AI应用落地深度分析报告：AI落地切实推动内容与营销产业快速增长

大模型的发展开启了AIGC时代，当前多模态发展趋势清晰，AI视频生成正在迅速发展。目前大模型已从早 期的技术驱动转向生态驱动，AI技术持续商业化应用与落地。

AIGC技术应用与落地带来的提质、降本、增效，推动内容产业供给端持续繁荣，创作门槛明显降低，创作 人群扩张，互联网广告、直播电商规模呈增长趋势，内容产能和商业变现实现双提升。

幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：**《AI应用落地深度分析报告：AI落地切实推动内容与营销产业快速增长》，**报告版权方/来源：华金证券。

本报告共计：54******页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。**

研究报告内容摘要如下****

多模态模型对内容生产模式的影响

多模态模型能够提供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽AI处理复杂任务的应用范围是其通用人工智能的重要 路径之一。例如，OpenAl的Sora模型推出使得全球多模态大模型的发展得到关注。

AI生产力提升将改善传统工作流程。大模型应用或将影响人机交互方式和机器原有的决策能力，以上两方面的提升将对 原有内容生产力再次释放，结合对产业上下游链条和生态合作方式，进而改变整体数字管理体系。

AIGC以内容生成为核心，结合商业应用的不断迭代，最终指向数字工作作业模式及治理模式的改变。

各模态发展进程

多模态发展趋势清晰，文本、图像商业化规模和成熟度较高，AI视频生成正在迅速发展。

生成AI多领域加速落地

AI****赋能广告营销产业链

AI赋能广告营销全流程:策略洞察与内容生产将最先覆盖， 大模型加持的数字人带来全新交互体验。

广告营销领域的工作流程与环节涉及策略制定与用户画 像洞察、广告内容的制作、投放渠道的管理与效果分析 等工作，需要消耗大量的时间，其中有较多的工作都可 以通过AI代替人工的方式实现效率的提升。

从PGC到UGC到AIGC，生成式AI打造内容生产增量市场， 创意工具平民化趋势显著。大模型技术出现，生成式AI 让只为「一个人」打造广告内容成为可能。

AIGC****爆发催生强需求，供给侧蓬勃发展

相比传统AI对优质数据有大量需求，大模型对优质数据量的需求更强更大，数据维度更加多元，标注方式及质量评判标 准也更为复杂多样。在供给侧，随着数据要素等相关支持政策的持续深化，服务商将加快数据源的获取及数据集的制作。 数据工程技术、数据标准规范、标注方法等日益成熟，人才生态及服务软件平台的自动化、流程化也在不断完善，供给 侧的供应能力和服务质量得以加强。

据艾瑞数据，2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元。预计到2028年，中国AI基础数据服务市场规模将达170亿 元，未来五年的复合增长率为30.4%。

算力规模快速增长，支撑AI技术发展

随着AIGC在2023年迎来爆发，算力助推全球数字经济发展的生产力作用愈发凸显。

以AIGC为代表的AI应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起， 对算力提出更高要求，推动算力规模高速稳定增长。据 IDC数据，2022年全球数据总产量81ZB，过去五年平均增速超过25%。据中国信通院测算，2022年全球计算设备算力总 规模达到906EFlops，增速达到47%。预计未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年全球计算设备算 力总规模将超3ZFlops。

我国算力规模持续增长。据中国信息通信研究院测算，2022年我国计算设备算力总规模达到302EFIops，全球占比约为 33%，连续两年增速超过50%，高于全球增速。其中，基础算力规模为120EFlops，同比增长26%；智能算力规模达到 178.5EFlops，同比增长72%；超算算力规模3.9EFlops,连续两年增速超30%。

随着AI技术产业的发展，基础算力、智能算力、超算算力相互融合渗透，云计算中心和超算中心加速部署GPU等智算单 元，以满足越来越复杂多样的算力需求。在算力长效支撑AI技术发展的趋势下，AIGC有望持续受益。

幻影视界整理分享报告原文节选如下：

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
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原文地址：https://blog.csdn.net/2401_84204207/article/details/142886652

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