2024 年AI 產業回顧之一：繁榮與創新的浪潮

by Anthony Law    2024-12-08

在當今科技飛速發展的時代，人工智能（AI）無疑是最為耀眼的領域之一。隨著 2024 年即將步入尾聲，我們開啟了對這一年 AI 產業的系列檢視之旅。此為三篇 AI 行業回顧的第一篇，將聚焦於全球 AI 產業的整體發展格局，深入剖析其在技術創新、行業滲透、企業競爭等多方面呈現出的態勢。

在 2024 年，全球 AI 產業呈現出一片蓬勃發展且競爭激烈的景像。AI 技術持續深入到各個行業，從醫療保健到金融服務，從交通運輸到制造業，幾乎無處不在。各國政府紛紛將 AI 視為關鍵的戰略發展領域，大力投入資源以推動本國的 AI 研究與應用。

一、AI 技術在各行業的廣泛滲透

2024 年，全球 AI 產業呈現出一片蓬勃發展且競爭激烈的景像。AI 技術持續深入到各個行業，從醫療保健到金融服務，從交通運輸到制造業，幾乎無處不在 。

• 醫療保健領域：AI 在醫療影像診斷方面取得了顯著進展。通過對大量醫學影像數據的學習和分析，AI 系統能夠快速准確地識別病變部位，輔助醫生進行診斷，提高診斷效率和准確性。例如，一些 AI 系統可以對 X 光、CT 等影像進行分析，幫助醫生更快地發現腫瘤等疾病跡像 。
• 金融服務領域：銀行等金融機構利用 AI 進行風險評估、智能投顧等業務。AI 系統能夠通過對客戶的消費行為、信用記錄等多維度數據的分析，更加精准地評估客戶的信用風險，為貸款審批提供科學依據。同時，智能投顧服務則能夠根據客戶的投資目標和風險偏好，為其提供個性化的投資組合建議，降低了投資門檻，使更多普通投資者能夠享受到專業的金融服務。
• 交通運輸領域：自動駕駛技術是 AI 在交通運輸領域的重要應用之一。借助深度學習和傳感器技術，自動駕駛車輛能夠感知周圍環境，做出決策並控制車輛行駛。此外，AI 還被用於交通流量預測和智能交通管理，通過對交通數據的實時分析，優化交通信號燈控制，緩解交通擁堵 。
• 制造業領域：AI 在制造業中的應用包括質量檢測、生產過程優化等。例如，利用計算機視覺技術，AI 系統可以對生產線上的產品進行快速檢測，及時發現缺陷產品，提高產品質量。同時，通過對生產數據的分析，AI 可以優化生產流程，提高生產效率，降低生產成本。

二、各國政府對 AI 的重視與投入

各國政府紛紛將 AI 視為關鍵的戰略發展領域，大力投入資源以推動本國的 AI 研究與應用 。

• 美國：美國政府出台了一系列政策和計劃，支持 AI 研究和開發。例如，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）開展了多項 AI 相關項目，旨在推動 AI 技術在軍事領域的應用。此外，美國國家科學基金會（NSF）也加大了對 AI 基礎研究的資助力度，培養了大量的 AI 專業人才 。
• 中國：中國政府高度重視 AI 產業的發展，出台了《新一代人工智能發展規劃》等政策文件，明確了 AI 產業的發展目標和重點任務。同時，政府還加大了對 AI 研發的資金投入，支持建立了眾多 AI 產業園區，形成了良好的產業生態環境，吸引了大量的企業和人才投身於 AI 領域 。
• 歐盟：歐盟委員會發布了《人工智能協調計劃》，旨在促進歐盟成員國之間在 AI 領域的合作與協調。歐盟還計劃投資數十億歐元用於 AI 研究和創新，推動 AI 技術在醫療、交通、能源等領域的應用 。

三、核心 AI 技術的創新突破

在技術創新方面，深度學習、自然語言處理、計算機視覺等核心 AI 技術不斷取得新的突破，而 AI 芯片在 2024 年的發展更是為這些突破提供了強勁的硬件支撐與新的發展契機。

