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瑞銀集團在一份報告中表示，到2027年，人工智能在各經(jīng)濟體的廣泛應(yīng)用將使其成為一個規(guī)模達2250億美元的市場。與2022年的22億美元相比，這是一個巨大的飛躍，標志著約152%的復(fù)合年增長率。人工智能行業(yè)的收入將隨之增長15倍，從2022年的180億美元增至2027年的4200億美元，較瑞銀此前預(yù)期的上調(diào)了40%。

IDC聯(lián)合釘釘發(fā)布的《2024年AIGC應(yīng)用層十大趨勢白皮書》顯示，隨著AIGC技術(shù)的發(fā)展，智能化應(yīng)用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，預(yù)測到2024年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出超過5億個新應(yīng)用，這相當(dāng)于過去40年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)總和；同時，AIGC應(yīng)用層將呈現(xiàn)出十大發(fā)展趨勢：一是應(yīng)用層創(chuàng)新成為AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定方向；二是大模型從“趕時髦”到“真有用”，成為提效手段；三是專屬、自建模型將在中大型企業(yè)涌現(xiàn)；四是多模態(tài)大模型拓展服務(wù)邊界，帶來更豐富的用戶體驗；五是AI Agent（人工智能代理）是大模型落地業(yè)務(wù)場景的主流形式；六是AIGC加速超級入口的形成；七是業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)向“無感智能” ；八是應(yīng)用從云原生走向AI原生；九是AIGC逐步普惠化；十是AIGC應(yīng)用需要與之匹配的安全措施。

Information最新報道預(yù)測了即將在2024年AI領(lǐng)域的大事件：微軟OpenAI將決裂；AI寵兒將倒閉，或被火速收購；不基于Transformer的模型爆發(fā)；AI生成錯誤信息，將破壞選舉；生成式AI走進「物理世界」；法官和立法者將越來越多的影響到AI行業(yè)；AI能力將繼續(xù)飆升。

福布斯公布了他們對2024年人工智能發(fā)展的十大預(yù)見，這些預(yù)測簡潔而又充滿洞察力：Nvidia將大幅加大努力成為云提供商；Stability AI將會倒閉；大型語言模型 "和 "LLM "這兩個術(shù)語將不再常見；最先進的封閉模型將繼續(xù)大幅超越最先進的開放模型；多家財富500強企業(yè)將設(shè)立一個新的高管職位：首席人工智能官；transformer 架構(gòu)的替代方案將得到有意義的采用；云服務(wù)提供商對人工智能初創(chuàng)公司的戰(zhàn)略投資，以及相關(guān)的會計影響，將受到監(jiān)管機構(gòu)的挑戰(zhàn)；微軟與 OpenAI 的關(guān)系將開始出現(xiàn)裂痕；2023 年從加密貨幣轉(zhuǎn)向人工智能的一些炒作和從眾心理行為，將在 2024 年重新轉(zhuǎn)向加密貨幣；至少有一家美國法院將裁定在互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練的生成式人工智能模型構(gòu)成侵犯版權(quán)，這一問題將開始上升至美國最高法院。

畢馬威與中關(guān)村產(chǎn)業(yè)研究院共同發(fā)布的《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨》總結(jié)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展十個趨勢：多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)的標配；高質(zhì)量數(shù)據(jù)愈發(fā)稀缺將倒逼數(shù)據(jù)智能飛躍；智能算力無處不在的計算新范式加速實現(xiàn)；人工智能生成內(nèi)容應(yīng)用向全場景滲透；人工智能驅(qū)動科學(xué)研究從單點突破加速邁向平臺化；具身智能、腦機接口等開啟通用人工智能應(yīng)用探索；人工智能安全治理趨嚴、趨緊、趨難；可解釋AI、倫理安全、隱私保護等催生技術(shù)創(chuàng)新機遇；開源創(chuàng)新將是AGI生態(tài)建設(shè)的基石；模型即服務(wù)(MaaS)將是AGI生態(tài)構(gòu)建的核心。

