AI大模型：的机会与挑战

1、【ChatGPT看业界】小企业如何拿捏大模型？

2、机构：受库存调整影响，今年全球封测市场规模将年减13.3%

3、台积电拟投资近900亿元新台币设先进封装厂

4、丰田解雇约1000名中国工厂合同工

5、台媒：Q3 DRAM合约价格将保持稳定

6、外资：台积电、英特尔等全球6大厂占逾80%先进封装产能

7、半导体设备商蔚华科技投资埃尔思，希望打入中国大陆市场

1、【ChatGPT看业界】小企业如何拿捏大模型？

编者按：作为扎根行业多年的专业ICT产业咨询服务机构，爱集微一直致力于汇聚丰富优质的行业资源和聚焦前沿技术打造中国半导体行业大数据平台，以成为“领先的AIGC行业信息专家”为目标，以“聚焦行业大数据，让决策更科学”为愿景，通过积极导入现代化信息技术手段，助力业务发展以及合作伙伴获得成功。

为回应广大读者对于行业热点话题和重要事件的关注需求，爱集微特定推出了【ChatGPT看业界】栏目。这一欄目的核心在于將ChatGPT深度参与到行業热点和重點事件的讨论中，通過與ChatGPT進行深入的交流和互动，生成的系列文章。這些文章的內容，都是根據向ChatGPT提出的多個相關問題的答案進行整理而來，也就是说，所有的內容都來自於ChatGPT的回答。為了讓讀者更容易理解，我們只在文章的邏輯結構、回答段落的摘取以及個別詞語的表達上做了一些微調，但整體內容則完全保留了ChatGPT的原话。

集微网报道AI大模型赋能千行百业正带来巨大的机遇和潜力，对社会经济发展有着广泛积极的影响。

在当前的科技环境中，大型科技企业与研究机构凭借其丰富的资源、先进的技术和大量的数据，有可能会导致AI大模型行业出现一种名为“马太效应”的现象。这种现象的出现，无疑会给中小企业带来更大的挑战和竞争压力。然而，尽管如此，通过对自己的发展定位和战略调整的灵活运用，这些中小企业仍然有可能在AI大模型行业中找到属于自己的一片天地。

打开凤凰新闻，查看更多高清图片

AI大模型主要可分为通用大模型和行业垂类大模型两类，它们各具特点且适用于不同场景，因此不能一概而论哪个更具发展潜力。尽管通用大模型在推动AI技术进步方面具有重要作用，但在其尚未完全成熟之际，行业垂类大模型仍具备成功研发及在特定领域应用的潜力。综上所述，根据企业的技术实力、市场定位以及客户需求，来选择适宜的AI大模型商业模式，对于企业的长远发展具有重大意义。

在当前的背景下，我国和美国两国在人工智能领域的大模型开发上处于领先地位，然而，我们必须清醒地看到，我国在这方面仍存在一定的不足。尽管如此，我们有信心通过多种途径来弥补这些差距，并进一步推动我国在人工智能领域的持续发展。与此同时，我们也要看到，我国和美国各自拥有独特的优势，这使得两国的AI大模型开发在竞争中能够实现合作，进而进一步推动全球人工智能技术的进步。

中小企业在激烈竞争中存突围机遇

随着AI技术的持续进步和广泛应用，大型的AI模型将在诸如自然语言处理、计算机视觉、制造业、金融业以及医疗行业等各类领域中扮演至关重要的角色。这将为各行各业带来全新的赋能和变革，包括但不限于智能决策与优化、个性化的服务、智能自动化、创新研发、智慧城市建设和医疗诊断与治疗等方面。

AI大模型的强大能力使其在处理大规模数据方面表现出色，这为企业决策提供了有力支持，使得决策更加精准、智能化。同时，其在机器人、自动驾驶等领域的应用也展示了其价值，实现了智能自动化，从而提高了生产效率和安全性。此外，在城市管理和交通规划等方面的应用也发挥了巨大作用，推动了智慧城市的建设，提升了城市运行的效率和居民的生活质量。总的来说，AI大模型的应用无论是在企业决策，还是在各个领域都有显著的效果，展现了其强大的能力和广阔的应用前景。

