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发表于 2024-12-24 16:01:36 |显示全部楼层
从开源与闭源的竞争,到多模态AI与自监督学习,再到能效优化和AI伦理的深入探讨,AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。
2024年,人工智能(AI)大模型领域持续快速发展,技术进步与市场需求共同驱动下,涌现出诸多重要趋势和突破。

随着计算能力的提升和数据资源的丰富,AI大模型在各行各业的应用愈加广泛,从自然语言处理到计算机视觉,再到自动驾驶和智能制造,AI大模型正以前所未有的速度改变着大家的生活和工作方式。

亿欧结合全年热点事件、重点领域突破、商业化落地趋势、技术发展动态及未来方向,筛选出:“开源与闭源竞争、行业集中与两极分化、多模态与智能Agent的创新、架构优化与能效瓶颈、通用人工智能(AGI)的探索、AI伦理与可说明性、融资与并购、跨行业融合(AI+X)以及自监督学习”等相关AI大模型年度十大关键词。

1. 开源与闭源之争

2024年,开源大模型与闭源大模型之间的竞争愈发激烈。

以Mistral、阿里云为代表的开源大模型厂商,提供了与商业大模型相媲美的性能,吸引了广泛的开发者和企业用户。

在商业模式上,开源厂商通常通过提供增值服务、定制解决方案和技术支撑实现盈利;在生态建设上,开源社区的活跃度和贡献者数量不断增加,促进了技术的快速迭代与应用扩展。

与此同时,商业巨头如OpenAI、谷歌等继续推进闭源模型的商业化,通过控制数据、计算资源和技术生态,巩固其市场地位。

商业模式上,企业依托高端订阅服务、API接口和企业解决方案实现盈利;在生态建设上,通过构建封闭但高效的技术生态系统,确保用户依赖其核心技术。

开源与闭源的对立不仅在技术层面展开,也在商业模式和生态建设上形成了深刻的分歧。

这种竞争推动了技术的多样化发展,同时也促使企业在选择模型时更加注重自身需求与战略定位。

2.行业两极分化显现

头部企业受到的资源倾斜越来越多。

形成明星企业扎堆:国内外众多明星企业纷纷推出新产品,形成明显的聚集趋势。

海外方面,OpenAI、Anthropic、xAI、Meta、谷歌 DeepMind、Mistral等企业持续创新;国内方面,阿里、Tencent、HUAWEI、字节跳动、智谱AI、零一万物、百川智能、月之暗面、MiniMax、百度、京东、Deepseek、商汤、科大讯飞、昆仑万维、阶跃星辰等企业也积极布局,推动大模型技术的商业化和落地应用。

百模大战退潮:随着市场竞争的加剧,过去一度盛行的“百模大战”逐渐退潮。企业不再盲目追求模型数量,而是更加注重模型质量和实际应用效果。

这些转变也促使资源更加集中于少数具有核心竞争力的企业,进一步加剧了行业的两极分化。

企业聚集效应不仅加速了技术创新,也促进了市场竞争的加剧。

头部企业凭借丰富的资源和技术积累,在市场中占据了主导地位,而中小企业则需要则需要在细分领域寻找突破口,以实现差异化竞争。

3.多模态AI与Agent趋势

多模态AI与智能Agent引领产品创新。

多模态AI能够处理和理解多种类型的数据(如文本、图像、音频、视频等),使得AI产品更加智能化和个性化。

2024年,多模态技术与智能Agent的发展成为AI产品的重要趋势,推动了用户体验的提升和应用场景的拓展。

例如,智能客服系统不仅能理解文本,还能解析用户的语音和面部表情,从而提供更加精准的服务。

4.架构优化与Scaling Law泛化

架构优化加速涌现,Scaling Law推动规模化发展。

大模型的创新主要体现在架构的不断优化与规模化发展上。通过改进模型架构,提升性能的同时降低计算成本,使得大模型更加高效和适应性强。

Scaling Law(规模定律)在模型性能提升中起到了引导作用,推动了模型规模与性能关系的深入研究。推理能力的提升成为大模型的核心竞争力,促使计算资源和数据处理方式发生深刻变革。