德勤中國發(fā)布的《2024 AI智算產(chǎn)業(yè)趨勢展望》顯示，AI智算產(chǎn)業(yè)將會重構(gòu)傳統(tǒng) ICT 產(chǎn)業(yè)生態(tài)。智算中心設(shè)施加速落地，高效的整合、調(diào)度算力資源為開發(fā)者提供良好的支撐是競爭的關(guān)鍵。用模型終將走向趨同，算力成本與AI 原生應(yīng)用生態(tài)將成為AI 云服務(wù)競爭的關(guān)鍵點。AI賽道投資火熱，基建與應(yīng)用兩端爆發(fā)。

IDC FutureScape：到2026年，中國40%的企業(yè)將掌握生成式AI的使用，共同開發(fā)數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)，從而實現(xiàn)與競爭對手相比兩倍的收入增長。

Deutsche Bank（德銀）的由Jim Reid and Luke Templeman領(lǐng)銜的研究團隊發(fā)布了他們的主題展望報告，報告顯示，德銀把AI納入了2024年度前十大主題并指出，大型AI模型可能將逐漸被更小型、更高效、成本更低的模型所取代。

美國VC機構(gòu) a16z ：AI將助力醫(yī)療健康領(lǐng)域的飛速發(fā)展。消費者技術(shù)領(lǐng)域：語音優(yōu)先應(yīng)用、專業(yè)化AI助手，同時AI在教育和藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域?qū)蠓女惒?。AI與區(qū)塊鏈技術(shù)將會深度融合。：AI技術(shù)將提高金融專業(yè)服務(wù)的效率。AI將創(chuàng)造出永不結(jié)束的游戲。出現(xiàn)由AI數(shù)據(jù)驅(qū)動的客戶關(guān)系管理（CRM）。

《麻省理工科技評論》中國：2024 年開始，生成式人工智能將引發(fā)真正的企業(yè)級人工智能開端。2023 下半年以來，全球企業(yè)確實在投資、試驗生成式人工智能技術(shù)，中國企業(yè)也在關(guān)注生成式人工智能部署策略，但經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn)生成式人工智能在企業(yè)的部署率仍處于低位，“共識”與“謹慎”并存。

Gartner預(yù)測：到2026年，生成式AI的采用預(yù)計將猛增，超過80%的企業(yè)將生成式AI、模型和應(yīng)用程序納入其運營中，而目前這一比例還不到5%。

美國研究公司Forrester Research：到2024年，約85%的企業(yè)將開始通過GPT-J和BERT等開源模型來擴展其人工智能實力，而不是僅僅依賴像ChatGPT這樣的主流且專有選擇。另外，大約有40%的企業(yè)將積極投資于人工智能治理規(guī)則，以提前應(yīng)對歐盟、美國和中國即將出臺的相關(guān)法律法規(guī)。

微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨：作為目前地球范圍內(nèi)影響最深遠地創(chuàng)新技術(shù)，AI將會在3年內(nèi)徹底席卷全球。針對AI技術(shù)的發(fā)展，我們可以從全球健康中學(xué)到很多關(guān)于如何使 AI 更加公平的知識。主要的教訓(xùn)是，產(chǎn)品必須適合使用它的人。如果讓我做個預(yù)測，在美國這樣的高收入國家，普通民眾大量使用AI還有18-24個月的時間。在非洲國家，預(yù)計在3年左右的時間里，AI的使用就會達到類似的水平。

AI開源社區(qū)Hugging Face CEO Clement Delangue：某個當(dāng)紅的AI公司會倒閉，或者以極低的價格被收購；開源LLM能夠達到最好的閉源LLM的能力水平：AI在視頻，生物，化學(xué)，時間序列等領(lǐng)域?qū)砭薮笸黄疲淮蟊妼⒏M一步關(guān)心AI在經(jīng)濟上和環(huán)境上的成本；某一個大眾媒體將會充斥著AI生成的內(nèi)容；1000萬Hugging Face上的AI開發(fā)者將會帶來新的工作機會，不會導(dǎo)致失業(yè)的激增。

