狂飙一年，AI带来了哪些新变化？_风闻

撰文 | 雁  秋

编辑 | 李信马

题图 | IC Photo

大模型的横空出世，带来了一场智能革命，席卷并重组了所有行业，影响远超互联网过去30年的发展。

把视角放在国内，2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”，要求“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”“深化大数据、人工智能等研发应用”。

相较于2023年一片混沌的“百模大战”，2024年AI大模型开始呈现出更清晰的市场格局——

**技术领域，**底层架构、多模态融合、端云协同持续优化；**资本层面，**经历多元化转变，投资热度有所趋缓；**市场生态，**从长文本处理、多模态融合、价格竞争以及智能体发展，大模型落地应用以及商业化的探索还在继续。

我们从技术、应用、市场几方面，整理总结了AI的几大关键词，以此回顾这高速发展的一年。

图源：IC photo

01、务实、聚焦、小

2023年，创投圈面对生成式AI洋溢着久违的亢奋，几乎所有人都加码投资，担心错过这次难得的技术浪潮。然而到2024年，亢奋的情绪开始退潮，整个行业吹起更多务实之风。

初期阶段，模型需要吞吐更多数据，各研究机构和巨头都致力于开发更大更强的模型，展示技术实力和领先地位。

以ChatGPT为代表的通用大模型，对算力高度依赖，迭代到“万亿（训练参数规模）万卡（训练消耗的算力卡数量）”级，之下则是“千亿千卡”的行业大模型、“百亿百卡”的企业大模型。

大模型对算力需求飙升，英伟达凭借芯片垄断地位，成为AI时代的“卖铲人”。依靠具备AI能力的Blackwell GPU芯片，该公司在2024年6月市值突破3.3万亿美元，超越微软和苹果登顶全球市值榜首。

图源：IC photo

然而，大模型在部署和运行时面临着高昂的成本和资源消耗，包括计算资源、存储资源以及能源消耗。从实际应用的角度来看，豪掷千金的玩家更期待回本的一天，投入、产出、效益成为行业更关心的话题。

据桔子IT数据，2024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2023年的80%。据清科研究中心不完全统计，2024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%。

减投是必然趋势，但在务实的水面下，暗流也在涌动。

国内模型厂商掀起了一轮的大模型降价潮，厂商们试图通过降低成本抢占市场。技术层面也出现一个契机，o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链，打开了大模型在推理端的“能力上限”，后续企业相继模仿，投入更多的精力和资源在强化学习上。

图源：Open AI

行业打法发生变化，从卷参数、卷排行，转向强调逻辑学习、知识计算推理等新路径，尤其是金融、医疗、教育等高信息密度、专业严谨的领域。

例如，自2023年7月发布盘古大模型3.0版后，华为盘古大模型已迭代至5.0版。除了3.0版包含的矿山、政务、气象、金融、医学等行业大模型以外，5.0版还新增了钢铁、高铁、具身智能、工业设计大模型、安全及媒体等行业。

大模型从“通用”朝着“有用”发展，与此同时，「麻雀虽小，五脏俱全」的小模型不断涌现，其可以在保持大模型同等性能甚至更优性能的前提下，降低规模和成本。

例如，根据信通院《大模型基准测试体系研究报告（2024年）》，阿里巴巴集团推出的Qwen-7B在评测中的得分为25.8分，而更小规模的Qwen1.5-7B得分显著提升至51.8分。这表明通过改进训练技术和使用更高质量的数据，也能显著提升模型性能。

vivo公司发布蓝心端侧模型3B，参数量仅为30亿，相比蓝心7B，性能提升了300%、功耗优化率达46%、内存占用仅1.4GB；微软公司发布Phi系列模型，38亿参数的Phi-3-mini模型允许针对不同用例提高模型的性能；英伟达公司推出参数版本为40亿和80亿的Minitron小语言模型，在保持相当性能水平的同时，将模型大小缩小了2-4倍，训练成本降低1.8倍。

图源：DoNews摄 

不过，大、小模型更多是协作而非竞争。普遍的做法是，先训练出通用能力足够强的大模型，再基于此筛选处理构建小模型，用质量更高、数量更少的数据完成训练，以更低成本实现不输大模型的应用效果。

02、应用、AI Agent

进入2024年中下半场，应用层面，大模型不再单一聚焦于文字生成，逐渐渗透至视觉理解、视频生成、智能搜索、AI Agent（智能体）等新兴应用，“AI Agent”被搬到各个领域。

AI Agent，也叫智能体。比起通用型大模型，智能体更加专注于特定细分领域，在特定任务上具备更强的优势与潜力。

比如说，如果你想要办一场家庭聚餐，LLM（大模型）可以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。

这种服务于普通大众的“智能体”，成为AI商业化进程中普遍看好的应用方向。而落地的过程中，大厂仍旧是主要玩家。

手机厂商将AI能力融入手机系统，从苹果的「Apple Intelligence」到荣耀的「AI智能体」，从vivo的「PhoneGPT」到OPPO的「AIOS」，智能体的竞争开始成为衡量手机厂商技术能力的关键所在。

