2024年，生成式AI已全面进入应用规模化推广，探索新场景和商业模式的新发展阶段。伴随AI大模型的普及程度不断加深， AIGC产业发展重点从去年关注度最高的模型层向场景应用层转变。AIGC为营销、传媒、金融、医疗、教育、娱乐、办公、制造、 科学发现等多个领域带来前所未有的变革。搭载大模型的AI PC、AI手机、智能汽车相继推出，为用户带来更加便捷的使用体验。此外，具身智能也成为今年关注度颇高的领域，未来AI模型与人形机器人将密切融合，产生更多应用场景与商业机会。
幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《2024年全球AIGC产业全景报告》。
研究报告内容摘要如下
2024年全球AIGC产业全景图谱
图谱主要分为基础设施层（AI服务器、AI计算集群、AI芯片、MaaS平台、AI数据服务）；模型层 （通用大模型、行业大模型）；场景应用层（智能助手、金融、医疗、办公、教育、奥运、智能汽车、 营销、影视、法律、政务）。
算力基础设施为AIGC发展提供底层支撑
高性能计算集群成为大模型发展及AI应用落地的重要算力支撑。目前NVIDIA、 Google、百度、阿里、腾讯等国内外科技巨头均推出芯片或高性能计算集群。从我国算力发展情况来看，IDC数据显示，2026年中国智能算力规模将达到 1271.4EFLOPS。至顶智库统计，我国目前已投入运营和在建的人工智能计 算中心达到50余个，分布在北京、上海、南京、杭州、成都等多个城市
AI大模型训练环节所消耗的算力规模持续增加
近年来，AI大模型预训练的算力消耗呈爆炸性增长。EPOCH AI将全球主流大模型训练所用到的算力消耗情况进行统计，具体如下图所示。2023年 底发布Gemini 1.0 Ultra训练所需的计算量约为Transformer的673万倍。其中，Gemini 1.0 Ultra 使用5.5万块Google TPUv4芯片进行模型训练， Llama3.1 405B 使用NVIDIA H100进行模型训练，相关算力消耗和成本支出可观。
MaaS成为构建、部署和调用AI模型的开发管理平台
MaaS（Model as a Service模型即服务）：是指围绕AI大模型开发而形成的平台工具系统，帮助开发者或企业高效构建、部署和调用模型，推动 应用落地。MaaS主要涵盖数据管理、模型训练、模型评估优化、推理部署、Prompt工程等环节。从MaaS所发挥的作用来看， MaaS通过构建全 流程开发平台，降低技术门槛；通过集约化的数据集和模型库，解决资源利用问题；通过提供模型应用的开发能力，更好匹配企业的场景使用需 求。国外的Google、AWS，国内的百度、阿里、腾讯、火山引擎等企业均推出了MaaS平台或相关服务。
AI大模型调研—用户画像
调研用户画像：从调研用户所处的企业类型来看，民营企业和事业单位（含高校）的用户占比均接近40%，央国企和外企的用户样本较低。从调研 用户所处的行业类型来看，教育行业的调研用户占比较高，达到30%以上；其次为IT行业，占比18%；传媒、零售、金融行业的用户占比相对接近， 处在8%-11%左右。
AI大模型调研—使用渠道及使用时长
从大模型的用户使用渠道来看，38%的用户通过APP使用大模型各项功能；36%的用户通过大模型官网渠道；通过企业搭建专用模型接口的用户占 比24%。从用户使用时长来看，大模型使用时长在3-6个月的用户占比32%；使用时长在6-12个月的用户占比20%；12个月以上的用户占比15%左右。
AI大模型调研—企业使用程度及使用场景
从调研用户所在企业的使用情况来看，40%的用户所在企业大范围（超过50%员工）使用AI模型；30%的用户所在企业小范围（不到20%员工）使用 模型；20%的用户所在企业，管理层通过不同方式广泛推动模型的使用。从AI大模型使用场景来看，文案创作是调研用户使用最多的场景，使用人 数超过200人次；此外，图像创作、数据分析、视频创作等场景使用人次也相对较多。
AI大模型调研—用户经常使用的大模型/应用及考虑因素
从调研用户常用的AI大模型/应用来看，百度文心一言使用量最高，达到260人次；OpenAI ChatGPT使用量位居第二，达到200人次；科大讯飞星 火、月之暗面Kimi、字节豆包大模型、阿里通义千问使用量紧随其后。从选择模型的考虑因素来看，模型回复速度、功能丰富度、回复质量为用 户最为关注的方面，此外用户还会对使用成本、Token长度等方面进行考量。
AI大模型调研—用户提示词技能提升方法
如何用好大模型与掌握AI提示词技能密切相关。从本次调研情况来看，超过280位用户通过模型的提示和引导，不断提升提示词技能；反复尝试不 断完善提示词，也是当前大多数用户的选择；此外，调研用户通过视频、社交平台等各类渠道自主学习，以及参加专业研讨会和相关培训等方式， 也可以掌握更多提示词技能。
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