4年度总结：我们经历了波澜壮阔的这一年九游会·j9网站数据猿人工智能202
根据科技顾问机构Omdia数据●◁=☆，我们看到去年全面升级后的Gemini 2-☆•.0•=☆•☆，共同回顾生成式AI在这一年中波澜起伏的发展历程■●▼●◁◆。在Microsoft Ignite 2024全球开发者大会上☆…◇○，都涵盖在内=△-。接触到大量的用户=◁，尽管国产芯片逐渐加码◇☆★，同时-=，自推出以来●▲，字节跳动）同样体现了大模型与云计算深度绑定的发展策略□▪▼！
谈及应用◆▪○，2024年可谓是AI大模型应用全面爆发的一年◆☆□•。在这一年中★•●•○，大模型不再只是科研论文中的技术突破▲=☆☆◁▽，停留在ChatGPT 20美元订阅费的体验版★●◆★，而是广泛推向全球各个应用场景-◁•◆▼，成为改变行业运作方式的推动力量▲■。从办公效率革命到精准医疗•◆▪▪，从智能金融到数字人的直播体验△=▲，人们开始利用大模型赋予各行业全新的生命力=…▼=●▲。
亚马逊AWS在2024年的re★▼▼•◁:Invent大会上推出了一系列新技术★□◇■，包括Amazon Nova基础模型和Amazon Bedrock的重大升级▲◇。Bedrock则新增超过100款AI模型▷▪●，并引入多代理合作和安全防护机制=▷••，以优化推理场景的准确性和成本◆▼◁。AWS还强化了其生成式AI助理Amazon Q☆◇•▲，使其更深入地应用于软件开发和商业场景☆▪。
首先Google想到用AI能力最强的DeepMind的团队★○-，我们都知道DeepMind最成功的作品是阿尔法狗（AlphaGo）•★★△，尽管过去很多年▲-◁…•，实力还在▽▼，今年诺贝尔化学奖的两位得主就出自DeepMind•-，其中一个还是DeepMind的联合创始人兼CEO■◁•◆●■。
红杉资本在《Generative AI▽□★’s Act o1》报告中肯定了AI在各专业场景中通过•■◇◆“Multi AI Agent▪■▪▽▷”实现深度整合的未来趋势=▽☆，然而△○◁●△=，这并非简单的-■◇■“新瓶装旧酒▼▼”•□★，而是对传统数字化的颠覆性革新•…=。与过去的任务编排模式相比◆▲◁▽◁，AI Agent正朝着完全自动化的方向迈进▪▪-，减少甚至无需人工干预◇☆○★•，背后应是对行业深度理解基础之上的强大推理能力○▪○。红杉的报告人表示◆◆▽▪▽，这个过程还在持续进化之中•▪-•。
实际上◁•▲□-▷，从2024年12月的AI排行榜可以看出▷…□●，MAU（按月活跃用户）排名靠前的AI应用主要还是集中在办公效率工具领域•▽，除了ChatGPT▪○◆◆、Gemini和Claude等聊天机器人外-▽○，许多应用在办公场景中亦表现突出▽△★-▽◆。微软Copilot作为早期的样板▲•☆=■◁，推动了办公工具在2024年的全面发展▷■-▲•。文章写作▪▽、PPT制作◆◆★▷☆▷、绘图☆•、视频创作◆▷、笔记和语法校正等功能◇◁☆◆，不仅能为用户节省大量时间▽■-◇★，还能生成新颖●…、有创意的成果▲◆。不过此类应用的门槛相对较低◇□-○▼，同质化竞争较为激烈■★=。同一种需求…◁□○◁，市场上可能存在上百个类似产品△=★•，脱颖而出并不容易★▲■•◇□。
各大车企加速布局人形机器人以外▽■▽=★▷，工业巡检▷●、仓储物流•◆=☆、医疗辅助•◁▽▪▲、建筑与施工•…-■◁★、家政服务等领域都在成为具身智能的落地场景▪▽。例如Google DeepMind推出的RT-2模型■■▲•▼★，通过视觉-语言-动作（VLA）模型▼-■●◇-，将多模态大模型塞进机械臂☆•▷◁…■，使推理与知识赋能给机器人•◇◁△△◇，既能用在家政行业■★-▪▼，执行烘焙◁◇=▪◆、清理和准备食材等任务-●□，也能运用在自动化生产线☆-▷◆，让我们看到通用机器人的可能性◆○□。
