中国市场大模型落地进展与趋势洞察
2023-08-03
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导读：报告显示，要实现大模型的落地，需要克服算力、数据、算法和生态等方面的门槛。在算法方面，大模型的研发需要掌握算法框架，并具备预训练、长上下文、多模态生成、强化学习等工程化能力。在生态方面，大模型的应用需求决定了其价值，因此C端用户量和B端开发者数量对大模型的发展至关重要。
报告认为，尽管国产大模型在追赶海外大模型的道路上面临着挑战，但中国市场一定会孵化出自己的“OpenAI”。国产化政策和企业级用户对大模型本地化部署和服务支持的需求，为中国的大模型厂商提供了广阔的市场机会。据调研显示，除了一些企业进行自主研发外，绝大部分国内企业用户和应用厂商都在等待国产大模型的商业化落地，这成为国产大模型发展的核心驱动力。
报告认为，尽管国产大模型在追赶海外大模型的道路上面临着挑战，但中国市场一定会孵化出自己的“OpenAI”。国产化政策和企业级用户对大模型本地化部署和服务支持的需求，为中国的大模型厂商提供了广阔的市场机会。据调研显示，除了一些企业进行自主研发外，绝大部分国内企业用户和应用厂商都在等待国产大模型的商业化落地，这成为国产大模型发展的核心驱动力。
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