718.SX张津瑜_商业视点_国内AI百团718.SX张津瑜大战还打么？大模型要上房还是要“凉凉”？丨正经深度

国内AI百团718.SX张津瑜大战还打么？大模型要上房还是要“凉凉”？丨正经深度

　　7月21日，据辽宁省纪委监委消息，日前，经辽宁省委批准，辽宁省纪委监委对本溪市委原副书记杜秉海严重违纪违法问题进行了立案审查调查，杜秉海被“双开”。

文丨林雨秀编辑丨杜海来源丨正经社（ID：zhengjingshe）（本文约为6200字）【正经社“科技前沿”观察之49】实话实说，作为2022年底“跑步入场的玩家”，看到这个命题会比较诧异。你看，诺贝尔化学奖，特别是物理学奖都颁发给AI领域科学家了；你再看，自从咱妈9月打出“组合拳”，一些APP开屏广告和信息流广告猛增。如果售楼的排第一，AI应用（C端为主）至少排第二。所以，何出“凉凉”？后面在某乎等平台看到一些讨论，有来自业内人士的冷静反思。核心是，这个非常烧钱，且“我们越追越远”，又没看到真正意义落地的应用，单纯“刷榜”已经让投资人心灰意冷了。话说“一万个股民心中有一万个政策解读”。但好在AI没那么复杂，达成共识并不难。那么，实际情况是什么样呢？先白描一下行业现状。1对AI基本盘的两种不同观点这两年，人工智能（AI）技术迅猛发展，其中LLM大模型作为新一代人工智能技术的核心，发展尤其迅猛——超强数据处理能力、高效算法优化和理论上无界的应用场景，在全球范围内掀起 AI 革命的澎湃浪潮。从谷歌的 BERT、OpenAI 的 GPT 系列，到国内百度的文心一言、阿里巴巴的通义千问，字节跳动的豆包和腾讯混元大模型等，可谓“百舸争流，群雄逐鹿”。由中国互联网协会发布的《中国数字人发展报告（2024）》，预计2025年中国数字人核心市场规模将达480.6亿元、带动产业市场规模可达6402.7亿元。21财经发布的《2024年大模型行业研究报告》称，大模型市场容量及规模巨大，预计2028年将达到1179亿元。2022至2028年复合增长率约为60.11% 。然而，新生事物的发展鲜有一帆风顺，AI大模型亦不例外。比如，下面的“两种声音”。第一种声音主要是“回头看”，聚焦在投入产出、商业化和技术，他们认为，巨额投资与收益难匹配：大型科技公司、股票投资者及风投机构向AI投入巨额资金，却难获预期收益，恐生金融泡沫。红杉资本合伙人指出，以当前投资成本计，要使AI投资获 50%收益，需赚6000亿美元，此巨额收入短期难以达到。商业化难题：AI技术理论前景广阔，然众多 AI企业商业化举步维艰，盈利路径不明，致资本与市场对 AI 耐心渐失，泡沫破裂风险存焉。技术瓶颈：AI大模型虽具强大生成与识别能力，技术瓶颈仍显，尤以推理能力与理解深度为甚。其模型复杂，运作机制难释，其“不可解释性”，在医疗、金融等高风险领域存在信任危机，且“AI 幻觉”频现亦令人困扰。数据依赖与隐私问题：AI大模型倚赖海量数据，然数据易存偏差与歧视问题，且随数据隐私法律趋严，数据获取及使用门槛升高，成AI商业化拦路虎。百度李彦宏 2023 年多次提及大模型应“去内卷化”。5 月 26 日中关村论坛，其在《大模型改变世界》演讲中预测AI 原生应用兴起。9 月 5 日界定 AI 原生应用三个条件，强调应超越传统移动互联网和 PC 软件，解决以往无法解决问题，而非“死磕”大模型数量。11 月 15 日深圳西丽湖论坛，李彦宏再度强调 AI 原生应用重要性，指出中国虽大模型众多，却缺相应原生应用，呼吁业界专注开发百万计AI原生应用，而非仅追求 100 个大模型发展。再说说另一种声音：“向前看”。其认为虽存诸多担忧，AI行业热度降温，资本市场回归理性，不再一味逐求技术突破，转至商业化落地与盈利能力验证。即便如此，AI 技术代表长期技术革命，潜力与价值不容小觑。李彦宏亦曾言，虽 AI 行业会历泡沫，然最终会有 1%企业脱颖而出，为社会缔造巨大价值。在此，正经社先亮明观点：AI是大势所趋，但包括企业在内的AI从业者需审时度势。