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2024年生成式AI行业技术发展现状分析 生成式AI行业技术发展总体步入发展蓬勃时期

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 2024-05-15 18:24:25  来源:前瞻产业研究院 E4407G0

行业主要上市公司:百度(BIDU.O);科大讯飞(002230);腾讯(0700.HK);阿里巴巴(BABA.N);商汤科技(0020.HK);拓尔思(300229);出门问问(2438.HK)等。

本文核心数据:生成式AI行业技术图谱;生成式AI行业相关专利情况

生成式AI行业技术图谱

生成式AI(GenAI)是计算机科学的一个分支,涉及无监督和半监督算法,使计算机能够使用之前创建的内容(如文本、音频、视频、图像和代码)来创建新内容,以响应简短的提示问题。AI大模型为生成式AI提供了技术基础和能力,而生成式AI则展示了大模型在实际应用中的潜在价值。

生成式AI进入探索爆发期,某些细分技术经过爆发开始走向落地,某些细分技术还处于培育期有待挖掘潜力。生成式AI技术图谱主要评估了当前市场上技术的成熟度与发展潜力。从下到上,代表当前采用度越高;从左到右的3条曲线,代表当前对于整体市场规模的影响。一定程度上,左侧曲线当前的渗透率较高,右侧的曲线未来的增长潜力更高。

技术图谱展示了三种类型的技术,其中变革性技术将彻底重塑市场和投资战略,可能创造新的业务和市场机会,并为企业和消费者市场带来新能力。递增性技术在现有技术的基础上进行了重大改进,以提供更好的业务结果。机会性技术将根据具体的使用情况而发展,其改进现有技术/流程的能力尚未确定或有限。

图表1:全球生成式AI相关技术图谱

生成式AI行业技术发展历程:生成式AI技术飞速演进

生成式Al技术飞速发展,在ChatGPT推出后的几个月里,主要大型语言模型(LLM)的发展时间线如下图所示,生成式AI技术及相关企业发展呈现发布周期之短、初创公司数量之众、与现有软件的整合之快,皆不同凡响。

图表2:全球生成式AI行业技术发展大事记(一)

图表3:全球生成式AI行业技术发展大事记(二)

中国人工智能和生成式人工智能市场IT支出预测

中央企业要“开展AI+专项行动,强化需求牵引,加快重点行业赋能,构建一批产业多模态优质数据集,打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。”中央企业正加快布局人工智能发展,推动人工智能多领域跨界融合应用。

就人工智能支出而言,中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展,占亚太地区人工智能总支出的五成,预计到2027年中国人工智能总投资规模将突破400亿美元,年复合增长率为25.6%。中国正在致力于推动人工智能的进步与发展,逐步成为全球人工智能强国。

图表4:2022-2027年中国人工智能和生成式人工智能市场IT支出(单位:亿美元)

大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理) 领域

目前大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理)领域,包括图片、语音、视频、代码等多种模态的应用开始涌现,而大模型、生成算法与多模态等底层技术的突破成为了生成式AI的质变的关键。一方面,目前大模型可以广泛适用于各类下游任务,当前已经成为了生成式AI的底层框架。许多跨领域的AI应用均是构建于大模型之上,能够解决多任务、多场景、多功能需求,支撑各种模态的生成;另一方面,包括生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、扩散模型(DiffusionModel)、神经辐射场(Nerf)等快速涌现的生成算法,以大模型为基础,能够创造出文字、图片、语音、视频、代码等各种模态的内容,而基于此之上的多模态应用开始涌现。此外,超级深度学习近年来的快速发展带来了深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上的不断突破,并为AIGC技术能力的升级提供了强力的支撑和全新的可能性。

图表5:生成式AI应用与多模态模型

“生成对抗网络”相关专利数量最高

生成式人工智能的核心在于训练模型以理解和模仿数据分布,其中最具代表性的当属变分自编码器(Variational Autoencoders, VAEs)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)以及Transformer架构下的语言模型如GPT系列。随着算力提升和算法优化,这些模型不断迭代,从早期简单的模式生成发展到如今能生成高度逼真且有逻辑连贯性的复杂内容。结合Incopat对生成式AI相关专利技术数量情况的统计来看,截至2024年4月,“生成对抗网络”相关专利技术数量最高,专利数量超过3500项。

图表6:截至2024年生成式AI相关专利技术数量情况(单位:%)

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国AIGC产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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