近日，北京赛昇科技有限公司计世资讯研究院发布《2024-2025年中国行业大模型市场发展状况研究报告》，报告显示，2024年，大模型已经成为人工智能领域最热门的赛道，而行业大模型则正在从互联网，零售等行业向其他传统行业快速渗透，成为大模型领域新的增长点。

行业大模型成为产业高质量发展重要赋能工具 ，市场进入快速增长期

2024年，我国政府大力推进大模型赋能传统产业发展，实施人工智能赋能新型工业化等产业赋能行动。特别是在行业大模型领域，各地不断推动国产行业大模型在互联网、金融、电信和制造等领域的部署，谋划建设行业大模型中试平台、测评服务平台等公共服务平台，助力大模型行业适配应用及商用服务。鼓励人工智能企业与传统产业企业合作，围绕知识问答、信息生成、服务优化、营销管理等场景，研发适应不同行业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的行业大模型。推进人工智能技术、大模型在研发设计、生产制造、检验检测、营销服务、供应链管理等全环节创新应用，打造行业大模型创新产品和解决方案，有力支撑各行业数字化转型、智能化升级。在此背景下，2024年，我国行业大模型市场进入快速增长期，据计世资讯数据显示，2024年中国行业大模型市场规模3.65亿元，比2023年增长29.89%。

数据来源：CCW Research 2024/11

2023-2024年中国行业大模型市场规模及增速

服务商前瞻布局行业大模型领域，天翼云、百度、华为云、阿里云等竞争优势明显

计世资讯研究院从产品技术能力和市场及战略能力两个维度对中国行业大模型市场中主要服务商进行竞争力研究，研究结果显示，天翼云、百度、华为云、阿里云等品牌综合竞争力最强，处于领导者地位。其中，天翼云云顶大模型凭借全栈式解决方案，在行业大模型服务方面有较完备的技术积累，并且凭借天翼云在智算中心等基础设施领域的强大资源储备，以及算网融合、云边协同、算力互联互通的诸多优势，在市场中处于领先地位。

未来行业大模型市场发展呈现五大趋势

随着DeepSeek的横空出世，其卓越的数据处理和智能分析能力将会推动中国大模型产品和技术进入新的发展阶段，受此影响，未来，我国行业大模型市场也将快速增长。并在多模态融合、智能交互体验、定制化服务等方面为企业提供更加精准、完善的服务，推动企业创新发展，行业大模型也将成为企业实现数字化转型的重要工具。计世资讯研究院预测，未来五年，中国行业大模型市场将以每年不低于60%的增速发展，到2029年，市场规模将超过40亿元。

数据来源：CCW Research 2024/11

2025-2029年中国行业大模型市场规模及增速预测

计世资讯研究院研究表明，未来，中国行业大模型市场发展将呈现如下趋势：

趋势一：生成式AI驱动企业应用创新 行业大模型部署逐步深化。

随着生成式AI的快速发展，AI赋能行业应用已成为推动各行业数字化转型的重要力量，大模型在多个行业和不同应用场景发挥着关键作用。未来，随着行业需求和应用场景的不断细分，随着生成式AI的快速发展，AI赋能将成为推动各行业数字化转型的重要力量，随着各行业数字化应用的深入发展，用户越来越需要比通用大模型更加有针对性的解决方案，满足企业创新发展的诉求。于是，行业大模型逐渐在企业研发设计、营销推广、客户服务等方面起到了越来越重要的作用。例如，在制造业中，基于行业大模型的供应链应用管理工具为航空航天、智能装备制造等领域客户合作伙伴管理、供应链协同提供高效的管理手段，在生产排程、产品质检等环节带来更加创新的、精准化、智能化的应用方式。在零售、电信、互联网等多个领域，云上智慧应用的协同需求以及AI的快速赋能，正对数据管理服务提出全新要求，催生出基于行业大模型的智能一体化数据应用新模式，相关技术标准和应用经验逐渐成为推动产业高质量发展的新要素，带来全新增量市场机会。