2国内外AI大模型现况全景（一）业态速写新世纪的第三个十年，国内主要科技公司纷纷卷起袖子，加大在 AI 大模型领域的研发投入。2022年6月24日，工信部部长肖亚庆在第六届世界智能大会致辞中宣称，我国人工智能核心产业规模超 4000 亿元，企业数量超 3000 家。中国信息通信研究院数据显示，2023 年人工智能核心产业规模突破 5784 亿元，同比增长 19%，预计 2024 年市场规模将突破 6000 亿元。2024 年 10 月 23 日，国务院新闻办发布会透露，我国现有近 200 个完成备案并上线服务的生成式人工智能服务大模型，注册用户超6亿，人工智能企业数量超 4500 家。2023 年，全球人工智能大模型市场规模约 210 亿美元。同年 5 月 28 日，中关村论坛“人工智能大模型发展”平行论坛上，中国科学技术信息研究所所长做报告，中国有 79 个 10 亿参数以上大模型，中美大模型研发数量占全球 80%以上，中国大模型数量仅次于美国。中国 AI 领域投融资约 232 笔、融资总额约 20 亿美元；全球生成式 AI 新创获约 204 亿美元融资。2024 年，截至目前，全球人工智能大模型共 1328 个，美国占 44%，中国占 36%；截至一季度，全球AI核心企业约 3 万家，美国占 34%，中国占 15%；2023 年至 2024 年第一季度，全球 AI 独角兽 234 家、增加 37 家、占新增独角兽总量 40%，其中美国 120 家，中国 71 家（《全球数字经济白皮书(2024 年)》）。2023 年前后，百度推出文心一言、阿里巴巴推出通义千问、字节跳动推出豆包大模型。第二梯队中，智谱AI大模型、百川智能大模型（专注医疗、金融等特定领域应用）和讯飞星火认知大模型等优秀产品涌现。此外，腾讯、华为等科技巨头也在持续发力。腾讯有图像识别平台“腾讯云神图”、自然语言处理工具“腾讯云 NLP”、计算机视觉技术“腾讯优图”，以及“混元”跨模态大模型。而异军突起的月之暗面，其大模型产品 Kimi 博得业界掌声。（二）场景拓展随着AI大模型技术的不断进步，应用场景的版图也在不断扩张。医疗领域，目前鲜见“大面积”的“AI入驻三甲医院”报道。2024 年 8 月，丽水市中心医院在全球范围内首发全新格局的智慧医疗体系——全场景大模型应用。AI大模型通过处理和分析大量医疗数据，辅助医生进行更准确的诊断和治疗方案制定，提升医疗服务效率和质量。AI在制药上的应用比较早，较之“进入医院”，AI制药“在程序上更易于接入”。AI 技术可通过分析大量数据产生新见解，提高早期发现效率。如英矽智能利用 AI 技术发现治疗特发性肺纤维化的新颖靶点TNIK，并设计出 ISM001 - 055 分子，研发用时缩短三分之二，费用仅为行业平均十分之一。这里值得大书特书的是，AI技术对蛋白质设计领域带来颠覆性影响——包括这次的诺奖。尽管AI制药技术在药物研发领域取得不俗进展，但仍面临商业模式不清晰等问题。导致AI制药领域融资增速趋缓，资金向高确定性赛道集中，如AI蛋白质设计。不过，Precedence Research仍乐观预测，未来十年AI制药市场有望持续高速增长，预计到2032年全球市场规模将超过118亿美元，从2023年至2032年复合增长率将达到近30%。相比之下IDC要谨慎一些，其预计2031年市场规模为85.02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。而根据IQVIA报告，2023年全球药品支出约1.6万亿美元，2019-2023年复合增速为6.0%。同期，业内企业也在探索不同的商业模式，包括AI+SaaS、AI+CRO以及AI+Biotech三种主要模式。目前，尚未有一种商业模式“胜出”。业界普遍认为，AI制药行业目前处于“淘汰赛”阶段，管线进展、营收能力成为判断一家AI制药企业优劣的最直观标准。从2013年算起，AI制药行业的发展已有10年，但鲜有AI药物挺过Ⅱ期临床试验。