国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024年最新版

中国 AI 大模型主要厂商竞争力评价

厂商总览

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评价门槛

本次评估模型设立“中国市场落地”“全栈能力”“商业基础”、“产品市场”、四项基线，同时满足这五项基线要求的大模型厂商，将入围竞争力评估。

中国市场落地：截止目前，海外大模型厂商尚未在中国落地，其产品服务和生态圈打造等关键能力在中国市场均有缺失，而非官方渠道使用相关服务的企业将面临高风险。例如，OpenAI 尚未向中国用户开放 ChatGPT 及 GPT-4 服务，类似的情况同样出现在谷歌、Meta 等大模型厂商提供的相应服务上。相较而言，接入国产及自主研发的大模型更加现实、稳定且具有可控性。

全栈能力：大模型服务考核厂商从算力基础设施、深度学习框架到算法设计优化的全栈大模型解决方案能力，以及相应的工程化和运营经验与水平。因此，入围的厂商应具备相关全栈能力，如应有自建且自运营的算力基础设施、领先的算法设计等能力。

商业基础：大模型厂商在技术层保持投入的同时，还应拥有大模型商业输出能力的积累，将大模型技术赋能现有业务之中，积累行业 know-how 和应用认知，应对大模型市场的爆发性增长和颠覆式创新时具备稳定性。

产品市场：在行业赛道日趋拥挤的情况下，厂商目前需已有成形的大模型和商业化产品，入场竞争博弈，保持先发优势，后续以获取的用户和行业数据不断迭代优化大模型。

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综合竞争力评价的四大基线

评价模型及指标体系

三方维度诠释主要厂商综合竞争力

• 产品技术能力：训练数据、算力支撑模型开发等多个维度决定了 AI 大模型的性能效果和应用表现。产品能力越强，则证明该厂商大模型的底层技术越坚实可靠、应用服务表现越好。

• 战略愿景能力：主要从风险缓解措施、市场认知与理解等多个评价指标衡量大模型厂商的战略愿景。此维度得分越高，代表厂商战略愿景完整性越高。

• 生态开放能力：主要从生态开放性、生态体系建设、联合创新这三个维度来评价大模型厂商的生态能力。生态能力越强，则证明该厂商大模型的开放性程度越高、产业协作能力越强。

评价模型及指标体系

三方维度诠释主要厂商综合竞争力