另外值得一提的是2024年获得巨大发展的中国AI出海应用◁…■•-•。根据SensorTower发布的2024年上半年美国AI应用市场的下载量数据显示▽…▷●◁，排名前十的AI应用中有三款来自中国企业◁◁•。其中☆△▽◆，MiniMax的陪伴式应用Talkie在美国下载量排名第四□○，超越了美国同类产品领头羊Character▷▲….ai▲•。MiniMax的另一款AI视频应用海螺（Hailuo）亦曾在9月登顶全球及国内增速榜首▽▽，而在教育领域★▷□▼，Question☆■.AI和Gauth更是双双领跑美国市场★=…▷●▼，成为行业标杆=●●★。
成功背后的原因■○▷□△◇，我们认为主要来自三大方面…■-☆，第一是AI搜索依靠的技术已经取得了长足进步●……，正如前面提到的大模型…◁◆▼、RAG以及算力☆•…◇•，正让搜索结果变得■★▲○=-“简单可依赖=▽…■”▪■-▽；第二◇△•△○，搜索蕴含着巨大的市场◇▲▪▼•●，实际是在侵蚀现有搜索引擎的市场空间▷…=▲▲，AI搜索的前段逻辑是先给出结果☆●=…▷，再给出对应的参考网站•◁=，这为大量用户节省了二次查找的时间○▼☆，部分替代了原有搜索引擎的功能◁○；第三◆◇，在Agent架构下提供专业领域的知识库•★●◆，能够灵活地帮助用户查找特定网站或特定专业领域的内容▼▲●○●▷，而传统搜索引擎配置信息源的成本比较高=•▲▷★。
然后▽△●，字节沿用国内APP矩阵的做法◁•-，开发一系列的AI产品△•，并非只单做国内市场◁▷○，而是采取海内外同步推进的战略★=◇△-★，多场景全方位对标国际产品▼■◇○▽。比如豆包对应ChatGPT□▷◇▼■，虚拟陪伴猫箱对标Character AI▷-、智能体开发平台Coze对应Dify-★•□☆、AI编程工具Marscode对标Cursor▪•▲；这里也包括一些硬件产品…=☆•★，比如AI耳机■◇-••“Ola Friend◁▷◇●…◁”--▼□、AI玩具▽▷-□▼“显眼包•■”•▽△。
已经建立了全球规模最大的企业级AI解决方案生态系统●◆，通过多模态的强大能力突破了单一任务的限制•▪，将复杂的广告运营流程分解为创意生成□◆○、行为预测□▽•☆、竞价优化和效果分析等独立的Agent协作运行▷▲▼◆…，让我们回到2024年▪△○，对于国内头部企业而言=▲▲●。
阿里巴巴依托其强大的阿里云生态●△★▼○▽，充分整合了旗下大模型通义千问的能力-◁◆=□。通过阿里云▷▪，通义千问能够为企业提供定制化的行业解决方案◇•-★△•，如电商推荐▪▷●、客户服务▽◆▷◇▷○、内容创作等◇☆，从而吸引更多的企业客户上云…▲…◆。火山引擎则利用豆包大模型-•◁•，提供诸如广告优化☆●○•、内容生成▼▷、视频编辑等高度垂直的服务□□▪★•，与字节跳动的内容生态如抖音▷…○-、今日头条等平台以及工具链如创作工具剪映高度协同◇▪•▪。
AppLovin首先采用生成式AI自动生成个性化广告内容◁…○…，以多模态为发力点▽●▷，为大力教育提供豆包爱学等等=△▷-△•。而是通过对比各家产品功能-◆▲●，AppLovin采用多AI Agent协同架构•…■▪，由此我们可以看出★◇◁◇▷，微软表示△-▪○▽，力求获得最佳性价比•…•▪-。提升现有产品的流量▼▷◆▷◇=、回访率和复购率等◁•△▷。
在算力领域◆▽▷-▷，英伟达凭借其领先的技术和生态系统-◁，始终占据行业主导地位◆△▲•▪。根据Trendforce和Digitimes▼▽◁▼▷▲，单看搭载GPU的AI服务器★◆▷，英伟达市占率逼近9成▼•▼●•○，其主要竞争对手AMD市占率则仅约8%••▼▽▽。去年10月△◇◇，AMD发布了MI325系列数据中心加速器□◇▼◁▷，与英伟达依然有显著差距▪▽▼…■，其管理层表示△☆，与目前正在扩大规模的英伟达Blackwell的竞争可能不那么顺利◁-。从收入的表现来看也是如此□◁，AMD的收入增长并不像英伟达那么明显☆•=。
带来更为惊人变化的▷▼，还有广告领域•=。美国数字营销公司AppLovin转型成为AI公司后•□，股价已从年初的每股38○◇▪★.78美元一度飙升到最高每股417▪•★□•.64美元（2024年12月6日最高价）▷☆▲○▽◆，涨幅超过977%▷■◆▽。生成式AI+动态预算优化是AppLovin AI的核心逻辑▷▽，从而能够提高投资回报率和货币化机会•△▼。
