大模型领域的发展竞争态势日趋激烈。全球范围内，多个引人注目的项目相继发布，如文生视频Sora、谷歌Gemini ，而Open AI的GPT5亦即将面世。
值得注意的是，奥特曼公司不仅致力于自研芯片，还积极投资可控核聚变公司，以此为未来在算力和能源方面储备关键资源。
在算力资源紧张且数据资源匮乏的背景下，针对快速变革的行业趋势，本文尝试对未来大模型的发展做出以下十个预判：
趋势一：中国基础大模型数量将迅速收敛
中国大模型行业曾呈现“百模大战”的繁荣景象，但预计至2024年，随着如Claude3和视频大模型Sora等高质量模型的崛起，资源匮乏及“套壳”大模型厂商或将退出市场，行业竞争将聚焦于少数大型企业和明星创业企业。相比之下，国外则更多以大厂与创业公司的合作模式为主，如微软与Open AI、谷歌与Deepmind等。此外，英伟达等芯片巨头亦在加大生成式AI项目的投资力度。
趋势二：万卡算力成为行业准入门槛
近期，Perplexity CEO Srinivas透露，基础大模型的训练对算力有着巨大需求，反映出万卡级别的算力已成为行业入门的标配。GPT4和GPT5的训练分别需耗费海量算力资源，而国内外企业在算力储备和投入上的竞争亦愈发激烈。
趋势三：顶尖人才团队主导大模型发展
大模型的发展高度依赖于顶尖人才团队的推动。OpenAI等企业的成功案例表明，人才密度和强度是决定大模型能力的关键因素。小团队亦能通过集中顶尖人才实现高智能的涌现。
趋势四：开源大模型面临闭源挑战
尽管开源是软件领域的重要趋势，但在大模型领域，闭源模式逐渐占据上风。从GPT3开始，Open AI选择闭源，导致开源大模型的发展停滞不前。当前，业界口碑较好的开源大模型仍局限于特定水平，难以与闭源模型相抗衡。
趋势五：AGI和Scaling Law信仰决定大模型发展上限
大模型企业对AGI和Scaling Law的信仰将直接影响其发展上限。Open AI等企业通过践行这些理念，取得了显著成果。未来，产业界将继续向AGI迈进，并验证Scaling Law在视频等领域的有效性。
趋势六：个人应用需跨越千万月活门槛
在移动互联网时代，中国AI原生APP的用户增长相对缓慢。为实现商业化成功，个人应用需跨越千万月活门槛以吸引更多用户和广告商。这一趋势将推动AI应用不断创新和优化用户体验。
趋势七：多模态大模型成为主流
随着技术的不断发展，多模态大模型将逐渐成为主流趋势。这些模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，为用户提供更加丰富和全面的交互体验。
趋势八：大模型安全与隐私保护成为关注焦点
随着大模型应用的不断扩展和深入，其安全性和隐私保护问题也日益凸显。未来，行业将加强对大模型安全性的研究和投入，并制定相应的隐私保护政策和措施。
趋势九：大模型与传统行业深度融合
大模型技术将逐渐渗透到传统行业中，推动这些行业的数字化转型和升级。通过与大模型的深度融合，传统行业将实现更高效、更智能的运营和管理。
趋势十：国际合作与竞争并存
在全球化的背景下，大模型领域的国际合作与竞争将并存。一方面，各国将加强在技术研发、标准制定等方面的合作与交流；另一方面，在市场份额、技术创新等方面的竞争也将愈发激烈。
