2025年全球多模态大模型行業發展現狀 AI伺服器和算力發展推動市場爆發式增長

今天小編分享的互聯網經驗：2025年全球多模态大模型行業發展現狀 AI伺服器和算力發展推動市場爆發式增長，歡迎閲讀。

行業主要上市公司：阿裏巴巴 ( 09988.HK，BABA.US ) ; 百度 ( 09888.HK，BIDU.US ) ; 騰訊 ( 00700.HK， TCEHY ) ;科大訊飛 ( 002230.SZ ) ;萬興科技 ( 300624.SZ ) ;三六零 ( 601360.SH ) ;昆侖萬維 ( 300418.SZ ) ; 雲從科技 ( 688327.SH ) ;拓爾思 ( 300229.SZ ) 等

本文核心數據：市場規模 ; 算力 ; 排名 ;

全球多模态大模型行業發展歷程

全球大模型產業的發展經歷了早期探索期 ( 1956 年 -2005 年 ) ，在這一階段，人工智能學科誕生，神經網絡模型開始發展。随後進入快速成長期 ( 2006 年 -2019 年 ) ，深度學習概念被重新引入，Transformer 等模型推動了行業進步。2020 年至 2022 年為大模型興起期，參數規模迅速擴大，2022 年更被視為大模型元年。從 2023 年開始，大模型進入廣泛應用期，其在各領網域的深度應用得到不斷拓展。這一過程并非嚴格分期，而是體現了大模型技術發展的連續性和階段性。

全球人工智能伺服器現狀

由于大模型對計算能力和數據的高需求，其所需要的伺服器設施将在人工智能基礎設施市場中占據越來越大的份額。IDC 預計，全球人工智能硬體市場 ( 伺服器 ) ，将從 2022 年的 195 億美元增長到 2026 年的 347 億美元，五年年復合增長率達 17.3%; 其中，用于運行生成式人工智能的伺服器市場規模在整體人工智能伺服器市場的占比将從 2023 年的 11.9% 增長至 2026 年的 31.7%。

全球大模型算力需求情況

從感知智能到生成式智能，人工智能越來越需要依賴 " 強算法、高算力、大數據 " 的支持。模型的大小、訓練所需的參數量等因素将直接影響智能湧現的質量，人工智能模型需要的準确性越高，訓練該模型所需的計算力就越高。以 ChatGPT 模型為例，公開數據顯示，其所使用的 GPT-3 大模型所需訓練參數量為 1750 億，算力消耗為 3640PF-days ( 即每秒運算一千萬億次，運行 3640 天 ) ，需要至少 1 萬片 GPU 提供支撐。據統計，當模型參數擴大十倍，算力投入将超過十倍，模型架構、優化效率、并行處理能力以及算力硬體能力等因素均會影響具體增加的倍數。

全球大模型市場規模情況

當前全球的人工智能產業處于高速發展期，大模型技術引領着人工智能領網域正在邁向新的發展高度，也已不局限于技術讨論的範疇，而是進入商業化應用階段，大模型市場正處于快速增長階段。根據 IDC 數據，2023 年全球大模型市場規模達到 210 億美元。初步測算，2024 年全球大模型市場規模達 280 億美元，同比增長 33%。

全球多模态大模型競争格局

2024 年 7 月 9 日，SuperCLUE 發布《中文大模型基準測評 2024 上半年報告》，報告選取國内外有代表性的 33 個大模型在 6 月份的版本，通過多維度綜合性測評，對國内外大模型發展現狀進行觀察與思考。從代表通用能力的一級總分來看，GPT-4o 以 81 分的絕對優勢領跑 SuperCLUE 基準測試，是全球模型中唯一超過 80 分的大模型。展現出強大的語言、數理和指令遵循能力。中國大模型發展非常迅速，其中有 6 個國内大模型超過 GPT-4-Turbo-0409。絕大部分閉源模型已超過 GPT-3.5-Turbo-0125。