中国AGI市场发展研究报告 2024

⽬目录CONTENT中国AGI市场发展背景01中国AGI市场发展特征02中国AGI市场应⽤用现状03中国AGI市场发展趋势预测04 中国AGI市场发展背景 全球AI市场发展，正在进⼊入了了AGI主导的时代•在经历了了初期的探索与技术积累，以及随后的技术突破与商业化探索阶段后，⼈人⼯工智能市场迎来了了爆发期，并逐渐进⼊入以⼈人⼯工通⽤用智能（AGI）为主导的新时代。深度融合阶段初步应⽤用阶段探索阶段l⼈人⼯工智能主要处于概念提出和初步探索阶段。l1950年年，图灵测试为评估机器器是否具备⼈人类⽔水平智能提供了了⼀一个哲学和⽅方法论的框架。l1956年年，达特茅斯会议上，“⼈人⼯工智能”这⼀一术语被正式提出，标志着AI作为⼀一⻔门独⽴立学科的诞⽣生。l⼈人⼯工智能技术开始取得显著突破，并逐渐商业化。l2011年年，IBM的超级计算机沃森在电视智⼒力力问答节⽬目《危险边缘》中战胜了了⼈人类冠军，这⼀一成就证明了了AI在理理解和处理理复杂语⾔言问题⽅方⾯面的能⼒力力。l⼈人⼯工智能技术进⼊入了了⼀一个更更为成熟和⼴广泛应⽤用的阶段，AI开始与各⾏行行各业深度融合，并进⼊入AGI主导的时代。l2020年年，GPT-3的推出在⾃自然语⾔言处理理领域取得了了显著成就，进⼀一步提升了了AI技术的智能化⽔水平，加深了了公众对AI潜⼒力力的认识和期待。2020年年-⾄至今2011年年-2016年年2011年年以前 •⼈人⼯工智能领域政策正在逐步深化。从最初的观望态度到现在的积极融⼊入，中国的政策环境经历了了显著的演变。地⽅方政府和多部⻔门联合发布的政策数量量急剧增加，反映出跨部⻔门协作和地⽅方特⾊色创新的趋势。政策逐步深化：国家级政策频繁出台，为AGI的实现提供政策⼟土壤初始阶段：基础设施与法规建设整合与实施阶段：全⾯面布局与综合应⽤用创新推动阶段：技术创新与应⽤用推⼴广着眼未来：战略略部署与伦理理治理理•专注于建⽴立基础设施，如《电⼦子信息制造业2023⼀一2024年年稳增⻓长⾏行行动⽅方案》中提到的数据和⼈人⼯工智能基础设施建设。•强调法律律和安全框架的构建，例例如《⽣生成式⼈人⼯工智能服务管理理暂⾏行行办法》确⽴立了了安全评估规定。•政策覆盖⼴广泛，涉及多个领域和多个部⻔门的联合政策发布，如《“数据要素×”三年年⾏行行动计划》。•强调AI的战略略地位和⾏行行业应⽤用，2024年年《⼈人⼯工智能+》⾸首次提出，象征着AI作为产业创新的关键抓⼿手。•⽀支持技术创新和产业集群发展，如《上海海市推动⼈人⼯工智能⼤大模型创新发展的若⼲干措施》。•重点发展具体技术应⽤用，⽐比如⼈人形机器器⼈人的创新开发（《⼈人形机器器⼈人创新发展指导意⻅见》）。•着眼于AI的⻓长远发展和国家战略略，政府⼯工作报告和中国发展⾼高层论坛强调⼈人⼯工智能的重要性。•关注⼈人⼯工智能伦理理治理理和科技创新，旨在平衡创新与监管。 国内AI市场融资活跃，顶级AI领域⼈人才数量量中美差距较⼤大•资本市场活跃：较去年年相⽐比，今年年第⼀一季度融资⾦金金额远超去年年同季度。2023年年整年年AI领域投资事件39起，融资⾦金金额50.7亿元，2024年年第⼀一季度，AI领域投资事件13起，融资⾦金金额74.9亿元。同时，融资轮次依然在早期融资。•顶级⼈人才数量量差距⼤大：根据AI2000学者国家分布显示，中国与美国拥有世界上近⼋八成的顶级AI领域⼈人才。其中，美国有1188⼈人，中国369⼈人，美国⼈人才储备为中国的3.2倍。2024年年1⽉月-4⽉月AI领域融资轮次24341.367.81.44.4-260-210-160-110-60-104001234561月2月3月4月融资次数融资⾦金金额2024年年1⽉月-4⽉月AI领域投融资次数与⾦金金额15.4%30.8%23.1%15.4%15.4%天使轮A轮B轮C轮战略略投资 020004000600020232024e2025e2026e2027e2028e2029e2030e2023-2030年年中国AGI市场规模（单位：亿元⼈人⺠民币）企业市场个人市场•InfoQ研究中⼼心预计，2030年年中国AGI应⽤用市场规模将达到4543.6亿元⼈人⺠民币。