近日，谷歌为其聊天机器人 Bard 置入名为 Gemini 的新一代人工智能大模型，声称该模型在一系列智力测试中的表现优于 OpenAI 的 GPT-4 大模型和 " 专家级 " 人类。
谷歌声称，Gemini 的中档 Pro 版本击败了其他一些模型，但更强大的 Ultra 超过了所有现有 AI 模型的能力。它在行业标准 MMLU 基准上的得分为 90%，而 " 专家级 " 的人类预计能达到 89.8%。
去年，谷歌 " 深度思维 " 发布的 AlphaCode 可击败 50% 的人类开发人员，而新发布的 Gemini 声称可击败 85% 的人类编程师。
技术价值观察
人工智能大模型处于 AIGC 产业链的模型层，模型层即垂直化、应用化、场景化的模型和应用工具，主要分为底层通用大模型和中间层模型，底层通用大模型又可分为开源基础模型、非开源基础模型和模型托管平台 ; 中间层模型有人类互动反馈、大模型调整和个性化模型。
目前，我国的 AIGC 产业已涌入了互联网大厂，AI 公司、生态场景链公司。研究机构等多类参与者。由于产业发展相对有限，目前各类玩家间区别相对有限。在我国的 AIGC 产业中，应用层是最适合初创企业进入的部分，因此目前应用层的企业竞争也是最为激烈。
宏观市场观察
——合成数据为 AI 模型训练开发提供强大助推器
合成数据是计算机模拟技术或算法创建、生成的自标注信息，可以在数学上或统计学上反映真实世界数据的属性，因此可以作为真实世界数据的替代品，来训练、测试、验证 AI 模型。目前人工智能仍处于 1.0 阶段，数据是最大阻碍，但合成数据将有效助推人工智能走向 2.0 阶段。
合成数据对人工智能发展的巨大价值使其加速成为 AI 领域的一个新产业赛道。一方面，国外的主流科技公司纷纷瞄准合成数据领域 ; 另一方面，合成数据作为 AI 领域的新型产业，相关创新方兴未艾，合成数据创业公司不断涌现，合成数据的投资并购持续升温，开始涌现了合成数据即服务这一发展前景十分广阔的全新商业模式。
——中国已出现多家从事AIGC开发及延展应用的公司
中国 AIGC 行业的头部代表性企业中，目前互联网大厂的业务布局最广，主要分布在一线城市和新一线城市，且纷纷在各赛道进行宏观战略布局。但其他初创企业也有自身的优势，在细分赛道也有一番成绩。目前国内已经出现了多家从事大模型开发及延展应用的公司，目前尚未普遍形成对外开放的生态，需要进一步关注相关机构的后续动态。
—— AIGC 产业规模预测
据前瞻产业研究院测算，我国 2023 年 AIGC 市场规模预计可达到 170 亿人民币，2023-2025 年是我国 AIGC 产业市场规模增长的第一阶段，增长率维持在 25% 左右，2025 年市场规模达到约 260 亿人民币。2025 年开始，由于行业生态完善 ( 特别是底层大模型完成对外开放 ) ，应用层蓬勃将带动产业快速增长，年复合增长率将超过 70%。预计 2027 年我国 AIGC 产业规模超 600 亿人民币，2028 年开始，AIGC 产业将延展出完整产业链，并在商业化场景上持续拓宽加深，深入变革行业。2028 年起，我国 AIGC 产业规模将持续保高速增长，2030 年市场规模超万亿。
中国人工智能技术赛道热力图
根据前瞻产业热力图显示，与人工智能关键技术强关联的城市集群主要集中在华北、华南和华东，并且以深圳、广州、北京、上海、西安等城市为重点发展区域。未来布局人工智能和 AIGC 技术的发展路径，极大可能性在于华北、华南和华东优先导入，其中可重点关注广东省广州市的番禺区、北京市海淀区所处 AIGC 相关的企业，以及该地方对于人工智能的产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。
从我国 AIGC 产业链企业区域分布来看 , 主要分布在东部沿海经济较为发达的一线城市和新一线城市，因为 AIGC 产业属于知识密集型产业且前期研发投入巨大，需要区域有较好的经济实力以及高端人才培养和输送的渠道。集中分布的区域有良好的政策、经济以及技术环境，容易吸引初创企业到此发展，容易形成产业集聚效应。
来源：前瞻网
