以迅雷不及掩耳之势，引爆全球人工智能产业的浪潮，无数人将目光投向大模型。

　　2024年刚刚拉开帷幕。这一年，AI大模型或将加速融入人们日常工作生活，为各行各业带来翻天覆地的变化。

　　近期，国内的周鸿祎、李彦宏等，国外的李飞飞、比尔盖茨等大佬都发表了自己对AI未来发展趋势的看法。

　　另外，硅谷知名的科技媒体The Information也预测了几件2024年AI领域或将发生的大事件。

　　年末岁初，在大模型领域奔忙了一整年的周鸿祎，对2024年大模型发展做出了几点预判。

　　周鸿祎认为，大模型不会被垄断，不会像操作系统一样全世界只有几套，它的发展路径更像电脑，未来会无处不在。

　　明年大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”。小规模的大模型将很快搭载在手机和各种物联网设备上，而不仅工作在云端。明年汽车上可能会部署出来更多的大模型。

　　多模态将成为国产大模型的标配，现在不论是GPT-4V还是Gemini都能看懂图片、视频，听懂声音，目前国产大模型还是以文字为主，明年也将向多模态方向发力。

　　国内会出现很多垂直大模型，走进百行千业，向产业化方向发展。2024年最重要的是证明大模型能真正地解决问题。

　　最后，周鸿祎判断，明年大模型的文生图、文生视频等AIGC能力会得到突破性的增长。至于明年是否会产生新的C端杀手级应用，还有待观望。

　　谈及年轻人如何拥抱AI，周鸿祎说，大家要相信AI是未来，是工业革命级的工具。AI不会淘汰人，但不熟悉AI的人会很可能被熟悉AI的人淘汰。

　　结合自身所处的领域，更多人应该思考如何用大模型去改造和优化。“未来在职场上，熟练掌握 AI 解锁更多技能，有时候要比职场经验更有优势。”周鸿祎表示。

　　百度李彦宏：“卷AI原生应用才有价值，大模型的进展对绝大多数人都不是机会。”

　　12月16日的某创新大会上，百度李彦宏给出了他对于AI行业的思考——“卷AI原生应用才有价值，大模型的进展对绝大多数人都不是机会。”

　　此前，李彦宏也曾说过，“AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用，但是不需要100个大模型。”

　　在他Kaiyun平台 开云体育官方入口看来，生成式AI颠覆了既往的人机交互模式，在文心大模型的基础上，百度所有的产品都可以基于AI思维再做一遍，“不是整合，不是接入，是重做，重构。”

　　圣诞节前夕，奥特曼在社交媒体上发布了一条征集帖“你希望OpenAI在2024年能做哪些事情？”，并梳理出一份清单。

　　这份清单包括：AGI、GPT-5、更好的语音模式、更高的使用频率限制、更好的GPTs、更好的推理能力、控制觉醒程度/行为、视频功能、个性化部署、更好的浏览体验、可以使用OpenAI账号登录、开源项目推进等。

　　除了在AGI旁边标注了“还需要点耐心”的字样外，其它的愿望清单都没做任何标注，也许奥特曼认为其余目标都有可能在2024年做到。

　　OpenAI总裁和联合创始人Greg Brockman：2024年将是一个具有里程碑意义的年份

　　Greg Brockman预测，在人工智能的能力、安全性以及其对社会的积极影响方面，从长期来看，只需再过一年，人们的生活将比现在有所改善。

　　2024年，我们将把开发工作与安全工作紧密结合，通过定量追踪、评估、预测并预防未来人工智能系统可能带来的灾难性风险。

　　李飞飞携手斯坦福HAI发布七大预测：涉及GPU短缺及代理（Agent）兴起等

　　斯坦福数字经济实验室主任Erik Brynjolfsson等人预计，人工智能公司将能够提供真正影响生产力的产品。而知识工作者将受到前所未有的影响，比如创意工作者、律师、金融学教授的工作将发生很大变化。