金融领域，AI大模型被用于风险评估、欺诈检测等方面。通过对用户的交易行为、信用记录等数据进行深入分析，AI大模型能够识别潜在风险点，为金融机构提供及时有效的风险预警和防控措施。此外，AI大模型还将在教育、交通、智能制造等诸多领域发挥作用，推动相关行业数字化转型和智能化升级。说到这里，不能不提一笔2020年的“量化基金风波”。新冠疫情引发市场极端波动，对头部量化基金业绩产生“重创”。2020年，全球规模靠前的量化对冲基金——文艺复兴、Two Sigma、桥水和AQR表现均不及预期，其中，文艺复兴科技损超30%，桥水基金则蒙受121亿美元亏损。Two Sigma则从榜单上消失。然而，2020年国内却是“风景这边独好”：量化多头策略的收益平均高达36.61%，市场中性策略的收益也达到17.31%（中信证券，《量化基金2020年度回顾与展望》）。考虑到国内AI企业“纷纷下场”时间，或许当时的量化还不够“量化”。可是，2023到24年度，国内的量化却不乐观了。根据中信证券的统计数据，截至2024年6月，国内股票量化私募管理人的资产规模约7800亿元，相比2023年末的1.21万亿元显著下降，降幅超过了35%。资产规模在“600亿+”的量化私募，在2024年二季度彻底清零。百亿规模的量化私募旗下指数增强产品单周跌幅达到10%至17%，超额收益为负。国内顶尖量化私募宣称，超过60%的交易由AI算法驱动。国内量化基金在因子挖掘、优化投资组合、风险评估及投资决策支持等方面已经开始应用AI技术。分析人士将这种负面表现，归结为市场因素、监管加强和风控机制的不足等。（三）政策支持国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出加强AI基础理论研究、关键技术突破和创新能力建设等目标，为AI大模型发展“定调”并“保驾护航”。此外，国家还加大了对AI产业的资金投入和税收优惠力度，鼓励企业加大研发投入和技术创新。同时，为了加强AI技术的监管和风险防范，国家还出台了一系列法律法规和标准规范，打造良好营商环境。3AI大模型的挑战“玩家”需不断进行技术研发和创新，以在激烈市场竞争中保持领先地位，包括对大模型持续优化、多模态能力加强以及模型性能与应用广度提升等，涉及众多环节，简单粗暴理解就是要“烧钱”。2024 年 9 月，商务部副部长兼国际贸易谈判副代表凌激透露，中国人工智能核心产业规模接近6000 亿元。先看美国，美国企业在AI大模型上投入堪称豪掷千金。例如，微软在 2023 年 1 月向 OpenAI 投资约 100 亿美元。随后，OpenAI 在 2024 年 10 月又宣布完成新一轮巨额融资，金额达 66 亿美元。这些使 OpenAI 一直保持领先地位。而竞品之一的 Anthropic 已在 2024 年 5 月融资 10 亿美元。由马斯克创办的 xAI，在 2024 年 5 月融资 60 亿美元。国内AI企业在资金投入方面相较而言存在不小差距。以百度为例，自2013 年涉足AI领域开始，十年来累计研发投入近1700 亿元，可谓巨资投入。然而，置于国际环境中，从十年时间维度看，仍显捉襟见肘。但投资并不是AI可持续发展的全部。（一）技术瓶颈与创新随着AI大模型规模呈指数级增长，对高性能AI芯片的依赖愈发显著。以 Meta（Facebook）为例，2022 年初为支撑其宏大元宇宙愿景，打造了名为“AI 研究超级集群”（RSC）的超级计算机，内含16000个英伟达A100 GPU，算力高达 5 EFLOPS（混合精度）。算力需求与芯片自研能力方面，算力是AI大模型发展基石，其需求随模型规模扩大急剧增长。澎湃新闻 2023 年初算过一笔账，训练一个拥有 1000 亿参数、基于 1PB 训练数据集的AI模型，至少需要 1.08 万个英伟达 A100 GPU。如果这让人咋舌，也有让人眼前一亮的。 OpenAI在训练 GPT-3 模型（1750 亿参数）时，只使用了约 1000 个英伟达 V100 GPU。