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大型モデル技術は世界の技術コミュニティを席巻しており、中国はすぐにこの波に乗り、多くの分野で導入を開始し、企業の業務効率と消費者エクスペリエンスを向上させています。ただし、大規模なモデル企業も、テクノロジーの成熟度、コスト、データ セキュリティ、業界の違い、ユーザーの受け入れなどの課題に直面しており、依然としてすべてのメーカーが直面している問題です。

大型モデルの導入から1年以上が経過し、To Cの事業化の見通しがまだ不透明な中、入札市場では大型モデルが形になり始めており、興味深い落札プロジェクトも数多く見受けられます。

例えば、稲作技術プロジェクトの大規模モデルベースと応用、天気予報領域の大規模モデル、事前尋問と診断の大規模モデル、ビデオ生成研究開発プロジェクトなど、大規模モデル技術は徐々に発展してきました。より多くの業界に「浸透」しました。

Zhiliao Newsがシリコンスターズに提供したデータによると、2023年を通じて、入札市場では190件の大型モデルの調達要件が開始され、調達規模は5億9,500万元となった。合計 135 社のバイヤーと 131 社のサプライヤーが年間を通じて取引に参加し、そのうち 25.92% のバイヤーは年間購入ニーズが 2 倍以上でした。

2024年上半期の入札市場では大型モデル関連の入札案件が498件発生し、入札金額は13億4000万元を超え、2023年通年の規模を上回った。

このうち、最も価値の高いプロジェクトは貴州東デジタル・ウェスタンコンピューティング大型モデル建設プロジェクトで、落札額は1億7673万6400元で、落札者は雲上昆鵬で、支配株主の拓威信息はファーウェイ傘下の企業である。産業チェーン。

市場の地理的分布に関しては、2024年上半期には、調達需要は主に北京、広東、上海、江蘇、浙江などに集中すると予想されます。貴州省は東西の大型モデル建設関連プロジェクトにより調達額が最も多い省となった。

各種購入者の割合をみると、民間企業が24.7％、金額では民間企業が45.49％を占めた。

サプライヤーの落札件数では、Zhipu AI、Baidu、iFlytek、Huawei が最前線にランクされています。

シリコンスター関係者はまた、Zhidiao News、中国政府調達ネットワーク、Xunbiao Baoなどの公共チャンネルやその他の公共チャンネルと連携して、今年の大規模なモデル関連プロジェクトの落札価格の一部を整理した。

不完全な統計によると、Zhipuは今年、金融、教育、エネルギー、通信、医療、その他の分野を含む18のプロジェクトを獲得した。購入者には、中国移動（チャイナモバイル）や中国電信（チャイナテレコム）などの国有企業、招商銀行などの金融機関、教育機関や研究機関などが含まれる。プロジェクト投資規模は8万元～499万元。

その中で、Migu のビデオ生成研究開発プロジェクトでは、変成器このモデルはビデオ拡散とマルチモーダルビデオ生成を実行し、最先端のビデオ生成技術における Zhipu の進歩を示しています。

不完全な統計によると、百度は医療、金融、エネルギー、環境保護、交通など複数の分野をカバーする大規模モデルで17件のプロジェクトを受注した。落札価格が高かったプロジェクトには、「労働組合インテリジェント建設プロジェクト」（3,158万元）や「インテリジェント中央プラットフォームインテリジェントセンター研究開発」（476万7,000元）などの多くの大規模国有企業や業界大手企業と協力している。チャイナタワー、中国南方電力網、中国招商集団、チャイナユニコムなど不完全な統計によると、インテリジェント車両ネットワーキングの分野で、大規模な交通モデル関連プロジェクトを落札したのは百度だけである。

不完全な統計によると、iFlytekは今年、金融、教育、エネルギー、通信、司法など多くの分野をカバーする15件の大規模モデル関連プロジェクトを落札した。受賞プロジェクトには、中国能源集団の「AI基本大型モデルおよびデータトレーニングプラットフォーム」などのインフラ構築や、北京放送大学の「大型モデルベースのデジタルアシスタントイノベーションプロジェクト」などの特定のアプリケーション開発が含まれる。他の多くのプロジェクトにも iFlytek のハードウェア製品が含まれています。

その中で目を引くのは、三亜雅州湾科学技術都市開発建設有限公司が認知大規模モデル基地施設の購入と「国家塩分・アルカリ耐性」の革新的応用に2704万9600元を投資したことである。米穀技術イノベーション連携プラットフォームプロジェクトは、金額が大きいだけでなく、農業科学技術分野におけるAI技術の重要性を実証しています。

プロジェクト内容には、「1つの一般認知大型モデル+2つの一般大型モデルサポートプラットフォーム(大型モデルトレーニングプラットフォーム、大型モデルアプリケーション開発プラットフォーム)+1つのデータトレーニングタスク+5種類の大型モデル適用シナリオ(農科学研究助手、部門デジタル)」が含まれます。従業員、知文百科事典、業務命令サービス相談アシスタント、公共サービス事項相談）。

