AI大模型:豆包月活超越DeepSeek,多模态技术领跑行业增长新赛道

B站影视 日本电影 2025-09-17 17:24 1

摘要:QuestMobile最新发布的2025年8月数据显示,豆包月活跃用户规模超越DeepSeek,登顶中国原生AI App月活榜首。2025年8月,豆包月活跃用户规模达15742万,环比增长6.6%,从第二名升至第一名。曾居首位的DeepSeek,8月用户规模虽

9月16日消息,QuestMobile最新发布的2025年8月数据显示,豆包月活跃用户规模超越DeepSeek,登顶中国原生AI App月活榜首。2025年8月,豆包月活跃用户规模达15742万,环比增长6.6%,从第二名升至第一名。曾居首位的DeepSeek,8月用户规模虽仍处亿级,但因-4.0%的环比增速,排名下滑1位。

今天我们为大家解析一下AI大模型行业的发展概况。

AI大模型的定义

AI大模型是人工智能领域中基于深度学习技术、具备大规模参数与海量训练数据的复杂模型体系,其核心特征体现为“规模效应”与“通用能力”。从概念边界来看,AI大模型并非简单的“参数堆砌”,而是通过亿级至万亿级参数量的神经网络架构,结合跨领域、多模态的训练数据,实现对复杂任务的自主学习与推理。与传统机器学习模型相比,其突破了“任务专一性”限制,能够在自然语言处理、计算机视觉、语音交互等多个领域展现出泛化能力,例如仅通过单一模型即可完成文本生成、图像识别、代码编写等多样化任务。这种“通用人工智能”的雏形特征,使得AI大模型成为连接基础研究与产业应用的核心载体。

AI大模型的核心作用在于重构人类与信息世界的交互方式,并推动产业效率的范式升级。在感知层面,其通过高精度的特征提取算法,实现对文本、图像、音频等多模态信息的深度理解,例如在医疗影像诊断中,大模型可精准识别毫米级的病灶特征;在认知与生成层面,其依托上下文学习能力,能够完成逻辑推理、内容创作、方案设计等创造性任务,如科研人员利用大模型辅助撰写学术论文、生成实验方案。更为关键的是,AI大模型通过“模型即服务”(MaaS)的模式,降低了人工智能技术的应用门槛,中小企业无需投入巨额研发成本,即可通过API调用实现智能化升级,这一特性加速了AI技术在千行百业的渗透,成为数字经济发展的重要引擎。

数据来源:行行查 | 行业研究数据库 www.hanghangcha.com

AI大模型的发展历程

一、技术奠基与萌芽(1950-2005)
以符号逻辑和传统神经网络为主,1956 年 “人工智能” 概念提出后,研究者尝试通过规则系统模拟语言理解,但受限于数据与算力,进展缓慢。1986 年反向传播算法的诞生为神经网络注入活力,1998 年 LeNet-5 等卷积神经网络在图像领域取得突破,为深度学习奠定基础。

二、架构革新与沉淀(2006-2019)
2013 年 Word2Vec 首次将单词转化为向量,开启分布式语义理解时代。2017 年 Transformer 架构的提出彻底改变 NLP 范式,其自注意力机制实现全局上下文建模,支持并行计算。2018 年成为分水岭:Google 发布 BERT,通过双向预训练刷新 11 项 NLP 任务纪录;OpenAI 推出 GPT-1,开创生成式预训练先河。2019 年 T5 模型提出 “文本到文本” 统一框架,将翻译、问答等任务转化为文本生成问题,推动多任务学习。

三、规模爆发与生态扩张(2020至今)
2020 年 GPT-3 以 1750 亿参数实现少样本学习,标志大模型进入 “暴力美学” 时代。2022 年 ChatGPT 凭借 RLHF 技术实现自然对话交互,引爆全球关注。2023 年 GPT-4 支持图文多模态输入,参数量突破万亿级。与此同时,行业大模型加速落地:医疗领域 PubMedGPT 提升癌症早筛准确率,金融领域 BloombergGPT 优化风控效率。2024 年 GPT-4o 进一步支持音视频多模态交互,训练成本下降 50%。

