摘要：从20世纪50年代开始人工智能技术诞生至今，已经先后四次引起大规模的关注。而如今正处在第四次的大模型时代，前三次分别为专家系统时代、机器学习时代和深度学习时代。

2024年，全球科技巨头的目光都放在了人工智能和ChatGPT上。

从20世纪50年代开始人工智能技术诞生至今，已经先后四次引起大规模的关注。而如今正处在第四次的大模型时代，前三次分别为专家系统时代、机器学习时代和深度学习时代。

后世之人如果要回顾这次的大模型时代，ChatGPT一定是一个绕不开的名字。2022年时，Open AI研发的ChatGPT-3.5横空出世，技惊四座，无论是写代码论文还是写诗作画，吹拉弹唱样样精通。

由于ChatGPT带起了一股技术热潮，全国各大科技公司开始纷纷投入资源和人力，开发自己的大模型产品，并在不同的场合进行展示和推广，百模大战也就此揭开帷幕，标志AI技术开始迈入新纪元。

时至今日，AI技术的迭代速度和应用广度均达到了前所未有的高度，每次技术的突破，都为人类的生活带来了翻天覆地的变化。如果回溯中国大模型的发展历程，公认的起始点为2022年年底，彼时国内高校率先发布大模型产品，比如复旦MOSS、北大ChatExcel测试版、清华大学“chatglm-6B”大模型、上海交通大学研发的“兆言”大模型、东北大学的“TechGPT”……高校的涌入打响了这场百模大战的前奏。

各大高校打响第一枪后，一场关于AI的创业浪潮爆发。一时之间，优秀创业者和科技大厂共同涌入此赛道，百模大战正式打响。

最先的响应者包括百度的文心一言、360智能大模型1.0、智谱AI ChatGLM，后续跟进者包括商汤日日新、阿里巴巴通义千问、昆仑万维天工、讯飞星火认知、百川智能Baichuan-7B……根据彼时发布的算法备案，10亿级参数规模以上的大模型已发布79个，境内累计41款算法完成深度合成服务算法备案。

在此期间，《北京市促进通用人工智能创新发展的若干趋势》、《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案》等一系列地方支持政策开始落地，也为这场百模大战再添一把烈火。

众所周知，竞争会推动高质量发展，在这场百模大战中，AI产品更新迭代涌入快车道。大厂在持续加码，像“月之暗面”这样的新玩家也在持续入局。

到今天，这场百模大战已经持续一年有余，激进期向稳定发展期转化，目前百模大战中通用大模型呈现寡头竞争格局。“四龙六虎”以及大厂加持下的大模型脱颖而出。

但是，这也意味着涌入决赛圈玩家们之间的厮杀会更加激烈。

目前，百模大战朝新方向转变，此前拼技术的玩家们必须直面落地商业化的难题。最近，AI圈就有传闻，由于融资降温，估值却又在不断推高的背景之下，大模型公司开始变得举步维艰，大模型六虎开始有人放弃大模型研发转向应用，浪漫的技术遇上现实的求生难题。事实上，根据数据，国内外都已经出现了不少宣布破产的AI企业。这其中也不乏有一些研发实力强劲的，但最终倒在了没有后续资金的困难上，毕竟大模型是个极度烧钱的赛道。

滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。这条大模型赛道每天都有优秀的企业在萌芽，也每天都有企业在败退边缘求生。对于大模型企业来说，变，则生，不变，则死。

百模大战进入新局势，放眼如今的竞争者们，谁又将成为赢家，独领风骚呢？

百花齐放，百家争鸣

在数字化浪潮的推动下，百模大战堪称人工智能领域一场前所未有的盛事。这场赛事汇聚了全国顶尖的人工智能研发团队，在这场科技盛宴中一展身手。这些模型，如百余艘船只，在算法的海洋上展开激烈的角逐，展示它们在图像识别、自然语言处理、机器学习等众多领域的卓越能力。

大模型时代并不同于前三个时代，由于大模型通用性的特征，其发展十分有望实现商业闭环。也因此，在这个大模型时代，吸引了众多玩家涌入赛道竞争，形成百花齐开，百舸争流的现象。

