狂飆一年，AI帶來了哪些新變化？_風聞

撰文 | 雁  秋

編輯 | 李信馬

題圖 | IC Photo

大模型的橫空出世，帶來了一場智能革命，席捲並重組了所有行業，影響遠超互聯網過去30年的發展。

把視角放在國內，2024年政府工作報告首次提出“人工智能+”，要求“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”“深化大數據、人工智能等研發應用”。

相較於2023年一片混沌的“百模大戰”，2024年AI大模型開始呈現出更清晰的市場格局——

**技術領域，**底層架構、多模態融合、端雲協同持續優化；**資本層面，**經歷多元化轉變，投資熱度有所趨緩；**市場生態，**從長文本處理、多模態融合、價格競爭以及智能體發展，大模型落地應用以及商業化的探索還在繼續。

我們從技術、應用、市場幾方面，整理總結了AI的幾大關鍵詞，以此回顧這高速發展的一年。

圖源：IC photo

01、務實、聚焦、小

2023年，創投圈面對生成式AI洋溢着久違的亢奮，幾乎所有人都加碼投資，擔心錯過這次難得的技術浪潮。然而到2024年，亢奮的情緒開始退潮，整個行業吹起更多務實之風。

初期階段，模型需要吞吐更多數據，各研究機構和巨頭都致力於開發更大更強的模型，展示技術實力和領先地位。

以ChatGPT為代表的通用大模型，對算力高度依賴，迭代到“萬億（訓練參數規模）萬卡（訓練消耗的算力卡數量）”級，之下則是“千億千卡”的行業大模型、“百億百卡”的企業大模型。

大模型對算力需求飆升，英偉達憑藉芯片壟斷地位，成為AI時代的“賣鏟人”。依靠具備AI能力的Blackwell GPU芯片，該公司在2024年6月市值突破3.3萬億美元，超越微軟和蘋果登頂全球市值榜首。

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然而，大模型在部署和運行時面臨着高昂的成本和資源消耗，包括計算資源、存儲資源以及能源消耗。從實際應用的角度來看，豪擲千金的玩家更期待回本的一天，投入、產出、效益成為行業更關心的話題。

據桔子IT數據，2024年以來（1月1日~12月5日），國內AI領域發生439起融資案例，總融資金額超564億元，大概是2023年的80%。據清科研究中心不完全統計，2024年上半年國內對外投資活動的早期投資、VC、PE機構數量同比分別減少23.9%、19.2%、25.2%。

減投是必然趨勢，但在務實的水面下，暗流也在湧動。

國內模型廠商掀起了一輪的大模型降價潮，廠商們試圖通過降低成本搶佔市場。技術層面也出現一個契機，o1通過在推理階段注入強化學習和思維鏈，打開了大模型在推理端的“能力上限”，後續企業相繼模仿，投入更多的精力和資源在強化學習上。

圖源：Open AI

行業打法發生變化，從卷參數、卷排行，轉向強調邏輯學習、知識計算推理等新路徑，尤其是金融、醫療、教育等高信息密度、專業嚴謹的領域。

例如，自2023年7月發佈盤古大模型3.0版後，華為盤古大模型已迭代至5.0版。除了3.0版包含的礦山、政務、氣象、金融、醫學等行業大模型以外，5.0版還新增了鋼鐵、高鐵、具身智能、工業設計大模型、安全及媒體等行業。

大模型從“通用”朝着“有用”發展，與此同時，「麻雀雖小，五臟俱全」的小模型不斷湧現，其可以在保持大模型同等性能甚至更優性能的前提下，降低規模和成本。

例如，根據信通院《大模型基準測試體系研究報告（2024年）》，阿里巴巴集團推出的Qwen-7B在評測中的得分為25.8分，而更小規模的Qwen1.5-7B得分顯著提升至51.8分。這表明通過改進訓練技術和使用更高質量的數據，也能顯著提升模型性能。

vivo公司發佈藍心端側模型3B，參數量僅為30億，相比藍心7B，性能提升了300%、功耗優化率達46%、內存佔用僅1.4GB；微軟公司發佈Phi系列模型，38億參數的Phi-3-mini模型允許針對不同用例提高模型的性能；英偉達公司推出參數版本為40億和80億的Minitron小語言模型，在保持相當性能水平的同時，將模型大小縮小了2-4倍，訓練成本降低1.8倍。

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不過，大、小模型更多是協作而非競爭。普遍的做法是，先訓練出通用能力足夠強的大模型，再基於此篩選處理構建小模型，用質量更高、數量更少的數據完成訓練，以更低成本實現不輸大模型的應用效果。

02、應用、AI Agent

進入2024年中下半場，應用層面，大模型不再單一聚焦於文字生成，逐漸滲透至視覺理解、視頻生成、智能搜索、AI Agent（智能體）等新興應用，“AI Agent”被搬到各個領域。

AI Agent，也叫智能體。比起通用型大模型，智能體更加專注於特定細分領域，在特定任務上具備更強的優勢與潛力。

比如説，如果你想要辦一場家庭聚餐，LLM（大模型）可以提供就餐地點和店鋪相關信息提示，而AI Agent不僅能夠提供擇店鋪建議，還能基於預算搜索菜系和店鋪，執行預訂操作，並將行程添加到日曆，還可以發送行程提醒。

這種服務於普通大眾的“智能體”，成為AI商業化進程中普遍看好的應用方向。而落地的過程中，大廠仍舊是主要玩家。

手機廠商將AI能力融入手機系統，從蘋果的「Apple Intelligence」到榮耀的「AI智能體」，從vivo的「PhoneGPT」到OPPO的「AIOS」，智能體的競爭開始成為衡量手機廠商技術能力的關鍵所在。

