关于人工智能的60条趋势预测

近日，全球不少研究机构和媒体以及企业领导发布了关于AI（人工智能）大模型发展趋势预测，认为明年将迎来企业生成式AI应用的爆发。

瑞银集团在一份报告中表示，到2027年，人工智能在各经济体的广泛应用将使其成为一个规模达2250亿美元的市场。与2022年的22亿美元相比，这是一个巨大的飞跃，标志着约152%的复合年增长率。人工智能行业的收入将随之增长15倍，从2022年的180亿美元增至2027年的4200亿美元，较瑞银此前预期的上调了40%。

IDC联合钉钉发布的《2024年AIGC应用层十大趋势白皮书》显示，随着AIGC技术的发展，智能化应用将呈现爆发式增长，预测到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去40年间出现的应用数总和；同时，AIGC应用层将呈现出十大发展趋势：一是应用层创新成为AIGC产业发展的确定方向；二是大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段；三是专属、自建模型将在中大型企业涌现；四是多模态大模型拓展服务边界，带来更丰富的用户体验；五是AI Agent（人工智能代理）是大模型落地业务场景的主流形式；六是AIGC加速超级入口的形成；七是业务流程转向“无感智能” ；八是应用从云原生走向AI原生；九是AIGC逐步普惠化；十是AIGC应用需要与之匹配的安全措施。

Information最新报道预测了即将在2024年AI领域的大事件：微软OpenAI将决裂；AI宠儿将倒闭，或被火速收购；不基于Transformer的模型爆发；AI生成错误信息，将破坏选举；生成式AI走进「物理世界」；法官和立法者将越来越多的影响到AI行业；AI能力将继续飙升。

毕马威与中关村产业研究院共同发布的《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临》总结人工智能产业发展十个趋势：多模态预训练大模型是人工智能产业的标配；高质量数据愈发稀缺将倒逼数据智能飞跃；智能算力无处不在的计算新范式加速实现；人工智能生成内容应用向全场景渗透；人工智能驱动科学研究从单点突破加速迈向平台化；具身智能、脑机接口等开启通用人工智能应用探索；人工智能安全治理趋严、趋紧、趋难；可解释AI、伦理安全、隐私保护等催生技术创新机遇；开源创新将是AGI生态建设的基石；模型即服务(MaaS)将是AGI生态构建的核心。

德勤中国发布的《2024 AI智算产业趋势展望》显示，AI智算产业将会重构传统 ICT 产业生态。智算中心设施加速落地，高效的整合、调度算力资源为开发者提供良好的支撑是竞争的关键。用模型终将走向趋同，算力成本与AI 原生应用生态将成为AI 云服务竞争的关键点。AI赛道投资火热，基建与应用两端爆发。

IDC FutureScape：到2026年，中国40%的企业将掌握生成式AI的使用，共同开发数字产品和服务，从而实现与竞争对手相比两倍的收入增长。

美国VC机构 a16z ：AI将助力医疗健康领域的飞速发展。消费者技术领域：语音优先应用、专业化AI助手，同时AI在教育和艺术创作领域将会大放异彩。AI与区块链技术将会深度融合。：AI技术将提高金融专业服务的效率。AI将创造出永不结束的游戏。出现由AI数据驱动的客户关系管理（CRM）。

《麻省理工科技评论》中国：2024 年开始，生成式人工智能将引发真正的企业级人工智能开端。2023 下半年以来，全球企业确实在投资、试验生成式人工智能技术，中国企业也在关注生成式人工智能部署策略，但经过调研发现生成式人工智能在企业的部署率仍处于低位，“共识”与“谨慎”并存。

Gartner预测：到2026年，生成式AI的采用预计将猛增，超过80%的企业将生成式AI、模型和应用程序纳入其运营中，而目前这一比例还不到5%。

微软创始人比尔·盖茨：作为目前地球范围内影响最深远地创新技术，AI将会在3年内彻底席卷全球。针对AI技术的发展，我们可以从全球健康中学到很多关于如何使 AI 更加公平的知识。主要的教训是，产品必须适合使用它的人。如果让我做个预测，在美国这样的高收入国家，普通民众大量使用AI还有18-24个月的时间。在非洲国家，预计在3年左右的时间里，AI的使用就会达到类似的水平。