360集團創(chuàng)始人、董事長周鴻祎：大模型不會壟斷，未來會無處不在。2024年大模型一方面追求“大”，另一方面也會追求“小”。多模態(tài)將成為國產(chǎn)大模型的標配。2024年最重要的是證明大模型能真正地解決問題。另外，2024年AIGC方面，大模型的文生圖、文生視頻能力會得到突破性增，至于明年會產(chǎn)生什么樣的C端殺手級應(yīng)用，還有待觀望。

Lightning AI創(chuàng)始人William Falcon：1B模型性能將優(yōu)于70B；在CPU上部署模型幾乎是免費的，而不是API服務(wù)；數(shù)據(jù)質(zhì)量將使性能提升10倍；開源模型的組合將擊敗最好的私有模型；編譯器將使模型（訓(xùn)練和推理）的速度至少提高80%；立法將支持內(nèi)容創(chuàng)建者，而非模型開發(fā)者。

OpenAI總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman：2024年將是一個具有里程碑意義的年份。Greg Brockman預(yù)測，在人工智能的能力、安全性以及其對社會的積極影響方面，從長期來看，只需再過一年，人們的生活將比現(xiàn)在有所改善。2024年，我們將把開發(fā)工作與安全工作緊密結(jié)合，通過定量追蹤、評估、預(yù)測并預(yù)防未來人工智能系統(tǒng)可能帶來的災(zāi)難性風(fēng)險。

“谷歌大腦之父”吳恩達：人工智能末日論非常荒謬，AI監(jiān)管將會阻礙AI技術(shù)本身的發(fā)展。目前，人工智能的相關(guān)監(jiān)管措施對防止某些問題產(chǎn)生幾乎沒有任何效果。這樣無效的監(jiān)管除了會阻礙技術(shù)的進步，不會有任何正面的受益。與其做低質(zhì)量的監(jiān)管，不如不要監(jiān)管。

開源工具平臺LlamaIndex創(chuàng)始人Jerry Liu：RAG將繼續(xù)成為一個大焦點；每個AI工程師仍然需要強大的軟件工程基礎(chǔ)；向量數(shù)據(jù)庫開始開發(fā)類SQL接口并支持多模態(tài)；多模態(tài)模型在文檔處理中得到更多使用（但首先，計算成本/延遲需要降低）；類似GPT-4的全部能力成為開源，并且更快/更便宜；如果是這種情況，智能體的開發(fā)會重新蓬勃發(fā)展；提示和以前一樣重要，但提示工程的重要性會下降。

李飛飛攜手斯坦福HAI發(fā)布七大預(yù)測：斯坦福數(shù)字經(jīng)濟實驗室主任Erik Brynjolfsson等人預(yù)計，人工智能公司將能夠提供真正影響生產(chǎn)力的產(chǎn)品，而知識工作者將受到前所未有的影響。斯坦福大學(xué)工程學(xué)院教授James Landay等人認為，我們將看到新的大型多模態(tài)模型，特別是在視頻生成方面，所以我們還必須對嚴重的深度偽造更加警惕。斯坦福大學(xué)教授Russ Altman等人對于全球性的GPU短缺表示擔(dān)心，大公司們都在嘗試將AI功能引入內(nèi)部，而英偉達等GPU制造商已經(jīng)滿負荷運轉(zhuǎn)。斯坦福大學(xué)杰出教育研究員Peter Norvig認為，未來的一年代理（Agent）將會興起，AI將能夠連接到其他服務(wù)，并解決實際的問題。斯坦福大學(xué)HAI聯(lián)合主任李飛飛表示，2024年，人工智能政策將值得關(guān)注。斯坦福大學(xué)HAI高級研究員Ge Wang希望，我們將有足夠的資金來研究，生活、社區(qū)、教育和社會能夠從人工智能中得到什么。斯坦福大學(xué) HAI 隱私和數(shù)據(jù)政策研究員Jennifer King表示，除了今年歐盟的《人工智能法案》，到2024年年中，加利福尼亞州和科羅拉多州將通過法規(guī)，解決消費者隱私背景下的自動決策問題。

Meta研究員Martin Signoux：人工智能智能眼鏡蔚然成風(fēng)；ChatGPT之于人工智能助手，就像谷歌之于搜索一樣；大模型模型再見，多模態(tài)模型你好；新模型不會帶來真正的突破（GPT-5)；小模型（SLM）已經(jīng)出現(xiàn)；開源模型擊敗GPT-4；基準仍然是一個難題；與現(xiàn)有風(fēng)險相比，存在的風(fēng)險不會引起太多討論。

