通信世界网消息（CWW）2023年被称为AI大模型爆发元年。由美国人工智能研究实验室OpenAI推出的ChatGPT应用延续去年底以来的现象级爆火，在今年1月月活用户已突破1亿。随后，百度的文心一言、讯飞的星火认知、阿里云的通义千问、腾讯的混元大模型等相继面世，掀起了国内“百模大战”。
大模型真的开启了新的“大航海时代”？2024年AI技术又将带来怎样的未来？带着这些问题，通信世界全媒体采访了北京邮电大学经济管理学院教授曾剑秋，听他讲述AI时代大模型产业发展。
高光2023：大模型遍地开花，应用能力凸显
具有强大的泛化性、通用性和实用性的大模型，不仅能够降低AI开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内容生成质量和效率等，还能实现对传统AI技术的突破。
从史上用户增长速度最快的消费级应用程序ChatGPT开始，科技行业掀起了大模型的热潮。我国企业迅速跟进，根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《2023中国新一代人工智能科技产业发展报告》，目前全国已有2200家人工智能企业，国内大模型总数达238个。分析机构预计，2023年我国语言大模型市场规模或将达到132.3亿元，增长率达110%。
业界对于大模型的增长保持了乐观预期。Gartner预测，到2026年超过80%的企业将在生产中使用生成式人工智能API和模型，或部署生成式人工智能应用。
大模型主要包括通用大模型、行业大模型等。曾剑秋表示，通用大模型需要海量的数据支持和算力能力支撑，泛用性更强，最好建立在“国家级”平台上；行业大模型则聚焦于行业应用场景，基于各行各业发展情况构建，比起通用大模型而言更适合于一些特定行业，如工业、医疗等。就行业模型而言，中国发展的关键是抓住场景红利，将大模型向产业化、行业化、垂直化、深度定制化方向发展。
夯基2023：算力是大模型产业的核心基石
大模型不是一个孤立的领域，伴随着大模型的发展，其对算力、数据、算法的需求迅速增长，这些也成为了大模型的核心壁垒。
其中，算力是大模型训练的基石。如今，模型参数指数级增长，训练所需的算力巨大。例如，千亿级别的通用大模型训练一次需要付出几千万元的成本，当前国内已发布的大模型中，参数规模达到千亿及以上的厂商仅为10个左右。
而算力市场已经感受到了大模型的需求，并且作出了积极回应。曾剑秋表示，依托于数智化转型战略，AI技术加速融入千行百业，为满足大模型爆发对算力需求的增长，2023年算力行业全面爆发。这一年，相关算力政策出台为算力发展提供了强有力支撑，例如10月8日，工信部等六部门联合发布了《算力基础设施高质量发展行动计划》。曾剑秋认为，未来将更进一步推动大模型的技术更新迭代，也将使国内算力产业发展和市场需求出现爆发式增长。
大模型与算力可谓相生相长、共同做大。除了大模型，算力对于我国数字经济更多领域的发展也起到了重要作用。
此外，“优数据+强算法”是大模型开发训练的两大关键点。大模型的输入数据通常存在重复、格式多样化等问题，这些问题可能会对大模型的训练和模型质量产生不良影响。因此，产业界要加大源头性技术储备，推动人工智能计算、高性能计算等技术突破，加快算法模型、高端芯片、计算系统、软件工具等领域关键技术攻关和重要产品研发。
展望2024：发展多模态大模型，建立国家级基础大模型平台
从文字交互到图片、视频等交互，多模态是实现通用人工智能的必经之路。模态数据输入可帮助提高模型能力和用户体验，允许多模态数据输出也更符合行业需要。曾剑秋提到，未来是视频的“时代”，相比文字，视频可以更直观地交流更多信息。因此面向2024年，我们不仅要关注类ChatGPT的文本类大模型，也要关注基于视频的大模型。AI推动产业上下游发展，也可以将视频生成当作切入口之一。
在算力方面，大模型的去求则将汇聚到智算领域。大模型背后运行的是复杂的网络架构和智能算法。为提升整体算力效率和满足差异化需求，应建立支撑大模型万亿量级参数计算的“智算中心”，以网强算，提供强大算力资源和相应服务。与以往的AI技术迭代不同，大模型发展同时驱动了底层IT基础设施、MaaS模型服务与开发工具链的重构，也带来了上层AI应用开发范式的变革，大模型将彻底改变云计算格局。
此外，曾剑秋建议，我国建立国家级的基础大模型平台，加强智算中心、超算中心等算力资源统筹，加强跨数据中心算力协同能力，从战略高度着手，培育大模型发展基础，构筑AI发展优势，更好地促进我国数字经济发展。