AI开源社区Hugging Face CEO Clement Delangue：某个当红的AI公司会倒闭，或者以极低的价格被收购；开源LLM能够达到最好的闭源LLM的能力水平：AI在视频，生物，化学，时间序列等领域将带来巨大突破；大众将更进一步关心AI在经济上和环境上的成本；某一个大众媒体将会充斥着AI生成的内容；1000万Hugging Face上的AI开发者将会带来新的工作机会，不会导致失业的激增。

360集团创始人、董事长周鸿祎：大模型不会垄断，未来会无处不在。2024年大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”。多模态将成为国产大模型的标配。2024年最重要的是证明大模型能真正地解决问题。另外，2024年AIGC方面，大模型的文生图、文生视频能力会得到突破性增，至于明年会产生什么样的C端杀手级应用，还有待观望。

Lightning AI创始人William Falcon：1B模型性能将优于70B；在CPU上部署模型几乎是免费的，而不是API服务；数据质量将使性能提升10倍；开源模型的组合将击败最好的私有模型；编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%；立法将支持内容创建者，而非模型开发者。

OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman：2024年将是一个具有里程碑意义的年份。Greg Brockman预测，在人工智能的能力、安全性以及其对社会的积极影响方面，从长期来看，只需再过一年，人们的生活将比现在有所改善。2024年，我们将把开发工作与安全工作紧密结合，通过定量追踪、评估、预测并预防未来人工智能系统可能带来的灾难性风险。

“谷歌大脑之父”吴恩达：人工智能末日论非常荒谬，AI监管将会阻碍AI技术本身的发展。目前，人工智能的相关监管措施对防止某些问题产生几乎没有任何效果。这样无效的监管除了会阻碍技术的进步，不会有任何正面的受益。与其做低质量的监管，不如不要监管。

开源工具平台LlamaIndex创始人Jerry Liu：RAG将继续成为一个大焦点；每个AI工程师仍然需要强大的软件工程基础；向量数据库开始开发类SQL接口并支持多模态；多模态模型在文档处理中得到更多使用（但首先，计算成本/延迟需要降低）；类似GPT-4的全部能力成为开源，并且更快/更便宜；如果是这种情况，智能体的开发会重新蓬勃发展；提示和以前一样重要，但提示工程的重要性会下降。

李飞飞携手斯坦福HAI发布七大预测：斯坦福数字经济实验室主任Erik Brynjolfsson等人预计，人工智能公司将能够提供真正影响生产力的产品，而知识工作者将受到前所未有的影响。斯坦福大学工程学院教授James Landay等人认为，我们将看到新的大型多模态模型，特别是在视频生成方面，所以我们还必须对严重的深度伪造更加警惕。斯坦福大学教授Russ Altman等人对于全球性的GPU短缺表示担心，大公司们都在尝试将AI功能引入内部，而英伟达等GPU制造商已经满负荷运转。斯坦福大学杰出教育研究员Peter Norvig认为，未来的一年代理（Agent）将会兴起，AI将能够连接到其他服务，并解决实际的问题。斯坦福大学HAI联合主任李飞飞表示，2024年，人工智能政策将值得关注。斯坦福大学HAI高级研究员Ge Wang希望，我们将有足够的资金来研究，生活、社区、教育和社会能够从人工智能中得到什么。斯坦福大学 HAI 隐私和数据政策研究员Jennifer King表示，除了今年欧盟的《人工智能法案》，到2024年年中，加利福尼亚州和科罗拉多州将通过法规，解决消费者隐私背景下的自动决策问题。

Meta研究员Martin Signoux：人工智能智能眼镜蔚然成风；ChatGPT之于人工智能助手，就像谷歌之于搜索一样；大模型模型再见，多模态模型你好；新模型不会带来真正的突破（GPT-5)；小模型（SLM）已经出现；开源模型击败GPT-4；基准仍然是一个难题；与现有风险相比，存在的风险不会引起太多讨论。