另一方面，大模型的市场规模也在持续扩大，资本热度攀升。在2023年时，国内语言大模型的市场规模就突破了130亿元，并还在继续上升中。市场规模的扩大为这场激烈的百模大战再添一把火。

截至目前，国内至少已有200多家大模型厂商推出了各自的产品。

这其中包括有互联网大厂，如百度、阿里、腾讯、华为等；还有垂直于AI领域的老牌厂商，如以四小龙为代表的商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技等；还有一批有出色实力的新秀选手，比如六小虎智谱 AI、百川智能、月之暗面、零一万物、Minimax和阶跃星辰。

互联网大厂：

腾讯混元大模型是由腾讯公司研发的大语言模型，其智元体平台为腾讯元器。作为腾讯全链路自研的通用大语言模型，其参数规模超过万亿，目前提供hunyuan-pro：万亿参数版本、hunyuan-standard：千亿参数版本、hunyuan-lite：百亿参数版本等 3 个版本。

‌通义千问大模型是由阿里云自主研发的大语言模型，智元体平台包括阿里云、ModelScopeGPT、钉钉AI助理等。通义千问具备强大的语言理解、生成和推理能力，支持多语言对话和图片文本识别，广泛应用于智能搜索引擎、问答系统和智能对话系统等领域，参数规模从18亿到720亿不等。

‌字节跳动的云雀大模型是一款基于注意力机制的深度学习语言模型，适用于处理自然语言处理任务。具有良好的并行性和效率，能够在大规模数据集上进行训练。云雀大模型的参数规模为1300亿，是目前国内最大的中文预训练模型之一‌。云雀大模型的智能体平台包括Coze、豆包、飞书智能伙伴。

老牌厂商：

商汤科技：日日新SenseNova大模型是AI四小龙中的商汤科技所推出的大模型。该大模型体系以低成本、高效率打通了各类AI应用，提供包括：面向办公场景的商汤日日新·商量语言大模型-数据分析版本、面向医疗场景的日日新·商量语言大模型-医疗版本“大医”……商汤“日日新·商量大语言模型”已在金融、手机、医疗、汽车、地产、能源、传媒、工业制造等众多垂直行业，已与超过500家客户建立深度合作，加速行业企业的智能化转型。

旷视科技：“旷视太乙”是旷视科技推出的一款生成式人工智能大模型，具备深度学习和推理能力。该模型的应用场景包括城市治理、智慧物流、智慧金融等多个领域，能够提供高效、智能的解决方案，帮助企业和城市实现数字化转型和智能化升级。

云从科技：云从科技推出的从容大模型包含但不限于语言大模型、视觉大模型、语音大模型、代码生成大模型以及图像生成大模型等，它通过实时学习并同步反馈结果，可以解决诸多AI应用的痛点，从而有利于快速普及个性化应用。同时，其具备上下文学习能力，能够以更好的交互性能，应用于金融、安防、政务、交通、能源、教育、医疗、文娱等行业领域。

依图科技：“天问”大模型是上海依图网络科技有限公司在2023年底首发的一款多模态大模型，是视频监控领域内第一个商用发布的大模型产品，基于先进的Transformer架构，具有会思考、可对话、能进化的三大特点

实力新秀：

月之暗面：Kimi 是大模型初创企业月之暗面科推出的智能助手产品，在自然语言处理、长文本处理、多语言对话支持等方面占据优势。后续通过社交媒体平台，在用户争夺战中占据了先机。

百川智能：百小应是百川智能于 2024 年 5 月 22 日推出的首款 AI 助手，它基于百川智能最新发布的基座大模型 Baichuan 4，具备多轮搜索与定向搜索、文件阅读与资料整理、智能交互、多模态能力、语音交互、Web 端和移动端应用等能力。此外，百川智能以医疗AI为核心业务。近期发行的AI健康顾问证明公司正在围绕医疗应用场景发力，探索医疗增强大模型的用户价值和产业价值

