（图片来源：摄图网）
大模型降价杀疯了。近日，百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞纷纷宣布大幅降价甚至免费。零一万物创始人兼CEO李开复明确表示，不应在行业内按照ofo的烧钱打法重蹈覆辙。虽然行业每年降低10倍推理成本的预期是可以实现的，但他认为，疯狂降价式的价格战是“双输”打法。
李开复表示，“我觉得大模型公司不会这么不理智，因为技术还是最重要的，当其团队认定自己的技术值得的时候，就会坚持一个合适的价格，而绝不会靠贴钱、赔钱去做生意。”
对于友商的价格战，李开复说，“如果你再问，以后可能中国就是这么卷，大家宁可赔光通输也不让你赢，那我们就走外国市场。”
值得注意的是，零一万物的最新千亿参数模型Yi-Large在LMSYS盲测竞技场中取得了世界模型排名第7，中国大模型中排名第一的优异成绩。
李开复还提到，中国大模型在过去一年里取得了显著的进步。与OpenAI、Google等国际科技巨头相比，虽然中国大模型在研发时间上存在7到10年的差距，但如今中美之间的差距已经缩小到仅6个月。
不久前，智源研究院发布的评测结果也显示，在中文场景中，中国大模型已经逼近国际一流水平。
目前，以ChatGPT为代表的“生成式AI”(Generative AI)正掀起了一股火爆的浪潮，正在全球范围内逐步改写行业规则。
生成式AI技术的兴起标志着人工智能领域的一次重大飞跃。通过学习大量的数据和模式，生成式AI能够产生高度逼真的自然语言和图像，同时也能够进行复杂的决策和创造性的任务。
同时也催生了许多新的商业模式和产业形态。越来越多的企业开始将生成式AI技术应用到他们的产品和服务中，从而提供更加智能化和个性化的解决方案。
生成式AI行业发展历程
生成式AI行业的发展经历了三个重要的历程，分别是机器学习、深度学习和生成式人工智能。其发展可以追溯到21世纪初。在前二十年，生成式AI主要依托于机器学习和深度学习这两大重要的人工智能发展阶段。机器学习可以对海量的在线数据进行分析，并从输出信息中得出结论。而在第二个十年，深度学习阶段的到来使得计算机能够实现基础视觉，有助于搜索引擎和自动驾驶车辆对物体进行分类和检测。同时，深度学习也支持语音识别，使得广泛应用的人工智能语音助手能够更自然地与用户进行交互。经过前二十年的技术积累，生成式AI在21世纪的第三个十年诞生。由OpenAI开发的GPT-4语言模型标志着基于语言的人工智能应用程序迈入了全新的功能阶段。
大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理) 领域
目前，大模型的应用已经不仅局限于NLP（自然语言处理）领域，而是开始涌现包括图片、语音、视频、代码等多种模态的应用。大模型、生成算法与多模态等底层技术的突破成为了生成式AI的质变的关键。一方面，大模型已经广泛适用于各类下游任务，成为生成式AI的底层框架，支持各种模态的生成，解决多任务、多场景、多功能需求。另一方面，生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Model）、神经辐射场（NeRF）等生成算法快速涌现，以大模型为基础，能够创造出文字、图片、语音、视频、代码等各种模态的内容，催生了多模态应用的涌现。此外，超级深度学习的快速发展为大模型和多模态两个方向上的技术突破提供了强有力的支撑，为AIGC技术能力的升级提供了全新的可能性。
中国生成式AI行业投融资分析
从中国生成式AI行业投融资事件汇总情况来看，2010-2024年，中国生成式AI行业的投融资事件数量呈现增长趋势。特别是在2023年，由于“生成式AI”概念的正式确立，融资数量大幅增长。许多企业和投资机构为了抓住AI行业的风口，迅速进行了一级股权融资。在此之前，大多数企业是未成形的“生成式AI”业务的人工智能领域企业在市场上进行融资。投资金额方面呈现波动态势，2023年中国生成式AI行业共发生137起投资事件，融资金额达到218.41亿元。
市场研究机构CB Insights发布了关于生成式AI的报告《2024 generative AI predictions》。研究人员估计，到2026年，用于训练大型语言模型的高质量文本数据将耗尽，可能减缓AI技术的进步。随着免费互联网文本资源的枯竭和获取专有数据源变得更加困难，拥有专业内容的供应商将成为热门的许可和收购目标。此外，成本和数据稀缺性将推动对合成数据集的需求增长。
据国际数据公司IDC预测，生成式AI将率先在短视频、广告、互动娱乐、影视制作和媒体等行业中得到应用。利用多模态大模型能力，可以辅助内容行业的工作者更高效地创作视频，加快生产速度，提高产出数量，并为用户带来前所未有的视觉体验。这将助力企业实现成本降低、效率提升，并进一步优化用户体验。
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