2025大模型2.0产业发展报告-商业落地创涌而现.pdf

这份报告探讨了大模型2.0时代的发展趋势、技术特点、产业生态,以及面临的机遇和挑战。报告强调了大模型不再局限于技术突破,而是进入商业化落地阶段,以企业和个人使用者为中心,形成新的产业生态。
**关键内容包括:**
* **大模型2.0时代特征:** 技术成熟度高,但产业应用面临鸿沟。大模型在个人(如智能助手)和企业(如智能化转型)的应用价值巨大,可推动社会智能化和高效化。
* **技术特点:** 理解能力更强,知识储备更全面,训练模式更高效低碳,产业应用能力更广泛。
* **产业生态:** 分别以个人和企业为核心,构建完整的数据、技术基础设施、模型应用等生态体系。
* **各国政策:** 各国(包括中国)密集出台政策支持人工智能和大模型发展,但同时加强监管。
* **投资与人才:** 科技巨头纷纷投资大模型,人才需求持续增长。
* **关键要素:** 数据、算力、算法和工具是大模型发展的基石。强调数据版权、异构算力、以及算法的优化和创新。
* **应用方向:**
* **个人大模型:** 为个人终端产品(如AIPC、AI Phone)带来升级机遇,提升个人生产力。
* **企业大模型:** 推动企业全栈智能化发展,促进社会生产力与生产关系变革。可应用于经营管理、研发设计、供应链管理和生产制造等多个环节,帮助企业实现降本增效和创新。
* **企业实践路径:** 强调构建融合企业自身数据与业务场景的企业智能体,需要经过选型、部署、五步法(定场景、轻量微调、开发插件、知识整理和提示词生成)等步骤。
* **未来趋势:**
* **通用性提升:** 大模型将在更多领域全面对齐人类认知。
* **轻量化:** 模型体量减小,更容易加载到各类终端设备。
* **融合程度加深:** 与机器人、虚拟现实、物联网等技术深度融合,拓展落地场景。
* **架构创新:** 探索去概率化大模型和基于目标驱动的人工智能新架构。
* **相关研究:** 关注联合嵌入预测架构(JEPA)等新技术。
* **挑战:** 常识理解、推理能力、目标导向性、数据安全和伦理等问题仍待解决。
报告总结指出,大模型正在改变各行各业,应关注机遇,积极应对挑战,共同推进人工智能的健康发展。
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