智谱AI：被称为国内最有Open AI气质的大模型企业。智谱清言是北京智谱华章科技有限公司推出的一款生成式 AI 助手，基于智谱 AI 自主研发的中英双语对话模型 ChatGLM2，经过万亿字符的文本与代码预训练，并采用有监督微调技术。

Minimax：Minimax专注于图像识别和计算机视觉技术，旗下出品的海螺AI基于‌MiniMax自研的多模态大模型，融合了‌自然语言处理、‌知识图谱、‌语音识别等多种AI技术，赋予了海螺AI强大的语义理解和知识推理能力。此外，Minimax还有AI陪伴产品“星野”。

零一万物：科技圈大佬李开复博士创立的AI企业。旗下大模型产品包括‌Yi-34B、‌Yi-Lightning、‌Yi-Large等。应用场景包括但不限于‌智能问答‌、‌智能读文档、自动分析和理解文档内容、‌PPT自动化生‌复杂推理和预测。

阶跃星辰：此前的大模型格局是四龙五虎，近期开始变成四龙六虎。多出来的第六只老虎，是在今年6月，由前微软全球副总裁姜大昕创办的阶跃星辰。该企业是目前资本市场的新宠儿，以一轮估值20亿美元的融资跻身进AI独角兽的宝座，由此奠定他第六只小虎的地位。其推出的“Step系列”通用大模型，让业内人士眼前一亮，其Step-2万亿参数MoE语言大模型，更是国内首家发布。

百舸争流，奋楫者先

目前整个大模型赛道处于高拥挤的状态，而对于大模型来说至关重要的算力等其他资源却是有限的。随着市场竞争的日益激烈，算力等资源会呈现供需失衡的状态并出现资源配置倾斜。再加上算力成本的不断上涨，导致大模型玩家们必须积极竞争来构建优势，以此来获得资源的长期发展和支持。

这也是为什么业界有了“百模大战，必有一战”的说法。

如今，这场百模大战已持续一年有余，战事正逐渐往新的阶段升级。

有一个十分明显的预兆，大模型融资已经在开始慢慢降温了。

今年伊始，Open AI推出Sora掀起国内外视频大模型的鏖战。在那段时间，几乎没多久就会有大模型企业融资的消息传出。而到了6月，似乎一切都改变了。资本的眼球被具身智能等赛道吸引，大模型的融资数量较去年略有下降，开始有降温迹象的出现。

大模型的发展需要大量资源和算力的消耗，在这种逻辑下，金钱就成了唯一入场券。可是现在大模型技术的进展却与预期差距很大。投资人投入巨额资金后，何时见效尚未可知，这也引起大多数投资人的焦虑心理。种种之下，如今的降温现象似乎顺理成章。

这样的境地也迫使大模型人士开始继续思考未来的商业化问题，浪漫的技术研发逐渐向艰苦的落地求生转化。由此，引发了一系列新的竞争。

首当其冲的，就是大模型之间的价格战。

据融中财经不完全梳理，目前为止已有超过7家大模型企业参战。包括字节跳动、阿里云、百度、腾讯、智谱AI、科大讯飞等。

根据梳理，今年5月11日，大模型独角兽智谱AI宣布其入门级模型GLM-3 Turbo的API降价为1元/百万tokens。5月15日，字节宣布旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理输入价格降至比行业价格低95.8%，豆包pro-32k模型推理输入降至比行业价格低99.3%。5月21日，阿里云宣布旗下9款大模型全面降价，降幅最高达到97%，两款开源模型更是开启七天限免。几个小时后，百度直接宣布两款轻量级模型ERNIESpeed、ERNIE Lite免费开放。随后，又有两位玩家入局。先是科大讯飞宣布轻量级模型API永久免费开放。后又有腾讯云宣布混元-lite即日起免费，其他模型降幅最高达到87.5%。

一大基本现实是：当前，国内并没有出现真正的杀手级大模型应用。国内头部大模型玩家们在整体能力差异上，可能并不存在绝对领先的情况，大家都是处于趋同的存在，有的只是在能力上的各有特点与侧重。

