市場規(guī)模：Al大模型市場發(fā)展取得了良好的成效，預(yù)計2026年將突破700億 元
自O(shè)penAI 發(fā)布ChatGPT以來，大模型產(chǎn)業(yè)掀起的關(guān)注。相關(guān)科技公司積J研發(fā)國產(chǎn)大模型， 不斷涌現(xiàn)出大量大模型科技公司。數(shù)據(jù)顯示，2024年Al大模型市場規(guī)模約為294.16億元，預(yù)計 2026年將突破700億元，Al大模型行業(yè)正處于爆發(fā)式發(fā)展階段。
用戶調(diào)研：超五成用戶使用AI大模型頻率較G，用途主要以工作、學(xué)習(xí)為主
調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，用戶對國產(chǎn)Al大模型的嘗試意愿度較G，其中51.5%的用戶每周使用4至5次； 21.6%的用戶每天多次使用。在用途方面，用戶主要將Al大模型應(yīng)用于工作和學(xué)習(xí)，分別占比 53.9%和44.5%。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，Al 大模型可以整合和處理大量信息，減輕人工重復(fù)勞動的負(fù)擔(dān)， 成為用戶提G工作效率的輔助工具。
發(fā)展趨勢：國產(chǎn)大模型將廣泛應(yīng)用至各行業(yè)生態(tài)
Al大模型已初步具有算力G效利用能力、真實世界感知能力、自主學(xué)習(xí)能力以及創(chuàng)作能力等。大部 分的國產(chǎn)Al大模型可在文本、圖像等方面賦能，并廣泛滲透到娛樂、電商、工作以及垂直L域等各類應(yīng) 用之中，為傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化賦能。
附件：2025年AI大模型市場現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究報告-市場將突破700億,21.6%的用戶每天多次使用
部署了包含 65b 百億及 175b 千億級參數(shù)的星火通用大模型在內(nèi)的 10 種開源與閉源的大模型,并預(yù)置圖像、語音各類 140 個原子模型,滿足不同應(yīng)用場景的開發(fā)需求
大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)實時監(jiān)控和優(yōu)化控制,為其他國產(chǎn) SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和優(yōu)化提供了新的解決方案
每小時對裂解爐自動執(zhí)行一次操作優(yōu)化計算，提高雙烯收率 0.14wt%，噸乙烯增效 17.74 元，折合裝置年增效 1551 萬元。單次優(yōu)化求解平均時間僅用 3 分 38 秒，單爐產(chǎn)品收率相對偏差控制在±5%以內(nèi)
按照“數(shù)據(jù)+平臺+應(yīng)用”的模式，地球物理甜點識別子系統(tǒng)，包含首頁界面、數(shù)據(jù)管理、模型管理、儲集體識別、界面顯示、成果輸出等 6 個功能服務(wù)，引用地震基本數(shù)據(jù)服務(wù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)等 2 個數(shù)據(jù)服務(wù)
自系統(tǒng)上線以來至今應(yīng)用效果顯著，基于系統(tǒng)智能報警和智能診斷模型已為 20 家企業(yè)有效診斷 50 余次,其中有 49 次為提前發(fā)現(xiàn)機組異常，及時告知企業(yè)，密切關(guān)注機組，避免造成嚴(yán)重故障
通過識別員工意圖自動解析并檢索公司內(nèi)部的規(guī)章制度、政策文件和業(yè)務(wù)流程等相關(guān)信息，自動高效提供最匹配的答案，從而提高人資制度知識查詢效率，并確保人資領(lǐng)域政策信息的準(zhǔn)確傳達(dá)
基于公司大瓦特生態(tài)技術(shù)體系，推動安全監(jiān)管模式再變革 1 大核心愿景，細(xì)化 2 大核心目標(biāo)，依托大瓦特 L0 電力基礎(chǔ)大模型、電網(wǎng)首個人工智能樣本標(biāo)注基地、“數(shù)字安全監(jiān)盤人”功能領(lǐng)先為 3 大核心基礎(chǔ),
部分場景和領(lǐng)域(金融、信息技術(shù)、醫(yī)療等行業(yè))已實現(xiàn)實質(zhì)性的商業(yè)化進(jìn)展，而其他領(lǐng)域則仍處于探索階段,在數(shù)個行業(yè)與應(yīng)用場景的交叉領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的市場潛力
揭開了AI大模型在企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來趨勢,實時監(jiān)控生產(chǎn)線,AI大模型能夠預(yù)測設(shè)備故障,減少停機時間,確定AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域、投資預(yù)算、技術(shù)選型等
智能座艙的發(fā)展經(jīng)歷了從機械式座艙到電子式座艙，再到智能化座艙的演變;提供出行過程中的辦公、娛樂、社交、休息場景，并實現(xiàn)多場景轉(zhuǎn)變
白皮書旨在全面解析圖計算與人工智能（尤其是大模型技術(shù)）的交互現(xiàn)狀,探討其背后的原理,面臨的問題與挑戰(zhàn),關(guān)鍵技術(shù)以及成功實踐,為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有益的參考和啟示
大模型相關(guān)崗位對求職者的學(xué)歷和經(jīng)驗要求均較高,求碩博學(xué)歷的占比為 35.8%，比去年同期提高 5.5 個百分點;經(jīng)驗方面要求 3-5 年經(jīng)驗的占比 33.8%，比去年同期提高 2 個百分點
