AI大模型迅速迭代，从OpenAI升级GPT4到百度发布文心一言，大模型点燃AI行业发展浪潮

ChatGPT的发布持续点燃大众对于AI的热情。3月15日凌晨，OpenAI又发布了大模型GPT-4。OpenAI将GPT-4直接升级ChatGPT识图能力、文字限制提升2.5万字、回答专业性、准确性以及风格变化能力。对比过去的模型，GPT-4最大的突破之一是模型的多模态能力。

3月16日，百度预热已久的生成式AI产品“文心一言”也承压亮相。百度文心一言成为中国互联网科技大厂中诞生出的首个生成式AI产品。百度CEO李彦宏在发布会展现“文心一言”5个使用场景，分别是文学创作、商业文案的创作、数理逻辑的推算、中文的理解、多模态生成。

△3月16日，头豹受邀参与百度文心一言新闻发布会

其中最为惊喜的是中文理解能力和多模态生成能力，在最后多模态能力的场景中展示了图像、视频和语音（甚至是方言）生成的能力。百度CTO王海峰强调了文心一言背后的关键技术优势，知识增强、检索增强和对话增强技术为百度已有技术优势实现再创新。

整体来看，文心一言达到了GPT-3的水平，我们很惊喜看到百度勇敢迈出这一步。接下来也很期待在百度的这一步后，文心一言能快速升级迭代。希望有更多中国厂商能够追赶国外先进技术。

中国互联网科技厂商纷纷入局AI大模型赛道，厂商采用“模型+平台+生态”三层共建模式推动大模型的发展

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近年来，AI大模型的发展重心由学术打榜向生态建设转移。ChatGPT推出以来，中国互联网科技企业相继宣布将推出GPT类生成式AI模型，有望推动大模型持续深化。面对AI大模型的热战，中国巨头正投入大量人力和资金加入了这场“技术赛跑”。中国大模型厂商主要包括百度（文心大模型）、商汤（书生2.5大模型）、华为（盘古大模型）、阿里（通义大模型）、腾讯（混元大模型）等，也有中科院自动化所等研究机构。

中国头部厂商采取“模型+平台+生态”三层共建模式，驱动AI技术创新和产业化落地。科技厂商也更容易凭借长期积累的能力形成竞争壁垒。

除了百度文心已形成支撑大模型产业落地的关键路径，商汤科技发布多模态多任务通用大模型“书生2.5”，可为自动驾驶、机器人等通用场景任务提供高效精准的感知和理解能力支持，向通用人工智能迈出坚实的一步。另外，华为云也发布了盘古系列超大预训练模型，可快速实现不同场景的适配，以赋能更多的行业和开发者，实现人工智能工业化开发。值得一提的是，中国厂商在“迎战”国外AIGC产品的同时，需要适应中国市场数字化转型需求。

AI大模型将成为行业主流，将推动人工智能向通用化和工程化发展，AI大模型的落地应用将提高大众生产力

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AI大模型增强了AI技术的通用性，使得开发者以更低的成本和门槛实现AI应用工程化落地。大模型的升级迭代将极大丰富AIGC技术的应用广度和深度，大模型的商业化应用将会提速。从行业应用来看，AI类应用覆盖金融、教育、商业、工业、医疗、自动驾驶等众多领域；尤其是办公场景的应用，AI大模型的落地应用将提高大众生产力。3月16日晚，微软已发布 Microsoft 365 Copilot，将AI大模型与 Microsoft 365相结合，打造office成为“强大的生产力工具”，重新定义办公场景。

AI大模型将赋能创作力，实现各类开放内容的创作，如智能绘画、小说创作、研报创作。国外有JasperAI、CopiAI智能文本创作工具，也有Disco Difusion、 Midjourney V5智能图像创作工具。聚焦中国AI创作市场应用，头豹首创的全开源、多方协同、可拓展的智慧行研平台——“脑力擎”知识管理与研究辅助KaaS系统，通过AI技术全面赋能内容创作者，调用数据库资源的同时，匹配模型智能写作，自动生成PPT报告，大幅提升内容创作者的写作效率、规范性及准确性。未来大模型有望与场景深度融合，配合专业工具和平台支持应用落地，形成生态建设发展的良性循环。

AI大模型将激活AI产业链生态，未来大模型和小模型的技术将协同推动AI发展，AI产业集群效应也将不断凸显

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大模型的应用落地激活整个AI的产业链，包括算力、数据、算法乃至下游应用的发展。伴随算力、数据等基础层的性能提升，以及大模型泛化能力持续增强，未来大模型和小模型的技术将协同推动AI发展。大模型向小模型输出模型能力，小模型精准处理业务问题，再将落地应用中的数据加快大模型优化和迭代。

大模型的通用性、泛化能力持续增强，应用场景之间的不断相互促进，驱动AI产业发展。大模型已加速与各领域应用深度融合。当前已有超过650家企业接入文心一言，涉及金融、教育、营销、媒体等领域，百度有望带动中国新的产业生态。随着百度B端的生态圈的建设持续扩大，应用落地将反哺大模型的训练与迭代。为加速构建开放繁荣的技术生态，头豹也将给中国AI大模型先行者提供自有版权内容和溯源的支持，助力中国大模型的发展。

总体来看，现有应用场景的持续深化AI能力将是3-5年内的主要方向。未来随着技术的升级迭代，AI应用层面将逐渐从单点化，发展贯通AI全产业链，AI产业集群效应也将不断凸显。

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