人工智能大模型发展趋势有哪些？

大模型发展态势，从技术、生态、应用、商业模式等多维度研判，梳理出七大核心趋势：

1.模型能力不断提升，国内外差距逐步缩小

（一）中国大模型加速追赶，开启竞争新格局。国内大模型通过架构、算法创新降低训练成本，探索模型极限。中国AI研发能力已居世界前 列，AI领域论文数量居世界第一，专利申请数量世界第二，国内外大模型能力差距被不断缩小。通过协同创新、生态创新，国内大模型产业 正在形成跨 APP、跨设备、跨行业协同创新新格局。

（二）目前国内外大模型市场环境差距明显。中国工业互联网研究院的报告表明，在投资总量上，24年，美国在人工智能领域的投资额约为 641亿美元，中国仅为55亿美元。雄厚的资金投入使国际科技巨头能够广泛招聘人才、购置算力，持续引领行业发展。在市场规模上，国内 外大模型企业在全球市场的营收和用户数量上差距显著，市场营收层面，24年国内公开招投标大模型项目市场规模约为0.9亿美元，而 ChatGPT企业版年收入为34亿美元。用户数量层面，国内豆包和文小言月活用户总和为7千万，ChatGPT月活用户高达6亿。值得注意的是， ChatGPT企业版、个人版用户中非美国本土比重约为50%和86%。

2.端侧大模型崛起

（一）端侧大模型能力持续优化。随着大模型压缩和量化技术的不断提升，知识密度持续增大，终端搭载的模型能力值逐步增强。24年2B 参数量的大模型MiniCPM能力与20年GPT-3 175B大模型能力接近。终端算力加速渗透。大模型的规模化扩展需依赖云端和终端的协同工作， 通过云端搭配终端进行AI计算工作负载的分流，带来成本、能耗、性能等方面的优化，AI处理的发展重心逐步从云端向手机、PC等终端载体 转移。

（二）大模型技术推动智能终端迈向新高度。我国人工智能下游市场需求的强劲增长，特别是智能终端行业的蓬勃发展，强力拉动端侧大模 型市场的扩张，根据中国工业互联网研究院，23年我国端侧大模型市场规模仅为8亿元，24年有望突破21亿元；手机作为典型终端载体，24 年全球AI手机出货量达1.7亿台，预计25年我国AI手机市场份额将达到30%左右。

3.大模型开源生态不断完善

（一）开源模型发展迅速，能力比肩闭源模型。24年开源大模型发展迅速，开源模型与闭源模型的平均能力差距在急剧缩小，顶尖开源模型 能力已经比肩闭源GPT-4模型。国产开源大模型如Qwen、DeepSeek等在全球开源模型中占据领先地位。  （二）开源模型数量持续增加，国产开源生态不断完善。24年，全球开源大模型数量保持快速增长，数量持续增加，其中国产开源模型数量 和占比均有较大提升。国产大模型开源工具蓬勃发展，大模型开源生态不断完善。国产大模型开源框架、推理引擎和开源社区为国产大模型 的创新与发展提供了强有力的支持。  2025年，开源与闭源大模型将持续共存并协同发展，开源模型将更多依赖开源社区的力量推动其进步。具备完整训练方案的全链路开源模 型，有望成为开源模型发展的新兴重要方向。

4.大模型行业掀起降价浪潮

（一）随着新架构新技术的应用，大模型推理成本显著降低。MoE模型作为降低模型成本的最佳策略之一，相比传统的稠密模型，只激活部分参数 来处理输入，显著降低了模型推理成本。另外，由DeepSeek提出的提示词缓存功能，能够将频繁请求的上下文提示保存在模型的记忆中，减少生成 响应时所需的 Token 数量，将进一步降低输入价格。  （二）随着推理成本的降低，大模型定价普遍下调。成本的降低和大模型厂商的激烈竞争，推动模型价格的大幅下降。海外方面，以OpenAI为例， 2024年5月发布GPT-4o，模型性能升级，价格较GPT-4-Turbo下降50%，2024年8月上线GPT-4o新版本，更强更便宜，输出价格节省33%。国内 方面，以阿里为例，2024年12月31日阿里云宣布2024年度第三轮大模型降价，通义千问视觉理解模型全线降价超80%。

 （三）大模型调用成本降低，有效推动了市场规模壮大。高性价比的模型订阅费用降低中小企业和个人开发者的使用成本，推动了大模型市场的规 模拓展。据中国工业互联网研究院报道，根据中国工业互联网研究院，海外方面，24年大模型市场规模为20亿美元，较23年增长4倍左右，预计25 年市场规模将达到50亿美元。国内方面，24年大模型市场规模为3亿美元，预计25年市场规模将达到10亿美元，足够大的使用规模将进一步加速技 术突破和成本下降。  2025年，大模型降价战或将持续，随着AI能力的加速普惠，AI应用的成本有望进一步降低，大模型应用市场将迎来前所未有的创新机会和发展潜力。

5.工业场景应用加速落地

（一）大模型技术激发工业场景的智能化创新，辅助生成类的智能化工具持续推出，如代码生成、设计图纸生成、生产报表生成、智能订单 生成等，但当前大模型在稳定性和准确性等方面存在明显不足，其应用成熟度仍有进一步提升空间。  （二）大模型在工业领域的应用差异明显，从行业看，大模型在电力、汽车和钢铁等行业渗透率相对较高。从环节看，大模型聚焦在研发设 计、运维服务、经营管理等高附加值场景。从部署方式上看，工业领域优先考虑国产开源大模型。  （三）2025 年，大模型工业应用将从探索萌芽期逐步迈入重点突破期。大模型在工业领域应用范围将不断拓展，应用行业快速延伸，应用 场景向生产制造等复杂场景渗透。

6.商业模式创新

To C商业模式

免费使用+增值订阅:免费使用基础功能，通过收费获得更高级的功能优质服务或更多使用权限。如文心一言 4.0、ChatGPT4.0等。与终端硬件相结合:将大模型与终端消费产品相结合，提升用户的智能化交互体验。如惠普星Book、天猫精灵等。

To B商业模式

API调用:将大模型封装成 API接口，提供给企业或开发者使用，企业可以根据自身业务需求，将大模型能力集成到自己的产品或服务中。Saas服务:为企业提供基于大模型的软件应用服务，企业无需自行安装和维护，通过互联网访问和使用软件服务，如 Google Cloud Al等。模型定制服务:针对行业或领域的具体需求，开发定制化的解决方案，将A1 大模型与行业知识、业务流程深度结合，为企业提供一站式的服务