主，这一结构在短期内不会改变。但随着技术进步和行业发展，市场化需求的份额将逐渐增加。政策导向、资源置换和市场化需求是推动大模型发展的三大驱动力。

云上部署是目前大模型最普遍的部署方式，尤其受到中小型客户的欢迎。私有化部署则满足了客户对数据隐私的需求，并提供了更高的安全性和自主可控性。

报告数据显示，教科、通信、能源、政府和金融等行业是大模型项目落地最多的行业。这些行业的项目数量和成交额在第二、第三季度均出现了明显增长。

在地域分布上，大模型项目在北京、广东、上海、浙江和江苏等地最多，这些地区经济发达，落地数量和金额均居前列。

模型能力是大模型落地商业化关键要素。现有模型已实现多行业的广泛覆盖，但深度整合需要模型能力的大幅提升。AI作为生产力工具的自动化阶段，将推动大模型技术的进一步发展。

在技术趋势方面，报告预测，到2025年，大模型技术将实现下一个阶段性跨越，解锁更多应用空间。这将包括更先进的模型、更强的推理能力和更广泛的应用场景。

开源模型也非常重要，开源模型主要由促进自有业务和模型业务B端获客驱动，将长期存在并促进生态发展。

在竞争趋势方面，报告认为，模型能力领先程度将决定市场份额。因此，模型厂商需要进行持续投入，以保证产品用量和营收增长。