根據(jù)Gartner2023人工智能技術成熟度曲線，目前大模型技術達到“期望膨脹期”的巔峰，市場滲透率約1%-5%，預計2-5年內(nèi)將穩(wěn)步發(fā)展至成熟期。當前處于產(chǎn)品化探索的窗口期，國內(nèi)外大模型研發(fā)企業(yè)紛紛開啟產(chǎn)品化進程。

大模型發(fā)展進入“期望膨脹期”，開啟產(chǎn)品化探索

國外來看，美國大模型發(fā)展起步早，目前已形成OpenAI及谷歌領先、Meta及Amazon等其他科技大廠跟隨、初創(chuàng)公司提供垂類特色服務的競爭格局。自2018年起，谷歌、OpenAI等科技公司開始推出自研大模型，2021年進入高速發(fā)展期，截至2023年7月底，國外大模型發(fā)布數(shù)量累計達138個。2022年11月，OpenAI基于大模型發(fā)布的ChatGPT開啟對話式產(chǎn)品先河，此后通過戰(zhàn)略合作陸續(xù)嵌入賦能微軟的Bing搜索、Office辦公產(chǎn)品，同時對外開放API接口并以plugin插件接入生態(tài)應用。谷歌亦推出對話機器人Bard及PaLM2，并將大模型接入谷歌的協(xié)作與生產(chǎn)力工具Workspace以及利用大模型賦能Spotify、沃爾瑪、UberEats等外部應用。

國內(nèi)來看，中國緊跟國際步伐，目前已形成互聯(lián)網(wǎng)巨頭通用模型領跑、AI廠商、創(chuàng)業(yè)公司及科研院所百花齊放的格局。2023年國內(nèi)大模型開始爆發(fā)式增長，截至2023年7月底，國內(nèi)已經(jīng)有130個大模型產(chǎn)品亮相或宣布。2023年3月百度文心一言首發(fā)，拉開國產(chǎn)大模型的產(chǎn)品化的序幕，5月份開始加大AI原生應用投入，持續(xù)探索大模型應用之路。2023年4月阿里也相繼發(fā)布通義千問產(chǎn)品并將大模型能力全面接入內(nèi)部應用。截止2023年8月底，國內(nèi)已有11家AI對話式產(chǎn)品獲得版號，標志著國內(nèi)大模型由內(nèi)測轉(zhuǎn)入向全部公眾開放服務。

當前擁有大模型的頭部企業(yè)的產(chǎn)品應用方向，主要包括打造原生AI入口產(chǎn)品、內(nèi)部產(chǎn)品賦能和垂直行業(yè)賦能三大方向。一是科研院所及創(chuàng)業(yè)公司，基于自身技術基因、產(chǎn)投研一體化優(yōu)勢，致力于打造原生AI對話型入口產(chǎn)品，如清華大學聯(lián)合智譜公司開發(fā)ChatGLM2大模型，并基于此模型于8月正式上線生成式AI對話產(chǎn)品智譜清言，利用C端用戶數(shù)據(jù)反哺模型訓練。創(chuàng)業(yè)公司百川智能在成立4個月內(nèi)推出3款大模型，完成開源+閉源模型布局；二是華為等擁有行業(yè)解決方案的經(jīng)驗和積累的大型科技公司，提出“L0基礎大模型-L1行業(yè)大模型-L2細分場景大模型”的發(fā)展路徑，發(fā)布盤古大模型，重點為政務、金融、制造、礦山等垂直行業(yè)應用賦能；三是騰訊、百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠，在AI領域積累深厚，自有業(yè)務場景豐富，多采取原生AI入口產(chǎn)品+內(nèi)部應用賦能+垂直行業(yè)應用全面布局戰(zhàn)略。如百度基于文心大模型推出文心一言對話產(chǎn)品作為AI入口，同時將大模型能力應用于百度搜索、信息流、智能駕駛、百度地圖、小度智能屏，全面賦能內(nèi)部應用，另外，構(gòu)建千帆大模型平臺，賦能垂直行業(yè)伙伴，覆蓋金融、制造、能源、政務、交通等行業(yè)的400多個場景。

大模型產(chǎn)品化的應用現(xiàn)狀及趨勢

（一）交互形態(tài)由文本向多模態(tài)融合演進，提升人機交互的自由度和豐富性

9月，OpenAI重磅發(fā)布ChatGPT更新版本，增加了語音合成、識別以及圖像識別能力，語音合成方面OpenAI還與專業(yè)配音演員合作，提供了5種不同的聲音。此外，谷歌Bard和微軟Bing也在積極部署多模態(tài)功能，谷歌通過與Google Lens 集成為其 Google Bard 聊天機器人添加圖像輸入功能，微軟的Bing Chat也將在其提示輸入中接受圖像信息。科技巨頭積極推動多模態(tài)交互，提升人機交互的自由度和使用效率。

