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狂飙一年,AI带来了哪些新变化?

2025/01/02 18:19      Donews 雁 秋  


  撰文 | 雁  秋

  编辑 | 李信马

  大模型的横空出世,带来了一场智能革命,席卷并重组了所有行业,影响远超互联网过去30年的发展。

  把视角放在国内,2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”,要求“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”“深化大数据、人工智能等研发应用”。

  相较于2023年一片混沌的“百模大战”,2024年AI大模型开始呈现出更清晰的市场格局——

  技术领域,底层架构、多模态融合、端云协同持续优化;资本层面,经历多元化转变,投资热度有所趋缓;市场生态,从长文本处理、多模态融合、价格竞争以及智能体发展,大模型落地应用以及商业化的探索还在继续。

  我们从技术、应用、市场几方面,整理总结了AI的几大关键词,以此回顾这高速发展的一年。

  01、务实、聚焦、小

  2023年,创投圈面对生成式AI洋溢着久违的亢奋,几乎所有人都加码投资,担心错过这次难得的技术浪潮。然而到2024年,亢奋的情绪开始退潮,整个行业吹起更多务实之风。

  初期阶段,模型需要吞吐更多数据,各研究机构和巨头都致力于开发更大更强的模型,展示技术实力和领先地位。

  以ChatGPT为代表的通用大模型,对算力高度依赖,迭代到“万亿(训练参数规模)万卡(训练消耗的算力卡数量)”级,之下则是“千亿千卡”的行业大模型、“百亿百卡”的企业大模型。

  大模型对算力需求飙升,英伟达凭借芯片垄断地位,成为AI时代的“卖铲人”。依靠具备AI能力的Blackwell GPU芯片,该公司在2024年6月市值突破3.3万亿美元,超越微软和苹果登顶全球市值榜首。

  然而,大模型在部署和运行时面临着高昂的成本和资源消耗,包括计算资源、存储资源以及能源消耗。从实际应用的角度来看,豪掷千金的玩家更期待回本的一天,投入、产出、效益成为行业更关心的话题。

  据桔子IT数据,2024年以来(1月1日~12月5日),国内AI领域发生439起融资案例,总融资金额超564亿元,大概是2023年的80%。据清科研究中心不完全统计,2024年上半年国内对外投资活动的早期投资、VC、PE机构数量同比分別减少23.9%、19.2%、25.2%。

  减投是必然趋势,但在务实的水面下,暗流也在涌动。

  国内模型厂商掀起了一轮的大模型降价潮,厂商们试图通过降低成本抢占市场。技术层面也出现一个契机,o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链,打开了大模型在推理端的“能力上限”,后续企业相继模仿,投入更多的精力和资源在强化学习上。

  行业打法发生变化,从卷参数、卷排行,转向强调逻辑学习、知识计算推理等新路径,尤其是金融、医疗、教育等高信息密度、专业严谨的领域。

  例如,自2023年7月发布盘古大模型3.0版后,华为盘古大模型已迭代至5.0版。除了3.0版包含的矿山、政务、气象、金融、医学等行业大模型以外,5.0版还新增了钢铁、高铁、具身智能、工业设计大模型、安全及媒体等行业。

  大模型从“通用”朝着“有用”发展,与此同时,「麻雀虽小,五脏俱全」的小模型不断涌现,其可以在保持大模型同等性能甚至更优性能的前提下,降低规模和成本。

  例如,根据信通院《大模型基准测试体系研究报告(2024年)》,阿里巴巴集团推出的Qwen-7B在评测中的得分为25.8分,而更小规模的Qwen1.5-7B得分显著提升至51.8分。这表明通过改进训练技术和使用更高质量的数据,也能显著提升模型性能。

  vivo公司发布蓝心端侧模型3B,参数量仅为30亿,相比蓝心7B,性能提升了300%、功耗优化率达46%、内存占用仅1.4GB;微软公司发布Phi系列模型,38亿参数的Phi-3-mini模型允许针对不同用例提高模型的性能;英伟达公司推出参数版本为40亿和80亿的Minitron小语言模型,在保持相当性能水平的同时,将模型大小缩小了2-4倍,训练成本降低1.8倍。

  不过,大、小模型更多是协作而非竞争。普遍的做法是,先训练出通用能力足够强的大模型,再基于此筛选处理构建小模型,用质量更高、数量更少的数据完成训练,以更低成本实现不输大模型的应用效果。

  02、应用、AI Agent

  进入2024年中下半场,应用层面,大模型不再单一聚焦于文字生成,逐渐渗透至视觉理解、视频生成、智能搜索、AI Agent(智能体)等新兴应用,“AI Agent”被搬到各个领域。

  AI Agent,也叫智能体。比起通用型大模型,智能体更加专注于特定细分领域,在特定任务上具备更强的优势与潜力。

  比如说,如果你想要办一场家庭聚餐,LLM(大模型)可以提供就餐地点和店铺相关信息提示,而AI Agent不仅能够提供择店铺建议,还能基于预算搜索菜系和店铺,执行预订操作,并将行程添加到日历,还可以发送行程提醒。

  这种服务于普通大众的“智能体”,成为AI商业化进程中普遍看好的应用方向。而落地的过程中,大厂仍旧是主要玩家。

  手机厂商将AI能力融入手机系统,从苹果的「Apple Intelligence」到荣耀的「AI智能体」,从vivo的「PhoneGPT」到OPPO的「AIOS」,智能体的竞争开始成为衡量手机厂商技术能力的关键所在。

  蚂蚁集团基于蚂蚁百灵大模型推出国内首个服务型的AI独立App“支小宝”;腾讯基于混元大模型,推出一站式AI智能体创作与分发平台“腾讯元器”;阿里云的“通义for everyone”则集成通义大模型全栈能力,整合文生图、智能编码、音视频理解、视觉生成等能力,形成一个All in one的全能AI助手......