總部位于紐約的對沖基金Coatue：未來AI會讓更多人更容易上手編程、調(diào)試和部署軟件。設(shè)備上的AI會被廣泛應(yīng)用，以后每個人的口袋里都會有一個強大的AI助手。擴展AI模型會是一項工程挑戰(zhàn)。多模態(tài)大模型是前沿創(chuàng)新方向，基礎(chǔ)架構(gòu)會有新的發(fā)展。

Rubrik首席產(chǎn)品官Anneka Gupta：2024年的一大趨勢是大型傳統(tǒng)企業(yè)終于意識到生成式AI在提升生產(chǎn)力方面的優(yōu)勢，并找到在組織內(nèi)大規(guī)模采用這項技術(shù)的方式。

Canva高管John Milinovich：2024年的一大趨勢是實時多模態(tài)AI將無所不在。結(jié)合邊緣計算設(shè)備上低延遲小模型的進步，各種應(yīng)用和連接設(shè)備中會出現(xiàn)人工智能創(chuàng)新的爆發(fā)式增長。

Spark Capital普通合伙人Natalie Sandman：2024年，真正原生的AI應(yīng)用開始出現(xiàn)。目前，Anthropic的Claude和Open AI的Chat GPT 這類大型語言模型仍然處于AI版本的Excel階段。在這些模型的基礎(chǔ)上，未來將會出現(xiàn)專門針對復(fù)雜工作流程設(shè)計的原生AI SaaS應(yīng)用。這些應(yīng)用從第一天開始就以AI為核心構(gòu)建，可以將當(dāng)前復(fù)雜的專業(yè)化工作流進行解耦和重組，使得工作流程的 AI 化變得更加輕松高效。

ReflexAI 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sam Dorison：2024年將會有更多軟件工具將生成式AI真正融入企業(yè)工作流程。大家會看到這些工具在投資回報率、用戶接受度、實施難易程度和安全性方面的真實評估結(jié)果。

Chapter One 創(chuàng)始人兼執(zhí)行合伙人Jeff Morris：2024 年，設(shè)計、編碼、QA、A/B 測試和部署軟件方式將迎來最大變革——而這最終由AI實現(xiàn)。隨著2023年支持AI的軟件工具的激增，我們將在2024年親眼目睹，世界一流的設(shè)計、產(chǎn)品和工程團隊將這些新的 AI“超級力量”有效地集成到他們?nèi)粘９ぷ髁鞒獭?/span>

Base10 Partners 聯(lián)合創(chuàng)始人Adeyemi Ajao：2024年將會是AI與實體經(jīng)濟的碰撞之年，更多AI成果將來自服務(wù)實體經(jīng)濟的公司——我們已經(jīng)看到餐飲、物流、食品和金融等領(lǐng)域的公司，在應(yīng)用層面利用AI創(chuàng)造了巨大價值。

Bessemer Venture 合伙人Talia Goldberg：2024年，健康領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)重大轉(zhuǎn)變，從治療疾病向促進健康轉(zhuǎn)型，從干預(yù)治療向預(yù)防轉(zhuǎn)型。利用AI、大數(shù)據(jù)和先進診斷技術(shù)，每個人都可以更深入地了解自己的生物學(xué)特征、健康傾向，并采取相應(yīng)的健康干預(yù)措施。

Emergence Capital普通合伙人Jake Saper ：數(shù)據(jù)隱私問題一直是企業(yè)采用AI的障礙。2024 年，開源AI基礎(chǔ)模型將會變得成熟。成熟的開源模型和訓(xùn)練框架將使注重數(shù)據(jù)隱私的企業(yè)也能部署AI，同時最大限度地降低第三方風(fēng)險。

Susa Ventures 聯(lián)合創(chuàng)始人兼普通合伙人Chad Byers：2024年將是獨角獸泡沫破裂的一年。一些公司在2023年倒閉，但2024年才是真正淘汰的一年。這對生態(tài)系統(tǒng)是一次痛苦但必要的整頓，可以回收人才和資本，讓其更好地配置到有價值的創(chuàng)新公司。

