AI+行業的應用創新,服務千行百業智能化升級

在今年的中國人工智能城市評估排行榜中，北京位居首位，杭州和深圳分別位列第二位和第三位。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業，推出諸多具有代表性的大模型及應用產品，為中國大模型研發和應用提供強勁動力。此外，位居TOP10 的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。從全球來看，AI 硬件市場( 服務器) 規模將從2022年的195 億美元增長到2026 年的347 億美元，五年年復合增長率達17.3%。

AI 大模型迭代速度越來越快，廠商對智能算力投入大幅增加，支持存儲和訓練的高端AI 服務器的需求激增。不少AI 服務器廠商今年訂單都集中在高端AI 服務器上。

AI 在醫療保健領域推動了診斷和藥物發現方面的進步。AI 的診斷工具，如PathAI 的系統，大大提高了癌癥的檢出率。此外，像Atomwise 這樣的AI 驅動的藥物發現平臺加速了潛在治療方法的識別。

AI 在金融領域也發揮著作用。Virtu Financial 等高頻交易公司采用AI 算法進行更精確的交易決策。與此同時，人工智能欺詐檢測解決方案增強了金融機構打擊欺詐交易的能力。

在新能源汽車自動駕駛領域，特斯拉和Waymo 等公司憑借自動駕駛汽車的進步占據了中心舞臺。特斯拉的全自動駕駛（FSD）系統得到了關鍵的更新，使其更接近自動駕駛功能。與此同時，Waymo 將其自動叫車服務擴展到更多的城市，突破了自動駕駛技術的界限。教育部門將人工智能用于個性化學習體驗。

Coursera和edX等平臺利用人工智能向個人學習者推薦課程和調整內容，增強在線學習體驗。此外，以Proctorio為例的人工智能驅動的評估工具旨在保持在線考試的學術誠信。

在硬件上，GPU需求使世界領先廠商Nvidia（英偉達）進入了萬億美元市值圈，其芯片在AI 研究中的使用量比所有其它替代品加起來多19倍?！靶酒瑧馉帯币财仁剐袠I進行調整，NVIDIA、英特爾和AMD 都在為其龐大的中國客戶群創建符合制裁要求的特殊芯片。

還記得2022 年英偉達(Nvidia) 推出H100 芯片，強大的性能使其價值每塊4 萬美元。但H100 推出的時間似乎相當糟糕，當時企業正在絞盡腦汁削減成本，美國通脹也呈無法遏制之勢。但2022 年底ChatGPT 的到來改變了一切。

2023 年5 月，英偉達曾給出110 億美元的營收預期，當時就震驚了整個華爾街，英偉達的實際成績甚至遠高于預期，其市值也是在那時突破了萬億美元。黃仁勛由此成為歷史上第一個市值觸達萬億美元的華人企業家，英偉達也成為歷史上第一個萬億美元的芯片公司。

此外，英偉達還創造了芯片行業的一個里程碑時刻——英偉達的季度營收首次超過英特爾的129 億美元，這代表無晶圓廠的芯片設計公司戰勝IDM( 垂直整合模式) 巨頭。

在全球AI 大模型競爭激烈的今年，底層算力需求暴增，而英偉達作為主力算力提供商，成為這場AI 大模型浪潮中的最大贏家。而新季度的超預期表現也再次讓英偉達一騎絕塵，坐穩AI 的頭把交椅。

在風投融資和二級市場上，在科技公司估值暴跌之際，專注于生成式人工智能應用( 包括視頻、文本和編碼)的人工智能初創公司從風投和企業投資者那里籌集了超過180 億美元資金。

在二級市場上，蘋果、微軟、英偉達、Meta 等科技巨頭受益AI 浪潮打開想象空間，股價不斷創下新高也助推納斯達克指數不斷向上。

在經濟上，AI 現在被視為未來增長的驅動力，并創造了新的產業，并需要公平分配人工智能的利益。未來的工作格局預計將發生變化，重點關注人類人工智能的協作、戰略和創造力。

但AI 和就業之間的相互作用見證了巨大的變化，其特點是自動化程度的提高和就業市場動態的轉變。AI在各行各業的日常任務自動化中的使用提高了效率，但也引發了人們對自身工作崗位流失的擔憂，尤其是在涉及重復任務的角色中。這一轉變促使人工智能維護、監督和道德治理出現了新的機會。

隨著AI 在工作場所監控和績效評估中的部署引發了對工人權利和隱私的擔憂，倫理考慮變得至關重要。勞動力市場也見證了人工智能驅動平臺的激增，引發了關于工作穩定性和監管框架保護零工工人必要性的辯論。

2024 年，隨著多模態技術的不斷發展，AI 模型將迎接更加復雜多樣化的交互場景，并有望在智能家居、智慧城市、醫療診斷、自動駕駛等領域打開全新的應用空間。根據專業人士預測，未來大模型的發展將有三大趨勢，一是通用大模型性能提升和優化進一步深入，大模型將進入萬億參數，采用萬卡以上集群進行訓練，性能進一步提升，同時圍繞不同應用場景進行模型調優；二是大模型的思考和探索能力將進一步提升，應用將從簡單智能應用向復雜智能應用邁進；三是大模型的超級應用將出現，將整合內容生成、語義理解、推理、記憶、自主意識等能力，提供體驗感極強的智能服務，智能數字人或機器人等將成為經濟社會各領域的標配。同時也表示，企業不能盲目跟風，需要解決自身已有的基礎產品和用戶群體在AI 領域的訴求。而目前的大模型區別不大，用戶難以區分與抉擇找到適合自身的產品。在未來，企業只有通過優化大模型產品去提高用戶工作效率，減少生產成本，切實地為客戶解決問題，才能脫穎而出，這也是大模型真正的發展方向。

根據專業報告判斷未來人工智能軟件基礎設施將呈現四大發展趨勢。第一，為多元化算力，提供更多無縫的兼容性適配，以應用為導向升級人工智能算力體系。

第二，結合不同行業的特點做框架、模型、數據的垂直整合，支持人工智能能力在行業的落地；第三，降低人工智能開發門檻，推進低代碼或智能輔助編程工具的發展，優化API 接口性能；第四，推進數據維度的開源，實現數據的開源、開放，為全社會創造價值。

總體來說，2023 年是AI 崛起并不斷變革之年，這項技術帶來的機遇既廣泛又復雜。展望未來，我們需謹慎并負責的使用AI，并不斷在可控范圍內創新它，并繼續以造福全人類的方式推動創新。

（本文來源于EEPW 2024年1月期）