多模态大模型行业是指围绕能够处理、明白和天生多种类型数据(如文本、图象、音频、视频等)的深度进修模型所构成的产业生态。这些模型经过融合没有同模态的信息，能够实行更复杂和智能的任务，例如视觉问答、图文天生、语音辨认与分解等。

多模态大模型的核心正在于跨模态语义对齐，即经过技术手段实现没有同模态数据之间的无缝毗邻和明白。这类能力使其正在多个领域具有广泛的应用潜力，包括但没有限于自然语言处理、图象辨认、语音辨认、智能驾驶、医疗影像诊断等行业主要上市公司：阿里巴巴(09988.HK，BABA.US);百度(09888.HK，BIDU.US);腾讯(00700.HK，

TCEHY);科大讯飞(002230.SZ);万兴科技(300624.SZ);三六零(601360.SH);昆仑万维(300418.SZ);云从科技(688327.SH);拓尔思(300229.SZ)等

多模态大模型产业链全景梳理

多模态大模型产业链是一个巨大而复杂的系统，涵盖了从硬件设施到软件开发的各个环节，主要包括基础层、模型层和应用层。其中，基础层主要包括硬件和基础软件，模型层主如果多模态大模型的种类，包括CLIP、BLIP、BLIP-2、dreamLLM、LLaMA、LLaVA、flamingo、mini-GPT4等，应用层则是指大模型连系行业的进一步进级应用构成的行业大模型，主要包括临盆制造领域、生活文娱领域和大众办事领域等。

展开盈余 69 %

多模态大模型产物成本情况

当前海内支流大模型的锻炼成本广泛正在数千万至数亿美圆级别，其中百度文心、阿里通义、腾讯混元等大厂模型投入最高，基础超2亿美圆;而创业公司如Kimi、DeepSeek等经过技术优化降低锻炼成本，现在正在3000-6000万美圆之间。云托管成本受模型规模影响显著，大厂通常依托自有云平台，降低成本，如阿里云PAI、华为云等。而初创公司依附多云弹性部署。多模态大模型产物的成本情况以下：

全球多模态大模型行业发展进程

全球大模型产业的发展经历了初期探索期(1956年-2005年)，正在这一阶段，人工智能学科出生，神经收集模型最先发展。随后进入疾速发展时间(2006年-2019年)，深度进修观点被从新引入，Transformer等模型推进了行业进步。2020年至2022年为大模型兴起期，参数规模疾速扩展，2022年更被视为大模型元年。从2023年最先，大模型进入广泛应用期，其正在各领域的深度应用获得赓续拓展。这一历程并不是严格分期，而是体现了大模型技术发展的一连性和阶段性。

全球大模型算力需求情况

从感知智能到天生式智能，人工智能越来越需要依附“强算法、高算力、大数据”的支撑。模型的大小、锻炼所需的参数量等因素将间接影响智能出现的质量，人工智能模型需要的精确性越高，锻炼该模型所需的计算力就越高。以ChatGPT模型为例，公开数据表现，其所利用的GPT-3大模型所需锻炼参数量为1750亿，算力消耗为3640PF-days(即每秒运算一千万亿次，运行3640天)，需要至多1万片GPU供应支撑。据统计，当模型参数扩展十倍，算力投入将凌驾十倍，模型架构、优化效率、并行处理能力以及算力硬件能力等因素均会影响具体添加的倍数。

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发布于：广东省