【亿欧智库】2024中国大模型发展要素洞察报告：语料、算力、电力研究_30页_12mb

2024中国大模型发展要素洞察报告总结

一. 大模型产业发展驱动因素及生产要素限制

大模型产业的发展受到语料数据、算力和电力三大要素的驱动。语料数据为模型训练提供知识基础，算力保障模型的高效训练和推理，电力则支撑算力资源的持续运行与环境可持续性。这三者共同决定了大模型的性能、效率和应用范围。

大模型范式变化使得AI应用从“打标签”类的决策式场景转向创作式内容生成，进一步拓展了应用场景。但这一转变也带来了对算力（包括运力、存力）、语料数据和能源供给的更高要求。

二. 算力要素发展洞察分析

2.1 算力定义

算力涵盖广义算力（运力、存力）和狭义算力（计算能力），包括通用算力、超算算力和智算算力。算力是大模型开发的核心，占据了开发成本的50%以上，直接影响模型训练效率和精度。

2.2 算力发展现状

当前中国面临“算力剪刀差”问题，即算力需求快速增长，而供应相对不足。此外，存力发展虽快，但仅8.9%的数据被妥善保存，91%的数据未被高效利用。

2.3 算力发展痛点

• 算力生态发展不全面：算力建设仍依赖官方资本，缺乏市场化机制。
• 东西部算力发展不均衡：“东数西算”工程尚未完全解决区域差距。
• 自主核心技术存在短板：高性能GPU仍需大量进口，存在技术依赖。
• 算力发展碎片化：难以形成规模效应，成本难以降低。

2.4 算力发展展望

短期内，GPU仍是大模型训练与推理的核心设备，英伟达凭借CUDA平台占据主导地位。远期来看，Chiplet技术有望优化ASIC芯片开发，提升性能和能效，实现AI芯片的定制化发展。

三. 语料要素发展洞察分析

3.1 语料定义

语料数据包括文本、语音、图像和视频等，是大模型训练和应用的基础。高质量语料需具备多样性、准确性、大规模、干净和一致性等特征，是模型性能提升的关键。

3.2 语料发展现状

大模型开发过程需要大量语料数据，从前期设计到后期迭代，语料贯穿始终。然而，高质量语料预计在2028年将出现短缺，制约大模型发展。

3.3 语料发展痛点

• 非结构化数据难用：80%的数据未被有效利用。
• 数据价值难以体现：50%以上的企业认为其内部数据为“暗数据”。
• 语料偏见与有毒数据：44%的开发者对数据质量不满意。
• AI标注效率有限：虽然AI技术可辅助标注，但最终仍需人工参与，效率提升不明显。
• 合成数据依赖真实数据：合成数据需基于真实数据生成，且存在过拟合风险。

3.4 语料发展展望

中国正迈入“数据要素”时代，通过语料平台整合资源，形成高质量语料供给体系。未来将构建“1个综合语料库+X个行业语料库”，实现智能清洗、合成、场景适配和可信流通，推动大模型高质量发展。

四. 能源要素发展洞察分析

4.1 能源定义

新能源（如太阳能、风能、生物质能、氢能等）具有可再生、清洁、低排放等特点，是未来大模型和AI产业发展的关键支撑。

4.2 能源发展现状

AI能源需求暴增，中国火电装机容量年均增速仅为4.2%，远低于AI发展速度。新能源发电渗透率处于临界值，弃电率可能显著上升，亟需储能技术提升消纳能力。

4.3 能源发展痛点

• 新能源+储能成本高：建设周期长，投资回收慢。
• 维护复杂度高：多源并网系统协调复杂，调度难度大。
• 极端天气影响：高温等极端天气增加，导致新能源发电波动。

4.4 能源发展展望

未来，常温超导技术有望减少电力传输损耗，提升电网效率与稳定性。可控核聚变作为未来能源发展方向，将带动超导材料需求增长，推动新能源与AI产业协同发展。

五. 算力、语料、能源发展展望

5.1 算力趋势

短期内，GPU仍是主流AI芯片；远期，Chiplet技术将优化ASIC芯片开发，提升性能与能效，推动AI芯片技术的突破。

5.2 语料趋势

中国正在构建数据要素市场，通过语料平台整合资源，形成高质量语料供给体系，推动大模型产业数据化、平台化发展。

5.3 能源趋势

高温超导技术已进入产业化初期，将为电力传输和储能提供更高效、低成本的解决方案。未来，超导材料与可控核聚变技术的结合，将为AI发展提供可持续的能源支持。

六. 报告团队与版权声明

• 团队介绍：亿欧智库为亿欧旗下研究与咨询机构，专注于科技、消费、大健康、汽车等领域，拥有近100名分析师和15000名专家资源库。
• 报告作者：刘旻昊，亿欧智库分析师。
• 报告审核：孙毅颂，亿欧智库研究总监。
• 版权声明：本报告数据来源合规，仅用于信息提供，不构成投资建议，未经授权不得引用或篡改。