来源:证券之星
2024年,大模型市场可谓热闹非凡,一方面,各大厂商纷纷将目光投向具体应用场景,推动行业定制化的大模型加速落地,这些模型正逐步渗透到金融、医疗、教育等多个关键行业中,为解决专业领域的复杂问题提供了方法。另一方面,关于大模型未来发展路径的讨论持续升温,围绕商业化落地、大模型与小模型的选择、应用的方向等成为业界关注的重点话题。
那么相比于2023年,2024年大模型行业发生了哪些变化呢?
01. 理念上:从月亮到六便士,市场越来越关注投资回报
2024年大模型行业的一大变化就是市场越来越务实,越来越重视商业化落地程度。时间回到一年前,中国创投圈洋溢着久违的亢奋,从线上的媒体、社区,到线下咖啡馆,每个人都在谈论着OpenAI、大模型以及对未来AI世界的畅想。许多已功成名就、处于半隐退状态的明星创业者,如李开复、王小川、王慧文等,也不甘心错过这次难得的技术浪潮,再次出山。
而现在这股亢奋的情绪开始退潮。不少投资人的耐心逐正在逐渐被消耗,与企业之间的关系产生了裂痕。今年11月,大模型明星创业公司“月之暗面”与前投资人“反目”,走到仲裁的事件在业内引起广泛关注。
根据桔子IT数据,今年以来(1月1日~12月5日),国内AI领域发生439起融资案例,总融资金额超564亿元,大概是去年的80%。粗估来看,今年以来AI领域月均融资金额不到50亿元。并且机构缩减投资是普遍现象。据清科研究中心不完全统计,今年上半年国内对外投资活动的早期投资、VC、PE机构数量同比分別减少23.9%、19.2%、25.2%。
因此如果说2023年,各家大模型厂商们都在专注于打磨模型参数、模型性能、榜单排名等各个方面的能力,争相渴望成为“中国的OpenAI”,那么2024年,越来越多的人变得更加务实,开始更关注落地场景和商业化。
尤其是进入今年下半年,整个行业的风向更加微妙。市场逐渐对大模型祛魅,资本也回归理性,行业的两股势力也发生了站位的转换。
一边是阿里、字节等巨头投入的动作明显加快,收编大模型创业公司的核心人才,推出一系列AI产品;一边是创业公司开始重新评估自身的路线,国内“AI六小虎”有两家逐步放弃预训练模型,业务重心转向AI应用。
“AI大模型(赛道),将只剩下10家企业扮演重要角色。”中国工程院外籍院士张亚勤曾表示。这几乎是行业的共识,最后的胜利属于少数的玩家。
大模型最终会进化成什么样,还不确定,但可以确定的是,大模型浪潮下,技术仍在迭代,场景仍在惊艳,商业化也始终在探索的路上。
02. 路线上:从堆算力到强化逻辑学习,从大模型到小模型
2024年大模型行业的第二大变化就是技术路线上不再仅仅是堆算力,而是探索强化学习、知识计算、符号推理、类脑计算及其他新型路径。其中投入更小,更垂直的小模型不断涌现。
近年来,大模型发展迅速,以其出色的性能,在语音识别、自然语言处理、图像识别等多个领域取得了显著成果。这些大模型通过深度学习技术,能够处理海量的数据,并从中提取出有价值的特征和信息,为各种应用场景提供强大的支持。特别是在金融、医疗、教育等行业,大模型的应用已经逐渐深入到核心业务领域,成为推动企业创新发展的重要动力。
然而,大模型的发展也面临着一些挑战。首先,大模型的训练和推理需要消耗大量的计算资源,这使得其成本高昂,且只有少数大型企业能够承担。其次,大模型在处理特定领域的问题时,往往需要大量的数据进行微调,以适应不同的应用场景。此外,随着大模型规模的不断扩大,其可解释性和隐私保护问题也日益凸显。
并且单纯扩大规模,存在幻觉、效率、可信、安全等瓶颈,现在让一个大模型做一个奥数题和计算2+2这样简单的算术题,需要的运算量、运算次数是一样的。所以,我们能否把大模型做得更安全、更高效,更好解决现在存在的一些瓶颈?