  玩家众多,但也各有侧重。

  大厂比较重视生态,以此为智能体提供强大的数据支持和应用场景,加速市场推广和用户接受度。比如百度文心有Agent Builder,阿里巴巴有百炼智能体和钉钉智能体,腾讯微信有云开发AI智能体。

  蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋在演讲中表示,从实践来看,专业智能体是大模型落地严谨产业的有效路径。百度创始人李彦宏更是明确表示,智能体是百度最看好的人工智能应用发展方向。

  而以智谱AI、面壁智能等为代表创企,则更聚焦垂直场景的应用。比如月之暗面推出了擅长多语言对话、长文本处理的Kimi;面向B端市场的面壁智能瞄准手机、汽车等智能终端推出MiniCPM;针对金融行业打造智能体开发平台的深擎科技等。

  “离用户近些、再近些”是应用层面的目标,但推动到实际落地过程,商业化普遍艰难。

  从现有的体验和应用来看,智能体还处于一个初级阶段。在普通消费者眼中,AI的实际价值还不够刚需,甚至有人直言:“如果AI不能帮我做更实用的事,它就只是个烧钱的噱头。”让智能体真正「用起来」,是未来一大重要挑战。

  03、手机、PC、眼镜、机器人

  2024年,关于“谁是AI落地的最好载体”,行业历经多番讨论实践。

  手机无疑冲在了最前面,在这场AI技术的浪潮中,国产厂商密集宣告AI操作系统的升级,AI不再是OS的附属品,而是和系统进一步深度融合,从底层应用去重构原有的体验。从华为原生鸿蒙,到荣耀的MagicOS 9.0,再到vivo的「PhoneGPT」,各家都在生成式AI功能上进行迭代。

  从市场反馈来看,AI手机的确激发了行业回暖的速度。2024年第一季度就迎来了爆发,比上个季度大幅增长了131%,截止到同年第三季度,一直保持着健康稳定的正比例增长。

  除了手机外,PC也是大模型落地终端的关键产品。PC和手机一样有着高频的交互属性,但作为全场景生产力工具,AI大模型对于效率上的提升,在PC上的感知会更明显。

  不过AI PC远没有AI手机市场表现得精彩,上游把具备AI能力的芯片放在PC端,但本质上还是常规迭代的PC产品。端侧不成熟的应用加上有限的算力,让AI PC多少有些名不副实。

  与此同时,具身智能机器人赛道火爆、智能汽车领域的AI应用落地也是“卷”到飞起。2024世界人工智能大会上,国创中心首秀青龙人形机器人、复旦大学研发的“光华一号”人形机器人、特斯拉的赛博越野旅行车均十分抢眼。

  值得一提的是,大模型的出现让机器人“大脑”显著“进化”,大大提升了机器人的通用性和泛化性。

  优必选人形机器人Walker聚焦汽车、消费电子等制造业重点领域,已进入多家车厂实训;宇树科技的机器人实现了完全仿人的自然行走;特斯拉人形机器人“擎天柱”计划2025年开始量产……

  “百镜大战”是2024下半年的主旋律,在大模型的加持下,没有键盘、没有鼠标、没有触屏,自然地以语音、图像方式与硬件设备交互,为AR设备带来了新的想象空间。

  Ray-Ban Meta引爆了AI眼镜市场,一副看起来与普通墨镜无异的眼镜,却能在旅行时实时翻译路牌,运动时播放适配的音乐,甚至能通过AI助手找到不记得放在哪儿的遥控器。

  从2024年4月开始,国内各大厂商陆续发布/发售了AI眼镜,试图在这一新兴市场中占据领先地位。“李未可”发布了AI智能眼镜Meta Lens Chat;百度和Rokid陆续发布了搭载AI的智能眼镜;小米被曝将在2025年第二季度发布新一代AI眼镜,或全面对标Ray-Ban Meta。

  据Wellsenn XR数据预测,2025年开始,AI智能眼镜将在传统眼镜销量保持稳定增长的大背景下快速渗透,到2029年,AI智能眼镜年销量有望达到5500万副,而到2035年,这一数字将攀升至14亿副。

  不过,AI眼镜这条赛道目前虽然热闹,但实现交付的厂商较少,线下铺货率也不及预期,未来落地情况仍有待观望。

  展望2025

  整个2024年,AI不断被推动前进,无论是技术的“瘦身”还是应用的“聚焦”,人类走向AGI(通用人工智能)的步伐更加沉稳有序。

  毫无疑问的是,AI仍将是2025年最受关注的技术。在此过程中,资本支出整体或将趋于稳定,专业精细化领域的投资比重继续加强;各公司出现差异化和竞争的等级秩序;“杀手级”应用进入倒计时;全球人工智能标准进一步健全,为人工智能系统的安全性、透明度和问责制设定基准......

  祝愿2025年,世界将利用AI创造出令人难以置信的新能力,融入我们的生活,以至于我们甚至不会注意到它的存在。

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