近日，OpenAI陆续发布ChatGPT、GPT-4，引发了AI界的全民狂欢，文生图类应用如StableDiffusion、Midjourney以及DALL·E2也开始快速流行。百度于3月16日召开文心一言发布会，展示了中国厂商的大模型以及生成式AI能力。至此，人工智能领域正式开启了全新的时代——大模型驱动的AI时代。

　　市场研究机构IDC认为，AI应用是指基于机器学习算法的AI决策系统。大模型是指读取海量数据、参数规模巨大的算法模型。业界一般认为超过千亿级参数即为大模型，其训练过程中可能使用了上千张GPU/CPU芯片。ChatGPT与AIGC均为大模型的应用场景之一。ChatGPT可以类比原有的对话式AI应用、AI赋能的搜索类应用。AIGC则可以分为生成文本、生成图像、生成视频，也可以归为大模型的应用场景之一。

　　OpenAI自发布GPT1.0模型之后一直在持续迭代，陆续发布GPT2.0、GPT3.0和GPT 3.5，本次发布GPT4.0是其持续投入AI大模型的必然阶段。相比前几个模型，GPT-4的参数量更大，模型迭代时间更长，也能够给出更准确的结果。IDC认为，新版本的发布是大模型循序渐进发展的必然成果。

　　ChatGPT实质是对话式AI的应用，对话式AI的落地已经非常广泛。数据显示，对话式AI市场规模在2022年达到人民币54.6亿元，其市场渗透率相对已经饱和。ChatGPT引发的浪潮促使主流厂商在其对话式AI应用中引入大模型，将带动对话式AI相关市场新一轮增长。此外，在搜索、营销场景中，ChatGPT类型的应用则可能衍生出全新的产品形态。

　　关于AIGC，除了大众熟知的StableDiffusion、Midjourney 以及DALL·E2之外，也有些商业公司对此提供云端支持。目前亚马逊云科技通过IndustryAI以及SageMaker提供了Stable Diffusion的支持。百度的文心一言已于3月16日开启邀测，提供文学创作、商业文案创作、数理逻辑的推算、自然语言理解以及多模态生成五大功能。此外，还有很多数字人的公司也采用了AIGC相关技术。从技术的角度看，当前市面上的产品大多只能做到文生图，文生视频类产品的发布还需要时间。

　　过去几年部署的AI应用，接下来几年都有可能被基于大模型的AI所替代。升级迭代可能会从优先具备海量数据的场景开始。当大模型支撑的AI应用成为主流，不能利用大模型能力的厂商将失去竞争优势。

　　从市场机遇的角度来看，在这一波AI热潮中最先最直接受益的即AI算力提供商，包括芯片厂商、AI服务器厂商以及支撑大模型训练和推理的AI算力云服务商。大模型与算力的结合存在发展机遇，这种模式通过为市场提供大模型与算力结合后高度优化的方案，帮助用户降低硬件使用门槛、提高开发效率、降低整体投资成本。典型的解决方案如百度的“AI大底座”，商汤的“AI大装置”。此外，通过开放大模型开发平台供外部用户使用的大模型即服务也有市场空间，但这一市场属于高度创新的市场，仍存在较高的进入壁垒。

　　目前，大模型厂商都在着手将现有的AI软件升级为大模型支撑的AI应用。可以根据应用场景优先级与合作伙伴联系引入大模型支持的AI。而在MaaS（模型即服务）产品层面，市场上可选的成熟产品并不多，预计今年下半年会有数十家厂商的产品上线。可以率先选择数据隐私要求不高的领域在公有云上测试大模型能力。

　　值得注意的是，生成式AI生成内容的版权需提前规划。生成式AI读取海量数据后生成的图片等内容有可能会引起版权问题，需要提前从规则上加以控制。此外，生成式AI生成的内容还需要人类审核才能发布，同时可能会要求工作流程上做出改变以适配AIGC的加入。鉴于其仍处于技术成熟度的早期阶段，在传统行业应用场景不十分清晰。

　　分析师表示，新一代AI热度持续走高，然而由于其较低的技术成熟度、较高的部署成本，实际落地还需谨慎。但从宏观趋势上看，以大模型、生成式AI为代表的快速迭代的技术必然会催生全新的AI时代。