2024 AI大模型年度十大关键词发布-灵析社区

2024年，人工智能（AI）大模型领域持续快速发展，涌现出诸多重要趋势和突破。从开源与闭源的竞争，到多模态AI与自监督学习，再到能效优化和AI伦理的深入探讨，AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。随着计算能力的提升和数据资源的丰富，AI大模型在各行各业的应用愈加广泛，从自然语言处理到计算机视觉，再到自动驾驶和智能制造，AI大模型正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。亿欧结合全年热点事件、重点领域突破、商业化落地趋势、技术发展动态及未来方向，筛选出了2024年AI大模型领域的十大关键词：开源与闭源竞争、行业集中与两极分化、多模态与智能Agent的创新、架构优化与能效瓶颈、通用人工智能（AGI）的探索、AI伦理与可解释性、融资与并购、跨行业融合（AI+X）以及自监督学习。 1. 开源与闭源之争 2024年，开源大模型与闭源大模型之间的竞争愈发激烈。开源大模型厂商如Mistral和阿里云，提供了与商业大模型相媲美的性能，吸引了广泛的开发者和企业用户。商业巨头如OpenAI和Google则继续推进闭源模型的商业化。 2. 行业两极分化显现头部企业的资源倾斜越来越明显。国内外众多明星企业纷纷推出新产品，形成明显的聚集趋势，推动了大模型技术的商业化和落地应用。过去的“百模大战”逐渐退潮，企业开始注重模型质量和实际应用效果。 3. 多模态AI与Agent趋势多模态AI能够处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频、视频等），推动了AI产品的创新。智能Agent技术的进步使得AI产品更加智能化，提升了用户体验。 4. 架构优化与Scaling Law泛化大模型的创新主要体现在架构的优化与规模化发展上。Scaling Law推动了大模型的规模化，提升了模型性能并降低了计算成本。 5. AGI探索与空间智能 AGI的探索依然是长期目标，2024年视频生成技术的进步推动了世界模型的发展。空间智能将虚拟与现实更加紧密地结合，为实现更接近人类认知的智能系统奠定了基础。 6. AI大模型的能效瓶颈能源消耗一直是训练大模型的瓶颈。2024年，更多公司开始关注能效优化，采用更高效的算法和硬件，优化数据中心的能源管理，推动绿色AI的发展。 7. 可解释性与AI伦理随着大模型在各行业的广泛应用，模型透明性与伦理考量成为重要议题。提升模型的可解释性，增强用户对AI系统的信任，推动了更加负责任的AI发展。 8. 融资与并购 2024年，AI领域的投融资热潮持续升温。领先企业获得更多资本支持，推动了技术创新，并加速了AI技术的落地应用。 9. AI应用增长与AI+X赋能跨行业融合推动了AI应用的快速增长。AI与各行业的深度融合（AI+X）促进了AI产品的创新和应用场景的拓展，推动了跨行业的AI应用落地。 10. 自监督学习与数据驱动创新自监督学习方法广泛应用于大模型训练，提升了模型的泛化能力和适应性。通过利用海量未标注数据，显著提升了模型性能，推动了数据驱动的创新方式。