•2024-2027中国AGI应⽤用市场将经历过速启动期；每年年市场增速都将超过100%，2028年年起，市场将进⼊入快速成⻓长期，年年市场增速保持在50%以上。并于2027年年突破千亿⼈人⺠民币市场规模。•InfoQ研究中⼼心认为，中国AGI应⽤用市场规模发展将由企业市场引领主导，到2030年年企业市场规模预计达到3024.6亿元⼈人⺠民币。141.358204.93326.63632.861148.371829.42756.774543.6中国AGI市场将⻓长期保持快速增⻓长态势 AGI市场发展特征 解构AGI市场，四层结构释放技术潜⼒力力模型层是AGI的核⼼心，其能⼒力力直接影响最终AGI应⽤用效率基础设施层是实现AGI的基⽯石，是保证模型训练、推理理部署能⼒力力的基础应⽤用层是⽤用户/客户直接使⽤用AGI技术的界⾯面，以提供特定服务和解决具体业务问题作为出发点•InfoQ研究中⼼心将中国AGI市场⾃自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应⽤用层四层，这四层结构共同构成了了中国AGI市场的技术框架。中国AGI市场四层结构示意图应⽤用程序、插件、硬件等微调、Prompt、RAG、Agent等语⾔言及多模态模型算⼒力力、数据基础设施层中间层应⽤用层模型层价值中间层提供了了AGI实际应⽤用所需的核⼼心功能和服务，是连接应⽤用层和模型层的桥梁梁形态典型⼚厂商百度、阿⾥里里巴巴、科⼤大讯⻜飞、智谱AI、百川智能、零⼀一万物、MiniMax等中国电信、中国移动、华为、浪潮等出⻔门问问、商汤科技、作业帮、秘塔科技、美图、聆⼼心智能、钉钉、WPS等阿⾥里里巴巴、腾讯、京东、⽹网易易有道、海海⻉贝等 基础层：为解决算⼒力力短缺，短期唤醒沉睡算⼒力力，⻓长期持续建设智算中⼼心云算⼒力力租赁、算⼒力力调度中⼼心等建设，在短期内有限的供给下，探索异构算⼒力力池，优化算⼒力力使⽤用效率。短期内唤醒「沉睡」算⼒力力在美国对GPU管控趋严的背景下，中国国产算⼒力力抓住发展机遇，加强⾃自主可控能⼒力力，⻓长期补充算⼒力力空缺。⻓长期算⼒力力国产化和智算中⼼心持续建设政府主导,12%运营商主导,3%其他企业主导,15%规划/建设阶段70%上线运营30%128个智算中心建设状态和主导方背景分布情况•伴随着AGI的不不断发展，模型训练和部署对算⼒力力的需求不不断提升，但中国在算⼒力力领域⾯面临诸多挑战。截⾄至2023年年底，我国智能算⼒力力规模达到了了70EFLOPS，增速超过70%。但距离《算⼒力力基础设施⾼高质量量发展⾏行行动计划》设置的智能算⼒力力规模，仍存在50%的智算缺⼝口。因此，为了了更更好地应对算⼒力力短缺问题，短期的关键是如何唤醒「沉睡」算⼒力力，提⾼高现有算⼒力力利利⽤用率。⻓长期持续建设智算中⼼心满⾜足算⼒力力供给，除了了产业链相关企业，政府和运营商正在接⼒力力智算中⼼心建设。41701052025E20232022+50.0%智能算⼒力力规模（单位：EFLOPS）我国智能算力建设缺口50%的现状 基础层：场景多但流动少，中国正在加速挖掘数据价值•数据是⼤大模型训练过程中不不可或缺的「燃料料」，其规模和质量量也是影响⼤大模型性能的核⼼心要素。在数据总量量多，但垂直领域数据流动少的现状下，国家数据局等17部⻔门联合印发《“数据要素×”三年年⾏行行动计划（2024—2026年年）》。推动科研机构、⻰龙头企业等开展⾏行行业共性数据资源库建设、在重点领域、相关区域组织开展公共数据授权运营、引导企业开放数据，⿎鼓励市场⼒力力量量挖掘商业数据价值。根据全国数据⼯工作会议，经初步测算，2023年年我国数据⽣生产总量量预计超32ZB。