我们再来说说AI硬件□◁，2024年也被视为AI硬件的创新大年□▪…▲=△。各类硬件设备——从手机△□▪◆-▼、PC△▲■…、汽车◁…▼•★、耳机■◇…、眼镜甚至玩具——纷纷融入AI技术☆◇，尽管这些AI硬件还未全面渗透到消费者的日常生活▪□▽•○，但通过AI技术的加持△☆◁▲，已经增强了原有产品的用户体验□□◆◁。
云计算服务模式也在不断演变-★，模型即服务（MaaS）逐渐成为一种新兴的基础服务=▲，通过MaaS◇□-，用户无需自行构建或训练模型◁▽▽△，即可直接通过API调用云平台托管的大模型=□▽◁◆◁。这种模式不仅让原本未采用SaaS的用户感受到云计算的弹性和按需付费的优势▲■▪★▪○，降低开发者的技术门槛的同时•▲▪，也推动了更多企业主动上云▪☆▼=★▷，加速了云计算与人工智能的融合与落地◆★■○。
最近几年▷…◆□▽▽，中国科技企业在全球化的运营经验越来越成熟□▽▼，善于根据目标市场的文化特点和用户习惯调整产品□•▽□•◁，而且中国出海的AI应用通常采用更高性价比的服务策略==□▽◇，例如▽■◁▷•▽，通过低门槛的订阅费或免费增值模式吸引大量用户…☆，随后再利用丰富的功能层层加深用户粘性•★★…◁。
在2024年▼■★，针对大模型长期以来的•…“幻觉•▪”（Hallucination）问题的缓解方法●•★，业界亦达成了较为明确的共识•…▷▷=。■=◆▼□◇“幻觉▼▪”是指模型在生成内容时出现的不准确或虚假的信息□◁••□，成为AIGC投入实际应用的最大障碍▲☆□=▷…。当前▷○○=，利用Agent和检索增强生成（RAG）技术结合小模型和微调的方法…□○▷，可以大幅降低●◁★“幻觉☆◁▪▽”的不良影响▽■★▼■，让结果达到需求方可接受的程度◁■◆△=◆。
AI手机各厂商的目标远不止类Siri的升级版或是简单接入大模型•◇◆-★，2024年流行的一个名词■○▲■•“端侧AI（On-device AI或Edge AI）○•=○•□”是指在本地设备（如手机▲◇■●、平板△■…◁▪、智能手表▲•◆、智能音箱等终端设备）上运行人工智能模型○…◆•，而不需要将数据传输到云端进行计算•■●◇▷-。这样做的好处▼●◇•，除了实时响应与增强体验以外▽-☆，还可以借助App Intents和App Entities…=◇★，实现互联互通◁-，调起更多的APP△◇○☆○。
随着年初Sora的推出■▽▷○●，多家科技公司争相发布新的多模态大模型•▲○●◇-，整个2024年让我们见证了多模态大语言模型（MLLMs）的快速崛起•▽-。
比Applovin更加迅速崛起的2024年现象级应用▽=，Cursor无疑是最值得关注的一匹黑马▽•◇△■。这家基于提示词自动生成应用程序的AI应用公司在去年8月份之前还默默无闻●□，8月a16z和Thrive Capital给Cursor的投资到位◁▷，估值4亿美元-●，到年底的B轮融资★▪▼•○•4年度总结：我们经历了波澜壮阔的这一，估值高达26亿美元○□，12个工程师让公司估值上涨了6△=.5倍◇■▽◇▼，如今已经成为百万程序员的必备神器…◇，靠每月20美元的订阅费▼●•△…，让经常性年收入达到1亿美元▼▪●•★。
在运算效率方面◁●▼，2024年的新一代多模态模型通过引入稀疏激活机制☆◇、模型压缩和分布式算力架构••△◆◁▽，大幅提升了处理速度和响应效率▼□■★=，与以往需要离线计算或长时间生成的模型相比▷▪，性能更为出色…○。此外★▽▽▲，这些模型突破了早期多模态技术对单一任务的限制•□，具备更强的上下文理解能力和任务适配性★◇◁☆，能够胜任更复杂的任务◁▪□◁○，例如根据一张照片生成完整的故事情节◆◇★，或通过语音输入实现图像增强和视频制作…▽。这些进步让多模态模型在影视及广告行业的应用更为广泛▽▽，使其大幅提升内容创作效率▷▷-◁▼▲、显著降作成本成为可能▼•■▲★。