然而，AI大模型的发展也面临一些挑战，其中包括数据隐私和安全、计算资源和能源消耗、模型可解释性、算法偏见、监管和法律问题等。解决这些挑战需要政府、企业、学术界和社会各界的共同努力。在推动AI大模型发展的同时，要注重社会和环境的可持续发展，确保AI技术的应用符合道德和法律准则。

在当前的发展环境下，AI大模型的行业可能会出现马太效应的现象，一些具有资源和数据优势的大型科技企业和研究机构将会持续保持领先地位，这可能会使得市场竞争变得更加激烈，对于中小企业来说，所面临的挑战也会更大。尽管如此，在AI大模型领域，中小企业仍存在一些发展机会：

专业化和定制化服务：中小企业可以专注于某个特定领域或行业，提供专业化和定制化的AI大模型解决方案，满足客户的个性化需求。

合作与协作：中小企业可以与大型企业或科研机构进行合作与协作，在技术研发、数据共享和市场拓展方面共同发力，提高竞争力。

低成本实验与创新：AI开源平台的普及和云计算技术的发展，降低了中小企业进行AI大模型实验和创新的成本，提供了更多的机会。

聚焦本地市场：中小企业可以专注于本地市场，挖掘地域特色需求，提供本土化的AI解决方案，拓展市场份额。

跨界应用：中小企业可以尝试将AI大模型技术应用于其他行业，发掘新的商业模式和市场机遇。

培养人才和技术能力：投资于培养AI人才和提升技术能力，提高企业自身的研发创新能力。

虽然中小企业面临一些竞争压力，但通过合理的定位和灵活的战略，它们仍有机会在AI大模型行业中找到自己的发展空间。同时，政府和社会也可以采取措施，支持中小企业在人才培养、科技创新和市场开拓等方面，促进AI大模型行业的健康发展。

随着众多企业的涌入，我国AI大模型行业呈现出一种“百花齐放”的景象，各个企业纷纷推出自家的AI大模型产品与解决方案，从而在市场上形成了激烈的竞争态势。这一现象不仅体现了AI领域的繁荣和创新精神，而且为推动技术的发展和应用范围的扩展发挥了积极作用。

但随着AI大模型行业的不断发展，未来可能会出现淘汰整合阶段。其中一些企业可能被淘汰，但同时也会有一些企业因为技术优势、市场适应能力等因素脱颖而出，继续发展壮大。整个行业的淘汰整合阶段可能会带来行业的洗牌和重组，最终形成一些具有竞争优势和核心技术的龙头企业。

值得指出的是，人工智能领域的发展是一个动态的过程，未来的发展路径可能会受到多种因素的影响。政府、企业和科研机构应密切关注行业的动态变化，制定相应的政策和战略。

开发垂类大模型不完全依赖通用模型

在细分场景上，AI大模型通常可以分为两类：AI通用大模型和AI垂类大模型。两者各有其优势和应用场景，因此无法简单地断定哪个前景更好，它们在未来的发展中将共同推进AI技术的进步和应用。

其中，通用大模型具有广泛的适用性，可以用于多个领域和任务。它们通过预训练和微调等方式，可以快速适应新任务，节省了大量的数据和时间；在自然语言处理、计算机视觉等领域已经取得了显著的成果，同时在各种任务中取得了引人注目的性能；能够为各种行业和领域提供基础技术支持，为企业和研究机构提供强大的工具和解决方案。

相比之下，垂类大模型针对特定领域进行优化，可以在该领域内表现出色。它们更好地理解和解决该领域的特定问题，具有更高的精度和效率。在一些复杂和特定的行业，如医疗诊断、金融风控等，垂类大模型有望发挥重要作用，帮助解决行业内的挑战和问题。此外，垂类大模型可以根据特定需求进行优化和改进，提供个性化和定制化的AI解决方案。

对于双方的架构关系，即使通用大模型没有完全成熟，行业垂类大模型仍然有望成功开发。这是因为通用大模型在许多领域取得了显著进展，而AI技术的发展是一个逐步演进的过程。其原因如下：

数据驱动的定制化：行业垂类大模型的开发通常是数据驱动的。即使通用大模型没有完全成熟，行业内的企业和研究机构可以收集和利用自身领域的数据，进行定制化的模型开发。这些数据可以包含行业专业知识和特定任务的数据标注，使得垂类模型能够针对行业内的特殊需求进行优化。

