2023大模型厂商全景报告-爱分析-202402.pdf

2023大模型厂商全景报告-爱分析-202402.pdf
这份报告是爱分析发布的《2023·爱分析 大模型厂商全景报告》,主要聚焦大模型市场,为甲方采购旅程中的数字化规划、厂商选型提供决策依据。报告核心内容包括: **1. 研究范围定义:** * 大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。 * 2023 年被称为“大模型元年”,大模型市场规模预计 2023 年为 50 亿元人民币,2024 年将达到 120 亿元。 * 大模型市场从技术架构角度可分为基础层、模型层、中间层和应用层。 **2. 厂商全景地图:** * 基于对甲方企业和典型厂商的调研,报告遴选了在大模型市场中具备成熟解决方案和落地能力的厂商。 * 全景地图涵盖知识库问答、对话式分析、Al Agent、通用大模型、行业大模型、企业大模型、大模型安全流通平台等七个市场。 **3. 市场分析与厂商评估:** * **3.1 知识库问答:** 旨在通过大模型与知识库的结合,改变知识库构建、应用与运维的方式,支撑企业知识检索与应用需求。 * 甲方核心需求: 压缩冷启动时间、降低知识校验环节对人工的依赖、解决幻觉问题。 * 厂商能力要求:具备利用大模型进行知识分类、抽取和问答对拆分的能力,具备解决校验难题的方案,具备 RAG、微调等缓解大模型幻觉的能力。 * **爱数:** 提供“企业知识+大模型”端到端解决方案,涵盖算力、基础大模型、知识化、应用等多个层面。 * **3.2 对话式分析:** 改变原有交互方式与工作流程,支撑企业管理层和业务部门数据分析需求。 * 甲方核心需求:借助大模型实现更准确的意图理解和 SQL 生成,借助大模型实现深度分析。 * 厂商能力要求:具备限定查询边界的能力,具备训练或微调大模型的能力。 * **飞算科技:** Al.Insight 以大模型为技术支撑,支持业务人员与企业数据对话式交互,提供可视化分析、异常分析、自动算法分析等多项能力,实现一站式数据分析。 * **3.3 Al Agent:** 通过大模型驱动,具有自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能自动化执行复杂任务。 * 甲方核心需求:具备 Planning 能力,具备调用组件来执行任务。 * 厂商能力要求:具备构建 Al Agent Planning 能力的解决方案,具备组件库和低代码能力, 具备 Al Agent 构建与运营的全生命周期管理平台。 * **澜码科技:** AskXBOT 平台可以帮助企业构建基于专家知识的超级自动化。 * **3.4 通用大模型:** 通过在海量数据上训练后能完成大量不同下游任务的非开源免费模型。 * 甲方核心需求:企业需要通用大模型可以支撑业务,发挥价值,需要“通用大模型+算力”的综合解决方案。 * 厂商能力要求:具备鲜明的能力特点,具备大模型应用开发工具、LLMOps 工具、Al Agent 等工具层产品,具备足够的高端 AI 芯片,并具备国产化芯片替代方案。 * **出门问问:** 基于自研通用大模型——序列猴子,提供一系列大模型产品及解决方案。 * **3.5 行业大模型:** 经过后训练或微调,具备金融、医疗等明确的行业属性。 * 甲方核心需求:具备行业属性的大模型,需要合规可信,需要“行业大模型+算力”的综合解决方案。 * 厂商能力要求:以高质量行业大数据作为行业大模型的属性保障,具备应对合规、可信难题的解决方案,具备足够的高端 AI 芯片,并具备以华为昇腾为代表的国产化芯片替代方案。 * **拓尔思:** 基于 2000 亿+ 高质量数据,打造拓天大模型,提供金融、媒体、政务等多个行业大模型。 * **3.6 企业大模型:** 面向企业私有化部署的大模型,助力企业从数据驱动升级为智能驱动。 * 甲方核心需求:利用企业大模型助力企业智能驱动,找到能满足企业数据隐私与合规需求的大模型,具备高可用性。 * 厂商能力要求:提供企业大模型端到端工具链,具备数据隐私保障技术和数据全流程合规能力,在数据工程建设、大模型工程化以及降低大模型参数量方面有深厚积累。 * **滴普科技:** 提供企业大模型端到端解决方案,包括智能体平台 FastAGI、训推一体机 Fast5000E 等。 * **3.7 大模型安全流通平台:** 覆盖大模型开发及应用全流程,对数据、模型、参数提供安全防护,支持利益分配的平台。 * 甲方核心需求:平台覆盖大模型开发及应用全流程,保障数据、模型、参数的安全。 * 厂商能力要求:提供大模型时代特有的保护能力,提供以不可篡改方式统计并存储资产授权记录与推理服务调用量,建立大模型安全流通平台的价值体系。 * **揽睿星舟:** 揽睿大模型流通解决方案,支持大模型安全流通。 **4. 入选厂商列表:** 提供入选厂商的列表。
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