总部位于纽约的对冲基金Coatue：未来AI会让更多人更容易上手编程、调试和部署软件。设备上的AI会被广泛应用，以后每个人的口袋里都会有一个强大的AI助手。扩展AI模型会是一项工程挑战。多模态大模型是前沿创新方向，基础架构会有新的发展。

Rubrik首席产品官Anneka Gupta：2024年的一大趋势是大型传统企业终于意识到生成式AI在提升生产力方面的优势，并找到在组织内大规模采用这项技术的方式。

Canva高管John Milinovich：2024年的一大趋势是实时多模态AI将无所不在。结合边缘计算设备上低延迟小模型的进步，各种应用和连接设备中会出现人工智能创新的爆发式增长。

ReflexAI 联合创始人兼首席执行官Sam Dorison：2024年将会有更多软件工具将生成式AI真正融入企业工作流程。大家会看到这些工具在投资回报率、用户接受度、实施难易程度和安全性方面的真实评估结果。

《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）发布了对今年的人工智能技术趋势的预测：首先，生成式人工智能在智能聊天机器人领域的应用将变得更为个性化，用户可定制强大语言模型以满足特定需求。其次，生成式人工智能将进入视频领域的第二波浪潮，为影视制作、特效和广告带来新的可能性。此外，人工智能生成的选举虚假信息的传播，对舆论和选民的影响引发了深刻的担忧。最后，机器人学家正利用生成式人工智能技术，构建更通用、多任务处理的机器人，为各个领域带来革命性的改变。

赛迪智库发布的《2024年我国人工智能产业发展形势展望》显示，展望2024年，人工智能产业将保持高速增长发展态势，逐步迈入深度赋能垂直行业和前沿领域的新阶段，有力推动新型工业化建设和经济高质量发展。也要看到，行业进入门槛变高、适度监管与促进发展间的平衡面临挑战、重点行业领域应用率偏低、大模型存在无序竞争风险等问题亟待解决。

高盛发布最新报告指出，2023年毫无疑问是“人工智能年”，而高盛预计，人工智能主题将继续贯穿2024年股市话题。报告预计，人工智能技术和创新最终将提高各个产业生产率，并将美国2024年的GDP年增长率提高0.4%。

《每日邮报》的科技记者罗伯·沃（Rob Waugh）询问了两款领先的聊天机器人——谷歌的Bard和亚马逊的Claude——对2024年进行预测：Claude.ai预测，第一批人工智能模型可能会具有“通用人工智能”（AGI）的表现。AGI是一种假设的智能代理，有望通过执行人类所能做的任何智力工作，从根本上改变人类社会。根据Claude.ai的说法，不可预测的系统行为和超越工人适应能力的工作自动化是人工智能的两个潜在问题。Bard预测，2024年左右可能会产生提升人类极限的生物技术。根据谷歌的人工智能聊天机器人所述，这可能涉及“脑机接口”技术的发展。根据Bard的说法，在未来一年里，人工智能可能会推动定制医疗的发展。

腾讯研究院发布的《人机共生——大模型时代的AI十大趋势观察》从技术、应用、社会等角度，提出大模型时代的关键性趋势观察：LLM推动AI快速进化到AGI（通用AI）阶段。多模态助力大模型解决复杂问题。生成式AI带来更贴近人的交互方式。模型即服务（MaaS）生态呼之欲出。垂直领域应用是大模型的主战场。Plugin工具让大模型迎来“App Store时刻”。大模型为数字人“注入灵魂”。AI大模型将帮助个体成为超级生产者。版权“思想表达二分法”基石正在动摇。伦理和安全建设塑造负责任的AI生态。

微软CTO Kevin Scott也做出对AI发展的一些预测：到2024年结束时，我们将拥有许多新的体验、应用和工具，为全世界越来越多的人带来层层叠加的好处。尽管人工智能增长的炒作幅度和加速率可能让人们专注于每一个接下来的“下一个大事件”，但如果我们稍微退后一点，就更容易看到我们面前的机会比我们已经实现的要大得多。