2024年大模型发展趋势：技术创新与市场应用的挑战与机遇

大型模型竞争越发激烈，几家欢喜几家忧，未来仅有少数能成为行业基础。在这股人工智能热潮中，诸多策略和路径都值得深入研究，它们为从业者及关注者提供了诸多启示。

大模型发展重资产投入

AI大模型产业投资巨大，到2024年，规模效应依然明显。在发展过程中，随着模型规模的扩大，所需的数据量和计算量也在不断攀升。以训练一个大型自然语言处理模型为例，可能需要使用数TB的数据，计算量更是庞大到难以想象，这要求有巨大的资金投入。许多小型企业难以负担这样的成本，从而导致在基础模型创新的过程中，能够持续投入的企业数量逐渐减少。

观察行业态势，这已不再是任何人都能涉足的领域。只有大型科技公司才有能力进行长期且大规模的资金投入。由于成本相当高昂，基础模型的创新不会无限期地进行，而是会逐渐集中在少数具备强大实力的企业手中。

提升模型能力与商业化探索

2024年，百度的文心大模型进展迅猛，继4.0版本后，又发布了工具版和4.0 Turbo。其推理速度和效果的提升，得益于技术的持续进步。随着模型进入免费阶段，我们亟需探索新的商业模式。借鉴百度文库通过AI进行改造的成功经验，不失为一个良策。

企业若想成功，需善用手中资源探索盈利模式。许多企业借助用户信息、应用渠道等资源，使AI大模型与用户直接接触，实现价值交换，既满足了用户需求，又为企业带来收益。

大模型应用场景的垂直化

Yi系列基座模型是零一万物深入各垂直领域的基石。公司不仅推出了数字人解决方案，还提供了营销短视频方案。这标志着AIGC产品的发展趋势。面对众多产品功能相似的情况，这种垂直化和精细化的策略，正是脱颖而出的关键所在。

市场角度来看，垂直化策略更有利于满足特定场景的需求。以数字人领域为例，可以针对客服、解说、娱乐等不同领域开发特色功能。专门针对特定场景进行功能开发，能够增强竞争力，并有助于将特定用户群体转化为商业价值。

大模型商业化的直接路径

AIGC产品依托大模型，通过服务于用户实现商业价值转化，是一条直接的道路。然而，由于功能存在相似性，市场推广和营销变得不可或缺。企业为了争夺活跃用户，必须深入了解用户需求，并实施精准的推广策略。

以一款视频编辑的AIGC产品为例，其功能和同类产品大同小异。主要依靠推广手段吸引新用户。例如，在社交媒体上发布有趣的教程，引导用户进行尝试。在用户数量增加后，可通过提供会员服务等方式实现商业变现。

技术助力普通人参与大模型活动

多家公司如文心、字节跳动和阿里等，都研发了智能体技术。这样的技术让普通人能够以较低的成本自行打造智能体。这一变化不仅扩大了大型模型的使用群体，还为其提供了更多应用领域的拓展机会。

个人开发者和小团队可以迅速试验新想法。举例来说，一些小型教育机构能通过智能体制作简易的教学辅助软件，这对大模型生态的完善大有裨益。

大模型发展限制与未来期待

若智能体开发尚未实现低代码或零代码，一旦遭遇场景复杂度增加等问题。这对其在B端市场的扩展形成了一定制约。然而，到2025年，我们对其前景持乐观态度。

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