5.AGI探索与空间智能

通用人工智能(AGI)与空间智能推动智能系统进化。

AGI的探索应用仍是长期目标,2024年,视频生成技术的进步点燃了世界模型的发展热潮,空间智能的统一将虚拟与现实更加紧密地结合,OpenAI的o3更是让大众纷纷高喊AGI已经来临。

大模型企业们的技术进一步迭代,为实现更接近人类认知的智能系统奠定了基础,也推动了智能机器人、自动驾驶等领域的突破性进展。

当下大家也已经可以看到端倪,集成的AGI智能助手不仅能完成复杂任务,还展现出自主学习和适应新环境能力,标志着大家已经向真正通用人工智能迈出了重要步伐。

6.AI大模型的能效瓶颈

能源消耗一直是训练大模型的瓶颈。

尽管美国拥有充足的GPU资源,但未来的电力消耗仍是重大挑战。

2024年,随着对环境影响的关注增加,越来越多的企业开始关注AI模型的能效优化。通过采用更加高效的算法和硬件,优化数据中心的能源管理,企业努力在提升模型性能的同时,降低能耗,推动绿色AI的发展。

例如,采用更高效的芯片架构和散热、冷却技术,以及优化训练流程,减少不必要的计算,都是当前的主要方向。

7.可说明性与AI伦理

模型透明性与伦理考量保障AI负责任发展。

随着大模型在各行业的广泛应用,其决策过程的透明性和可说明性变得尤为重要。2024年,AI伦理成为大模型研发的重要考量,包括公平性、透明性、隐私保护和责任归属等方面。

通过提升模型的可说明性,增强用户对AI系统的信任,推动了更加负责任和可持续的AI发展。

同时,数据隐私与AI伦理问题成为行业的重要议题。

欧洲和美国的监管机构推动更加严格的AI法规,要求企业在训练和使用大模型时更加重视数据保护和模型透明度,确保技术创新与安全伦理同步发展。

未来相信,在国内也会进一步推动相关法规监管的进一步发展。

8.融资与并购

大模型领域的投资热潮在2024年持续升温,投融资马太效应与国家支撑推动AI生态发展。

许多初创企业获得资本支撑,AI领域的投融资呈现出明显的马太效应,领先企业和机构获得更多资源支撑。

同时,国家层面的支撑频率提升,研究和投资的增加不仅促进了技术创新,也加速了AI技术在实际应用中的落地和普及。

此外,大模型企业之间的并购活动加剧,企业为了增强技术竞争力和市场份额,通过收购和合作扩展自身的能力和资源。

9.AI应用增长与AI+X赋能

跨行业融合推动AI应用的快速增长。

AI与各行业的深度融合(AI+X)推动了应用的快速增长。2024年,AI赋能类产品大干快上,然而依赖纯AI技术的“原生AI”产品在市场上较难取得突破。

其实也揭示了应用层面的实际挑战,强调了跨行业合作和定制化解决方案的重要性。

除了核心的AI研发,许多大模型企业还开始向其他领域扩展。

OpenAI与MicroSoft的合作不仅限于App和服务,还包括硬件和智能设备的集成。谷歌、智谱、零一万物、百川等企业也在探索如何将大模型技术赋能于医疗、金融、教育等领域,推动跨行业的AI应用落地。

10.自监督学习与数据驱动创新

自监督学习成为提升大模型性能的关键技术。

2024年,自监督学习方法在大模型训练中得到广泛应用,通过利用海量未标注数据,显著提升模型的泛化能力和适应性。

这种数据驱动的创新方式,不仅减少了对高质量标注数据的依赖,还加快了模型训练的效率。

2024年,大模型技术的快速发展让人们对未来充满期待。

从开源与闭源的竞争,到多模态AI与自监督学习,再到能效优化和AI伦理的深入探讨,AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。

同时,随着AI技术的普及和商业化,行业监管、伦理问题、以及可持续发展等挑战也需要引起更多关注。

2024年大模型技术的蓬勃发展,既为企业创造了巨大的机遇,也带来了诸多挑战。无论是技术创新、市场竞争,还是道德伦理和政策监管,未来的大模型产业都将经历更深层次的变革和发展。


来源:36kr

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