人工智能行业报告：从Sora看多模态大模型发展（44页）

预计2028年全球大模型市场规模将超过1000亿美元。根据大模型之家、钛媒体数据，预计2023年全球大模型市场规模达到210亿美元，同比 增长94.4%。预计到2028年全球大模型市场规模将达到1095亿美元，2022~2028年复合增长率约为47.12%，根据IDC预测，全球生成式AI计算 市场规模将从2022年的8.2亿美元增长至2026年的109.9亿美元，CAGR约为91.34%。 预计至2028年我国大模型市场规模接近1200亿人民币。根据大模型之家、钛媒体数据，预计2023年中国大模型市场规模达到147亿人民币， 同比增长110.0%。预计到2028年中国大模型市场规模将达到1179亿人民币，2022~2028年复合增长率约为60.11%，市场规模快速成长。 多模态大模型带来AI全新应用场景，多模态内容市场规模有望快速成长。第一财经数据显示，预计至2025年，中国多模态内容市场规模将达 到832.7亿美元，2018-2025年复合增长率达65.02%。多模态大模型内容将主要应用于商业定制、医疗、游戏、教育和影视领域。过去的视频模型（循环网络、生成对抗网络、自回归Transformer和扩散模型等）：只关注特定类型的视觉数据、较短或者固定 尺寸的视频； Sora：通用的视觉数据模型，能生成各种持续时间（甚至长达1分钟）、宽高比和分辨率的视频和图片。借鉴了LLM的思想。 视频压缩网络（Video compression network）：减少视觉数据维度。输入原始视频，输出一个在时间和空间上都压缩了的潜在 空间。Sora在这个压缩后的潜在空间中进行训练。（同时训练了一个解码器将生成的潜在表征转回原像素空间）。潜空间patch（Spacetime latent patches ）：类比Transformer tokens，推理时通过在合适大小的网格中随机初始化patch控制生 成视频的大小。