AI大模型的技术原理

AI大模型的技术基石是Transformer架构,其于2017年由Google团队提出,彻底改变了深度学习的发展路径。该架构以“自注意力机制”为核心,能够在处理序列数据时,动态计算每个元素与其他元素的关联权重,从而捕捉全局上下文信息——例如在文本处理中,“人工智能”一词与后文“机器学习”的语义关联可通过自注意力机制精准量化。Transformer架构包含编码器(Encoder)与解码器(Decoder)两大模块:编码器负责将输入数据转化为富含语义信息的向量表示,通过多层自注意力与前馈神经网络的堆叠,实现特征的逐步抽象;解码器则基于编码器输出与自身的掩码自注意力机制,生成符合任务需求的输出结果(如文本、图像像素)。当前主流的大模型(如GPT、BERT)均基于Transformer架构衍生,其中GPT系列采用“解码器-only”结构,擅长生成式任务;BERT系列采用“编码器-only”结构,在理解类任务中表现突出,而多模态模型(如GPT-4V)则通过跨模态注意力机制,实现文本、图像等不同类型数据的统一处理。

主流模型与技术流派

AI大模型领域形成了以“架构差异”与“开源闭源”为核心的技术流派。

在架构层面,主要分为“编码器-only”“解码器-only”与“编码器-解码器”三大类:“编码器-only”以BERT、RoBERTa为代表,通过双向注意力机制擅长文本理解任务(如情感分析、问答系统);“解码器-only”以GPT、LLaMA为代表,通过单向注意力机制专注于生成式任务(如文本创作、代码生成);“编码器-解码器”以T5、BART为代表,结合两者优势,在机器翻译、文本摘要等任务中表现突出。

在开源与闭源流派方面,闭源模型以OpenAI的GPT系列、Google的PaLM为代表,通过封闭API提供服务,注重商业化落地与用户体验;开源模型以Meta的LLaMA系列、清华大学的GLM系列为代表,公开模型权重与训练代码,推动学术研究与开发者生态建设。近年来,多模态模型成为技术热点,如GPT-4V、Gemini等,通过融合文本、图像、音频等模态数据,实现跨领域的感知与生成,进一步拓宽了大模型的应用边界。

AI大模型的行业应用与商业化

自然语言处理(NLP)是AI大模型应用最成熟的领域,已渗透至生产生活的多个场景。在内容创作领域,大模型可辅助撰写新闻稿、营销文案、小说剧本,例如媒体机构利用大模型实现热点事件的快速撰稿,效率较人工提升5-10倍;在智能客服领域,基于大模型的对话系统能够理解用户复杂诉求,提供精准解答,客服满意度提升至90%以上,同时降低企业人力成本;在教育领域,大模型可作为个性化学习助手,根据学生知识薄弱点生成定制化习题与讲解内容,实现“因材施教”。此外,大模型在法律文书分析、专利检索、文学翻译等专业领域也展现出巨大价值,例如律师通过大模型快速检索相似案例,缩短案件准备时间。

计算机视觉与跨模态交互领域,大模型推动视觉理解从“识别”向“认知”升级。在医疗健康领域,大模型可对CT、MRI影像进行三维重建与病灶检测,例如肺癌筛查模型的准确率已超越资深放射科医师,且检测速度提升数十倍;在智能安防领域,大模型结合视频监控实现异常行为识别(如斗殴、火灾),并联动报警系统,响应时间缩短至秒级;在工业质检领域,大模型可识别产品表面微米级的缺陷,检测精度较传统机器视觉提升30%以上。跨模态交互方面,大模型支持“文本生成图像”“图像生成文本”“语音生成视频”等功能,例如设计师通过文本描述快速生成产品概念图,影视制作团队利用语音指令剪辑视频片段,极大提升创作效率。

产业级垂直应用成为大模型商业化的核心增长点,各行业纷纷打造专属大模型。在金融领域,银行基于大模型构建智能风控系统,通过分析企业财务数据、舆情信息预测信用风险,坏账率降低15%-20%;在制造业,大模型与工业互联网结合,实现设备故障预测性维护,减少停机时间30%以上;在农业领域,大模型通过卫星遥感图像分析土壤墒情、作物长势,指导精准灌溉与施肥,粮食产量提升5%-8%。此外,政务领域的“智慧政务大模型”可简化办事流程,实现“一网通办”;文旅领域的“文旅大模型”能为游客提供个性化行程规划与智能导览服务,这些垂直场景的应用正推动大模型从“通用能力”向“行业定制”深化。

