成本2年骤降99%！OpenAI发布迷你AI模型GPT-40mini，号称最具成本效益小型模型【附生成式AI行业前景】
当地时间7月18日，OpenAI推出名为“GPT-4omini”的迷你AI模型，并宣称其为“市场上最具成本效益的小型模型”。该模型是GPT-4o的一个分支，OpenAI计划稍后将图像、视频和音频集成到其中。
OpenAI宣布加入大型模型的价格竞争。在ChatGPT中，免费用户、Plus用户和团队用户从即日起可以访问GPT-4omini，取代GPT-3.5。根据OpenAI的介绍，使用GPT-4omini的开发者每输入100万个token仅需支付0.15美元，而接收同等数量的token则需支付0.60美元。
“在过去的几年里，我们见证了人工智能的显著进步，同时也见证了成本的大幅降低。”OpenAI表示，自2022年推出的功能较差的型号text-davinci-003以来，GPT-4omini每token的成本下降了99%，“我们致力于在提高模型性能的同时继续降低成本。”
OpenAI此次推出的GPT-4omini，被明确定位为GPT-3.5Turbo的直接升级版。相较于前者，GPT-4omini不仅在性能上有所提升，还能处理文本和视觉输入，而GPT-3.5Turbo仅支持文本。这意味着，开发者可以利用GPT-4omini构建更加复杂、多样化的应用场景，如文档分析、图像描述等。
随着大型模型如GPT-4omini的推出，人工智能行业正经历着快速发展和创新。这些大型模型的推出标志着人工智能技术在语言理解、图像识别和自然语言处理等方面取得了巨大进步。
中国生成式AI行业部分应用领域
生成式人工智能的出现为许多领域带来了提高效率的可能性，推动了内容创作、个性化推荐服务、创意与设计、虚拟内容创作与人物塑造、以及决策辅助与预测分析等方面的发展。这为各行业带来了更多的创新机会和竞争优势。生成式人工智能可能会逐渐影响所有行业，但某些行业有望优先从这项技术中受益。
AI大模型是一种新的智能计算范式
近年来兴起的超大规模智能模型（即大模型）是一种新的人工智能计算范式。相较于传统AI模型，大模型的训练使用更多数据，具有更好的泛化性，并可应用于更广泛的下游任务。根据应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AIGeneratedContent，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。
生成式AI市场规模预测
自2023年以来，由ChatGPT引发的人工智能热潮席卷全球，推动AI产业迎来空前发展。生成式AI（AIGC）成为备受投资者和科技巨头青睐的分支，各类AIGC大模型相继问世，拥有数亿以上的用户量，其影响力、应用范围和迭代速度尤为引人注目。2023年被业界誉为“生成式AI元年”。
据工信部测算数据，2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时，预计到2035年将突破30万亿元，在全球总市场规模(接近90万亿元)中占比超过35%，成为全球AI产业链的重要一环。
电子科技大学讲席教授任福继认为，大模型如GPT-4将引发智能系统革命，虽然在理论上没有太多创新，但在模型规模上具备过去小模型所不具备的能力。
据上海证券研报指出，值得关注生成式AI商业化落地。在前期商业化落地方面，算力设施的增长空间较为明显，具有高确定性。而在后期软件应用端，则应优先关注需求较高、上下游绑定较为紧密、具有较高行业壁垒的低估值公司。建议关注以下方面：1)AI算力相关硬件端：新易盛、中际旭创、深南电路等；2)高速公路信息化：通行宝等；3)低空经济：莱斯信息等。
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