多模态大模型技术发展 - 智源研究院发布原生多模态世界模型Emu3 实现文本、图像、视频任意组合理解与生成 通过单一模型捕捉世界规律[1] - Emu3采用原生多模态训练路径 在模型初始阶段即纳入文字、图像、声音等模态数据 区别于先强语言后多模态的传统路径[3] - 当前多模态模型技术路线未收敛 视频生成能力处于GPT-2到GPT-3过渡阶段 与产业预期存在显著差距[1][5] 视频生成技术现状 - 视频生成领域存在叙事性、稳定性、可控性三大挑战 目前无法满足影视级专业内容制作需求[6] - Sora展现高质量视频生成潜力 但DiT训练方案存在可扩展性问题 类似2018年BERT模型的技术瓶颈[5] - 行业专家认为视频生成技术仍处早期 相当于语言模型的GPT-2阶段 尚未迎来"ChatGPT时刻"[5][6] 商业化应用进展 - 多模态模型商业化面临两大挑战：技术能力与市场需求未完全统一 成本收益比尚未达到临界点[7] - 智象未来商业模式持续迭代 从PaaS模型服务(2023)到SaaS工具(2024) 再到直接交付结果(2025)[8] - 全球多模态AI市场规模2024年达24亿美元 预计2025年将快速增长至1280亿美元 年复合增长率62.3%[8] 行业竞争格局 - 2024年大模型行业关键词为价格战 2025年转向应用多元化 表面发展"变慢"实为技术沉淀期[1] - 传统CV模型应用成熟 多模态模型需在视觉理解能力和泛化能力提升后 才能替代现有解决方案[7] - 企业技术路线差异明显 智源采用原生多模态训练 其他厂商多采用语言优先的渐进式路径[3]