数据总量量多开源中⽂文数据集有效供给少，全球通⽤用的50亿⼤大模型数据训练集⾥里里，中⽂文语料料占⽐比仅为1.3%。垂直领域公共数据来源较少，私有数据开放程度偏低。垂直领域数据流动少中国公开训练数据供给现状与行动计划⾏行行动计划现状⾏行行业共性数据资源库建设完善数据要素市场相关制度在科研、⽂文化、交通运输等领域，推动科研机构、⻰龙头企业等开展⾏行行业共性数据资源库建设，打造⾼高质量量⼈人⼯工智能⼤大模型训练数据集。通过数据交易易体系建设，建⽴立更更加开放、透明的数据资源共享机制，引导企业合理理开放数据，⿎鼓励优质供给和增加数据流通。 模型层：通⽤用⼤大模型蓬勃发展，短时间内落地仍需⾏行行业⼤大模型补⻬齐abab智脑AntFinGLM云⼚厂商悟道PolyLM⼆二郎神天河天元紫东太初moss⻄西湖从容天书星⽕火序列列猴⼦子⽟玉⾔言科技公司研究机构教育服务商鸿湖九天星河游戏电商盘古跨境电商⼤大模型传媒影视⽂文⼼心·传媒/影视⾏行行业⼤大模型盘古媒体⼤大模型社交⽂文娱⽂文曲⼤大模型⽟玉⾔言·游戏⾏行行业⼤大模型通义⾔言犀⼭山海海天⼯工⽇日⽇日新通⽤用⼤大模型仓颉汽⻋车⼤大模型盘古汽⻋车⾦金金融能源制造医疗其他⽂文⼼心·能源/制造⾏行行业⼤大模型⽂文⼼心·⾦金金融⾏行行业⼤大模型⽂文⼼心·航天/城市/社科/⾏行行业⼤大模型星⾠辰辰教育⼤大模型盘古矿⼭山⼤大模型盘古汽⻋车⼤大模型盘古⽓气象⼤大模型科⼤大讯⻜飞营销⼤大模型星⽕火医疗⼤大模型⽂文因⾦金金融⼤大模型FD-LLM吉利星睿大模型叮当HealthGPTBaichuan2百灵MiracleVision⽂文⼼心混元开源⼤大模型ChatGLM3CogVLM星辰语义大模型-TeleChatSkywork⾏行行业⼤大模型孟⼦子moonshot 中间层：作为应⽤用落地的能⼒力力补充，智能体表现亮眼中间层——模型层能⼒力力逐渐内化应⽤用层中间层模型层1应⽤用层——中间层不不断产⽣生新需求随着中间层能⼒力力的不不断实践和积累，相对通⽤用和标准化的能⼒力力将从中间层中提炼集成在模型层中。基于应⽤用的需要，中间层通过技术形式帮助应⽤用层实现通⽤用模型不不具备的⼀一些能⼒力力•中间层是连接应⽤用层和模型层的桥梁梁，在现阶段是作为⼤大模型应⽤用落地能⼒力力补充的重要层级，随着底层模型技术的持续进步与演化，未来可能会出现模型层逐渐内化并泛化出原本由中间层提供的部分能⼒力力。•与此同时新的沟通应⽤用和模型层的需求还会持续出现。•中间层常⻅见形式包含微调、检索增强⽣生成、提示⼯工程和智能体。•智能体在⽬目前发展阶段因为其适应性搞和成本适中正在被更更多的企业采⽤用。微调⽤用于解决预训练模型在特定任务上性能不不⾜足的问题。智能体（Agent）⽤用于解决模型在实际应⽤用中的交互和决策问题。成本⾼高适应性⾼高检索增强⽣生成⽤用于幻觉和知识更更新的问题。成本低适应性低提示⼯工程⽤用于解决模型对于不不同任务的泛化能⼒力力不不⾜足的问题。调用 AIAgent具有四⼤大特征，正在以三种形式开展⼯工作01020304⾃自主⾏行行动沟通交互随机反应⽬目标导向⽆无需⼈人类⼲干预执⾏行行任务和作出决策与⼈人和智能体进⾏行行交流和协作感知环境变化并作出相应的反应主动采取⾏行行动以实现⽬目标AIAgent具有⾃自主⾏行行动、沟通交互、随机反应和⽬目标导向的特征，并且正在以多种⻆角⾊色拓拓展⼤大模型应⽤用范围。Step1Step2Step3AIAgent的四⼤大特征AIAgent的三种⼯工作⽅方式单Agent独⽴立⼯工作多Agent矩阵协同⼯工作，其中包括BossAgent统筹和发号指令，其他Agent各司其职执⾏行行任务。单个或多Agent矩阵与⼈人协同⼯工作。 AI Agent成为推动AI技术⾰革命的关键⼒力力量量•在通往AGI的征途上，AI Agent正逐渐成为探索的核⼼心路路径。尽管⼤大模型在全球范围内掀起了了⼀一场技术⾰革新的浪潮，使得很多研究者和业界⼈人⼠士认为⼤大模型已接近实现AGI的临界点，但随着时间的推移，⼤大模型的⼀一些局限性开始显现。这使得研究者们认识到，尽