2024 年大模型发展概述
2024 年，大模型技术已成为推动各行业创新的关键力量，不仅在技术上取得突破，在商业应用上也展现出巨大潜力。
业务模式与数据准备
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。这些服务覆盖从数据准备到模型训练，再到推理部署的全过程。
数据准备方面，行业数据、场景数据和企业数据至关重要，涉及采集、评估、选择、标注和清洗等环节。模型训练涉及微调和预训练两种技术，对应不同的数据需求和算力消耗。
部署方式与市场分布
云上部署是目前最普遍的方式，尤其受中小型客户欢迎；私有化部署则满足数据隐私需求，提供更高安全性和自主可控性。
国内市场以 B 端和 G 端客户为主，短期内结构不变，但市场化需求份额将逐渐增加。政策导向、资源置换和市场化需求是三大驱动力。
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领域，第二、第三季度项目数量和成交额增长明显。地域上，北京、广东、上海、浙江和江苏等地数量最多，经济发达且落地金额居前列。
能力要求与未来趋势
模型能力是商业化落地的关键要素。现有模型已实现多行业覆盖，但深度整合需大幅提升模型能力。AI 作为生产力工具的自动化阶段将推动技术发展。
预测到 2025 年，大模型技术将实现阶段性跨越，解锁更多应用空间，包括更先进的模型、更强的推理能力和更广泛的应用场景。开源模型将长期存在，促进生态发展。竞争趋势显示，模型能力领先程度将决定市场份额，厂商需持续投入以保证产品用量和营收增长。
