ChatGPT 的增长奇迹，本质上是人工智能从专用小模型迈向通用大模型的一次能力跃迁。 2022 年 11 月，OpenAI 发布基于 GPT-3.5 大模型的聊天机器人程序 ChatGPT，短短五天注册用户数量就超过 100 万，60 日后月活直接破亿，成为史上增长最快的消费者应用。支撑这一速度的，并非单纯的营销或流量红利，而是大模型泛化能力与涌现能力带来的应用研发门槛下降——人工智能由此从“一个场景训一个模型”，走向“一个模型适配多个场景”，市场规模的增长驱动力正源于此。
从小模型到大模型：研发门槛被大幅拉低
在这轮浪潮的前期，AI 模型都是针对特定应用场景需求进行训练，也就是通常所说的小模型。小模型通用性差，换到另一个应用场景往往并不适用，需要重新训练，牵涉大量调参、调优工作和成本；同时模型训练需要大规模标注数据，部分场景数据量少，训练出的模型精度不理想，最终导致 AI 研发成本高、效率低。
而过去几年，随着数据、算力和算法的提升，AI 技术从小模型发展到了大模型。大模型在大规模无标注数据上训练，学习出特征和规则，泛化能力强。基于大模型进行应用开发，只需用下游特定任务上的小规模标注数据做二次训练（微调），甚至不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。这有效降低了 AI 应用研发门槛，也解决了应用场景数据量少、模型精度低的问题。
更重要的是，大模型具备涌现能力——当模型规模达到某个阈值时，模型对某些问题的处理性能突然呈现快速增长。正是基于这种能力，才有了 ChatGPT 这种现象级应用的出现。
市场规模：中国增速持续高于全球
人工智能被类比为数字经济时代的“蒸汽机”，将在很大程度上替代重复的脑力劳动，进一步解放人的生产力和创造力，为各行业带来降本增效。从市场预测看，全球人工智能市场规模从 2018 年的 9359 亿元增长至 2025 年预计的 50033 亿元；中国人工智能市场规模同期从 861 亿元增长至 2025 年预计的 10457 亿元。
| 指标 | 2021 年 | 2025 年（预计） |
|---|---|---|
| 中国人工智能市场规模 | 2603 亿元 | 10457 亿元 |
| 中国占全球比重 | 13.8% | 20.9% |
从市场各方综合预测看，未来几年国内人工智能行业的复合增速将持续高于全球增速，总规模占全球市场的比重也将从 2021 年的 13.8% 提升到 2025 年的 20.9%。这一判断的背后，是技术差距的收窄：国内大模型与美国的差距已缩小，招银国际列出的中美主要大模型发布时间显示，同等参数量级的模型，美国只比国内领先 1-2 年；大模型技术方面美国领先国内公司大概 2-3 年。随着中国公司在 AI 算法上持续投入、巨头积极布局，底层技术正处于跟随和追赶的态势。
常见问题
ChatGPT 为什么能成为史上增长最快的消费者应用？
ChatGPT 属于生成式人工智能技术（AIGC）的一种，与传统决策/分析式 AI 不同，它并非简单分析已有数据来做决策，而是在学习归纳已有数据后进行模仿式、缝合式创作，生成全新内容。更关键的是，它背后的大模型具备泛化能力与涌现能力，使应用开发门槛大幅降低，从而能够快速触达海量普通用户。
人工智能市场规模增长的核心驱动力是什么？
核心驱动力来自大模型对 AI 应用研发门槛的降低，以及由此带来的各行业降本增效。大模型泛化能力强，微调甚至不微调即可完成多个场景任务，解决了小模型时代通用性差、数据标注成本高的问题，使 AI 从少数场景走向广泛落地，进而带动全球与国内市场规模持续扩张。
国内人工智能产业在全球处于什么位置？
国内大模型与美国的差距已明显缩小，招银国际列出的中美主要大模型发布时间显示，同等参数量级的模型美国只比国内领先 1-2 年，大模型技术方面美国领先约 2-3 年，同时国内领先于大部分其他国家。中国企业在全球超千亿参数大模型中的贡献约占三分之一，在拥有大模型数量及参数量前十名的组织中占据 4 席。