生成式人工智能（AIGC）、大模型、AGI、MaaS，已然成为2023年的几大关键词。其火热程度让人不由得回想起当年的“元宇宙”，但与之不同的是，大模型和AIGC背后蕴藏的产业密码，撼动的不仅是整个To B界，更是对信息技术底层的颠覆。

AI不仅会是2023年到2024年的主题词，它更将是未来十年都绕不开的话题。8月末，首批大模型通过备案，最先全面开放的是百度文心一言，接着是智谱AI、百川智能、字节跳动、商汤等等。时间再快进两个月，到了11月初，第二批AI大模型也陆续通过备案，其中包括美团、昆仑万维、蚂蚁集团、面壁智能、知乎等11个大模型应用。

人工智能发展现状

两批大模型应用备案，加在一起共22家。从3月27日，国内第一个大模型百度“文心一言”的正式上线，到11月4日，第二批大模型备案通过，在过去的222天里，国内大模型已然脱虚向实，从C端走向B端，走向产业落地。而目前大模型正在经历的是，商业化探索阶段。

这22家大模型备案的通过，既是为2023年所有筹备大模型的企业划上一个完美的句号，也是为未来2024年整个To B行业、云计算行业带来的一个良好开端。

从工业和信息化部赛迪研究院获悉，今年，我国生成式人工智能市场规模有望突破10万亿元。生成式人工智能正在加速渗透制造业、零售业、电信行业和医疗健康等四大行业。

数据显示，今年，中国人工智能企业新增368家，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。在制造业、零售业、电信行业和医疗健康等四大行业的生成式人工智能技术的采用率均取得较快增长。

专家预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元，占比超过四成。

中国AI应用在金融、电信制造、医疗行业加速渗透

目前，随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推动数实结合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、制造、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。

据IDC，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。另外，AI为自动驾驶、交通物流所赋予的价值也不容忽视，据麦肯锡预计，AI为交通领域创造3800亿元的经济价值。

AIGC市场规模将持续扩大

据前瞻产业研究院测算，我国2023年AIGC市场规模预计可达到170亿人民币，2023-2025年是我国AIGC产业市场规模增长的第一阶段，增长率维持在25%左右，2025年市场规模达到约260亿人民币。2025年开始，由于行业生态完善(特别是底层大模型完成对外开放)，应用层蓬勃将带动产业快速增长，年复合增长率将超过70%。预计2027年我国AIGC产业规模超600亿人民币，2028年开始，AIGC产业将延展出完整产业链，并在商业化场景上持续拓宽加深，深入变革行业。2028年起，我国AIGC产业规模将持续保高速增长，2030年市场规模超万亿。

生成式人工智能行业竞争格局分析

中国生成式人工智能行业总体上可分为三大类玩家：一是以科技巨头绝对主导的“全栈链主”，拥有从算力、算法到应用端的全面技术能力，综合实力卓越，作为未来基础大模型的潜在垄断者具备整合各类垂类专家的资金与技术基础;二是以应用产品提供商、模型算法开发商及基础设施提供商为代表的细分领域专家，此类玩家通常以各自生态位为基点，利用细分领域竞争优势向其他价值栈环节延伸布局;三是以科研机构为代表的“技术灯塔”，聚焦模型算法本身的前沿研究与创新，不以商业化为目标，追求长期技术进步。

生成式AI发展趋势分析

自然语言生成的进步

随着深度学习技术的不断发展，生成式AI在自然语言生成方面取得了显著进展。从简单的文本生成到复杂的对话系统，生成式AI正逐步提高自然语言生成的流畅性和准确性。

多模态输入与输出

未来，生成式AI将不仅仅局限于处理文本数据。多模态输入和输出，如图像、音频和视频，将成为新的发展方向。这将使得生成式AI在艺术创作、语音助手和虚拟现实等领域具有更广泛的应用前景。

跨界融合与创新

生成式AI将与众多其他领域的技术进行融合，如计算机视觉、强化学习和生物信息学。这种跨学科的交流与创新将为生成式AI的发展提供强大动力。

个性化定制与优化

随着用户对个性化体验需求的不断增长，生成式AI将更加注重个性化定制与优化。通过深度学习技术，生成式AI能够根据用户的偏好和习惯，提供更加精准和个性化的服务。

智能化内容创作

在新闻媒体、广告和娱乐等领域，生成式AI将成为智能化内容创作的重要工具。它能够根据客户需求，自动生成符合主题和风格的文章、广告语和剧本等，大大提高内容创作的效率和质量。

交互与智能推荐

在电商、搜索引擎和社交媒体等领域，生成式AI将通过分析用户行为和兴趣，实现更为精准的交互与智能推荐。这将为用户提供更加优质的服务体验，同时提高平台的内容质量和用户黏性。

安全与隐私保护

随着生成式AI应用的普及，安全和隐私保护问题将备受关注。未来，研究者将致力于开发更加安全和隐私保护的生成式AI系统，以确保用户数据的安全。

可解释性与透明性

随着对AI可解释性和透明性需求的不断增加，生成式AI将在提高模型的可解释性和透明性方面进行持续改进。这将有助于用户更好地理解AI的决策过程，同时提高AI应用的可靠性和可信度。

高效能计算与存储

为了满足生成式AI对大量数据和计算资源的需求，高效能计算和存储技术将成为未来的重要发展方向。这将通过提高计算效率和降低存储成本，推动生成式AI的广泛应用。

伦理与道德规范

在AI技术的快速发展过程中，伦理与道德规范将扮演越来越重要的角色。未来，生成式AI的发展将更加注重道德规范和社会责任，确保AI技术的应用符合伦理和法律规定，同时为人类创造更多的价值。