关于人工智能的60条趋势预测

近日，全球不少研究机构和媒体以及企业领导发布了关于AI（人工智能）大模型发展趋势预测，认为明年将迎来企业生成式AI应用的爆发。

瑞银集团在一份报告中表示，到2027年，人工智能在各经济体的广泛应用将使其成为一个规模达2250亿美元的市场。与2022年的22亿美元相比，这是一个巨大的飞跃，标志着约152%的复合年增长率。人工智能行业的收入将随之增长15倍，从2022年的180亿美元增至2027年的4200亿美元，较瑞银此前预期的上调了40%。

IDC联合钉钉发布的《2024年AIGC应用层十大趋势白皮书》显示，随着AIGC技术的发展，智能化应用将呈现爆发式增长，预测到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去40年间出现的应用数总和；同时，AIGC应用层将呈现出十大发展趋势：一是应用层创新成为AIGC产业发展的确定方向；二是大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段；三是专属、自建模型将在中大型企业涌现；四是多模态大模型拓展服务边界，带来更丰富的用户体验；五是AI Agent（人工智能代理）是大模型落地业务场景的主流形式；六是AIGC加速超级入口的形成；七是业务流程转向“无感智能” ；八是应用从云原生走向AI原生；九是AIGC逐步普惠化；十是AIGC应用需要与之匹配的安全措施。

Information最新报道预测了即将在2024年AI领域的大事件：微软OpenAI将决裂；AI宠儿将倒闭，或被火速收购；不基于Transformer的模型爆发；AI生成错误信息，将破坏选举；生成式AI走进「物理世界」；法官和立法者将越来越多的影响到AI行业；AI能力将继续飙升。

毕马威与中关村产业研究院共同发布的《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临》总结人工智能产业发展十个趋势：多模态预训练大模型是人工智能产业的标配；高质量数据愈发稀缺将倒逼数据智能飞跃；智能算力无处不在的计算新范式加速实现；人工智能生成内容应用向全场景渗透；人工智能驱动科学研究从单点突破加速迈向平台化；具身智能、脑机接口等开启通用人工智能应用探索；人工智能安全治理趋严、趋紧、趋难；可解释AI、伦理安全、隐私保护等催生技术创新机遇；开源创新将是AGI生态建设的基石；模型即服务(MaaS)将是AGI生态构建的核心。

德勤中国发布的《2024 AI智算产业趋势展望》显示，AI智算产业将会重构传统 ICT 产业生态。智算中心设施加速落地，高效的整合、调度算力资源为开发者提供良好的支撑是竞争的关键。用模型终将走向趋同，算力成本与AI 原生应用生态将成为AI 云服务竞争的关键点。AI赛道投资火热，基建与应用两端爆发。

IDC FutureScape：到2026年，中国40%的企业将掌握生成式AI的使用，共同开发数字产品和服务，从而实现与竞争对手相比两倍的收入增长。

美国VC机构 a16z ：AI将助力医疗健康领域的飞速发展。消费者技术领域：语音优先应用、专业化AI助手，同时AI在教育和艺术创作领域将会大放异彩。AI与区块链技术将会深度融合。：AI技术将提高金融专业服务的效率。AI将创造出永不结束的游戏。出现由AI数据驱动的客户关系管理（CRM）。

《麻省理工科技评论》中国：2024 年开始，生成式人工智能将引发真正的企业级人工智能开端。2023 下半年以来，全球企业确实在投资、试验生成式人工智能技术，中国企业也在关注生成式人工智能部署策略，但经过调研发现生成式人工智能在企业的部署率仍处于低位，“共识”与“谨慎”并存。

Gartner预测：到2026年，生成式AI的采用预计将猛增，超过80%的企业将生成式AI、模型和应用程序纳入其运营中，而目前这一比例还不到5%。

微软创始人比尔·盖茨：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，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。

AI开源社区Hugging Face CEO Clement Delangue：某个当红的AI公司会倒闭，或者以极低的价格被收购；开源LLM能够达到最好的闭源LLM的能力水平：AI在视频，生物，化学，时间序列等领域将带来巨大突破；大众将更进一步关心AI在经济上和环境上的成本；某一个大众媒体将会充斥着AI生成的内容；1000万Hugging Face上的AI开发者将会带来新的工作机会，不会导致失业的激增。

360集团创始人、董事长周鸿祎：大模型不会垄断，未来会无处不在。2024年大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”。多模态将成为国产大模型的标配。2024年最重要的是证明大模型能真正地解决问题。另外，2024年AIGC方面，大模型的文生图、文生视频能力会得到突破性增，至于明年会产生什么样的C端杀手级应用，还有待观望。

Lightning AI创始人William Falcon：1B模型性能将优于70B；在CPU上部署模型几乎是免费的，而不是API服务；数据质量将使性能提升10倍；开源模型的组合将击败最好的私有模型；编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%；立法将支持内容创建者，而非模型开发者。

OpenAI总裁兼联合创始人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。

“谷歌大脑之父”吴恩达：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。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。这样无效的监管除了会阻碍技术的进步，不会有任何正面的受益。与其做低质量的监管，不如不要监管。

开源工具平台LlamaIndex创始人Jerry Liu：RAG将继续成为一个大焦点；每个AI工程师依旧需要强大的软件工程基础；向量数据库开始开发类SQL接口并支持多模态；多模态模型在文档处理中得到更多使用（但首先，计算成本/延迟需要降低）；类似GPT-4的全部能力成为开源，并且更快/更便宜；如果是这种情况，智能体的开发会重新蓬勃发展；提示和以前一样重要，但提示工程的重要性会下降。

李飞飞携手斯坦福HAI发布七大预测：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。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，所以我们还必须对严重的深度伪造更加警惕。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。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。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。斯坦福大学HAI高级研究员Ge Wang希望，我们将有足够的资金来研究，生活、社区、教育和社会能够从人工智能中得到什么。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，加利福尼亚州和科罗拉多州将通过法规，解决消费者隐私背景下的自动决策问题。

Meta研究员Martin Signoux：人工智能智能眼镜蔚然成风；ChatGPT之于人工智能助手，就像谷歌之于搜索一样；大模型模型再见，多模态模型你好；新模型不会带来真正的突破（GPT-5)；小模型（SLM）已经出现；开源模型击败GPT-4；基准依旧是一个难题；与现有风险相比，存在的风险不会引起太多讨论。

总部位于纽约的对冲基金Coatue：未来AI会让更多人更容易上手编程、调试和部署软件。设备上的AI会被广泛应用，以后每个人的口袋里都会有一个强大的AI助手。扩展AI模型会是一项工程挑战。多模态大模型是前沿创新方向，基础架构会有新的发展。

Rubrik首席产品官Anneka Gupta：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。

Canva高管John Milinovich：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。

ReflexAI 联合创始人兼首席执行官Sam Dorison：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真实评估结果。