行业宏观定位 - 当前处于以人工智能和大数据为代表的第四次工业革命，人工智能有望成为未来世界不可或缺的核心技术 [1] - 2022年底ChatGPT的出现标志着人工智能发展的转折点，开启了大模型的产业化竞争 [2] 技术发展趋势 - 大模型发展从盲目追求参数量扩张回归理性，转向结构创新和精细训练 [2] - 模型性能提升遵循“规模法则”，与参数量、算力和数据规模呈幂律关系，但并非线性依赖参数 [2] - 模型从单模态（文本）向图像、语音、代码等多模态融合演进，AI能感知和生成来自不同世界的信息 [2][3] - 主流大模型仍以Transformer架构为基础，训练方式从“预训练+监督微调”向持续学习和参数高效微调演化 [3] - 未来趋势包括多模态融合、大规模与轻量化并行、具身智能、通用人工智能探索以及更前瞻的超级智能概念 [4][5] 产业化应用前景 - 基于高质量预训练模型和参数高效微调的微调大模型可广泛嵌入科研、制造、教育、医疗、金融等领域 [3] - 技术演进使AI从技术突破走向可负担的产业落地，用更少算力实现更快适配 [3] 资本与技术协同 - 大模型快速发展依赖资本投入与产业协同，资本是技术的放大器，技术是资本的倍增器 [4] - 大模型训练前期成本极高，包括算力、数据、算法和人才，需要资本介入才能形成高质量基础模型 [4] 全球竞争格局 - 美国在头部企业、算力中心和生态层面领先 [4] - 中国在人工智能领域的论文数量占全球41%，专利数占比达到69% [4] - 算力是制约行业发展的关键瓶颈，芯片、GPU、系统与模型生态需要配套发展 [4]