注意，V100 性能还不及 A100。为什么有这么大的“能耗”差距呢？分析认为，OpenAI通过优化模型架构和训练策略，以及利用特定于GPT-3的高效硬件配置，减少了训练所需GPU 数量。其他千亿参数项目因不同模型设计、数据处理需求、训练时间限制或硬件选择，需更多A100 GPU。说人话就是，通过优化等“软实力”或可有效降低“能耗”，但有很多时候还需“大力出奇迹”。数据集的质量和多样性方面，数据集是AI大模型训练“粮食”，其质量和多样性直接影响模型性能和创新能力。当前国内AI大模型数据主要源于互联网、电商、社交、搜索等领域，存在数据类型单一、信息可信度不高等问题（人民网财经研究院和至顶科技联合发布《2024年中国AI大模型产业发展报告》）。算法优化与创新方面，Transformer 架构作为当前AI大模型主流选择，算力消耗和存储需求较高。为提升模型训练效率和性能，国内企业和研究机构积极探索算法层面的优化和创新。国信证券经济研究所报告指出，大模型参数规模增长速度远超摩尔定律下芯片性能提升速度，凸显算法优化重要性。探索和发展新硬件架构与算法优化策略成为算力突破关键路径。（二）商业化与盈利模式这是一个繁杂多元的进程，涵盖技术创新、市场需求、商业模式变革等诸多方面。1.订阅服务，如OpenAI的ChatGPT4.0、百度的文心一言4.0等采用此模式。2.智能硬件，以智能音箱、智能穿戴设备等为代表，内置AI技术实现各种功能，为用户提供便捷智能生活体验。3.行业解决方案，针对特定行业需求提供定制化AI解决方案，解决行业难题，提升运营效率与决策质量，实现商业价值。4.平台即服务（PaaS）模式，构建AI应用市场平台，整合产业链资源，提供一站式 AI 服务，开放 API、SDK 等工具吸引第三方参与，营造良性生态系统，推进商业化与创新。5.数据和分析，以数据为核心提供商业智能服务，进行市场洞察、客户行为分析等，为数据中台赋能，助力企业决策。6.技术许可模式，将AI技术知识产权授权给其他公司，获取收入并推广技术。7.众包和协作模式，融合人工智能与人类劳动力，通过AI Agent 优化任务分配给网络工作者，提升效率创造价值。8.大语言模型即服务模式（MaaS），以服务形式提供先进机器学习模型，简化集成与应用流程，降低技术门槛，推动普及与发展。9.广告与内容推荐，提供个性化广告和内容推荐，提高点击率和转化率，为平台和广告主创造收益。10.教育与培训，开发AI教育平台和课程，提供在线学习资源和个性化学习路径，提升用户技能知识，为教育机构和个人提供收入来源。11.健康医疗，结合AI技术提供智能诊断、个性化治疗方案和健康管理服务，改善医疗质量效率，带来新增长点。12.娱乐与游戏，利用AI开发智能游戏和娱乐内容，提供沉浸个性化体验，通过游戏内购买、订阅服务等盈利。随着AI技术进步和应用领域拓展，商业化与盈利模式也会不断创新演变。企业需紧跟技术发展步伐，探索尝试新商业模式，实现可持续增长和盈利。（三）数据安全与隐私在数据驱动的AI大模型中，数据安全与隐私保护问题愈发突出。例如，Clearview AI 数据泄露事件，以及 2023 年 2 月 12 日 Telegram 查询机器人被爆泄露平台内 45 亿条个人信息，数据主要来自各海外快递平台，也涉及淘宝、京东等中国购物网站，包含用户真实姓名、电话与住址等。2024 年 2 月 29 日，奇安信集团发布《2024 人工智能安全报告》，2023 年基于 AI 的深度伪造欺诈暴增 3000%，基于AI的钓鱼邮件增长 1000%，且已发现多个有国家背景的APT组织，利用AI实施了十余起网络攻击事件。若任由 AI“疯狂发展”而缺乏有效的“反制”AI的未来将游走在失控边缘，人类的未来也将危机四伏。4国内外 AI 大模型业态解析（一）技术国内外 AI 大模型在技术层面存在差异。国外在算法优化上更成熟先进，能处理复杂大规模数据集；国内在模型训练方面具优势，可利用丰富数据和计算资源优化模型性能。