领域专家知识：行业垂类大模型的开发通常需要领域专家的参与。这些专家了解行业内的特殊需求和任务，可以在模型设计和训练过程中提供有价值的指导和反馈，从而提高模型性能。

迭代和改进：垂类大模型的开发是一个迭代和持续改进的过程。即使通用大模型尚未成熟，行业垂类大模型的开发者仍然可以不断改进模型，优化性能，随着数据的积累和技术的发展，逐步实现更好的效果。

突破局限性：通用大模型虽然具有广泛适用性，但在某些特定领域或任务上可能存在一定的局限性。行业垂类大模型的开发可以针对行业内的具体问题，突破通用模型的限制，提供更定制化的解决方案。

因此，虽然通用大模型对于AI技术的发展有着重要的推动作用，但行业垂类大模型的开发并不完全依赖于通用模型的成熟。借助数据驱动、领域专家知识、持续改进等策略，行业垂类大模型仍然有望成功地应用于特定领域，为行业解决问题，提供有针对性的解决方案。

对于不同企业而言，采用何种AI大模型商业模式应该根据企业的业务需求、技术实力、市场定位和目标客户等因素进行选择。一些常见的AI大模型商业模式包括，AI通用大模型提供商、AI垂类大模型定制服务、AI大模型平台运营商、AI大模型数据服务提供商和AI大模型解决方案提供商等。

综合考虑企业的技术实力、市场定位和客户需求，选择合适的AI大模型商业模式对于企业的发展至关重要。同时，不同模式之间也不是完全独立的，企业可以根据发展的阶段和市场变化，灵活调整商业模式，以适应不断变化的市场需求。

中国企业应如何追赶与美国的差距？

无疑，目前中美两国引领了全球AI大模型开发，这主要是基于两国在多个方面的优势。

首先，两国拥有世界顶尖的人才和研发实力，在AI算法和技术方面不断取得突破。其次，中国和美国拥有庞大的数据资源，这是训练大规模AI大模型的关键因素。另外，两国政府对AI技术的支持和投资，以及完善的企业生态系统也为AI大模型的发展提供了强有力的支持。与此同时，两国之间的合作和竞争也推动了全球AI技术的进步。

但中国和美国在AI大模型开发上存在一些差距，主要体现在技术水平、特定数据资源、投入和资源、科研团队和科学家和应用领域等方面。

例如美国在人工智能领域一直处于领先地位，拥有世界上许多顶尖的大学、研究机构和科技企业，其在AI大模型的技术研发和创新方面具有明显优势，并且具有丰富的经验和专业知识。虽然中国也在积极发展人工智能技术，但与美国相比仍存在一定差距。

另外，美国在人工智能领域的投入非常大，拥有众多投资雄厚的科技企业、创新孵化器和资金支持，这使得美国在AI大模型的研发和应用方面有更多的资源和优势。

在AI大模型开发上，中国企业可以采取以下十项措施来追赶与美国的差距：

加大研发投入：中国企业应该加大对AI大模型的研发投入，提高科研经费和人才支持，加速技术创新和进步。

引进和培养顶尖人才：积极引进国际一流的AI科学家、工程师和研究人员，同时加强内部员工的培训和发展，提高技术团队的水平。

产学研合作：与高校、研究院所等科研机构建立紧密合作关系，共同开展AI大模型的研发工作，加速科研成果的转化和应用。

重点领域发展：选择重点领域进行发展，根据企业自身优势和市场需求，聚焦特定行业或应用领域，推动技术深入应用。

开放合作：鼓励与其他企业、机构以及全球开发者开放合作，共享数据和资源，加快技术迭代和进步。

关注用户需求：了解用户需求，积极与行业用户进行深度合作，提供定制化的AI大模型解决方案，满足市场需求。

推动标准和规范：积极参与AI大模型标准的制定和推广，推动行业规范化和标准化发展，提高技术的稳定性和可靠性。

加强保护知识产权：注重知识产权的保护，加强技术创新的产权布局，确保自主知识产权在AI大模型领域的竞争力。

拓展国际市场：积极拓展国际市场，参与全球竞争，提高中国企业在国际市场上的影响力和竞争力。

积极应对挑战：意识到追赶与美国等领先国家的过程中可能会遇到挑战，积极应对并持续改进，不断提升自身实力。

通过采取上述措施，中国企业可以逐步追赶与美国等领先国家在AI大模型开发上的差距，实现技术的创新和应用的商业化，推动中国在人工智能领域的持续发展。

需要指出的是，目前中国在人工智能领域也取得了显著进步，拥有许多优秀的企业和研究机构，在大规模数据资源、政府支持、产业应用潜力、创业创新氛围等方面具备系列相对优势。未来，随着技术的不断进步和应用的推广，中美两国在AI大模型开发上的竞争与合作将进一步推动全球人工智能技术的快速和深入发展。