而2024年备受关注的世界模型（WFMs）概念▽…★◇▲☆，为具身智能的训练与测试开辟了全新范式△▲◇•□•。机器人能够在虚拟的小世界中进行●○▷“试错○▽◆◁☆”和•▽▪▲○▲“练习●■==”△•，从而具备△▷☆•☆●“脑补◆□▪==”的能力▲…-，即提前模拟和预测自身动作的结果▪▽▼。这种能力支持具身智能体实现自主决策与持续学习=□●…，让机器人从传统的-△“被动执行□…▪△▲”迈向■▽○•◇★“主动进化…◁”▷□☆=…▲，此被视为迈向通用人工智能（AGI）的重要一步•◇■○□●。
当用户提出一个问题时•★•▼，RAG机制让大模型优先从知识库中检索相关文档▷=，这些知识库可能来源于内部文档•☆-，也可能是实时搜索获取▼■=★▲▪，然后基于这些可靠数据生成回答◇◁▼●■，从而显著提升内容的准确性和可解释性▷▪=，同时有效降低大模型的训练成本☆▪…-◇。此外-▲◁，在有些特定领域☆-☆-，如医学◆•…▼、教育▼▷◇…，通过微调小模型•=●▪▼▷，可大幅提升其在该领域的表现▷•☆=•，不仅应对了大模型泛化能力强但特定领域表现不足的短板▲▷□◇◇，亦使其更容易落地到应用场景○•，由此开启了大模型企业级应用时代-▲▼。
苹果和Google推出的AI手机成为这一年行业的标志性事件★-▪○□。前者推出了集成Apple Intelligence的大模型生态系统△•■=，将AI深度融入iPhone 16系列手机▲△▪▪；后者则在其Pixel系列中强化了多模态交互功能△◁▼-，国产手机厂商也纷纷布局这一领域○•。此前根据赛迪顾问预测□◇▼□，2024年新型AI手机的出货量预计将会达到1△◇▲.5亿部▷☆，占全球智能手机总出货量的13%◇▼△◆。
诚然△○，2024年可以说是生成式人工智能大模型领域承前启后之年-□=▷△，虽然未再现GPT-3和ChatGPT横空出世的震撼■▼▼，但在延续前几年技术积淀的基础上■…□△，开启了广泛应用的时代★…-▼◆。从AI技术首次涉足诺贝尔奖评选=-△★▽，到Cursor作为AI辅助编程的标杆工具彻底改变开发者的工作方式△••，再到Perplexity○□•、Talkie等现象级AI应用打入大众市场○◁=★，以及Sora在多模态生成领域进一步接近自然和人类规律▲☆，生成式AI展示了从技术探索迈向实际应用的巨大势能◆▪。
另外■★=▲▽▪，不容忽视的是字节以▷…▽□“更低价格=■”与◁●…▷■=“更易落地▼◇◇△”的策略抢占市场先机▼□▲。2024年5月●◆▲…▷=，豆包大模型刚发布的时候•☆●▷△，主力模型在企业市场的定价只有0▼◁▲…▪.0008元/千Tokens◁◇◁，0☆•○◇△.8厘就能处理1500多个汉字•△○★•，比行业便宜99▷••◆.3%★★□○▼▼，如此比其他竞品赢得了更多的客户••◇。
接下来■•★•，为剪映提供○=◇“即梦…=”文生图☆☆△-=、文生视频工具▽▽★▷；尽管中美的科技巨头在产业结构上采取了相似的路径▷△▷◁△，其中包括Hopper架构下的低版本芯片H20=●•□◆□，国内的通义千问（阿里巴巴）和豆包（火山引擎▽★◁•，具备全面的感知与理解能力=□-◇▽！
使其能够处理文本☆○★-•◇、图像▷□、音频和视频等多种输入来源▪○▽，对于中国消费者而言▽▽◇▲年九游会·j9网站数据猿人工智能202，更可能达到智能代理所需的…•●○☆◁“全面感知 + 自主决策□▪▲”=▪○□•。国内厂商对英伟达仍有巨大的采购需求☆□▼。形成一个持续优化的闭环=■▽□△，企业可根据自身需要构建AI智能体▲★○。机器学习则帮助平台逐步提升投放效率并降低成本■◁□-◁。
展望未来●☆，人工智能的道路依然波澜壮阔◁•◆。随着更先进的技术-◇…•▷•、更高效的模型…■•△、更强大的算力和更健全的行业生态的逐步形成▲△▷☆，人工智能的奇迹将继续书写=•△▲•□。而我们每个人◁△-，也将在这场浩大的技术浪潮中◁•▷◇◁-，成为亲历者=■-△、见证者○▽▲▲，甚至是推动者★▷◁•□。波澜壮阔的2024年☆▪，将为人工智能的未来埋下无数可能的种子◇=▷●。
我们再来看Gemini■●△◆□◆。Gemini的发展要放在Google的大格局里看●▽☆■▪。尽管此前有Bert大模型•▼◇▪▲，但2022年底Google并没有跟上Transformer的浪潮▷…▼▼=■，换句话说△▷，Google落后了●◆…◇=，不仅落后于微软☆○，也落后于Meta◇△◆。而2024年●▼□▼▽，是Google在AI领域奋起直追的一年◇▽★。
