AI模型标志着人工智能发展的新里程碑。 自1956年达利茅斯会议以来，人工智能的发展可以分为四个阶段。 随着互联网和云技术的兴起，人工智能逐渐从象征主义过渡到联结主义，呈现出波一样的发展态势。 目前，这股以AI大模型为首的人工智能浪潮，正预示着通用人工智能时代的到来。 人工智能
ChatGPT的出现宣告了AI大模型时代的开始，从此，多模态预训练大模型成为行业标准。
在将大型AI模型扩展到多模态领域的过程中，生成式AI领域正在发生深刻的变化。 大模型的创新重点已经从单一模态扩展到多模态，使得多模态预训练大模型逐渐成为文本、图像、**生成等多个领域不可或缺的工具。
最近，OpenAI 推出了其第一个文本生成**模型 SORA，它所展示的结果令人叹为观止。 SORA模型不仅可以根据文字描述生成长达60秒的**内容，还可以准确把握色彩、风格等关键要素，从而产生表情丰富、情感饱满的生动**。 SORA的三大核心优势使其能够在AIGC领域取得突破，这可以说是该领域的一个重要里程碑。
人工智能模型正逐渐从单模态发展到多模态
来源**：毕马威的人工智能模型可根据处理的数据类型分为两大类：
1）单峰模型：专注于处理单一类型的数据，例如文本。它们针对特定类型的信息进行了优化，并在该领域表现出色。
2）多模态模型：与单模态模型不同，多模态模型能够同时处理两种或多种类型的数据。这种处理方法类似于人脑，能够同时接收和处理文本、声音、图像等不同形式的信息。 多模态模型通过整合来自不同模态的数据，提供更全面、多维度的理解和表达。
多模态的概念意味着从多个角度或感官来表达或感知事物。
在此上下文中，“多模态大型模型”特指可以处理文本、音频、图像和其他不同形式内容的大型模型。 这些模型通过融合多种类型的信息，为人工智能的发展开辟了新的途径，以实现更高水平的理解和生成能力。
多模态大模型框架：
随着配套技术的不断完善，AI模型在输入文本后生成多模态内容的能力不断增强，行业内新产品层出不穷，商用速度也在加快。
2020 年 6 月 GPT30 的发布表明 AI 已经能够在高水平上生成文本和 **。 随后，在2022年7月，文盛图形领域的标志性产品Stable Fusion上线。 到2023年，AI在生成3D模型和**领域也取得了重大进展，相关产品陆续落地落地。 在发电领域，Runwaygen和PikalabsPika等使用扩散模型的技术继续推动结果的优化和改进。
随着AI技术的不断发展，B端和C端用户都可以以高质量、低成本的方式制作图像、**和3D**。 这将为影视、营销、游戏等媒体行业带来巨大的商业价值，帮助这些行业降本增效。
多模态能力不仅可以提升交互体验和内容制作效率，还可以优化现有AI产品在场景下的性能。 通过对语音、文本等多种模态的深入了解，多模态技术可以显著提升交互体验，让AI产品在各种场景下发挥更大的作用。
在技术上，多模态大型模型主要分为单塔结构和双塔结构两种。 单塔结构利用深度神经网络完成图像与文本的交互融合，属于前信息融合方案。 双塔结构利用不同的神经网络对不同模式的信息进行处理，并在最后一层进行信息交互和融合，属于后信息融合方案。 这种结构具有模型独立性强、训练效率高等优点。
在商业模式上，大模型的实现可以分为三种主要模式：大模型、大模型+算力、大模型+应用。 企业用户可以直接购买大型产品或租用大型服务。 同时，厂商还可以结合模型和算力进行销售，或者将融合了大模型能力的上层应用出售给企业用户，并收取软件许可费等费用。
目前，大模型+算力是主流的收费模式，但随着模型应用和生态的进一步完善，大模型+应用模式的占比有望逐步提升。
目前，多模态已成为众多厂商在AI大模型演进中的重要发展方向，其中“说话和画画”的能力成为各大模型的重点。
海外OpenAI和谷歌凭借在多模态领域的广泛布局和先进技术，推出了性能卓越的通用多模态大模型，引领行业发展趋势。 同时，稳定性AI、Midjourney 和 Runway 等垂直领域的独角兽在技术突破和产品创新方面也发挥着举足轻重的作用。
国内高校、科技、产业的紧密融合，进一步稳定了大规模模式产业格局，生成式人工智能为产业升级提供了强劲动力。 ChatGPT的崛起，刺激了阿里巴巴、华为、腾讯、JD.com、字节、360、商汤科技、科大讯飞等各大厂商的积极参与，让国内大型模型领域进入了“百模混战”的激烈竞争时代。
截至2023年10月，国内有254家厂商和高校拥有超10亿参数的大模型。 在这个生态系统中，高校和科研人员专注于基础研究和人才培养，为行业提供了源源不断的创新动力。 大型厂商依托强大的算力支撑、基础设施建设、MaaS服务，为大模型的训练和部署提供坚实保障。 另一方面，初创企业在开发大型模型应用方面取得了长足的进步，以促进该技术的商业化。
此外，在多式联运方向上有布局或具有布局能力的厂商包括昆仑万维、万兴科技、美图公司、新国度等。 随着多模态技术的不断进步，人工智能在电商、游戏、教育、营销等领域的应用也将迎来新的发展机遇，焦点科技、华文**、盛天网络、蓝色光标、凤凰传媒、世纪天虹、棕风科技等相关布局厂商也将从这一趋势中受益。 同时，虹软科技、丹虹科技等公司也将受益于AI应用的开发。
随着大模型数据规模的不断增长，单台服务器难以满足日益增长的算力需求。 因此，通过高性能网络连接大量服务器，构建大规模算力集群，成为必然趋势。 在这一领域，浪潮信息、中科曙光、实业财富联盟、拓维信息等厂商积极布局，为行业的快速发展提供有力支撑。
目前，多模态大模型的开发正在带来技术上的平等，使C端内容创作能够更好地实现成本和质量的平衡。 这种技术的进步为普通用户提供了更多的创意工具和可能性，使他们更容易创建高质量的内容。
随着图像、音频、3D资产等多模态技术的进一步发展，我们有望看到AIGC时代的真正到来。 在这个时代，人工智能将成为内容创作的重要驱动力，帮助用户更快、更高效地生成丰富多样的内容。
这一变化将为UGC平台带来巨大的机遇。 过去，小红书、知乎、抖音、快手等UGC平台已经证明了用户创作内容的潜力。 用户创建内容的门槛每增加一倍，用户创建的内容量就会增加十倍，对应平台的用户规模也会明显增加。 这意味着，随着多模态大模型和多模态技术的普及，UGC平台将迎来更多的创作者和更多的内容，从而进一步推动平台的发展和壮大。
关注【乐清智库】，洞察产业格局！