这样的现实之下，如果其他大模型厂商们不跟进阿里、百度、字节、腾讯的这一波价格战，最终的结局就可能是被市场淘汰。毕竟在当前现实下，想要维持原本价格本已是一件难事儿，更何况当前这几大大模型厂商已经开始让用户尝到了更便宜乃至免费的滋味了。当你走进这欢乐场，悲伤所有的梦与想，各色的脸上各色的妆，没人记得你的摸样。

另外，在新时代下，大模型正在从拼参数到卷应用上。

百度的“文心一言”专注于内容创作和教育服务，为媒体和广告行业提供高效的文案支持，并在教育领域成为学生的智能学习伙伴。科大讯飞的“星火”大模型在教育和医疗领域展现出其独特的价值，为学生提供定制化的学习方案，并辅助医生进行精确的医疗决策。昆仑万维的“天工”大模型则专注于游戏产业，能够自动生成游戏内容并进行智能运营。智谱AI在构建与Open AI相匹敌的模型产品的同时，通过提供API和云服务私有化部署等方案，在科研领域为研究人员提供文献检索和分析服务；并与金融机构合作，进行风险评估和投资决策分析。此外，智谱AI还与国际科研机构和企业共同探索大模型的应用。MiniMax通过面向消费者和企业两端的策略，推出了多种类型的应用。在消费者端，推出了智能聊天助手；在企业端，与企业合作开发智能客服系统和办公自动化软件。

随着大模型技术的日益成熟，其在实际应用中的落地成为了衡量技术价值的关键，也是技术商业化的重要途径。目前，大模型行业的关注点已经从模型的开发转向了应用的实际落地。无论是拥有强大背景的大模型公司，还是新兴的初创企业，都在努力推动应用的发展，目标是打造具有广泛影响力的应用。

不同的厂商采取了不同的策略。一些厂商通过大量的广告宣传来吸引用户，利用流量优势；一些则不断进行产品迭代和优化，以提升产品性能和用户体验；还有一些采取了面向消费者和企业两端的策略，以扩大市场份额。

落地，是任何技术商业化的必要途径，因为它能够给企业带来直接的经济回报。这也是为什么现在的百模大战从曾经的拼参数逐渐转向到卷应用上去。

说到底，如今的百模大战不论是打价格战还是卷到应用层，这些都是企业们追求盈利的手段。任何浪漫的技术，都需要先活下来，吃饱饭再去追求理想中的乌托邦。

而在这样的路径上，大模型企业怎么才能够闯出成功之路？唯有努力前进，探索更多大模型落地的可能性。正所谓，百舸争流，奋楫者先。

北上深厚积薄发，争夺AI第一城

从以往历史来看，中心城市是历次产业革命的发起者与引领者。

此前，北京孕育了中国的互联网产业，广深引领了中国消费电子的爆发，杭州推动了中国电子商务的普及，上海开启了中国半导体发展的序幕。

到如今，随着AI时代的临近，谁又会成最醒目的引领者呢？

从国内来看，我国人工智能产业形成了以北京、上海、深圳为核心的集聚发展态势。北上深三地是目前当之无愧的AI发展T1城市。

北京大模型产业的快速发展，从起步到领先，仅用了一年多的时间。经过一年多的发展，北京已经建立了覆盖大模型、AI算力、数据、应用和解决方案的全产业链，并形成了产学研融合的大模型发展蓝图。目前，北京的AI相关企业数量约为2200家，占全国的40%左右；规模在10亿参数以上的大模型厂商约有一半在北京，数量达到122家。2024年上半年及7月，中国大模型产业相关企业融资情况显示，北京企业获得了43笔超千万元的融资，而上海和深圳分别为11笔和9笔。

北京在AI领域的发展之所以能够领先，主要得益于人才和产业两大优势。在人才方面，北京的AI产业发展有着深厚的历史基础。自1987年中科院开始人工智能研究以来，微软亚洲研究院、清华姚班等机构相继成立，为北京AI产业的发展培养了大量人才。北京汇聚了全国最顶尖的大学和科研机构，拥有90多所知名高校、1000多家科研院所、120个国家重点实验室，全国60%的人工智能人才集中在北京。这些人才资源为北京建设“中国AI第一城”提供了坚实的基础。