Rupa Health聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Tara Viswanathan：2024年，組織文化和公司建立方式將發(fā)生革命性的變化。當(dāng)前，AI 革命同樣在重塑我們的工作方式。我預(yù)測 2024 年將會是這一變化的關(guān)鍵之年。AI 將取代過去我們依賴的許多核心技能。一個人的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力將指數(shù)級提升。在這種環(huán)境下，傳統(tǒng)的最佳實踐不再適用，公司需要從首要原則出發(fā)建立新的運營系統(tǒng)，否則將被淘汰。

DoorDash 產(chǎn)品和業(yè)務(wù)助手Gokul Rajaram：2024 年的一大趨勢是各類 AI 代理會爆炸式增長，覆蓋每一個消費者需求和商業(yè)場景。

Andreessen Horowitz 普通合伙人Anish Acharya：2024 年，語音交互將成為主流，大量語音優(yōu)先的 AI 應(yīng)用開始出現(xiàn)。語音將成為一種嶄新的技術(shù)交互方式，也將成為新型生產(chǎn)力工具的核心?；谡Z音的 AI 助手將遠超 Siri 等傳統(tǒng)語音助手，這將為每個人提供一名隨叫隨到的助理（字面意思）。語音交互更自然、更高保真，基于語音構(gòu)建的 AI 工具將深深融入我們的生活，成為生活中不可或缺的一部分。

IVP 合伙人Shravan Narayen：2024 年的下一件大事是移動端 AI 驅(qū)動的生產(chǎn)力工具會重新興起。僅僅掌握全球信息已經(jīng)不夠了，我們還希望能夠無論身在何處（無論是在工作場所還是在家里）做出決策并采取行動。生產(chǎn)力應(yīng)用程序的移動體驗在過去幾年中已經(jīng)下降，因為這些產(chǎn)品越來越注重功能和以瀏覽器為中心。而小模型將使 iOS 和 Android 成為真正的控制中心，新的 AI 原生應(yīng)用將會出現(xiàn)，將比我們想象的更加高效和協(xié)作。

WindBorne Systems 傳播與營銷主管Kathleen Chaykowski：人工智能和邊緣計算將增強環(huán)境感知和天氣預(yù)報能力。

Haystack 合伙人Aashay Sanghvi：隨著計算規(guī)模不斷擴大，數(shù)據(jù)中心資本支出增加，大規(guī)模模型訓(xùn)練也在增多。這些都需要大量能源支持。公司將關(guān)注高效、清潔、安全的能源采購，比如微軟正在押注核能。

Wischoff Ventures 創(chuàng)始人兼普通合伙人Nichole Wischoff：機器人產(chǎn)業(yè)將出現(xiàn)爆炸式增長，F(xiàn)igure 和特斯拉等新進入者正在推動這一趨勢，而傳統(tǒng)參與者正在打造相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，僅制造業(yè)的市場機會就高達數(shù)萬億美元。

USV 普通合伙人Rebecca Kaden：2024 年軟件間的通信將取代人機交互成為下一大趨勢。我們現(xiàn)在正處于軟件間通信的過渡階段——在未來十年中，系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的對話將超過人類與系統(tǒng)的對話。這一運動將需要全新的技術(shù)堆棧，并將打破我們所依賴的許多工具和平臺。數(shù)據(jù)、計費、支付、安全、監(jiān)控、報告平臺都在隨之發(fā)展。

Basis Set Ventures 創(chuàng)始人兼執(zhí)行合伙人藍雪昭：2024 年，太空探索、生物學(xué)、機器人、半導(dǎo)體和電池技術(shù)等「硬科技」領(lǐng)域?qū)⒂瓉硗黄菩赃M展，從而帶動這些領(lǐng)域風(fēng)險投資的增加。與此同時，供應(yīng)鏈、建筑、房地產(chǎn)等「實體經(jīng)濟」行業(yè)將經(jīng)歷 AI 帶來的重大變革。