（二）交互界面在通用頁面上疊加細分場景，提升自然語言交互的可理解性和準確性

在早期的大模型產(chǎn)品中，主要采用開放閑聊的UI界面，用戶通過自然語言交互來完成任務。隨著用戶對輸出結(jié)果的要求不斷提高，國內(nèi)大模型產(chǎn)品開始在界面形態(tài)上疊加細分場景，例如文心一言的“一言百寶箱”、通義千問的“百寶袋”以及訊飛星火的“助手列表”等。這些大模型產(chǎn)品以生活助手、辦公助理、趣味創(chuàng)意、學習幫手等細分場景為出發(fā)點，為用戶提供更聚焦、更精準的服務界面，提升用戶輸入的便捷性和輸出結(jié)果的準確性。

（三）從參數(shù)至上轉(zhuǎn)向個人模型微調(diào)，探索個性化大模型產(chǎn)品服務

隨著大模型參數(shù)規(guī)模的膨脹，訓練成本、算力成本及運營成本也隨之劇增，GPT-4的訓練成本高達1億美金，企業(yè)的現(xiàn)金流不斷承壓，同時參數(shù)規(guī)模并非衡量模型質(zhì)量的正確方式，參數(shù)越大，模型在部分領域的幻覺問題愈嚴重。萬億級以上參數(shù)規(guī)模的模型，其意義更多在于探索智能化程度的上限，實用性低。在應用層，百億級大模型適用性更強。另外面對日益多元化的應用場景，大模型需求正呈現(xiàn)出多樣化、個性化的特點，業(yè)界關注焦點從參數(shù)至上轉(zhuǎn)向應用為王，在通用大模型的基礎上，在產(chǎn)品層面開放模型微調(diào)。例如OpenAI開放大模型微調(diào)功能，上傳自己數(shù)據(jù)就可定制GPT-3.5Turbo，人人可打造專屬ChatGPT。當前可實現(xiàn)開發(fā)者自行監(jiān)督微調(diào)，OpenAI透露，未來將推出微調(diào)UI，實現(xiàn)面向大眾用戶的產(chǎn)品化功能。

（四）從通用理解能力向決策處理拓展，探索大模型自動化執(zhí)行產(chǎn)品服務

大模型的使用界面基本為人機問答的形態(tài)，人類在文本框內(nèi)輸入問題，大語言模型做出回答。AI Agent則更進一步，不僅可以告訴人類如何做，更可以在現(xiàn)實中幫人做，是一個能自主理解、規(guī)劃、執(zhí)行復雜任務的系統(tǒng)。只需給定目標就能夠自主執(zhí)行、獨立運作的AI Agent被認為是“變革社會的生產(chǎn)力工具”。目前已涌現(xiàn)了Camel、AutoGPT、BabyAGI、AgentGPT等AI Agent項目，并有一大批開源社區(qū)開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者，利用這些開源項目打造一些實用工具。AI Agent的成熟發(fā)展未來尚需突破持續(xù)與環(huán)境交互的難題，同時有賴于大模型規(guī)劃、推理、環(huán)境動態(tài)適應能力的進一步提升。

（五）大模型價值賦能從提升單點內(nèi)容創(chuàng)作效率轉(zhuǎn)向重塑組織業(yè)務的關鍵流程

“妙鴨相機”等AIGC產(chǎn)品火爆出圈僅僅兩周左右后便快速式微最終歸于平靜。單純利用大模型的生成能力實現(xiàn)圖文內(nèi)容快速創(chuàng)作，無法長期留存客戶，大模型的價值也無法得以充分發(fā)揮。業(yè)界開始探索將大模型的能力深層嵌入到與用戶日常息息相關的生活、工作流程，引發(fā)持續(xù)性的深刻變革，推動組織、社會生產(chǎn)效率提升。WPS、釘釘?shù)仍陂_始探索將業(yè)務應用和大模型的整合，其中WPS AI 已將大模型能力嵌入四大組件，即表格、文字、演示和PDF，大模型能力與現(xiàn)有工作流深度融合，繁瑣、流程化的工作由AI替代完成，助力工作效率提升。

（六）大模型與行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合從生活娛樂向金融、醫(yī)療、教育等領域加速滲透

大模型的應用場景從容錯率較高、數(shù)據(jù)開放程度較高的行業(yè)開始逐步向高風險、低容錯率、數(shù)據(jù)私密性高的領域演進。高質(zhì)量的業(yè)務數(shù)據(jù)已成為稀缺資源，只有經(jīng)過垂直領域知識庫數(shù)據(jù)的調(diào)優(yōu)，才能實現(xiàn)大模型的高價值、高可靠性輸出。文心一言、通義千問、星火、百川等中國一批通用大模型正在快速迭代，將垂直行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪，形成先發(fā)優(yōu)勢和競爭壁壘。根據(jù)鈦媒體數(shù)據(jù)，從全球來看，目前大模型在金融行業(yè)的滲透率最高，已達到78%。美國彭博社已推出金融行業(yè)大模型BloombergGPT，該模型將GPT大模型與金融數(shù)據(jù)庫進行深度融合，可以提供更專業(yè)的金融數(shù)據(jù)提取、分析和計算服務。國內(nèi)農(nóng)行已率先推出ChatABC，并不斷迭代升級，工行、交行、招行、平安銀行、興業(yè)銀行等多家銀行已披露其在大模型領域的探索及應用。對于金融、醫(yī)療等強監(jiān)管、對精準性、可控性要求較高的行業(yè)，大模型產(chǎn)品的落地應用仍然還有很長的路要走。