在产业链方面，2023年AI产业爆发时，全国4000多家人工智能企业中，北京占了1070家，占比26%；全国获得风险投资的人工智能公司合计1237家，北京占比35%。全国范围内，获批建设新一代人工智能开放创新平台的企业共有24家，其中10家在北京；全球前100名的人工智能专利授权机构中，有30家总部设在北京。同时，国产大模型“创业五虎”崭露头角，估值接近200亿元，其中四家注册在北京，仅有一家位于上海。这些都为北京的AI产业增添了新的活力。

种种数据表明，当下中国AI产业的重心几乎都在北京。

上海，作为中国的经济中心之一，其在AI的发展走在前列，展现出强劲的势头和明确的规划。

上海市政府高度重视AI产业的发展，出台了多项政策以支持和引导AI产业的健康发展。例如，《上海市发展医学人工智能工作方案（2025—2027年）》旨在推动医学与AI的深度融合，以及《上海市促进人工智能产业发展条例》作为全国人工智能领域的首部省级地方法规，为产业发展提供了法治保障。同时，上海也拥有一批在AI领域持续投入的科技企业，如商汤科技、科大讯飞、Minimax等，它们在技术创新和产业升级方面发挥着重要作用。

今年6月20日，上海举行市政府新闻发布会，介绍2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议筹备进展情况。上海市副市长陈杰透露，上海人工智能产业规上企业从2018年183家增长到2023年的348家，产业规模从1340亿元增长到超3800亿元，居全国前列。全国首个大模型创新生态社区“模速空间”建成，打造五大专业服务平台，吸引80余家大模型企业入驻。

其中，大模型方面，上海目前已有34款大模型通过备案，产生了制造业、金融、具身智能机器人等垂类领域应用。人形机器人方面，多款通用人形机器人原型机发布，实现双足避障行走。算力语料方面，4200亿Token的语料数据实现开源，在打造人工智能全栈自主创新生态中发挥引领带头作用。

深圳，作为中国改革开放的前沿阵地，始终走在科技创新的最前沿，把人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术、发展新质生产力的重要引擎，高标准打造国家人工智能创新应用先导区和国家新一代人工智能创新发展试验区，加速建设全球人工智能先锋城市。作为国家重点发展的城市，深圳于2022年首次提出了‘20+8’战略性新兴产业集群政策，旨在培育经济新动力。其中，人工智能就位列其中。

根据企查查数据，目前深圳市人工智能相关企业共有105,932家。以注册资本对其进行分类，注册资本0-500万的企业有80,521家，占比76.01%；注册资本500-5,000万的企业有22,419家，占比21.16%；注册资本超过5,000万的企业有2,992家，占比2.82%。

产业园区作为集基础设施建设、研发与生产活动及政策扶持于一体的综合平台，对于促进产业集聚和增强产业发展动力具有不可或缺的作用。深圳市目前公布了十大人工智能集聚区，以地理片区为基础，以软件产业园为载体，以算力网络基础设施、科研机构、公共服务平台、高等院校等为支撑，对软件与信息服务产业集群、人工智能产业集群产业空间进行统筹规划布局，带动软件和人工智能产业双业协同、全面升级。

2023年5月31日，深圳印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》，形成“一条例一方案一清单一基金群”政策支撑体系，推动全市人工智能产业发展进入快车道。2024年7月，最新的《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》发布，通过争创“五个先锋”推动人工智能技术、应用场景和商业模式等融合创新，推动深圳人工智能产业高质量发展。文件从构建人工智能生态系统、加速人工智能产品落地、畅通数据供给渠道、深化全域全时全场景应用、建设智能驾驶全国示范区、营造开放包容的发展环境六个维度出发，提出二十二项具体措施，积极建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，打造人工智能先锋城市。

