据工信部赛迪研究院最新发布的报告显示，2023年我国生成式人工智能市场规模或将超过10万亿元。这一数据表明我国生成式人工智能产业正迅速蓬勃发展，并广泛渗透于制造业、零售业、电信行业和医疗健康等各领域。
报告还指出，我国生成式人工智能在四大行业中的采用率正快速增长，已达到15％，相应市场规模约为14．4万亿元。
专家预测，随着生成式人工智能技术的不断进步，未来将带来巨大的经济价值。到2035年，全球预计将创造近90万亿元的经济价值，其中中国将贡献超过30万亿元，占比超过40％。
值得关注的是，随着人工智能技术的成熟和应用场景的不断拓展，中国已经成为全球最大的AI市场之一，拥有众多领先企业。在未来，“智能＋”将成为推动产业升级和经济增长的关键力量。
同时，当涉及到生成式人工智能领域的企业时，一些关键的参与者在推动该领域的发展中发挥着重要作用。以下是OpenAI、DeepMind、Facebook AI Research （FAIR）、IBM Research － AI和NVIDIA在生成式人工智能方面的优劣势。
OpenAI： 一个通用的AI模型
OpenAI的核心技术是基于自然语言生成（NLG）的AI模型，被称为GPT（General Purpose Transformer）。这是一个庞大的神经网络，通过学习互联网上的大量文本数据，能够执行多种任务，包括写文章、写代码、写诗、聊天、回答问题、翻译语言等。自2018年开始，OpenAI发布了四代GPT模型，最新的是GPT－4，于今年5月发布。GPT－4拥有超过1000亿个参数，是目前世界上最大的AI模型之一。
在各种测试中，GPT－4展现出卓越的性能，能够回答阅读和数学问题，生成高质量文本，并进行流畅的对话。OpenAI认为GPT模型是实现人工通用智能（AGI）的关键，通过不断增加参数数量、数据量和计算力，逐渐接近或超越人类智能水平。OpenAI拥有全球最顶尖的AI研究人员和工程师，致力于推动AI技术的前沿。合作伙伴关系，如与微软的合作，为OpenAI提供了海量的云计算资源和技术支持。这使得OpenAI成为在训练大规模AI模型技术方面的领军者之一。
DeepMind： 强化学习和跨领域研究
DeepMind以其在强化学习、生成式模型和深度学习方面的显著成就而闻名。尤其在AlphaGo等项目上的成功标志着他们在人工智能领域的深厚实力。然而，由于技术复杂性，实际应用相对较少。同时，DeepMind在医疗领域进行了跨领域的研究。
Facebook AI Research （FAIR）： 社交媒体和广泛研究
Facebook AI Research（FAIR）在图像生成和自然语言处理等领域有广泛的研究。他们利用社交媒体和大规模用户数据进行研究，为在人工智能领域取得创新成果提供了机会。然而，隐私和伦理方面的一些关切可能对其研究产生一些限制。
IBM Research － AI： 企业级解决方案和硬件优势
IBM Research － AI在人工智能硬件方面有一定的优势，特别是在量子计算方面。在企业级解决方案和云服务领域有强大的实力，尽管在一些领域可能没有像深度学习领域那样的显著突破。
NVIDIA： GPU硬件支持和加速
NVIDIA通过提供高性能的GPU硬件在生成式人工智能领域为大规模模型的训练提供了关键的支持。作为图形处理器（GPU）领域的领导者，NVIDIA在深度学习和生成式人工智能应用方面的经验丰富。然而，作为硬件供应商，其直接研究成果相对较少，主要侧重于提供基础设施。
总体而言，中国的生成式人工智能市场正在蓬勃发展，各企业在该领域发挥着重要作用。未来的发展前景将在于技术不断进步和广泛应用。