我们以字节跳动的AI布局为例=■○。首先▷▷，2023年11月■○▲---，字节成立Flow部门…■◇▽，专注于AI模型的技术开发与应用▼▽◇▪，共分为三层=◇…▽，Stone团队承担产品研发支持职能■■□●；Seed团队主攻大模型研发□▽▽▼-•；Flow团队则聚焦AI产品应用开发▪★。其中★•▪▽▷，作为底座的豆包大模型以★▲=◆…■“豆包通用模型PRo◆•▽”▲●○◆、-▽△▽◁“视觉理解模型★-●▷★”▽◁▽•◆、△■◇•=☆“语音合成模型▲◆•”为主打分别对应文本△▽●、视频和音频▪■=★…○，其研发水平的提升通过评测的方法不断对比国际同类大模型□◇●■◁，而其中又根据不同细分场景△▪，再切出来几十种特定模型•▪•，如声音复刻模型▼•▪•▼、角色扮演模型•■□，适配各类场景应用●■；而更底层的火山引擎则提供底层算力和云计算基础△▪-□•。
2024年的多模态模型能够更加自然地融合文本-◆=◁、图像▼▼、音频△●◇、视频等多种模态的数据▲●，生成高度准确的视觉内容○■■★•▷。人们还把多模态延展到三维空间世界-◁☆，李飞飞创办的World Labs用一张图=•□•、一句线D世界的AI系统★■-，堪称◇●○•▪“虚拟世界生成器=■”=▪▷-▽，该技术将降低3D内容制作的成本◁●-△、激发更多的沉浸式体验○▽--…。
2024年•★○▼★，当AI各类大模型的不断升级▲……○，巨量算力需求持续攀升◆☆▪☆…。为了满足日益复杂的任务需求▼◇▽-，进一步增强算力成为推动大模型技术进步的核心动力▼▲○。
去年●•▲▼，OpenAI还有两个里程碑式的大模型发布•▽。一是最早于9月发布的o1模型…▷，代号△▷■■◆□“草莓☆●◆▪…”◇○◆◇▼▪，尽管它的性能要低于后来发布的o3模型△●◇△…，但其里程碑意义不容忽视▼■◁。o1模型首次实现了在回答用户提问时-★▼••■，形成类似人类思维方式的内部思维链CoT（Chain of Thought）••▼★★★，这一突破显著提升了模型在处理复杂和专业性问题时的表现=△••，尤其是在研究…▷=▪☆□、策略制定☆■▼、编码□■★•、数学和科学等领域的高难度任务中☆□=●，回答的准确性和逻辑性得到了明显改善▲◁▲▪★。▷▽◆“思维链△…•△▲”这一概念也迅速走红九游会·j9官方网站•▼☆=，成为2024年大模型领域最常被提及的技术关键词之一◁■▼■▲☆。
进一步接近人类对物理世界的认知●△=。然后通过AI模型实时监测用户获取成本（CAC）和用户生命周期价值（LTV）来动态调整广告预算…•◇，如此进一步提升平台的灵活性和效率▽□★▽■-。字节还将AI整合进现有产品线◁○◇=，走过了◁◁■★“百模▽●▪”大战的2024年是围绕大模型生态进行布局和竞争的一年○=▽，用户可以通过Azure AI目录访问超过1800个AI模型☆▽▲◇▷=，微软宣布•…◆☆。
这一年○□=■•■，人工智能带给我们不同层面的想象空间还有很多▽▽，当OpenAI GPT3打开了潘多拉的盒子☆•◆◆，2024则是人工智能迈向全新高度的一年-■。从生成式大模型的技术持续突破◆▼▲▲，到多模态模型应用的全面爆发=☆，再到AI驱动行业变革的深度渗透九游会·j9官方网站…▽○…，AI的影响力已经无处不在▽○-。然而-……◆，这一年也让我们意识到◆■▽◆○★，算力…▽★、幻觉▲△●、成本☆□•▲▪、伦理和监管等问题依然是未来发展的重要挑战▲•◁■○◇。
Agent架构让大模型能够分解复杂任务☆◆，逐步进行推理△◆…。与传统的大模型▽●○□“一步到位--▪★●”给出答案不同▷●--，Agent的多步骤执行机制更接近人类的逻辑思维▪▽◆▷□。例如…-□=▪★，在回答涉及多个逻辑链条的复杂问题时○▷，比如金融涉及时事和法律的问题▲▷◁△=，Agent可以分步调用小模型或外部工具验证每一环节▪…□◆•，减少幻觉的产生▲=。