相关政策支持下，目前深圳已形成华为、腾讯等头部企业引领，云天励飞、元象科技、思谋科技等高成长性企业支撑，一大批初创型企业协同发展的良好格局。

深圳的AI产业发展策略着重于构建全产业链，从基础硬件制造到高端AI应用研发，形成了一个完整的产业生态系统。在政策层面，深圳推出了《深圳市新一代人工智能发展行动计划》，明确提出了建设人工智能先锋城市的目标。企业方面，深圳拥有华为、腾讯等科技巨头，这些公司在AI领域的持续投入推动了技术创新和产业升级。此外，深圳还积极布局智能产品矩阵，抢占“万物智联”的新赛道，通过构建全域全时全场景的应用体系，加速了产业的发展。

在AI领域，北京、上海、深圳等第一梯队城市已经取得了一定的优势，在多个维度上拥有坚实的基础，并仍展现出强劲的发展势头。

中国人工智能的崛起永远不是一蹴而就，而是多个城市根据自身产业基础和科技实力，走出了各具特色的发展路径。

除了北京、上海、深圳作为第一梯队外，合肥、重庆和武汉等其他城市的人工智能领域也在快速发展，争夺“AI第一城”的名号。

全国各地AI基金竞相开放

预计到2029年，中国人工智能行业市场规模将突破万亿大关，实现《新一代人工智能发展规划》中2030年的目标。这预示着中国AI产业将保持稳健增长，市场规模将进一步扩大。

而面对未来的万亿市场，中国各城市的未来发展方向是什么？

唯物主义哲学中提到，矛盾具有普遍性和特殊性，要求人们具体问题具体分析，从而找出解决矛盾的正确方法。这条哲学理论同样适用于未来个城市AI发展方向上，更简单地表达则为四个字“因地制宜”。

1、北京是全国科技创新中心，未来的北京就要继续加强人工智能的技术硬实力，用领先的技术辐射全国，带动中国AI产业发展；

2、根据2023年全球金融中心排名，上海位列全球第七，中国内地城市排名第一，通过AI技术赋能金融或许是上海未来的主旋律之一；

3、未来的AI发展是赋能到各行各业，那对于各类型产业格外丰富的深圳来说，这里就是最适合AI深度融合行业中的练兵场。

除了北上广外，传统工业重镇重庆更适合发展聚焦于智能制造，通过AI技术与汽车、电子等传统工业的深度融合，推动了产业的数字化转型。中国重要的教育和科研基地武汉，适合以教育和产业双轮驱动，通过建设人工智能学院和推动产教融合，培养了大量AI专业人才……

与此同时，为了更好的发展AI产业，全国各地爆发一波AI基金潮流。

地方政府是中国发展AI的主力军，基金是人工智能产业发展的重要抓手。

目前对于扶持AI发展的政策各地层出不穷，保持这股态势，利用政策东风，推进AI发展是每个城市的重要课题。筑巢引凤，政府“组局”，用基金的力量支持当地AI发展。今年以来，在这条理念的深入之下，我们可以看到一只又一只的人工智能专项基金在各地生根发言。

11月6日，深圳发布七大产业基金遴选基金管理机构公告。据悉，这7只基金所涉及的行业就包括人工智能以及低空经济、具身机器人等七个领域，基金整体拟设规模达215亿元。

这也是深圳“20+8”产业基金群的第三批，至此，深圳“20+8”产业基金已经宣布的基金规模超过465亿元。

10月，深圳市龙岗区推出全市首只规模10亿元人民币的人工智能专项基金。据介绍，龙岗区人工智能基金重点围绕“AI产业化”和“产业AI化”两条主线，100%投向人工智能领域，包括语音识别、人脸识别、AI芯片等人工智能技术，以及算力基础设施建设、人工智能终端和智能机器人等产品研发、人工智能行业应用及重点企业等。

9月28日，成都市启动人工智能产业基金，总规模50亿元，基金面向全国、优先投资成都本地项目，围绕新一代信息技术等战略新兴产业展开投资布局，重点关注人工智能产业链及集成电路产业链，基础层提升算力基础设施的“核心硬件国产化”，技术层的研发和创新成果，以及数字化转型和AI创新三重机会叠加孕育的大量新兴机会。