AI大模型的商业化变现模式逐渐清晰,形成“To B+To C”双轮驱动格局。To B端,企业通过“模型订阅”“API调用”“定制开发”三种模式盈利:模型订阅适用于中小企业,按月度/年度收取服务费;API调用按调用次数计费,灵活满足短期需求;定制开发则针对大型企业,提供从模型训练到部署的全流程服务,单项目合同金额可达数百万至数千万元。To C端,大模型通过智能终端(如AI音箱、智能手机)、内容平台(如AI写作工具、图像生成软件)触达用户,采用“免费+增值服务”模式,例如基础功能免费,高级功能(如高清图像生成、长文本创作)付费。此外,大模型与硬件结合的“AI一体机”“智能机器人”等产品也成为商业化新路径,进一步拓展了盈利空间。

AI 大模型产业链分为上、中、下游三个环节,协同支撑技术落地与产业应用:

上游:基础算力与软件底座
聚焦硬件与软件两大方向。硬件包含 AI 芯片(GPU、国产寒武纪 / 华为芯片)、存储芯片、光模块、服务器、芯粒及辅助配件,是算力的核心载体;软件涵盖操作系统、数据库、中间件、云计算、虚拟化等,为模型训练与推理提供底层环境,同时衍生出算力租赁、数据清洗等配套服务。

中游:模型研发与技术中枢

以算法与模型为核心,涵盖通用大模型(如 GPT、BERT)、推理模型,以及细分的大语言模型、多模态模型(如图文生成)。中游负责将上游算力与数据转化为可复用的技术工具,通过模型轻量化、“模型即服务” 等降低下游使用门槛,是连接基础层与应用层的关键。

下游:行业应用与场景落地

覆盖网络安全、娱乐、办公、交通、制造、金融、医疗、教育、电商、能源等领域,将中游技术赋能千行百业。例如,金融领域用大模型优化风控,医疗领域辅助影像诊断,交通领域支持自动驾驶,实现 AI 从实验室到产业端的价值闭环。

随着 AI 技术的不断进步和应用场景的日益丰富,大模型的市场规模日益扩展,2021 年,全球大模型市场规模同比增长 132%,2020 年至 2024 年,全球大模型市场规模有望从 25 亿美元飞速扩张至280 亿美元,增长十倍以上,2025 年或将扩张至 366 亿美元,同比增长 30.71%,虽然增速有所放缓,但未来五年,全球大模型行业市场规模有望以 36.23%的年复合增长率扩张至2029 年的 1314 亿美元。

中国AI大模型市场正呈现高速增长态势,市场规模从2020年的较低水平持续扩张,预计到2026年将突破700亿元。近年来,随着技术进步和产业应用深化,AI大模型在各行业中的渗透率不断提升,推动市场需求快速释放。2023年市场规模已达到百亿元级别,2024年至2026年进入加速增长阶段,年复合增长率显著。这一趋势反映出国内企业在算法、算力和数据资源方面的持续投入,以及政府政策对人工智能发展的大力支持。未来,随着应用场景不断拓展,AI大模型有望在智能制造、医疗健康、金融科技等领域发挥更大作用,成为数字经济的重要引擎。

未来AI大模型将朝着“轻量化、高效化、通用化、安全化”四大方向发展。轻量化方面,模型压缩技术(如知识蒸馏、量化、剪枝)快速迭代,端侧大模型(如手机、汽车终端)的参数量从百亿级降至亿级甚至千万级,同时保持核心能力,推动AI技术向边缘设备普及;高效化方面,新型算力芯片(如GPU、TPU、ASIC)与绿色计算技术结合,降低大模型训练与推理的能耗,例如采用液冷散热技术可使算力中心能耗降低40%以上;通用化方面,多模态融合将进一步深化,模型有望实现“感知-认知-行动”的全链路自主决策,逐步向通用人工智能(AGI)演进;安全化方面,数据隐私保护技术(如联邦学习、差分隐私)与算法治理体系不断完善,行业将形成统一的伦理规范与安全标准,确保大模型在合规前提下健康发展。总体而言,AI大模型正从“技术突破期”迈向“产业成熟期”,其与实体经济的深度融合将持续释放创新活力,重塑未来产业格局。

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来源:行行查

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