AIGC的“風”正在吹向人們生產生活的各個領域，也帶來了巨大的市場機會。IDC預計，2026年全球人工智能市場規模達到820億美元，其中80%左右可能都是與AIGC相關的應用。

為了抓住這波“風口”，近年來國內市場上涌現出許多基于AIGC的大模型產品，一些與AI深度結合的應用產品也開始進行線上測試，初步行程了“模型—場景—生態”的良性循環。未來AIGC的發展應聚焦于實際產業場景，著力于推動數字經濟發展。

大模型如“雨后春筍”般涌現

目前中國大模型產業化應用大致出現兩種并行的發展路徑。一是跨行業通用化人工智能能力平臺，其應用正從辦公、生活、娛樂向醫療、工業、教育等加速滲透。二是針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專業類大模型，提供針對特定業務場景的專業化解決方案。

進入6月，國內大模型產品和應用迎來集中發布。6月1日，阿里云宣布通義大模型新進展，聚焦音視頻內容的AI新品“通義聽悟”正式上線，成為國內首個開放公測的大模型應用產品;6月6日，百度智能云推出基于大模型打造的新一代編碼輔助工具“Comate”，并正式開放邀請測試;6月9日，科大訊飛發布星火認知大模型V1.5;6月13日，360公司發布認知型通用大模型“360智腦4.0”;6月28日，中國聯通發布鴻湖圖文大模型，是國內首個面向運營商增值業務的AI大模型。

7月份，更多大模型產品問世。7月4日，北大團隊發布首個中文法律大模型“ChatLaw”;7月6日，中國電信發布大語言模型“TeleChat”，賦能數據中臺、智能客服、智慧政務3個方向;7月7日，華為發布盤古大模型3.0;7月8日，中國移動發布“九天”1+N大模型，主要面向政務和客服兩大應用場景;7月13日，京東正式發布言犀大模型，同時還發布了言犀AI開發計算平臺，預計8月份正式上線。

越來越多的大模型問世也給人們提供了應用開發的空間?！癆I正在走進人們的生活，未來將徹底滲透到每個人的生活和工作中。AI可以成為個人助理、生活助理、工作助理等，以AI賦能的方式，影響人們生產生活的方方面面?！盜DC中國研究總監盧言霞預測道。

產業場景是AI應用的最佳“練兵場”

如今，越來越多的企業和機構都在各個領域積極探索和應用AIGC與大模型技術，數字化服務市場空間巨大。

以金山辦公旗下的WPS AI為例，它改變了傳統辦公軟件的操作方式，用戶只需要用自然語言描述需求，就可以用AI來完成相應的功能，從而降低使用門檻。用戶可以像和人交流一樣向AI提問，從而獲得表格數據中自己想要的功能，并根據要求自動生成相關的圖表和報告。

隨著AI技術與應用逐步成熟，AI還將全方位融入人們的生產、生活，成為新型數字化基礎設施。“以往的AI應用場景，都可以被基于大模型的AI應用所升級。從這個角度講，各行各業的AI應用，都是未來大模型可以發展的方向。”盧言霞講道。

因此，人工智能領域的開發和服務，未來會成為極度細分、規模巨大、軟件硬件平臺和服務俱備的超級大行業。野村綜研在接受通信世界全媒體記者采訪時表示，未來AI可能會將當前的軟件行業、通信行業、大數據行業融為一體，創造一個新的數字化行業。

未來大模型發展還面臨多方面挑戰

盡管當前AIGC發展前景向好，由于行業剛起步，面臨的挑戰還很多。

一是算法需要不斷優化。目前大模型算法有兩個來源。一是完全自研，二是利用其他企業和組織的底層算法框架為基礎，或者已經開源的大模型為基礎二次開發。算法還需要不斷優化，未來開發也需要大批頂尖水平的數學領域學者和開發者，以及大規模高等級的項目積累經驗。這道技術難關還需攻克。

二是算力需求急劇攀升。由于AI對算力提出了極高的要求，因此當前頂級的高性能芯片可能一定程度上會出現缺乏的情況，算力的效率會受到影響。但是通過加大算力基礎設施的投入，可以一定程度彌補。

三是學習素材的積累與融合。目前絕大多數學術成果是用英語發表，互聯網世界的主流語言也是英語。因此，以中文互聯網世界的信息和購買的英語語料信息來構成語料素材難免會有信息偏差的可能性。應當重視語料的充實，思考中英文語料如何更好地融合。

四是通用與專用結合。比起通用大模型，企業更需要針對具體行業的大模型，并結合企業自身的數據進行訓練和精調，以打造出更實用的智能服務。通用大模型不一定懂行業的專業術語，也不了解企業內部獨特的情況，因此回答會比較籠統，信息也不夠及時。企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用的智能服務。

“百模大戰”之下，未來能夠占據頭部市場的或許只是少數具有實力的通用大模型和其引領的AI生態。IDC專家認為，AI廠商不能局限于拼戰略和概念，而應該追求大模型的效率提升以及實際落地的價值。未來AIGC的發展應聚焦于實際產業場景，著力于推動數字經濟發展。新的國際競爭戰略的關鍵，也不在于一個國家有多少大模型，而是大模型上有多少原生的AI應用，這些應用能夠在多大程度上提升生產效率。因此，未來以大模型為關鍵的信息技術，應著力于驅動數字經濟與實體經濟深度融合，從而做強做優做大我國數字經濟。