深度學習

新型的神經網絡架構被開發出來，能夠更加高效地處理複雜的數據任務，進一步提升了 AI 系統的智能水平。例如，Transformer 架構的出現極大地推動了自然語言處理領域的發展，使得語言模型能夠更好地理解和生成自然語言 。在 2024 年，AI 芯片為深度學習的發展提供了強大助力。英偉達的 H100 Tensor Core GPU 是深度學習領域的重要芯片之一，其在算力和能效方面有顯著提升，憑藉先進製程工藝和大量計算單元，助力神經網絡數據處理，加速模型研發應用，眾多機構企業藉此構建計算集群開展訓練任務。同時，AMD 推出的 MI300 系列芯片也在市場嶄露頭角，MI300 採用了創新的架構設計，在內存帶寬和浮點運算性能上表現卓越，其獨特的多芯片模塊整合方式，使得數據傳輸更為高效，在處理大規模深度學習任務時，能效比相比前代產品提升了 40% 以上，為深度學習研究人員提供了新的高性能硬件選擇。此外，谷歌的 TPU v5 芯片在特定深度學習場景下也極具競爭力，它針對谷歌自家的 TensorFlow 框架進行瞭深度優化，在大規模分布式訓練中展現出了超強的穩定性和擴展性，能夠輕鬆應對海量數據的並行處理需求，大大提高了模型訓練的效率和效果。

在中國，華為的昇騰 AI 芯片也取得了顯著進展。昇騰 AI 雲服務採用全棧自主設計，整合了大規模算力集群、計算引擎 CANN 和 MindSpore AI 開發框架，為不同行業提供可持續、穩定的算力支持。華為雲在全國多地建設了多個算力中心，形成了覆蓋華北、華東、華南等區域的 30 多個數據中心節點，提供高效、低延時的 AI 訓練和推理服務。例如，科大訊飛基於昇騰平台推出的 “飛星一號” 大模型算力平台，不僅提升了模型訓練效率，還推動了其核心產品的不斷迭代創新；順豐科技在昇騰的基礎上也成功推出了 “豐語” 大模型，讓物流行業的服務效率顯著提升。

自然語言處理

自然語言處理技術在語音識別、機器翻譯、文本生成等方面取得了顯著進展。例如，谷歌的 AI 助手在語音識別和智能交互方面更加智能，能夠為用戶提供更加個性化的服務。同時，語言模型的規模和性能也不斷提升，如 OpenAI 的 GPT 系列模型，在語言理解和生成方面表現出了驚人的能力 。2024 年的 AI 芯片針對自然語言處理的特點進行了專門設計，具備高速的文本數據讀取和處理能力，支持大規模語言模型的高效運行，有效緩解了因模型參數量劇增而帶來的計算壓力，使得語言模型在實際應用場景中的響應速度和準確性都得到了顯著提升。例如，某新興 AI 創業公司研發的一款專門用於自然語言處理的芯片 NLP - Chip1，它在處理長文本的語義理解任務時，相比傳統通用芯片，處理速度提升了 5 倍以上，能夠讓智能寫作助手在瞬間生成高質量的文章，滿足用戶快速創作的需求 。

國內的寒武紀等企業也在自然語言處理領域積極探索，其研發的 AI 芯片在一些特定的自然語言處理任務中展現出了良好的性能表現，為國內自然語言處理技術的發展提供了有力支持。

計算機視覺

計算機視覺技術在圖像識別、目標檢測、圖像生成等方面取得了重要突破。例如，AI 系統能夠準確地識別出圖片中的物體和場景，甚至可以根據文字描述生成相應的圖像。此外，計算機視覺技術還被廣泛應用於安防監控、自動駕駛等領域 。在 2024 年，AI 芯片在計算機視覺領域的應用也有了新的突破。芯片中集成了專門的圖像處理單元和深度神經網絡加速器，能夠高速處理圖像數據，快速提取圖像特徵，提高了圖像識別和目標檢測的精度與速度。在自動駕駛方面，英特爾的 Mobileye EyeQ5 芯片表現出色，它能夠實時處理車載攝像頭、雷達等傳感器傳來的大量數據，為車輛的決策系統提供精準、及時的信息，保障了自動駕駛的安全性和可靠性 。