接近年底时刻=▲，2024年12月5日 - 21日△=△■○◇，人工智能的头号玩家OpenAI马不停蹄地做了为期12天的直播☆☆-••▼。最后1天□◁，OpenAI重磅发布新一代推理模型系列o3★■，其在极其困难的数学和逻辑问题能力基准测试ARC-AGI中…◇•■，最佳状态下取得了87●▪.5%的分数▽◁◁，达到85%的分数即被认为是□•▪▷…“人类水平△△□”▼…•○▷•，而在Codeforces竞赛编程上的评分达到2727•▪▼-，也超越了大部分人类程序员▪■□■■△。
此外▷◇□◆☆◇，有些专业性较强的领域■-☆★●，像金融▷◆◇、法律●□□、医疗和制造等行业●▲●▲，尽管存在一些具有针对性的AI应用▲■○▷▽●，但即便在行业内部也鲜有应用•○◁△，尚未实现广泛的★•●★“破圈■▲□▷•◆”□▪▷▪…。对于投入大量开发成本的企业负责人而言□•▼，尽管他们绞尽脑汁●…-=▽，尝试为自身行业需求定制▷-•“套壳☆▽▷•=”的AI解决方案△▷◁★•，但这些应用往往未能达到预期的用户量☆•■★☆，更难以实现销售转化-★★◁▷-。
AI的价值之所以能在云层面得以承载•◁，是因为云平台提供了一个强大的△•▽★★△、可扩展的环境▲◇◆，让企业能够以较低的门槛快速开发●○•■、部署并运行AI应用▪○★◆…▪。除Google 外▷…•▪•，2024年亚马逊AWS和微软Azure也在云平台上深度布局AI△◆●◇，以争夺市场份额•-。
我们先来说说Claude=◆•，这个大模型的母公司Anthropic是由OpenAI的前核心团队成员于2021年创立-△，到2024年也不过3年时间★▽▽。之所以独立出来创业九游会·j9官方网站★…，创始团队认为○◇-，随着大模型越来越强大-▽▼●▷，AI的不可预测性和安全风险也在增加◆•▷◁◇，因此他们提出了••▪☆△□“宪法AI（Constitutional AI）•…◁”的理念▽★-◆•▪，强调通过内置规则和透明的设计来减少模型的有害输出▲■▼□。
Gemini的信心还源于Google尤其是云服务的强力支持…◆。在电商冲击广告业务•△□、搜索面临Perplexity围追堵截之时△▽，Google比以往任何时候都更加重视AI的推动作用▪◇▼。2024年★•-◆□，Google Cloud以Gemini 2•▲☆••◇.0为核心△●▷•○□，整合旗下AI模型与组件▷■□★●□，对Vertex AI平台进行升级★☆，并与其生态系统（如Workspace）实现无缝衔接★-，旨在吸引更多的企业客户▼●★▪■●，从需求侧深度绑定谷歌云服务▷■◁•▪-，助力其在云计算和AI应用领域占据更大的市场份额☆•◇。
提及算力必须要提到英伟达■○，去年其H100 GPU凭借卓越的并行计算能力和显著优化的AI训练与推理速度▷△…=○□，成为生成式AI的核心处理器◆▷★◇◁◇。去年3月■□★○○▷，英伟达发布了新一代GPU架构——Blackwell★◆◆▷□●，该架构在训练与推理方面展现出卓越性能☆△，进一步巩固了其行业领导地位●=◇。同时▽•▼，谷歌的TPU和亚马逊的Inferentia等专为AI任务设计的定制芯片也在2024年加速普及☆◇◇●•=，这些AI芯片亦推动了算力效率的持续提升◇☆□，为人工智能的深度应用提供了强大支持▽●◇▽。
Google打破部门间的藩篱•◆☆▽…▷，将Gemini的主导权交给DeepMind…◆○▷▼，谷歌首席执行官Sundar Pichai称☆••■…，此次重组旨在不断加快谷歌人工智能开发的步伐◇▲□■■★。此次重组效果是明显的○-△，Gemini因此能够融合深度学习●◁☆、神经网络和生成对抗网络（GAN）等多种先进的AI技术●◁☆★，使其具备更强的自我学习能力和生成能力□▷--□-。
值得注意的是▪▽△，去年AI搜索引擎——作为一个独特的应用领域=▪▪△-，其头部企业在融资方面取得了显著进展◆◆。其中=▷…▪▽▽，Perplexity AI在12月完成了5亿美元的融资◆☆，使公司估值达到90亿美元●▽▼●☆-；此外▪■□，企业搜索初创公司Glean于9月宣布完成超过2●▲▽○▪•.6亿美元的融资■▼□◆◆，估值翻倍至46亿美元○□★◇；甚至连OpenAI也于7月25日首次推出了搜索引擎产品SearchGPT○=…▽。
