自2024年起，人工智能产业见证了显著的转型期。据统计，截至同年10月9日，共有188个人工智能大模型通过网信办备案，意味着这些模型具备上线提供服务的资格。然而，这些获准的大模型中，超三成未披露后续发展，仅约一成持续强化训练，近半数则转向了人工智能应用的实践探索，与前一年度的“百模大战”形成强烈反差。

算力市场的态势亦随之调整。2024年中国算力大会的信息显示，国内算力供需紧张状况得以缓解。回顾2022年，互联网企业与人工智能公司竞相购入算力设备，大型国企亦斥巨资构建算力中心，导致算力资源供不应求，相关硬件价格飙升。而进入2024年后，算力设备的购置与租赁需求下滑，部分算力中心机架闲置，原本高价的算力加速卡价格趋于稳定，性价比更高的显卡成为算力企业的优选。

值得注意的是，大模型企业间出现了明显的分化现象。在通过备案的模型中，一部分来自中小企业或机构的模型在备案后鲜有进展公布，而大型互联网公司、运营商及AI企业则持续加大模型训练的投入，不仅发布万亿级参数模型，还显著提升了预训练数据量。同时，许多模型已投入实际应用场景，如AI搜索、文档处理等，标志着从高算力需求的训练阶段转向对算力需求较低的推理应用。

此番变革同样影响了算力市场的供需平衡。随着大模型应用方向的多样化，企业对算力的总需求未见激增，而国内智算中心的持续建设导致算力供应过剩。市场参与者开始注重成本效益，选择性价比高的算力解决方案，如利用游戏显卡替代昂贵的专业加速卡，以满足特定推理任务需求。运营方也采取了更加灵活的投资策略，确保成本控制与投资回报。

人工智能产业和算力市场经历了从激烈竞争到精细化发展的转变，反映出行业内对可持续发展模式的探索与适应。