中國的華為海思和寒武紀等企業開發的高性能 AI 芯片在計算機視覺領域也有著廣泛應用。以華為海思為例，其芯片在機器視覺方面能夠實時處理大量圖像數據，實現自動化檢測和控制，不僅提升了圖像處理的速度和精度，還大幅降低了運營成本，為中國智能制造等行業的發展提供了有力支撐。

另外，2024 年 12 月 3 日，全國集成電路標準化技術委員會人工智能芯片工作組成立大會暨技術研討會在北京召開，這標誌著中國在人工智能芯片標準化工作方面邁出了重要一步，將有助於提升產業競爭力和促進技術創新，推動中國 AI 芯片產業的健康發展。

四、AI 與其他先進技術的融合趨勢

同時，AI 與物聯網（IoT）、大數據、雲計算等其他先進技術的融合趨勢愈發明顯 。

• AI 與物聯網的融合：通過將 AI 技術與物聯網設備相結合，可以實現設備之間的智能互聯和協同工作。例如，智能家居系統可以通過 AI 技術實現對家電設備的智能控制，根據用戶的習慣和需求自動調節溫度、照明等環境參數 。
• AI 與大數據的融合：大數據為 AI 提供了豐富的數據資源，使得 AI 系統能夠更好地學習和訓練。同時，AI 技術也可以用於大數據的分析和挖掘，發現數據中的潛在價值。例如，企業可以利用 AI 技術對客戶數據進行分析，了解客戶需求，優化營銷策略 。
• AI 與雲計算的融合：雲計算為 AI 提供了強大的計算能力支持，使得 AI 系統能夠更快地進行訓練和推理。同時，AI 技術也可以用於雲計算的資源管理和優化，提高雲計算的效率和性能。例如，雲服務提供商可以利用 AI 技術對服務器資源進行動態分配，根據用戶的需求自動調整資源配置 。

五、全球科技巨頭在 AI 領域的競爭

全球科技巨頭在 AI 領域競爭白熱化。

谷歌大力投入 AI 研究開發，其 AI 助手語音識別與智能交互領先，在自然語言處理、計算機視覺等領域成果豐碩，如 BERT 模型。

微軟深度整合 AI 到辦公軟件套件，像 Word 智能寫作助手、Excel 數據分析工具等，提升辦公效率，還在雲計算、人工智能倫理等方面深入探索。

亞馬遜借助 AI 優化物流與供應鏈管理，利用 AI 預測庫存、優化配送路線以降成本，在智能家居、語音識別領域也推出諸多產品服務，如亞馬遜 Echo。
在中國，科技巨頭在 AI 領域表現卓越。

百度阿波羅自動駕駛平台持續升級，與車企合作推動商業化，語音識別用於智能音箱等，在自然語言處理和圖像識別等領域也多有突破，助力搜索業務與智能應用。

阿裡巴巴依托電商與雲計算優勢，將 AI 融入智能物流，優化倉儲管理與配送路徑規劃，智能客服 24 小時服務，在智能家居領域積極構建生態系統。

騰訊在游戲和社交核心業務中廣泛應用 AI，游戲裡用於畫面渲染、智能 NPC 設計與反作弊，社交中進行個性化內容推薦、好友匹配與關系分析，還在金融科技領域借助 AI 強化風險防控與支付交易安全便捷。

字節跳動多款產品彰顯強大 AI 實力，抖音依 AI 算法精准推薦視頻，創作輔助工具激發創意、撰寫文案與剪輯視頻，其雲服務也整合 AI 為企業提供智能方案。

小米在 AI 領域重點發展智能語音助手小愛同學，使其能精准執行多類任務，同時利用 AI 優化手機拍照，還著力打造智能硬件生態，借 AI 實現設備協同，拓展智能家居應用，在消費級 AI 市場影響力不斷提升。