ファーウェイが落札したプロジェクトには、エネルギー、金融、気象などの産業が含まれており、その中にはファーウェイと深セン市気象局が協力した「深セン天気予報地域大規模モデルプロジェクト」が280万元で落札された。昨年7月、ファーウェイのクラウドパン古代気象モデルが「Nature」誌に掲載された。ファーウェイの大型モデル戦略は常にToBおよびToG市場を指向しており、業界に深く入り込み、業界の問題を解決することに重点を置いています。

SenseTime が獲得したプロジェクトは電力や金融などの重要な分野をカバーしており、これらの垂直産業における同社の技術力を証明しています。プロジェクトの金額は数百万から数百万に及び、さまざまな規模の AI アプリケーション ニーズを反映しています。 SenseTime はカスタマイズされた業界ソリューションを提供するだけでなく、招商銀行への GPU リソースの提供などのインフラストラクチャ サービスにも取り組んでいることは注目に値します。

Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Volcano Engine も同様の状況ですが、公開情報に掲載されている関連する受賞プロジェクトの数は比較的少なく、これはインフラストラクチャ プロバイダーとしての位置づけと密接に関係しています。クラウド サービス ベンダーは技術力とリソースの優位性を持っており、特定の大規模モデル プロジェクトの提供に直接参加するのではなく、基盤となるコンピューティング リソース、データ ストレージ、およびネットワーク サービスを提供することに主に重点を置いています。

大型モデルの調達市場に積極的なZhipuとは異なり、大型モデルの「四小龍」のうちの他の3社はこの分野にはほとんど関与していない。

今年はミニマックスは公募情報に載っていませんでした。昨年10月、上海ミニマックス・テクノロジー（MiniMax）は招商銀行の事前トレーニング基本大規模言語モデル（千億レベル）調達プロジェクトの入札を落札した。他の候補には百度（Baidu）や芝浦（Zhipu）もあった。

To C スーパーアプリケーションであることを主張する月の暗黒面調達リストには載っていないが、楊志林氏が初めて設立した企業サーキュラー・インテリジェンスが北京銀行の調達プロジェクト２件を落札した。昨年は「北京銀行インテリジェント支援洞察システムAIモデル管理」などのプロジェクトを落札した。 Loop Intelligence の CEO、Chen Qicong 氏はかつて、Dark Side of the Moon は主に toC および toD タスクを担当し、Loop は主に toB タスクを担当するとスピーチで公に述べました。

サーキュラーインテリジェンスは2018年から商用化されており、受賞プロジェクトは銀行、保険、証券などの金融業界の大手企業に集中しています。たとえば、サーキュラー・インテリジェンスは少なくとも9つのプロジェクトで北京銀行と協力しており、アモイ国際銀行の落札についても公式ウェブサイトでツイートした。

公開情報によると、Loop Intelligence と Dark Side of the Moon は現在、綿密な戦略的パートナーシップを結んでいます。 Circular Intelligence は Dark Side of the Moon の一般的な大規模モデルに基づいており、さまざまなビジネス シナリオ向けに、より優れた業界大規模モデル ソリューションとアプリケーションを業界に提供します。さらに、Circular Intelligence は、大規模モデルの長文テキスト機能も強調しています。

大手モデルスターの新興企業のうち、他の 2 社、ゼロワンワンワンとバイチュアンインテリジェンスは、公開入札情報に掲載されていませんでした。

大型モデルの新興企業はこの分野での動きは少ないが、これは国内のエンタープライズレベル市場の複雑かつ多様な需要、細分化された業界市場、および多数の中小規模の顧客に関連している可能性がある。これらの顧客はカスタマイズされたソリューションに対する強い需要を持っており、AI 製品を迅速に標準化およびモジュール化することが困難になっています。 ToG 市場では、インテリジェント プロジェクトにおける激しい競争にもかかわらず、利益はわずかです。政府機関や企業機関は、パッケージ化された AI、クラウド、IoT、その他のソフトウェアおよびハードウェア ソリューションの導入を好みます。そのため、突破口としてTo Cを選択する企業が増えています。

大型モデルの台頭により、市場競争からプロジェクトの実施に至るまで、ToC、ToB、ToG を問わず、新しいビジネス モデルと技術的課題が常に模索され、前進しています。

大規模なビジネスモデルがまだ不明確である現在、入札と入札は商業化を実現するための選択肢となっています。この方法の利点は、プロジェクトと収益を迅速に獲得できると同時に、市場の不確実性を軽減できることです。政府や大企業との協力を通じて、ブランドの認知度と信頼を高めます。しかし、入札プロセスは煩雑で競争が激しく、利益率は限られており、プロジェクトの要求は多様化して高度にカスタマイズされているため、リソースが分散し、規模の経済や標準化された製品を形成することが困難になる可能性があります。

2015年頃から始まったAIの波において、コンピュータービジョン技術から成長したAI四虎は、主に企業や政府にカスタマイズされたAIソリューションを提供することで利益を上げており、企業による集中調達や政府入札が重要な収益源となっている。それは彼らにとって成功しない大きな理由となった。

近い将来、テクノロジー、市場、ビジネスモデルのすべてが急速に変化するこの業界では、大型モデルのテクノロジーが果たす役割はさらに増えるでしょうが、今後の動向はまだわかりません。