《2024年中国行业大模型市场报告》由头豹研究院与弗若斯特沙利文咨询（中国）联合发布，深入剖析了中国行业大模型市场的现状、规模、落地路径、商业化模式、面临的挑战及未来发展趋势。报告涵盖了金融、政务、电信、教育、工业、汽车、气象、医疗、药物等多个关键行业，为相关企业和投资者提供了宝贵的市场洞察。
行业大模型定义与价值
行业大模型基于通用大模型技术底座，针对特定行业需求和应用场景融入大量行业特定数据和知识，从而在专业领域内表现出更高的准确性与实用性。与传统AI模型开发的“定制化、场景绑定”路径相比，行业大模型通过微调或定制化模式，显著减少了垂类模型在训练阶段对算力和数据量的需求，压缩了开发周期，提升了应用创新与开发效能，实现了更优性价比和更高精准度的应用落地。
市场规模与增长预测
2023年中国行业大模型市场规模达105亿元人民币，预计2024年将增长至165亿元，同比增长57%，到2028年市场规模有望达到624亿元人民币，年复合增长率为40%。这一增长得益于各行业对高效智能技术需求的不断上升，以及大模型技术从理论研究向实际应用的重大转变，产品化和服务化的发展趋势显著降低了技术使用门槛，促进了广泛应用和商业化发展。
落地路径与商业化模式
行业大模型的落地路径包括提示工程、检索增强式内容生成、微调等技术手段，以及基于降本增效目的的MaaS调用、私有化部署、智能上云、智能下沉、智能多态、具身智能、智能附体等部署模式。商业化路径则呈现多样化，包括To B产品化、与现有产品集成、API开放平台、私有化部署、定制化解决方案、软硬件一体化等模式，企业可根据市场需求和自身能力灵活选择。
面临的挑战
推动行业大模型落地的关键在于解决应用端的行业专业知识理解与成本效益平衡，以及技术端的算力成本压力、算法优化、数据质量问题。在应用端，需要深入理解行业需求，确保模型准确反映和解决行业复杂问题，同时进行有效的成本管理和控制，招聘和培养具备深度学习、数据科学和行业背景的AI专业人才。在技术端，要应对训练和运行大规模模型所需的算力成本，优化算法以提高计算效率和预测速度，保证数据质量以确保模型训练的可靠性和准确性。
发展趋势
中国行业大模型的发展趋势集中在技术进步和广泛应用潜力上，包括模型规模和复杂度的增加、多模态整合能力的提升、自监督学习的兴起、对可解释性和公平性的关注、部署策略和效率的优化以及特定领域的适应和定制化。这些趋势将推动行业大模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域表现更加出色，处理更多维度和复杂任务的数据，提高决策的准确性和可靠性，增强社会和用户对AI系统的信任。
细分市场分析
报告还对金融、政务、电信、教育、工业等关键行业，以及汽车、气象、医疗、药物等新兴行业的市场规模、应用场景、核心价值、市场参与者及竞争格局进行了深入洞察，全面展现了行业大模型的商业化发展态势。
研究方法与法律声明
头豹研究院依托丰富的行业研究样本和独立的研究咨询项目，融合传统与新型研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观真实地阐述行业现状，并前瞻性地预测未来发展趋势。报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入而不断更新与优化。报告的著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。
《2024年中国行业大模型市场报告》为相关企业和投资者提供了全面、深入的市场分析和洞察，有助于把握行业大模型市场的发展机遇，应对挑战，制定有效的战略规划。随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，行业大模型将在更多领域发挥重要作用，推动各行业的智能化转型和创新发展。
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