華為的昇騰系列芯片為 AI 計算提供強大算力，在多場景廣泛應用，通信領域利用 AI 優化 5G 網絡，還探索 AI 在智能安防、工業制造等領域應用並推動行業智能化升級。

六、AI 初創企業的崛起

除了科技巨頭，眾多初創企業也如雨後春筍般湧現。然而，在 2024 年，AI 初創企業面臨著諸多新的挑戰與變化。

一方面，AI 模型開發成本的急劇上升導致了並購潮的出現。訓練大規模的 AI 模型，如 GPT 系列模型，需要耗費海量的計算資源和數據。據行業研究報告顯示，開發一個先進的 AI 模型可能涉及到數百萬美元甚至更多的投入，包括硬件采購、數據標注、算法研發以及專業人才雇佣等費用。而大多數初創企業在尚未找到穩定盈利模式的情況下，難以持續承擔如此高昂的成本。例如，一些專注於自然語言處理的初創企業，在嘗試開發類似大規模語言模型時，面臨著資金鏈緊張的困境，這使得它們不得不尋求被收購或者與其他企業合作以獲取更多資源支持。

另一方面，創業所面對的巨大壓力並非每一個科研人才都能夠或願意承受。在大型科技企業中，科研人才往往能夠專注於技術研發，享受相對優厚的待遇以及較為穩定的工作環境。他們可以利用企業提供的大規模計算設施、豐富的數據資源和專業的團隊協作，深入探索 AI 技術的前沿領域，而無需過多擔憂公司的運營管理、市場拓展和資金籌集等問題。例如，在微軟或谷歌的 AI 研究實驗室中，科研人員能夠在良好的學術氛圍和充足的資源保障下，致力於攻克如量子計算與 AI 結合等復雜的技術難題，發表高水平的研究成果，並且在職業發展上也有較為清晰的晉升路徑。相比之下，初創企業的科研人員可能需要身兼數職，不僅要負責技術創新，還要參與市場營銷、客戶對接甚至是財務管理等事務，這對他們的綜合能力和心理承受能力都是巨大的考驗。

盡管面臨重重困難，仍有不少 AI 初創企業在特定領域展現出了強大的活力與潛力。

• AI 醫療影像診斷領域：一些初創企業專注於利用 AI 技術進行醫療影像診斷，如推想科技等。這些企業通過對大量醫學影像數據的分析和挖掘，開發出了具有高精度診斷能力的 AI 系統，為醫生提供了輔助診斷工具，提高了醫療診斷的效率和准確性 。
• AI 教育輔助工具領域：還有一些初創企業致力於開發 AI 教育輔助工具，如松鼠 AI 等。這些企業通過對學生學習數據的分析和挖掘，為學生提供個性化的學習方案和輔導服務，提高了學生的學習效果和學習興趣 。
• 其他領域：此外，在自動駕駛、金融科技、智能制造等領域，也湧現出了許多優秀的 AI 初創企業。這些企業憑借創新的技術和靈活的商業模式，在全球 AI 市場中占據了一席之地，也為整個產業注入了新的活力 。

結論

2024 年全球 AI 產業呈現出了蓬勃發展的態勢，AI 技術在各行業的廣泛滲透、各國政府的重視與投入、核心 AI 技術的創新突破、AI 與其他先進技術的融合以及科技巨頭和初創企業的競爭與崛起，都推動了 AI 產業的快速發展。然而，AI 產業在發展過程中也面臨著技術可解釋性、數據安全隱私、倫理道德和全球監管差異等諸多問題。未來，全球 AI 產業需在技術創新、巨頭競爭與初創企業崛起以及技術融合等多方面持續推進的同時，著力解決這些問題，以實現可持續發展，讓 AI 更好地造福人類社會。