同时，行业大模型在不同细分场景中的应用也不断深化，例如在营销服务应用场景，行业大模型可以为零售企业快速满足客户需求、制定营销策略提供高效的智能化工具，为企业满足不同消费者的个性化需求提供保障；此外，在智能运维应用场景，基于行业大模型的设备监控工具打通了数字化应用架构的运营壁垒，让企业用户能够构建一体化的数据、应用管理平台，提升企业数字化转型效果；而在数据管理及保护领域，基于行业大模型的数据管控套件可以帮助用户有效防范数据泄露及安全隐患。

趋势二：智算中心成为支撑行业大模型的核心基础设施 有较强智算中心运维管理能力的服务商更具竞争力。

Ø随着模型参数量从千亿迈向万亿，大模型对底层算力的诉求进一步升级，万卡甚至超万卡集群已经成为大模型产业发展的刚需，同时对训练稳定性要求极高。大模型的深入应用，给企业的IT基础架构、数据管理与保护和利用带来结构化需求变革，需要新型算力底座的支撑，智算中心作为智慧时代的新基建，已经成为支撑大模型应用的重要基础设施。当前，各城市算力中心的部署、算力网络的连接以及算力资源的互联互通，也为大模型产业的发展拓展了新的市场空间，从颗粒度、用户体验、产品特性、场景匹配等环节都体现出高成本投入和高价值输出的需求特征。

因此，用户在选择大模型的时候，不仅要考虑大模型本身的性能和功能，还要考虑支撑大模型应用的智算中心的能力，因为智算中心需要有较强的运维管理能力，不仅要面向机房和硬件的运维，而且要面向人工智能应用和大模型训练的运维和监控。其次，智算中心不能仅提供硬件基础设施产品服务，还需要能提供硬件之上的智算软件服务，包括大规模集群、单个AI容器，以及AI训练微调产品、模型服务产品等。最后，智算中心也要能够提供算力互联能力，接入算力网络。以上这些因素，都是让大模型刚好地为企业服务的关键因素，因此，同时具备大模型服务以及智算中心运维管理能力的服务商将更具备竞争优势。

趋势三：技术逐渐成熟并将在营销服务等领域广泛应用，多模态融合成为必然。

随着生成式AI技术的不断发展和升级，其在营销服务领域的应用将会更加广泛和深入。未来，生成式 AI 技术将会更加智能、高效，能够生成更加高质量的营销内容和客户服务解决方案。‌

同时，未来的AI智能大模型将不再局限于单一数据源，通过整合不同类型的数据（如文本、图像、视频、语音等），提高大模型的理解能力和表达能力，实现更加全面、准确的分析和预测，极大地丰富了服务内容和营销内容。

趋势四：具备更加智能化的‌自监督学习能力，并将‌数据分析和人工智能技术深度融合。

未来，随着数据治理需求的不断提升，大模型将具备更高的自监督学习能力，利用数据内在的监督信号，使模型无需人工标注即可捕捉广泛且具有泛化性的特征，有效减少对标注数据的依赖，降低成本。同时，数据分析和人工智能技术的深度融合将会成为营销服务大模型技术发展的重要趋势。通过对大量的用户数据进行深入分析，结合人工智能技术，为企业提供更加精准的用户画像和市场洞察，制定更加个性化的营销策略和服务方案。

趋势五：智能交互体验不断提升，高度可定制化服务将成为主流。

智能交互体验是营销服务大模型的重要组成部分。未来，随着自然语言处理技术和语音识别技术的不断发展和提升，智能交互体验将会更加便捷、快速、准确，为用户提供更加贴心、人性化的服务体验。

随着企业对个性化营销服务的需求不断增加，高度可定制化的服务方案将会成为营销服务大模型市场的主流。企业可以根据自己的业务流程和目标，选择合适的方案，实现个性化的营销服务。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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