Altimeter Capital 合伙人Jamin Ball：2024 年，AI 產(chǎn)品將從初步設(shè)計和開發(fā)階段進入到最終制造和投放市場階段。2023 年，每個人都在嘗試 AI。但有很多問題限制了這些實驗的開展。他們要花多少錢？他們安全嗎？合規(guī)風(fēng)險有哪些？到 2024 年，這些問題中的許多問題都將得到解答，我們將看到 AI 應(yīng)用程序從實驗/原型/內(nèi)部應(yīng)用程序轉(zhuǎn)向面向客戶的大規(guī)模部署。

凱鵬華盈合伙人Bucky Moore：2024 年的下一件大事將是突破當(dāng)前 Transformer 架構(gòu)限制的 AI 模型。新模型將為我們提供更長的上下文窗口、更快、更便宜的推理，以及更智能的整體 AI 系統(tǒng)。

20VC 創(chuàng)始人Harry Stebbings：2024 年的一大趨勢是 LLM（大型語言模型）的請求路由基礎(chǔ)設(shè)施的形成。由于不同的 LLM 都有各自的優(yōu)勢，要實現(xiàn) LLM 的大規(guī)模應(yīng)用，最大障礙在于成本。未來將出現(xiàn)一批公司，致力于通過智能請求路由（請求不同的處理單元或模型）的方式，根據(jù)不同的目的和用例，將請求實時分配到不同的 LLM 模型上，以發(fā)揮各模型的優(yōu)勢。這類 LLM 請求路由和調(diào)度的基礎(chǔ)設(shè)施，將大大降低 LLM 應(yīng)用的成本，使更多公司能夠通過混合使用多種 LLM 提供更好的服務(wù)。

圖靈獎得主Yann LeCun：AI 將為世界帶來許多益處。但人們正在利用對這項技術(shù)的恐懼來操縱大眾，這使我們面臨錯過它的風(fēng)險。這是我們在其他改變世界的技術(shù)上犯下的錯誤。

Felt 聯(lián)合創(chuàng)始人Can Duruk：我們將經(jīng)歷首次因為 AI 引發(fā)的「呃哦」時刻，這可能是 Midjourney 和 Elevenlabs 生成假新聞而導(dǎo)致的騷亂，或者名人聲稱某張令人尷尬的「真實照片」實際上是由 AI 生成的。2024 年的選舉將成為這類事件的「催化劑」。此外，真正的白領(lǐng)公司將首次實現(xiàn) AI 驅(qū)動的裁員。比如亞馬遜解雇整個美國審核團隊，或者 Google 解雇工程師等。這對于社會是否是好事還有待觀察。

亞馬遜創(chuàng)始人Jeffrey Preston：盡管專業(yè)化的 AI 也可能對人類造成巨大危害，常規(guī)的機器學(xué)習(xí)模型也能制造出極具破壞性和威力的武器，但這些都不是通用 AI，它們只是非常智能的武器。因此，我們必須慎重考慮各種可能性。我對此持樂觀態(tài)度。即便面臨諸多不確定性，我認為這些強大的工具更有可能幫助和拯救人類，勝過它們傷害和毀滅人類的可能性。

Theory Ventures 創(chuàng)始人兼普通合伙人Tomasz Tunguz：2024 年的一大趨勢將是企業(yè)通過 AI 實現(xiàn)生產(chǎn)力的實質(zhì)性提高，每名員工的 ARR（年度經(jīng)常性收入）增加 10-15%。

WndrCo 普通合伙人王晨麗：2024 年的下一件大事將是基于數(shù)據(jù)和 AI 業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的全新私募股權(quán)投資模式將興起。

亞馬遜CTO Werner Vogels：未來幾年，我們將迎來更多產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，推動技術(shù)的廣泛應(yīng)用，幫助我們跟上日益加快的生活節(jié)奏，而這一切都將始于生成式AI。

著名科技媒體TechCrunch預(yù)計，2024年AI行業(yè)將出現(xiàn)以下幾種趨勢：OpenAI將成為一家產(chǎn)品公司；代理、生成視頻和生成音樂從小眾走向大眾；混合小模型可能更有優(yōu)勢；很多公司會放棄大規(guī)模應(yīng)用AI；蘋果即將加入戰(zhàn)局；可能會出現(xiàn)全新的AI合規(guī)行業(yè)。