需要指出的是本轮的AI浪潮,核心其实是LLM,即语言大模型——参数量数十亿乃至上百亿,需要专门的GPU集群,训练成本极高——真正能跑出来的产品,无一例外,都是用真金白银堆砌起来的。
但AI显然是要普及的,封闭、资本密集的大模型并不符合这样的大趋势。于是乎,开源的小模型成为了新的热点——大模型的体量,使得它在手机、物联网设备等小型终端上部署起来颇为麻烦,但小模型则不同。尤其是那些要求快速反应的领域,比如语音和图像的识别处理,小模型的处理效率也会更快——某种程度上说,小模型相当于是大模型的精华版。
相较于大模型,小模型在特定场景下展现出了独特的优势。一是小模型具有较低的计算复杂度和资源消耗,这使得其能够在资源受限的环境下运行,如移动设备、边缘计算节点等。二是小模型往往针对特定任务进行优化,因此在某些应用场景下能够取得与大模型相近甚至更好的性能。三是小模型的可解释性较强,更易于被用户理解和接受。以openai的GPT-4o mini来说,成本下降的情况下,质量反而更高,这就是数据集和训练方式改变后带来的突破。
03. 应用上:从对话到多元应用,AI Agent、具身智能等涌现
2024年大模型行业的第三大变化就是应用不断迭代。根据lifearchitect.ai数据,截至目前,全球总共有467个大模型。新技术不断涌现,行业竞速赛愈演愈烈,大模型厂商都在不断迭代升级,旨在离AGI更进一步。进入到今年,除了应用上的百家争鸣,一个明显的变化在于,以ChatGPT为代表的大语言模型局限性日益显现。
例如,他们只能处理文本领域的任务,无法与物理和社会环境进行互动;虽然大模型语料库已经十分丰富,但关于人类的价值观的文本,他们并不具备理解能力。
在此前提下,OpenAI今年9月推出的o1系列模型重点在于会思考。彼时,OpenAI CEO奥特曼对o1信心满满,“我认为这次 o1 模型发布最重要的信息是,AI 发展不仅没有放缓,而且我们对未来几年已经胜券在握。”
与GPT系列模型不同,o1系列模型有更强大的“思路链”,模型会在思考后回答用户问题,输出高质量的内容,而非迅速回应无效回答。此外,o1系列更擅长推理,推理能力大幅提升,特别是在奥数、编程等领域展现出了优势。
行业风向标的新动作,引发国内大模型厂商的追赶。11月16日,月之暗面公布了k0 math;11月20日,Deepseek上线DeepSeek-R1-Lite大模型;11月27日,昆仑万维(45.430, -1.62, -3.44%)推出“天工大模型 4.0” o1 版……无一不在强调大模型的逻辑思考能力。
与此同时,到了今年下半年,几乎人人都在谈“AI Agent”(人工智能代理,也可称为“智能体”)。在海外市场,微软、苹果、谷歌、OpenAI、Anthropic等科技巨头纷纷公布相关进展;在国内市场,百度、阿里、腾讯、智谱、荣耀、联想等一众厂商的智能体平台也纷至杳来,一场围绕“AI Agent”的争夺战正悄然开启。
所谓“AI Agent”,OpenAI将“AI Agent”定义为以LLM为大脑驱动,具有自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能自动化执行复杂任务的系统。不同于传统人工智能,AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
举个简单的例子,如果用户想要进行一次家庭聚餐,LLM可以为其提供就餐地点和店铺相关信息提示,而AI Agent不仅能够提供择店铺建议,还能基于用户预算搜索菜系和店铺,执行预订操作,并将行程添加到日历,还可以发送行程提醒。
有观点认为,AI Agent的出现是为了解决LLM在具体应用场景中的局限性。LLM虽然具备了一定的智能,能够生成文本、图片和视频等内容,但其功能相对有限,无法独立完成复杂的任务。AI Agent作为大模型的上层应用,能够通过感知环境、进行决策和执行动作,帮助大模型实现更多的功能,从而更好地为各行各业赋能。
此外具身智能也是大模型应用的一大分支。所谓具身智能是指将人工智能(AI)融入机器人(21.780, -0.21, -0.95%)等物理实体,赋予它们具有像人类一样的感知、学习和与环境动态交互的能力。在生活中,可感知周边环境的智能扫地机器人、已进入路测的自动驾驶汽车,都可被视为具身智能的雏形,而人形机器人则是具身智能最理想的载体。
以上种种,其实都可以视为行业在为大模型寻找最适合的“杀手级”应用。
04. 结语:朝着AGI的星辰大海,不断前进
综上,无论是理念的变化,亦或是路线的选择,还是应用的迭代,最终的目的就是一个——走向AGI(通用人工智能)。
所谓AGI,即能够执行任何智能任务的人工智能,是人类智慧的延伸,也是未来科技的灯塔。它不仅仅是对特定任务的自动化,而是对人类智能的全面模拟,包括学习、推理、规划、感知、语言理解和创造力等。在这条道路上,我们正逐步攻克技术难题,从深度学习到神经网络,从自然语言处理到机器视觉,每一次技术的突破都是朝着AGI目标迈进的一大步。科学家们在算法优化、数据集构建、硬件加速等方面不懈努力,以期构建出更加智能、更加灵活、更加接近人类思维的AI系统。
尽管挑战重重,但人类对知识和智慧的追求从未停止。笔者相信,随着技术的不断进步和人类智慧的不断积累,AGI终将成为现实。它将帮助我们解决复杂的问题,提高生活质量,甚至开启人类文明的新篇章。而在这个过程中,我们不仅要追求技术的极致,更要思考如何让技术更好地服务于人类,如何确保AGI的发展能够促进社会的公平与和谐。
责任编辑:王若云
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二、鼓励以产业整合升级为目的的并购重组重组是近期市场最强的主线之一,这点没有任何疑问,特别跨行业重组,一旦成功就是乌鸡变凤凰,比如,近期老牌百化零售龙头企业友阿股份(sz002277)跨界进入半导体功率器件领域,友阿股份(sz002277)复牌后已经出现三个无量涨停板,后期应该还有连续涨停。前期还有双成药业(sz002693)、阳谷华泰(sz300121)、百傲化学(sh603360)、光智科技(sz300489)等上市公司,也纷纷选择跨界并购、布局半导体产业链,随后也出现了大涨,但最终都是一地鸡毛,原因就是跨界的事情不好做,所以,证监会明确鼓励以产业整合升级为目的的并购重组,至于那些跨界的,大家还是要谨慎吧,毕竟有公司浑水摸鱼,恶意炒作,套现的嫌疑。三、首发经济冲上热搜这次会议首次提到了首发经济,首发经济是指企业发布新产品,推出新业态、新模式、新服务、新技术,开设首店等经济活动的总称,其核心在于通过创新成果的首次亮相,吸引消费、引领消费潮流,比如近期活跃的冰雪经济、银发经济、豆包概念等都是这个概念。因为首发经济的核心在于“首发”和“创新”,所以,从这个概念衍生出了会展服务、文旅演出、新店经济、业态更新、IP经济等很多子板块。这里主要总结龙头如下: -
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