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《2024年中国行业大模型市场报告》由沙利文（Frost & Sullivan）联合头豹研究院发布，该报告全面剖析了中国行业大模型市场，涵盖了定义、规模、落地与商业化路径、挑战、趋势及细分市场等方面，为行业发展提供了详尽的参考，对推动大模型技术在各行业的应用具有重大意义。以下是对该报告内容的详细归纳。公众号后台回复关键词：报告，获取本文报告。
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一、行业大模型定义与优势
定义：行业大模型基于通用大模型技术底座，融入行业数据和知识，具有专业性强、场景适配度高、成本低等优势，能满足特定领域需求。
优势：
显著降低了垂类模型在训练阶段对算力和数据量的需求，使得模型开发更加经济高效。
大大缩短了模型开发周期，加速了AI技术在垂直领域的应用落地。
有力推动了对应垂直领域的应用创新与开发效能提升，为AI技术的广泛应用奠定了坚实基础。
二、市场规模与增长
2023年市场规模：达到105亿元人民币。
预计2024年市场规模：将达到165亿元人民币，同比增长57%。
预计2028年市场规模：有望达到624亿元人民币。
三、落地路径与商业化模式
落地路径：
大模型厂商与客户双向选择模型类型及部署模式。
通过多种方式实现与行业深度融合，包括提示工程、检索增强式内容生成、微调等技术手段。
商业化模式：
直接面向企业的产品与服务。
定制化解决方案。
API开放平台。
与传统产品集成。
私有化部署。
软硬件一体化等模式。企业可根据自身情况选择适合的商业化模式。
四、发展挑战
应用端：
需要理解行业知识。
平衡成本效益。
确保模型准确适应行业场景。
技术端：
算力成本高。
算法优化难度大。
数据质量参差不齐。
五、发展趋势
模型规模和复杂度增加：通过整合多样化的架构并转向统一、高效的开源底层框架，提升模型的通用性和维护性。
多模态整合：大模型将融合图片、音频、视频等多种模态信息，实现跨模态交互与理解，拓宽应用场景。
自监督学习兴起：利用大量未标注数据进行预训练，提升模型的泛化能力。
关注可解释性与公平性：确保模型输出的结果可解释且公平，增强用户信任。
优化部署策略：根据实际需求选择合适的部署方式，如云端部署、边缘计算等。
特定领域定制化：针对特定行业或场景进行定制化开发，满足个性化需求。
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