AI大模型专题：2024海外AI大模型发展现状及海外应用梳理分析报告

今天分享的是 AI大模型专题系列 深度研究报告： 《2024海外AI大模型发展现状及海外应用梳理分析报告》

报告共计： 28 页

本文深入分析了2023年AI产业的发展现状，特别是在模型层和应用层的最新进展，以及对未来发展趋势的预测。文章详细讨论了AI大模型的发展历程、多模态模型的技术演进、应用层的分类与发展，以及海外应用市场的特点，旨在为AI产业的参与者提供深入的洞察和策略建议。

模型层：大语言模型加深场景结合，多模态持续迭代：

• 大语言模型的发展：从BERT到GPT-4，大语言模型经历了从开创到成熟的过程，推动了AI技术的快速发展。

• 闭源与开源模型：闭源模型如GPT-4和开源模型如LLaMA各有优势，共同推动了大模型技术的发展。

• 多模态模型的技术演进：多模态模型如GPT-4o和Project Astra展示了跨模态实时推理的能力，预示着未来强交互性场景应用的可能性。

应用层：文本编辑类最成熟，国内有望复制海外路径：

• 应用分类：文本编辑类应用在全球访问量前100 AI应用中数量最多，技术最成熟。

• 海内外应用对比：尽管国内AI应用与海外存在差距，但头部应用的增长速度迅猛，显示出巨大的潜力。

• 国内应用的发展趋势：国内AI应用有望复制海外的发展路径，特别是在文本编辑类应用中，国内有潜力实现快速增长。

海外应用梳理：模型能力决定体量下限，场景适配度决定上限：

• 应用成熟多样：聊天机器人和搜索引擎应用访问量最高，显示出AI技术在提升用户体验方面的潜力。

• 图像类应用：编辑功能强于生成功能，与B端场景的深度融合是未来增长的关键。

• 音视频/游戏类应用：尽管模型能力仍在探索期，但未来AI+UGC视频和游戏有望成为重要的增长点。

总的来说，AI产业正处于快速发展阶段，大模型和多模态技术的进步为应用层带来了新的机遇。国内外应用市场展现出不同的特点和发展潜力，预示着AI将在未来几年内深刻影响我们的生活和工作方式。