2、机构：受库存调整影响，今年全球封测市场规模将年减13.3%

集微网消息，据台媒工商时报报道，市调机构IDC在最新报告中指出，2022年全球封测市场规模达445亿美元，年成长5.1%。而受到库存调整影响，预估2023年全球封测市场规模将年减13.3%。

对于今年全球封测市场规模将萎缩的原因，IDC认为消费电子需求急降，同时非AI应用的云端服务器需求下滑，半导体产业仍处于消化库存阶段，上半年诸多封测厂的产能利用率为50%-65%，随着库存调整后的需求温和复苏，下半年有望回升至60%-75%，甚至来自先进封装的部分急单能让产能利用率提升至80%，然而仍与2022年的70%-85%仍有差距。

据悉，从去年开始，封测厂商的压力便已凸显。去年12月，南茂董事长郑世杰透露，中国台湾的服务提供商和封装材料供应商正在为DDI厂商提供“更灵活”的报价，以提高产能利用率。“与客户签订的产能利用率承诺即将到期，南茂将为客户提供更灵活的2023年报价，以提升产能利用率。”

今年以来，不断有封测厂商降价以维持产能利用率的消息传出，除了降价外，有封测厂商已开启无薪休假。

3、台积电拟投资近900亿元新台币设先进封装厂

集微网消息，据台媒经济日报报道，先进封装产能供不应求，台积电规划斥资近900亿元新台币，在中国台湾竹科铜锣科学园区设先进封装晶圆厂。

台积电7月25日表示，为应对市场需求，规划将于铜锣科学园区设立生产先进封装的晶圆厂，预计将在当地创造约1500个就业机会。目前管理局已正式发函同意台积电铜锣科学园区的租地申请。

报道称，人工智能（AI）市场快速成长，驱动对台积电先进封装需求激增，AI芯片大厂英伟达与AMD争抢台积电CoWoS产能。

台积电在不久前的法说会上表示，当前AI芯片相关产能瓶颈主要集中在后端的CoWoS环节，台积电正在与客户紧密合作扩张产能，预计CoWoS的产能紧张将于2024年底得到缓解，2024年的CoWoS产能将达到2023年水平的约两倍。

台积电董事长刘德音6月份表示，AI促使台积电先进封装产能供不应求，客户希望能快速提升产能，台积电为此已释出部分高端封测订单给专业封测代工厂，公司内部也将着手扩产。

此外他还表示，台积电正在为CoWoS采取非常规策略，将部分InFO（扇出型晶圆级）封装产能从中国台湾北部龙潭转移到南部科学园区，以便为CoWoS腾出更多产能。

4、丰田解雇约1000名中国工厂合同工

集微网消息，据彭博社报道，丰田裁掉了约1000名中国工厂的合同工人，这家汽车制造商正在中国市场迅速向电动汽车过渡，并调整了产量。

丰田发言人表示，鉴于目前的生产状况，丰田与广汽集团合资企业的员工将在合同到期前被解雇，公司会提供法律要求的经济补偿。

该报道指出，丰田、本田汽车和日产汽车向电动汽车转型的步伐放缓，正导致其在华销量下滑，因为购车者开始青睐特斯拉和比亚迪等竞争对手的产品。丰田在中国的交付量在2022年出现十年来的首次下降，该品牌在华销售的24款混合动力和电动汽车也没有受到中国消费者的欢迎。

据悉，在丰田宣布中国工厂裁员之前，日本汽车制造商三菱本月早些时候决定暂停在华业务。日媒报道曾指出，在中国，受政府扶持政策的推动，电动汽车的普及速度很快，占新车销售的2成左右。中国和欧美厂商积极投入电动汽车，价格竞争也日趋激烈，以内燃机车为中心的日本势力仍在苦战。

