前言：

近年来，人工智能大模型技术呈现爆发式增长，模型参数规模从亿级迅速扩展至万亿级。

根据最新研究显示，全球AI算力需求正以每3~4个月翻番的速度突破临界点，远超传统摩尔定律预测的计算能力提升速度（每18个月翻倍），形成了所谓的"逆摩尔定律"。

IDC预测，2023-2030年全球IDC市场将保持高速增长，其中AI算力需求增速显著高于传统算力。

作者| 方文三

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2025年，全球AI大模型技术呈现出快速迭代、规模持续扩大、效率显著提升的发展趋势。以OpenAI的GPT系列为代表，从GPT-3的1750亿参数发展到GPT-4的预估1.7万亿参数规模，再到GPT-5可能达到3至50万亿参数，模型参数量呈指数级增长。

Meta的Llama系列作为开源大模型的标杆，2025年4月发布的4.0版本首次采用MoE（Mixture of Experts）架构，提供了三个不同规模的版本：Llama 4 Scout（1090亿参数）、Llama 4 Maverick（4000亿总参数，170亿激活参数）和Llama 4 Behemoth（2万亿总参数，2880亿激活参数，16个专家），展现了大模型架构的创新方向。

在技术架构方面，Transformer已成为大模型的主流架构基础，同时各种创新变体不断涌现。MoE（混合专家模型）架构通过动态路由机制，在保持模型容量的同时显著降低了计算成本；

世界模型（World Models）探索构建对环境的内部表征，为实现更通用的人工智能提供了新思路；

多模态能力成为大模型的标配，从单一的文本处理扩展到图像、音频、视频等多种模态的理解和生成。

2025年8月，Anthropic发布Claude Opus 4.1，将编码性能提升至SWE-bench Verified基准测试的74.5%，显著增强了深度研究和数据分析能力。

中国在大模型领域的发展呈现出"提质增效"的态势，涌现出一批具有国际竞争力的模型和产品。阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列在开源社区备受关注，通过持续迭代优化，在多模态理解和生成方面取得显著进展。

华为的盘古大模型在千亿级参数基础上，进一步优化了训练效率和推理性能，覆盖NLP、科学计算等多个领域，并在华为的全栈AI生态中得到广泛应用。

以下是《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》部分内容：