　　斯坦福大学工程学院教授James Landay等人认为，我们将看到新的大型多模态模型，特别是在视频生成方面。

　　作为消费者及民众需要意识到，我们会看到很多关于“这是AGI吗？什么是AGI？”的讨论。我们不必担心人工智能会接管世界。但必须更加警惕虚假信息和深度伪造。

　　GPU，或者说AI的算力，代表了新时代的竞争力，对于公司甚至是国家来说都是如此。

　　斯坦福大学教授Russ Altman等人对于全球性的GPU短缺表示担心。大公司们都在尝试将AI功能引入内部，而英伟达等GPU制造商已经满负荷运转。

　　对于GPU的争夺也会给创新者带来巨大的压力，他们需要提出更便宜、更易于制造和使用的硬件解决方案。

　　斯坦福大学和许多其他科研机构，都在研究当前GPU的低功耗替代方案。想要达到大规模商用，这项工作还有很长的路要走。

　　斯坦福大学杰出教育研究员Peter Norvig认为，未来的一年代理（Agent）将会兴起，AI将能够连接到其他服务，并解决实际的问题。

　　2023年是能够与AI聊天的一年，人们与AI的关系只是通过输入和输出来进行的互动。到了2024年，我们将看到代理为人类完成工作的能力，比如进行预订、计划旅行等等。

　　斯坦福大学HAI联合主任李飞飞表示，2024年，人工智能政策将值得关注。

　　我们的政策应该保障学生和研究人员能够获得AI资源、数据和工具，以此来提供更多人工智能开发的机会。

　　我们需要给自己留出时间和空间，来思考什么是允许的，以及我们应该在哪些方面做出限制。

　　斯坦福大学 HAI 隐私和数据政策研究员Jennifer King表示，除了今年欧盟的《人工智能法案》，到2024年年中，美国多地将通过法规，解决消费者隐私背景下的自动决策问题。

　　吴恩达最近在接受金融时报采访时表示，人工智能末日论非常荒谬，AI监管将会阻碍AI技术本身的发展。

　　在他看来，目前人工智能的相关监管措施对防止某些问题产生几乎没有任何效果。

　　他举了最近美国政府让大科技公司自我承诺对AI生成内容自行添加“水印”，来应对虚假信息等问题为例。

　　自从白宫自愿承诺以来，一些公司反而不再对文本内容加水印。因此，他认为自愿承诺方法作为一种监管方法是失败的。

　　如果监管机构将这种无效的监管移植到诸如“监管开源AI”等问题上，很有可能会完全扼杀开源的发展并且造成大型科技公司的垄断。

　　吴恩达还在访谈中谈到，现在大型语言模型（LLM）已经了具备了世界模型的雏形。

　　12月21日，微软创始人比尔·盖茨发布了标题为《2024年，前方道路迎来转折点》的年度公开信，表达了自己对2024 年以及更远未来的展望。

　　比尔盖茨认为，作为目前地球范围内影响最深远地创新技术，AI将会在3年内彻底席卷全球。

　　针对AI技术的发展，他说，“我们可以从全球健康中学到很多关于如何使 AI 更加公平的知识。主要的教训是，产品必须适合使用它的人。”

　　如果让我做个预测，在美国这样的高收入国家，普通民众大量使用AI还有18-24个月的时间。在非洲国家，预计在3年左右的时间里，AI的使用就会达到类似的水平。

　　如果我们现在做出明智的投资，AI可以让世界变得更加公平。可以减少甚至消除富裕世界获得创新与贫穷世界获得创新之间的滞后时间。

　　国外很多大模型领域创业公司高管也发表了自己对2024年AI发展情况的看法。

　　2024年的一大趋势是各类AI代理会爆炸式增长，覆盖每一个消费者需求和商业场景。

　　2024年的一大趋势是大型传统企业终于意识到生成式AI在提升生产力方面的优势，并找到在组织内大规模采用这项技术的方式。

　　2024 年，语音交互将成为主流，大量语音优先的AI应用开始出现。基于语音的AI助手将远超Siri等传统语音助手，将为每个人提供一名随叫随到的助手。

　　2024年的一大趋势是实时多模态AI将无所不在。结合边缘计算设备上低延迟小模型的进步，各种应用和连接设备中会出现人工智能创新的爆发式增长。

　　生产力应用程序的移动体验在过去几年中已经下降，因为这些产品越来越注重功能和以浏览器为中心。小模型将使iOS和Android成为真正的控制中心，新的AI原生应用将会出现，将更加高效。

