人工智能大模型通过在大规模无标注数据上训练，显著提升了泛化能力，有效降低了AI应用研发门槛。这导致模型供给端（大模型厂商）推出基础模型的速度加快，而下游应用端（各行业企业）吸收并定制化部署模型的需求周期相对较长，存在一定的供需错配：供给端快速迭代，但下游需要时间进行场景适配与落地。
大模型如何降低应用研发门槛
传统小模型针对特定场景训练，通用性差，换场景需重新训练，成本高。而大模型在大规模无标注数据上训练，泛化能力强，基于大模型进行微调或不微调即可完成多个场景任务。这有效降低了AI应用研发门槛，也解决了部分场景数据量少、模型精度低的问题。大模型还具备涌现能力，当规模达到阈值时，性能会突然快速增长。
供给端与需求端的匹配节奏
供给端方面，以百度、阿里、商汤等为代表的企业已陆续发布大模型，模型推出速度较快。需求端方面，下游企业需要时间来理解、吸收并进行定制化部署。AI产业下游应用层，通过赋能能够实现降本增效，其中有优质应用场景的C端企业，以及有数据积累的B端企业，有望率先受益。这种节奏差异可能导致短期供需错配。
常见问题
大模型供给端是否过剩？
大模型供给端确实呈现快速迭代态势，但下游应用端的吸收与落地需要时间。供需之间可能存在短期节奏错配，但长期看，随着应用场景不断拓展，需求有望逐步跟上供给。
哪些下游行业最先受益？
有优质应用场景的C端企业，以及有数据积累的B端企业，有望率先受益于AI赋能带来的降本增效。
国内大模型技术处于什么水平？
国内大模型与美国差距已缩小至1-3年，在参数量上不落后，但在原创算法和部分算力约束上仍有差距。国内企业正积极追赶，有望依托应用落地和产业升级释放增长潜力。