《麻省理工學(xué)院技術(shù)評論》（MIT Technology Review）發(fā)布了對今年的人工智能技術(shù)趨勢的預(yù)測：首先，生成式人工智能在智能聊天機器人領(lǐng)域的應(yīng)用將變得更為個性化，用戶可定制強大語言模型以滿足特定需求。其次，生成式人工智能將進入視頻領(lǐng)域的第二波浪潮，為影視制作、特效和廣告帶來新的可能性。此外，人工智能生成的選舉虛假信息的傳播，對輿論和選民的影響引發(fā)了深刻的擔(dān)憂。最后，機器人學(xué)家正利用生成式人工智能技術(shù)，構(gòu)建更通用、多任務(wù)處理的機器人，為各個領(lǐng)域帶來革命性的改變。

賽迪智庫發(fā)布的《2024年我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢展望》顯示，展望2024年，人工智能產(chǎn)業(yè)將保持高速增長發(fā)展態(tài)勢，逐步邁入深度賦能垂直行業(yè)和前沿領(lǐng)域的新階段，有力推動新型工業(yè)化建設(shè)和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。也要看到，行業(yè)進入門檻變高、適度監(jiān)管與促進發(fā)展間的平衡面臨挑戰(zhàn)、重點行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用率偏低、大模型存在無序競爭風(fēng)險等問題亟待解決。

高盛發(fā)布最新報告指出，2023年毫無疑問是“人工智能年”，而高盛預(yù)計，人工智能主題將繼續(xù)貫穿2024年股市話題。報告預(yù)計，人工智能技術(shù)和創(chuàng)新最終將提高各個產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率，并將美國2024年的GDP年增長率提高0.4%。

《每日郵報》的科技記者羅伯·沃（Rob Waugh）詢問了兩款領(lǐng)先的聊天機器人——谷歌的Bard和亞馬遜的Claude——對2024年進行預(yù)測：Claude.ai預(yù)測，第一批人工智能模型可能會具有“通用人工智能”（AGI）的表現(xiàn)。AGI是一種假設(shè)的智能代理，有望通過執(zhí)行人類所能做的任何智力工作，從根本上改變?nèi)祟惿鐣?。根?jù)Claude.ai的說法，不可預(yù)測的系統(tǒng)行為和超越工人適應(yīng)能力的工作自動化是人工智能的兩個潛在問題。Bard預(yù)測，2024年左右可能會產(chǎn)生提升人類極限的生物技術(shù)。根據(jù)谷歌的人工智能聊天機器人所述，這可能涉及“腦機接口”技術(shù)的發(fā)展。根據(jù)Bard的說法，在未來一年里，人工智能可能會推動定制醫(yī)療的發(fā)展。

騰訊研究院發(fā)布的《人機共生——大模型時代的AI十大趨勢觀察》從技術(shù)、應(yīng)用、社會等角度，提出大模型時代的關(guān)鍵性趨勢觀察：LLM推動AI快速進化到AGI（通用AI）階段。多模態(tài)助力大模型解決復(fù)雜問題。生成式AI帶來更貼近人的交互方式。模型即服務(wù)（MaaS）生態(tài)呼之欲出。垂直領(lǐng)域應(yīng)用是大模型的主戰(zhàn)場。Plugin工具讓大模型迎來“App Store時刻”。大模型為數(shù)字人“注入靈魂”。AI大模型將幫助個體成為超級生產(chǎn)者。版權(quán)“思想表達二分法”基石正在動搖。倫理和安全建設(shè)塑造負責(zé)任的AI生態(tài)。

微軟CTO Kevin Scott也做出對AI發(fā)展的一些預(yù)測：到2024年結(jié)束時，我們將擁有許多新的體驗、應(yīng)用和工具，為全世界越來越多的人帶來層層疊加的好處。盡管人工智能增長的炒作幅度和加速率可能讓人們專注于每一個接下來的“下一個大事件”，但如果我們稍微退后一點，就更容易看到我們面前的機會比我們已經(jīng)實現(xiàn)的要大得多。