　　在这些模型的基础上，未来将会出现专门针对复杂工作流程设计的原生AI SaaS应用。这些应用从第一天开始就以AI为核心构建，可以将当前复杂的专业化工作流进行解耦和重组，使得工作流程的 AI 化变得更加轻松高效。

　　2024年将会有更多软件工具将生成式AI真正融入企业工作流程。大家会看到这些工具在投资回报率、用户接受度、实施难易程度和安全性方面的线、Chapter One 创始人兼执行合伙人Jeff Morris

　　2024 年，设计、编码、QA、A/B 测试和部署软件方式将迎来最大变革——而这最终由AI实现。

　　2024年将会是AI与实体经济的碰撞之年，更多AI成果将来自服务实体经济的公司

　　2024年，太空探索、生物学、机器人、半导体和电池技术等硬科技领域将迎来突破性进展，从而带动这些领域风险投资的增加。

　　2024 年创始人的形象也在不断变化，精英学历和科技巨头背景的重要性正在降低。

　　2024年，健康领域将出现重大转变，从治疗疾病向促进健康转型，从干预治疗向预防转型。

　　数据隐私问题一直是企业采用AI的障碍。2024 年，开源AI基础模型将会变得成熟。

　　2024年将是独角兽泡沫破裂的一年。一些公司在2023年倒闭，但2024年才是真正淘汰的一年。

　　2024年，组织文化和公司建立方式将发生革命性的变化。当前，AI 革命同样在重塑我们的工作方式。我预测 2024 年将会是这一变化的关键之年。

　　硅谷知名的科技媒体The Information也预测了几件2024年即将在AI领域的大事件。

　　The Information认为，这两家公司明年会有一场非常公开的对决，即使OpenAI继续依赖微软的服务器和芯片。

　　人kaiyun体育全站 Kaiyun登录网页人皆知，当前GPT-4、Claude等大模型背后，全部采用了统一的Transformer架构。

　　除了Transformer，近来一些其他替代的模型逐渐引来大家的关注，比如全新开源的Mamba模型，其架构使其⽐Transformer的计算效率更⾼。

　　迄今为⽌，⽣成式⼈⼯智能模型的成果主要是通过聊天机器⼈、Discord服务器出现的。

　　The Information认为在2024年，他们将通过可穿戴设备和机器人进入现实世界，这些设备和机器人使用可以识别物体、和展现多模态能力。

　　我们已经开始看到Meta、微软等公司在探索由大模型驱动的头显和眼镜等可穿戴设备。

　　2024年人工智能的关键突破将是“推理”，使机器能够产生更准确的结果。到2024年，模型能力将提高10到100倍。

　　在大模型热潮刚开始的时候，有幸在公司负责了大模型最核心的研发工作，从0到1参与了公司内部大模型产品的研发和上线。

　　早几年深度学习刚火的时候，自己一个数学专业的研究生，也稀里糊涂入了行，然后干了几年快有职业倦怠的时候，又赶上了大模型这样一个热潮，对于自己的职业生涯来说，确实也没什么可遗憾了。 这个行业未来还会有很多机会的，这是肯定的，因为这个行业显而易见是未来发展趋势，机会会不断出现的，但是我不相信自己还可以再赶上下一波机会了，因为自己年龄不算小了，机会属于年轻人，能赶上两波机会，已经知足了。 还记得去年，行情很不好，各家大厂都在“降本增效”，很焦虑，很烦闷，短短10个月过去了，没想到行情又起了新变化，我身处其中，体会最深。现在猎头电话不断，但是也不跳槽，现在对工作已经很满意了。 有时候命运的巨变就是这么短短几个月的事情，但是，在这个短短几个月之前，自己持续的积累也很重要，这是根本，没有之前的积累，机会来了也抓不住。