9月28日，河南算力产业基金正式发布，基金总规模100亿元，由河南投资集团作为基石出资人，联合国家级基金、地市平台、产业龙头和知名机构共同发起设立，由自主管理直投基金、专项并购基金和产业母基金等基金群构成，重点投向数字基础设施、算力软硬件、算力运营、大模型和垂类应用、具身智能机器人等前沿科技领域。

而早在2024年1月，北京市人工智能产业投资基金注册设立，基金目标总规模为100亿元。基金将围绕北京市在人工智能领域的总体布局开展直接股权投资，重点投向人工智能芯片、训练数据及相关软件等底层技术领域，大模型算法创新、可信AI等关键领域，以及大模型等人工智能技术产品开发和垂直行业创新应用等相关领域。

不难发现，尽管各地都在布局人工智能基金，但其投资方向却存在显著差异。有的地区更加关注人工智能基础设施建设，而另一些则聚焦于芯片、大模型等底层技术。例如，河南省的人工智能基金明确表示将投资于数字基础设施和算力软硬件等前沿科技领域，显示出市场的多样化需求。

这些投资方向的不同，反映了各地产业基础、资源配置及发展需求的差异性。不同的基金在具体投资项目和选择上相辅相成，有助于形成一套完整而高效的产业生态。

在AI的实际应用方面，投资的目的不仅是培育企业，更重要的是能够推动技术的不断进步与创新。正如近年来生成式AI技术的崛起所示，AI在多领域的应用潜力正在被不断挖掘。

二随着各地人工智能基金的相继设立，也将激励各地优秀企业探索AI领域的潜在机遇，进一步加强技术创新与应用。

国外AI独角兽频繁出现

过去的两年里，国内外的AI大模型领域都迎来了迅猛的发展和创新。国内有百家争鸣，百花齐放的盛状；而美国也有如OpenAI、Anthropic、Meta、Google等企业纷纷推出了新一代的大模型产品。

OpenAI：由山姆·奥尔特曼等人创立，科技巨头微软作为最大投资者，OpenAI也是目前全球范围内公认的最强AI企业。旗下产品包括GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o等。其中GPT-4o作为 OpenAI最新产品也被业界称作Open AI有史以来最好的模型，支持跨文本、音频和视频进行实时推理——能听、能说、能看、零延时、可打断等功能

Anthropic：由OpenAI前研究副总裁达里奥·阿莫迪、大语言模型GPT-3论文的第一作者汤姆·布朗等人共同创立。前世界首富贝佐斯的亚马逊已对其投资40亿美元，并持有少数股权。旗下产品包括Claude 1、Claude 2 、Claude3以及Claude 3.5 Sonnet。最新产品Claude3.5 Sonne在2024年6月发布，该产品在基准测试中超越了GPT-4o，同时推出了Artifacts功能，增强了用户与模型的交互，使用户能够实时查看、编辑并基于Claude的创作进行构建。

Meta：美国知名互联网公司，创建者为扎克伯格，旗下AI产品为LLaMA系列，特别适用于学术研究和开发者社区。2024年7月发布的最新产品LLaMA 3.1是目前最大的开源模型之一，支持128K的上下文长度。LLaMA 3.1 在多模态处理、数学推理等方面表现出色，进一步巩固了其在开源社区中的领先地位。

Google：作为顶级科技公司的谷歌，早在2006就提出了构建人工智能专用基础设施的想法，并组建了Google X实验室人工智能开发团队。算是最早入局AI的企业，目前旗下产品为Gemini 系列。此外，Google还推出了专为设备端优化的Gemini Nano版本，能够在Android设备上高效运行，进一步拓展了模型的应用场景。2024年5月，Google在其开发者大会上展示了即将发布的Gemini 2系列。这一系列模型通过使用更强大的TPU v5p芯片进行训练，大幅提升了计算速度和能效比。Gemini 2不仅在多模态任务上表现出色，还进一步扩展了支持的语言和应用场景，预示着Google在大模型领域的持续发展。