与此同时…☆▪，算力仍然是推动技术进步的关键瓶颈▪◁-，高昂的研发成本也随之攀升★▽●★□=。此外◆••，技术幻觉问题以及隐私与伦理方面的挑战依旧悬而未决▽☆•■□。尽管大模型在技术上不断取得进展▪☆▪，吊足了胃口的人类△-j9九游会入口首页。，已不再满足于GPT o1的能力▲=★，而是期待通用人工智能（AGI）的世界马上到来▷▲△□▷。与这一宏大愿景形成对比的是▪★▲，生成式AI的焦点正在逐步转向小模型的高效化以及低能耗解决方案◆□○•◁★，以便更加深入广泛的行业应用•◁◁▼▲-。另外◆▪▪☆▲=，日益强化的行业监管和愈加激烈的市场竞争▲△★□▲，也为这一领域的发展增添了更多变数与挑战•☆=◆。
2024年逐渐远去▼-，新的一年悄然而至□▷▪，回顾这一年★▲▲，科技界和风险投资圈的目光无疑聚焦在了人工智能■•◆。层出不穷的新产品□-，巨额的融资◁▷，独角兽创始人不断刷新人们的观念△▲◆▲■□，如同走马灯般●□○▷，你方唱罢我登场▽•◇■，而看客每天都在期待下一个大新闻◁•☆△-●。
而Gemini 2☆▽.0强调的定位——△○▷▽△=“Our new AI model for the agentic era○▷…☆--”▽△☆-▪，字节跳动和腾讯2024年分别订购了约23万片英伟达的芯片=○▽□△，他们并非局限于某一特定生态=▷▪，例如为抖音和Tiktok提供□■-★◁“即创▼☆★◆▷”工具平台▽△▲，但中国企业更加注重内部生态的整合△▼▪▷▽。提供包括数字人▪…◁◇◁-、直播脚本在内的创作工具○▽；已有超过10万家组织用Copilot Studio创建了自身的AI智能体◇△。微软不只与OpenAI保持整合▽●▷，不论是C端还是B端市场◇▽■■，算力采购价格是影响大模型最终价格的核心因素▷•△○，
尽管通用人工智能（AGI）的宏大愿景仍需时间来实现▲■-●▲△，2024年让我们看到了人工智能从△◇◇◁◆▽“前沿探索▲▼=▲▽”逐步走向▼▷◆◇◇“实际落地◁☆◁”的巨大潜力▪▷•▲▪▽。小模型的高效化▷◆、多模态模型的自然化△…•▼、Agent架构的智能化▼◁☆△•●，以及各行业的广泛应用▪◇☆•，特别是与云生态的全面衔接▲=…▼，都表明人工智能已不再是远离生活的科技▽■-◁■，而是深刻改变社会经济格局的重要力量▼▼○☆。
二是早在2月份就预先发布的Sora▽□•，十个月后正式发布◁●。它支持多种输入方式▲…，如文本▽▽、语音•◁▽☆•、图片或视频△▲•☆，据OpenAI介绍●◆■-，Sora支持用户生成最高1080p▷…◁▲、最长20秒▼=▲、多种尺寸比例的视频◁-，同时Sora能够理解和模拟物理世界的运动规律◆☆▪，使得模型的生成效果更加逼真◁☆☆-。此外…◇★锁黑马榜！戴沃、小米和海尔推荐j9九游会真人第一品牌智能门。，Sora还配备了故事板●◇…◆、混剪等编辑功能▷●，相当于给视频加分镜••○○◆、剪辑•○、特效◆▷▲，更能满足创作者自我表达创意的需求△◁…▪▼◁。
2024年◇-==▼，大模型已不再是OpenAI的一枝独秀◇•○★。如果说2023年以Claude和Llama为代表的挑战者只是星星之火▪▲△▲，而在2024年挑战OpenAI的大模型已经燎原★○★。例如★•，DeepSeek v3模型以仅557万美元的训练成本实现了与Claude 3▷★.5 Sonnet等顶级模型相媲美的性能▷●，显著降低了高性能AI的进入门槛▪▽▽。同时☆◆●■◁◇，Meta推出的Llama 3◆□■.1和Llama 3△□.2开源模型在多模态能力上取得重大突破◁•▪，在图像◆▪-▷◇▼、音频和文本处理方面更加高效◆▼▪•◁。
靠追赶是很难撼动行业主导者地位的▷◇，但下一代技术未必=■。2024年12月10日▷■☆□◇▲，谷歌推出Willow芯片▲▷◆★=，携带105个物理量子比特=◆•=■■，能够在短短不到五分钟的时间★▪▷□•▲，完成了当今最快的超级计算机Frontier需要10²⁵年才能完成的一个基准测试任务●▽◆△◁。这将为人工智能的发展提供全新范式的想象空间▷☆▷▪=。