蚂蚁集团基于蚂蚁百灵大模型推出国内首个服务型的AI独立App“支小宝”；腾讯基于混元大模型，推出一站式AI智能体创作与分发平台“腾讯元器”；阿里云的“通义for everyone”则集成通义大模型全栈能力，整合文生图、智能编码、音视频理解、视觉生成等能力，形成一个All in one的全能AI助手……

图源：IC photo

玩家众多，但也各有侧重。

大厂比较重视生态，以此为智能体提供强大的数据支持和应用场景，加速市场推广和用户接受度。比如百度文心有Agent Builder，阿里巴巴有百炼智能体和钉钉智能体，腾讯微信有云开发AI智能体。

蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋在演讲中表示，从实践来看，专业智能体是大模型落地严谨产业的有效路径。百度创始人李彦宏更是明确表示，智能体是百度最看好的人工智能应用发展方向。

而以智谱AI、面壁智能等为代表创企，则更聚焦垂直场景的应用。比如月之暗面推出了擅长多语言对话、长文本处理的Kimi；面向B端市场的面壁智能瞄准手机、汽车等智能终端推出MiniCPM；针对金融行业打造智能体开发平台的深擎科技等。

图源：IC photo

“离用户近些、再近些”是应用层面的目标，但推动到实际落地过程，商业化普遍艰难。

从现有的体验和应用来看，智能体还处于一个初级阶段。在普通消费者眼中，AI的实际价值还不够刚需，甚至有人直言：“如果AI不能帮我做更实用的事，它就只是个烧钱的噱头。”让智能体真正「用起来」，是未来一大重要挑战。

03、手机、PC、眼镜、机器人

2024年，关于“谁是AI落地的最好载体”，行业历经多番讨论实践。

手机无疑冲在了最前面，在这场AI技术的浪潮中，国产厂商密集宣告AI操作系统的升级，AI不再是OS的附属品，而是和系统进一步深度融合，从底层应用去重构原有的体验。从华为原生鸿蒙，到荣耀的MagicOS 9.0，再到vivo的「PhoneGPT」，各家都在生成式AI功能上进行迭代。

图源：IC photo

从市场反馈来看，AI手机的确激发了行业回暖的速度。2024年第一季度就迎来了爆发，比上个季度大幅增长了131%，截止到同年第三季度，一直保持着健康稳定的正比例增长。

除了手机外，PC也是大模型落地终端的关键产品。PC和手机一样有着高频的交互属性，但作为全场景生产力工具，AI大模型对于效率上的提升，在PC上的感知会更明显。

图源：DoNews摄 

不过AI PC远没有AI手机市场表现得精彩，上游把具备AI能力的芯片放在PC端，但本质上还是常规迭代的PC产品。端侧不成熟的应用加上有限的算力，让AI PC多少有些名不副实。

与此同时，具身智能机器人赛道火爆、智能汽车领域的AI应用落地也是“卷”到飞起。2024世界人工智能大会上，国创中心首秀青龙人形机器人、复旦大学研发的“光华一号”人形机器人、特斯拉的赛博越野旅行车均十分抢眼。

图源：WAIC

值得一提的是，大模型的出现让机器人“大脑”显著“进化”，大大提升了机器人的通用性和泛化性。

优必选人形机器人Walker聚焦汽车、消费电子等制造业重点领域，已进入多家车厂实训；宇树科技的机器人实现了完全仿人的自然行走；特斯拉人形机器人“擎天柱”计划2025年开始量产……

“百镜大战”是2024下半年的主旋律，在大模型的加持下，没有键盘、没有鼠标、没有触屏，自然地以语音、图像方式与硬件设备交互，为AR设备带来了新的想象空间。

Ray-Ban Meta引爆了AI眼镜市场，一副看起来与普通墨镜无异的眼镜，却能在旅行时实时翻译路牌，运动时播放适配的音乐，甚至能通过AI助手找到不记得放在哪儿的遥控器。

从2024年4月开始，国内各大厂商陆续发布/发售了AI眼镜，试图在这一新兴市场中占据领先地位。“李未可”发布了AI智能眼镜Meta Lens Chat；百度和Rokid陆续发布了搭载AI的智能眼镜；小米被曝将在2025年第二季度发布新一代AI眼镜，或全面对标Ray-Ban Meta。

图源：小度

据Wellsenn XR数据预测，2025年开始，AI智能眼镜将在传统眼镜销量保持稳定增长的大背景下快速渗透，到2029年，AI智能眼镜年销量有望达到5500万副，而到2035年，这一数字将攀升至14亿副。

不过，AI眼镜这条赛道目前虽然热闹，但实现交付的厂商较少，线下铺货率也不及预期，未来落地情况仍有待观望。

展望2025

整个2024年，AI不断被推动前进，无论是技术的“瘦身”还是应用的“聚焦”，人类走向AGI(通用人工智能)的步伐更加沉稳有序。

毫无疑问的是，AI仍将是2025年最受关注的技术。在此过程中，资本支出整体或将趋于稳定，专业精细化领域的投资比重继续加强；各公司出现差异化和竞争的等级秩序；“杀手级”应用进入倒计时；全球人工智能标准进一步健全，为人工智能系统的安全性、透明度和问责制设定基准……

祝愿2025年，世界将利用AI创造出令人难以置信的新能力，融入我们的生活，以至于我们甚至不会注意到它的存在。