在技术成熟度方面，美国AI人工智能的发展起步较早，技术积累深厚。以OpenAI的GPT系列模型为例，其在自然语言处理领域的突破，引领了全球AI技术的发展潮流。相比之下，国内虽然在大模型领域取得了显著进展，但与国际领先水平仍有一定差距。尤其是在大模型的训练、优化和应用方面，国内尚需进一步提升。而在应用落地方面，国外AI人工智能的应用范围广泛，涉及医疗、金融、教育、办公等多个领域。比如，美国开发的BloombergGPT大模型在金融领域得到深入应用，微软的Office 365 Copilot则开启了办公生产力革命。而在国内，AI人工智能的应用主要集中在互联网等少数领域，缺乏具有广泛影响力的商业化应用。

截至目前为止，中美都孕育了众多表现出色的大模型独角兽。这些企业都在本土市场展现出了强大的创新能力和市场活力，成为全球AI技术发展的领头羊。而跳出中美，尽管独角兽的出现并不频繁，但它们依然如一颗颗闪耀的珍珠，在各自地区发光发亮。

Mistral AI于2023年4月在发过巴黎成立，由前DeepMind和Meta的科学家共同组建，主要聚焦开源模型及企业级服务。Mistral AI开源的Mistral系列大模型受到了业界的广泛赞誉。2024年4月，Mistral AI推出了全新专家混合（MoE）大模型Mixtral8x22B磁力链接。该模型在文本生成、问答理解等方面表现出色。Mixtral8x22B的具体特点包括对64K超长上下文的支持，多语言能力，尤其在法语、德语、西班牙语等语言上表现流畅，以及采用Apache2.0开源协议等。据悉，Mistral AI与微软也建立了长期合作伙伴关系，利用Azure AI的超级计算基础设施进行模型训练，共同为客户提供MIstral AI的模型服务，成为继OpenAI后第二家在微软Azure云平台上提供商业语言模型的公司。

欧洲大陆的另一个工业大国德国，同样也有自己的“Open AI”。成立于2019年的人工智能初创公司Aleph Alpha，将自身定位为欧洲本地AI技术的领导者。2023年，AlephAlpha在资本市场上取得了显著成就，当年6月，AlephAlpha获得1亿欧元A+轮融资，晋级德国AI独角兽。2023年底，AlephAlpha宣布完成超5亿美元规模的B轮融资。该轮融资的投资方主要来自于德国本土，由创新园人工智能（Ipai）、博世风险投资（BoschVentures）和施瓦茨集团（SchwarzGroup）的公司领投。Aleph Alpha主打“数据主权”的概念，即存储在某个国家的数据受该国法律的约束，以确保数据的安全性。其生成式人工智能解决方案致力于为企业和政府提供突破性的人工智能技术。技术层面上，Aleph Alpha自研的Luminous系列大语言模型，与ChatGPT的功能类似，提供生成文本/代码、总结内容、翻译等服务。

除上述之外，估值50亿美元的加拿大多伦多企业Cohere、由印度知名企业家巴维什・阿加瓦尔创建的Krutrim、以色列AI大模型公司AI21Labs……这些都是知名的AI独角兽企业。

写在最后

在全球范围内，AI独角兽正如雨后春笋般接连出现。从整体实力来看，以Open AI为代表的美国仍是世界AI霸主，但中国AI独角兽也在近几年展现出了强劲的发展势头。

在全球AI独角兽企业中，中国占比达到40%，显示出中国在AI领域的强劲实力。2024年中国独角兽总规模达到8.4万亿，新能源、人工智能、半导体行业涌现的独角兽数量最多

事实上，与美国一样，中国科技公司在AI技术方兴未艾时就积极投入核心技术的原创研发，如百度在2013年成立深度学习实验室，与谷歌进程基本保持一致。目前中国AI技术在全球范围内处于领先地位，商汤科技等公司走出国门与国际巨头合作，证明了中国在AI时代的竞争力。

中国在AI领域的人才富有竞争力，不论是质量还是数量都不输美国。麦肯锡报告指出，“中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。”中国拥有世界上最大的互联网市场，为AI提供了大量的样本数据和应用场景，可以更好地训练算法

随着将AI写入国家战略，政策产业层面对AI发展的支持不断扩大。或许，彻底实现弯道超车就在不久的将来。

来源：融资中国