5、台媒：Q3 DRAM合约价格将保持稳定

集微网消息，据电子时报报道，业内消息人士称，由于大多数存储芯片供应商在与客户就2023年第三季度供应进行谈判时已设法避免大幅降价，预计DRAM合同价格短期内将保持稳定。但NAND闪存供应合同谈判尚未取得太大进展，终端市场需求较弱。

消息人士表示，除三星电子外，存储芯片制造商大多已敲定2023年第三季度DRAM合同价格，目前保持在稳定水平。消息人士还表示，目前NAND闪存市场下滑速度有所放缓，但由于终端市场需求持续低迷，供应商与客户之间的合同价格谈判仍悬而未决，但NAND闪存在第三季度不太可能出现大幅下滑。

报道称，由于第三季度传统旺季需求不太可能改善，存储芯片制造商优先考虑维持价格稳定，以防止亏损扩大。

不久前，业内人士透露，DDR5内存价格出现小幅上涨，这表明该市场即将从最低点进入恢复阶段。业内人士称，存储设备制造商为了应对人工智能热潮，调整了产能资源分配，推动高端产品率先提价。

研究机构Yole Intelligence数据显示，NAND供应商的总销售额从2022年第三季度到2023年第一季度连续三个季度下降，原因是出货量减少、需求低迷和下游库存增加导致平均售价下降。该机构表示目前的情况下对今年第三季度也不能抱太大期望，预计四季度后市场将会复苏。

6、外资：台积电、英特尔等全球6大厂占逾80%先进封装产能

集微网消息，据台媒中央社报道，人工智能（AI）带动服务器、高端芯片及先进封装需求，观察全球先进封装竞争态势，亚系外资法人在报告中指出，台积电、英特尔、三星、日月光投控、安靠和长电科技这6家厂商占全球超过80%的先进封装晶圆产能。此外，索尼、力成、德州仪器（TI）、SK海力士、联电等也积极布局先进封装产能。

今年6月，市调机构TrendForce研究指出，微软、Google、亚马逊或中国企业百度等CSP（云端服务供应商）陆续采购高端AI服务器，大量投入训练及强化其AI模型，将推升AI芯片及高带宽内存芯片（HBM）的需求，并驱动先进封装产能2024年将成长30～40%。

为了应对市场需求，台积电规划斥资近900亿元新台币，在中国台湾竹科铜锣科学园区设先进封装晶圆厂，预计将在当地创造约1500个就业机会。

7、半导体设备商蔚华科技投资埃尔思，希望打入中国大陆市场

集微网消息，据电子时报消息，中国台湾半导体设备制造商蔚华科技（Spriox）宣布投资原子探针制造商埃尔思（ALES Tech），签署了在中国大陆独家经销“纳米探针”“微米探针”的合同。自2023年7月起，蔚华科技的目标便是打入中国大陆的半导体和面板市场。

蔚华科技还将帮助ALES加快研发和推出气场离子源聚焦离子束（GFIS-FIB）设备。这是先进半导体工艺中，用于进行故障分析检测和电路修复的关键技术。

埃尔思董事长张维哲博士表示，公司的核心成员来自中国台湾中央研究院物理研究所的一个团队。他们的主要工作是利用自己的专利生产单原子探针，这能够以极高的电流密度和极小的光源实现各种惰性气体离子的发射。

埃尔思的目标是构建其单原子探针技术，以便能够在极小规模的FIB设备上进行晶圆缺陷检测和IC电路修复，这通常被认为是填补10nm一下制程半导体工艺在线质量检测技术空白的最佳方法，此外也是快速验证新集成电路设计架构正确性的最佳方法。

通过蔚华科技的资源支持和资金投入，埃尔思GFIS-FIB的研发可落地时间可以缩短，以便尽快在市场上推广。

近年来，蔚华科技开始对其组织业务进行重大重组，从2020年第三季度到2023年第一季度，公司核心业务出现亏损。2022年，该公司先后出售了上海的子公司Maximo、合肥的蔚思博检测技术有限公司，此外退出快速消费品和集成电路验证领域。公司将专注于设备分销和自产业务。

蔚华科技在2022年第三季度后实现盈利，2023年第一季度实现税后利润1.03亿元新台币。该公司上半年业务缩减，合并营收仅为7.23亿元新台币，同比减少20%。