在应用场景上，国外在自然语言处理、图像识别等领域应用广泛深入；国内则更注重医疗、金融、教育等领域的实际应用和落地。（二）投入与研发全球：根据斯坦福大学人工智能研究院（HAI）的报告，2023年全球人工智能投资连续第二年下降，并购交易金额从 2022 年的 1171.6 亿美元降至 806.1 亿美元，降幅高达 31.2%，外部资本投入跌至 1892 亿美元，较 2022年下降20%。但对生成式人工智能的投资急剧上升，2023年对生成式人工智能初创公司资本投入激增到 252 亿美元，是 2022 年的 9 倍、2019 年的 30 倍左右。全球在生成式人工智能上的投资到 2027 年预计达 1430 亿美元，复合年增长率为 73.3%。中国：IDC 认为，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区总支出五成，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%。2023 年 AI 核心产业规模突破 5784 亿元，同比增长 19%，预计 2024 年市场规模将突破 6000 亿元（中国信息通信研究院）。（三）未来在可预见的未来，AI大模型的发展将呈现以下趋势：持续技术创新：处理能力将更高效、准确和智能，新的技术框架和算法不断涌现，为发展提供新动力。行业合作与生态构建：注重行业合作和生态构建，企业需与产业链上下游合作，推动技术研发和应用，同时与政府部门、科研机构合作构建健康生态。政策导向：中国政府在“十四五”规划中明确提出加快AI技术发展并出台扶持政策，推动大模型技术发展，预期政策和扶持力度只增不减。综上所述，国内 AI 大模型未来发展前景广阔，但也面临诸多挑战和不确定性。对于从业者或“利益相关者”来说，把握机遇、应对挑战是未来发展关键。【《正经社》出品】CEO·首席研究员|曹甲清·责编|唐卫平·编辑|杜海·百进·编务|安安·校对|然然声明：文中观点仅供参考，勿作投资建议。投资有风险，入市需谨慎喜欢文章的朋友请关注正经社，我们将持续进行价值发现与风险警示转载正经社任一原创文章，均须获得授权并完整保留文首和文尾的版权信息，否则视为侵权

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编辑:张志远

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　　值得注意的是，在这轮市场下行期内，除了三四线城市外，热点一二线城市也存在不小的销售压力。比如，部分一线城市的郊区新盘销售不畅。

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　　围绕着力推动民营经济实现高质量发展，《意见》还明确提出支持提升科技创新能力、加快推动数字化转型和技术改造等。小米集团创始人、董事长兼CEO雷军对此深有感触。他认为，《意见》释放出引导民营企业践行新发展理念的明确政策信号，让企业更加坚定了坚守主业、做强实业的决心，增强了自觉走高质量发展之路和为科技现代化作贡献的动力。

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　　中国国际问题研究院副院长刘卿16日对《环球时报》记者表示，首先，中国申请加入CPTPP，很大程度上会推动东亚自由贸易区向跨太平洋自由贸易区这一更大目标迈进。如果中国加入，就意味着跨太平洋贸易桥梁的贯通。其次，CPTPP是国际公认的高标准协定，该协定对其成员在诸如数字经济、环境标准、劳工标准等方面提出了更高的要求。如果中国想要加入，对于我们也是一种“倒逼”，通过达到这种高标准，力推中国与世界接轨。最后，中国经济体量巨大，中国的加入也会带动其他国家加入CPTPP。此外，刘卿认为，针对一些国家极力聒噪“去风险”以及美国推动的“逆全球化”经济，中国如果加入CPTPP是对此的有力回击。