螞蟻集團基於螞蟻百靈大模型推出國內首個服務型的AI獨立App“支小寶”；騰訊基於混元大模型，推出一站式AI智能體創作與分發平台“騰訊元器”；阿里雲的“通義for everyone”則集成通義大模型全棧能力，整合文生圖、智能編碼、音視頻理解、視覺生成等能力，形成一個All in one的全能AI助手……

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玩家眾多，但也各有側重。

大廠比較重視生態，以此為智能體提供強大的數據支持和應用場景，加速市場推廣和用户接受度。比如百度文心有Agent Builder，阿里巴巴有百鍊智能體和釘釘智能體，騰訊微信有云開發AI智能體。

螞蟻集團董事長兼CEO井賢棟在演講中表示，從實踐來看，專業智能體是大模型落地嚴謹產業的有效路徑。百度創始人李彥宏更是明確表示，智能體是百度最看好的人工智能應用發展方向。

而以智譜AI、面壁智能等為代表創企，則更聚焦垂直場景的應用。比如月之暗面推出了擅長多語言對話、長文本處理的Kimi；面向B端市場的面壁智能瞄準手機、汽車等智能終端推出MiniCPM；針對金融行業打造智能體開發平台的深擎科技等。

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“離用户近些、再近些”是應用層面的目標，但推動到實際落地過程，商業化普遍艱難。

從現有的體驗和應用來看，智能體還處於一個初級階段。在普通消費者眼中，AI的實際價值還不夠剛需，甚至有人直言：“如果AI不能幫我做更實用的事，它就只是個燒錢的噱頭。”讓智能體真正「用起來」，是未來一大重要挑戰。

03、手機、PC、眼鏡、機器人

2024年，關於“誰是AI落地的最好載體”，行業歷經多番討論實踐。

手機無疑衝在了最前面，在這場AI技術的浪潮中，國產廠商密集宣告AI操作系統的升級，AI不再是OS的附屬品，而是和系統進一步深度融合，從底層應用去重構原有的體驗。從華為原生鴻蒙，到榮耀的MagicOS 9.0，再到vivo的「PhoneGPT」，各家都在生成式AI功能上進行迭代。

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從市場反饋來看，AI手機的確激發了行業回暖的速度。2024年第一季度就迎來了爆發，比上個季度大幅增長了131%，截止到同年第三季度，一直保持着健康穩定的正比例增長。

除了手機外，PC也是大模型落地終端的關鍵產品。PC和手機一樣有着高頻的交互屬性，但作為全場景生產力工具，AI大模型對於效率上的提升，在PC上的感知會更明顯。

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不過AI PC遠沒有AI手機市場表現得精彩，上游把具備AI能力的芯片放在PC端，但本質上還是常規迭代的PC產品。端側不成熟的應用加上有限的算力，讓AI PC多少有些名不副實。

與此同時，具身智能機器人賽道火爆、智能汽車領域的AI應用落地也是“卷”到飛起。2024世界人工智能大會上，國創中心首秀青龍人形機器人、復旦大學研發的“光華一號”人形機器人、特斯拉的賽博越野旅行車均十分搶眼。

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值得一提的是，大模型的出現讓機器人“大腦”顯著“進化”，大大提升了機器人的通用性和泛化性。

優必選人形機器人Walker聚焦汽車、消費電子等製造業重點領域，已進入多家車廠實訓；宇樹科技的機器人實現了完全仿人的自然行走；特斯拉人形機器人“擎天柱”計劃2025年開始量產……

“百鏡大戰”是2024下半年的主旋律，在大模型的加持下，沒有鍵盤、沒有鼠標、沒有觸屏，自然地以語音、圖像方式與硬件設備交互，為AR設備帶來了新的想象空間。

Ray-Ban Meta引爆了AI眼鏡市場，一副看起來與普通墨鏡無異的眼鏡，卻能在旅行時即時翻譯路牌，運動時播放適配的音樂，甚至能通過AI助手找到不記得放在哪兒的遙控器。

從2024年4月開始，國內各大廠商陸續發佈/發售了AI眼鏡，試圖在這一新興市場中佔據領先地位。“李未可”發佈了AI智能眼鏡Meta Lens Chat；百度和Rokid陸續發佈了搭載AI的智能眼鏡；小米被曝將在2025年第二季度發佈新一代AI眼鏡，或全面對標Ray-Ban Meta。

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據Wellsenn XR數據預測，2025年開始，AI智能眼鏡將在傳統眼鏡銷量保持穩定增長的大背景下快速滲透，到2029年，AI智能眼鏡年銷量有望達到5500萬副，而到2035年，這一數字將攀升至14億副。

不過，AI眼鏡這條賽道目前雖然熱鬧，但實現交付的廠商較少，線下鋪貨率也不及預期，未來落地情況仍有待觀望。

展望2025

整個2024年，AI不斷被推動前進，無論是技術的“瘦身”還是應用的“聚焦”，人類走向AGI(通用人工智能)的步伐更加沉穩有序。

毫無疑問的是，AI仍將是2025年最受關注的技術。在此過程中，資本支出整體或將趨於穩定，專業精細化領域的投資比重繼續加強；各公司出現差異化和競爭的等級秩序；“殺手級”應用進入倒計時；全球人工智能標準進一步健全，為人工智能系統的安全性、透明度和問責制設定基準……

祝願2025年，世界將利用AI創造出令人難以置信的新能力，融入我們的生活，以至於我們甚至不會注意到它的存在。