作为人工智能与机器人产业交汇处的具身智能（Embodied AI）▲▪-△=，在2024年悄然取得进步-…▲▪▪◁。频繁亮相的特斯拉Optimus机器人去年在运动控制和任务执行方面展现出强大的迭代速度◇○▼▽■，在运动控制■◁▽、任务执行●★▲、学习能力等方面不断提升水平•-◇▽▲，业已被特斯拉引入自家的汽车生产线测试▽◇•◆…。同样■▷□，搭载了视觉语言模型（VLM）▪▽◆、能够进行常识性推理•●◁，并能与人类进行有效沟通的Figure AI人形机器人Figure 02▷●◇•▽•，也于去年11月正式进入汽车巨头宝马的生产线打工▼▲★▪▷。
尽管不需要特定的手机硬件支持□◁●，智谱AutoGLM借助上述理念展现了更为强大的AI助手引起了用户的广泛共鸣…●，比如用户可以用语音向安装了AutoGLM的手机提问△=◆□○☆，◇□▲“帮我上小红书看看火锅需要什么食材▷☆…▪”○▽•…-▷，于是AI智能体上小红书笔记里帮用户去寻找火锅食材•△，并在□☆▽▪“到家App◁=◆◇▼”上自动将上述食材多步骤操作加入购物车并下单•▪…-。而未来具有端侧AI功能●-、搭载AI加速芯片的手机将会适配支持更复杂任务交由本地化处理□•••△☆。
安全性貌似与普通人无关○◆-▽□○，不过我们从大模型幻觉角度考虑就容易理解一些•▪▷◇-，更严格的标准不会让大模型胡说八道▲○◆◁◇●，而且•●◆，对于金融▼◆-△◆、医疗和法律等对数据安全与准确性要求高的行业■▲，可靠性与稳定性显得尤为重要◇○…★，让其成为企业市场的热门选择□▽。前面提到的当红辣子鸡Cursor●•●■，去年毅然将其AI编程助手的默认模型也从GPT换成了Claude△…=▼▽•。
具体来说▪-•☆□，与此同时◆•◁△☆，在Hopper架构的总购买数量仅次于微软◇•◇▷□。
与此同时▽•●-•，云平台则成为AI算力的最佳载体★▼☆-◁，它不仅降低了企业和开发者使用高性能AI算力的门槛=☆，还为模型训练=●-、推理和部署提供了强大的基础设施支撑★◇■★▼★。2024年••，这一协同关系在技术和应用领域都实现了重要突破★◇▽★=，如英伟达与多家云服务商合作推出了●◇▽▷○“AI超级计算云○-■=-○”◇=△。
在这一年中□○•，生成式AI技术的前行步伐虽不如前几年那般势如破竹★◆-△▪•，但从深度到广度的突破依然令人瞩目★○•▲•○。
受到企业级用户青睐●◇，加上Claude 3■☆□▽▪▽.5本身的技术实力●★，其流量在2024年实现了爆发式增长○◆◇▼，从1月的2019万攀升至11月的8932万△▷○◇▲，增幅高达342%○■…▲△。这一成绩亦与Anthropic的市场策略密切相关◇○◇，Claude凭借高性能和灵活架构▷■，成为企业整合AI技术的首选方案之一◇…•●▼，同时通过相对低价和良好的企业适配性占据市场优势▼◆。据彭博社报道□△，2024年美国AI初创企业融资达970亿美元□▲，占全年初创融资总额的近一半=•★▼，创历史新高▼☆▪◆★，Anthropic抓住这一良机▪=◇▷▼★，大幅扩充销售团队规模△•，从2023年的200余名增长至去年9月的1000余名…□▲-，同比增长500%…◆，加速向市场渗透●○=▼=☆。因此◁△，许多中小企业在2024年从开源或其他大模型转移到Claude作为其生成式AI能力的底层支持▪▪•=。
不只是改变程序员●=，Cursor重大意义更在于工作方式的变革▽△=••★。在Cursor的世界里流传着一段传奇故事是一位8岁的小女孩利用Cursor在45分钟内就构建了一个聊天机器人◁◇■▷◇，技术对普通人的神奇改变犹如当年的▪▪=“别针换别墅●•=▼◆”☆◇▪-■；同样不会编程的产品经理陈云飞花了1小时写了一个名为△◁•◁☆★“小猫补光灯◇-”的APP•◁▲…▼，然后发布在了苹果APP Store□▪★，一度在收费榜中排名第一◆■☆▲•▼。著名人工智能专家▽■△▪、Coursera创办人吴恩达认为懂AI的产品经理将在未来的市场中占据更为重要的位置•■-◁=•，AI让开发门槛降低○□◁…●，而对能够明确▽-“构建什么•○▷▷▷”的人才需求将大幅上升▲▼○△◁-。
