中国 AGI 市场—4543 亿市场下的新机会

前言

我们正站在一个全新智能纪元的路口,围绕通用人工智能(AGI),在学术界、科技界、产业界的讨论中,一部分 AGI 的神秘面纱已被揭开,但这面纱之后还有更多的未知等待着我们。

InfoQ 研究中心在此背景下,经过数月的研究和众多专家的访谈,发布了《中国 AGI 市场发展研究报告 2024》。

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InfoQ 研究中心在《中国 AGI 市场发展研究报告 2024》中,预计 2030 年中国 AGI 应用市场规模将达到 4543.6 亿元人民币。2024-2027 中国 AGI 应用市场将经历快速启动期;年增速持续走高。2028 年起,市场将进入平稳发展期,年市场增速保持在 50%左右,并预计于 2027 年突破千亿人民币市场规模。

分市场来看,个人市场而言,目前各类 AGI 应用 APP 的用户数量大概在 5000 万左右,根据测算,2023 年个人市场整体规模在 135 亿元左右。使用频率和实际付费仍然是制约个人市场发展的主要因素。根据 InfoQ 2023 年 12 月发起的《中国生成式AI开发者画像调研》结果,40.2%的开发者还没有为生成式 AI 产品付费,38.6%的开发者已花费金额在 500 元以下。开发者群体付费情况已是如此,放大到整个个人网民群体中,付费意愿和实际付费情况亦然。

另一方面,使用频率也和付费存在着某些内在联系,使用频率越高,相对而言,其实际付费意愿和水平会越高。但究其根本,仍然是产品功能能否满足个人市场的使用需求。

InfoQ 研究中心认为,中国 AGI 应用市场规模发展将由企业市场引领主导,到 2030 年企业市场规模预计达到 3024.6 亿元人民币。2023 年,企业市场用户出于落地成本和应用效果的考虑,以及本身决策周期长的原因,AGI 应用企业市场刚刚起步。根据数智前线和百炼智能披露的相关数据,截至 2024 年 6 月 15 日,中国大模型市场共计发布中标公告 230 个,远超 2023 年全年的 190 个。InfoQ 研究中心预计,自 2024 年到 2027 年,中国 AGI 应用企业市场处于快速启动期,年增速均在 100%以上。同时伴随着企业市场对应用成果和落地路径的探索,预计 2027 年开始,企业市场规模将超越个人市场规模,成为中国 AGI 应用规模发展的主导力量。

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.2.1 什么是Prompt
    • L2.2.2 Prompt框架应用现状
    • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    • L2.2.4 Prompt框架与Thought
    • L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
    • L2.3.1 流水线工程的概念
    • L2.3.2 流水线工程的优点
    • L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.3.1 ChatGLM的特点
    • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA的特点
    • L3.4.2 LLAMA的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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