AI+行业的应用创新,服务千行百业智能化升级

在今年的中国人工智能城市评估排行榜中，北京位居首位，杭州和深圳分别位列第二位和第三位。其中，北京在大模型领域表现突出，聚集了大批大模型企业，推出诸多具有代表性的大模型及应用产品，为中国大模型研发和应用提供强劲动力。此外，位居TOP10 的城市还有上海，苏州，广州，济南，合肥、重庆和成都。从全球来看，AI 硬件市场( 服务器) 规模将从2022年的195 亿美元增长到2026 年的347 亿美元，五年年复合增长率达17.3%。

AI 大模型迭代速度越来越快，厂商对智能算力投入大幅增加，支持存储和训练的高端AI 服务器的需求激增。不少AI 服务器厂商今年订单都集中在高端AI 服务器上。

AI 在医疗保健领域推动了诊断和药物发现方面的进步。AI 的诊断工具，如PathAI 的系统，大大提高了癌症的检出率。此外，像Atomwise 这样的AI 驱动的药物发现平台加速了潜在治疗方法的识别。

AI 在金融领域也发挥着作用。Virtu Financial 等高频交易公司采用AI 算法进行更精确的交易决策。与此同时，人工智能欺诈检测解决方案增强了金融机构打击欺诈交易的能力。

在新能源汽车自动驾驶领域，特斯拉和Waymo 等公司凭借自动驾驶汽车的进步占据了中心舞台。特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统得到了关键的更新，使其更接近自动驾驶功能。与此同时，Waymo 将其自动叫车服务扩展到更多的城市，突破了自动驾驶技术的界限。教育部门将人工智能用于个性化学习体验。

Coursera和edX等平台利用人工智能向个人学习者推荐课程和调整内容，增强在线学习体验。此外，以Proctorio为例的人工智能驱动的评估工具旨在保持在线考试的学术诚信。

在硬件上，GPU需求使世界领先厂商Nvidia（英伟达）进入了万亿美元市值圈，其芯片在AI 研究中的使用量比所有其它替代品加起来多19倍。“芯片战争”也迫使行业进行调整，NVIDIA、英特尔和AMD 都在为其庞大的中国客户群创建符合制裁要求的特殊芯片。

还记得2022 年英伟达(Nvidia) 推出H100 芯片，强大的性能使其价值每块4 万美元。但H100 推出的时间似乎相当糟糕，当时企业正在绞尽脑汁削减成本，美国通胀也呈无法遏制之势。但2022 年底ChatGPT 的到来改变了一切。

2023 年5 月，英伟达曾给出110 亿美元的营收预期，当时就震惊了整个华尔街，英伟达的实际成绩甚至远高于预期，其市值也是在那时突破了万亿美元。黄仁勋由此成为历史上第一个市值触达万亿美元的华人企业家，英伟达也成为历史上第一个万亿美元的芯片公司。

此外，英伟达还创造了芯片行业的一个里程碑时刻——英伟达的季度营收首次超过英特尔的129 亿美元，这代表无晶圆厂的芯片设计公司战胜IDM( 垂直整合模式) 巨头。

在全球AI 大模型竞争激烈的今年，底层算力需求暴增，而英伟达作为主力算力提供商，成为这场AI 大模型浪潮中的最大赢家。而新季度的超预期表现也再次让英伟达一骑绝尘，坐稳AI 的头把交椅。

在风投融资和二级市场上，在科技公司估值暴跌之际，专注于生成式人工智能应用( 包括视频、文本和编码)的人工智能初创公司从风投和企业投资者那里筹集了超过180 亿美元资金。

在二级市场上，苹果、微软、英伟达、Meta 等科技巨头受益AI 浪潮打开想象空间，股价不断创下新高也助推纳斯达克指数不断向上。

在经济上，AI 现在被视为未来增长的驱动力，并创造了新的产业，并需要公平分配人工智能的利益。未来的工作格局预计将发生变化，重点关注人类人工智能的协作、战略和创造力。

但AI 和就业之间的相互作用见证了巨大的变化，其特点是自动化程度的提高和就业市场动态的转变。AI在各行各业的日常任务自动化中的使用提高了效率，但也引发了人们对自身工作岗位流失的担忧，尤其是在涉及重复任务的角色中。这一转变促使人工智能维护、监督和道德治理出现了新的机会。

随着AI 在工作场所监控和绩效评估中的部署引发了对工人权利和隐私的担忧，伦理考虑变得至关重要。劳动力市场也见证了人工智能驱动平台的激增，引发了关于工作稳定性和监管框架保护零工工人必要性的辩论。

2024 年，随着多模态技术的不断发展，AI 模型将迎接更加复杂多样化的交互场景，并有望在智能家居、智慧城市、医疗诊断、自动驾驶等领域打开全新的应用空间。根据专业人士预测，未来大模型的发展将有三大趋势，一是通用大模型性能提升和优化进一步深入，大模型将进入万亿参数，采用万卡以上集群进行训练，性能进一步提升，同时围绕不同应用场景进行模型调优；二是大模型的思考和探索能力将进一步提升，应用将从简单智能应用向复杂智能应用迈进；三是大模型的超级应用将出现，将整合内容生成、语义理解、推理、记忆、自主意识等能力，提供体验感极强的智能服务，智能数字人或机器人等将成为经济社会各领域的标配。同时也表示，企业不能盲目跟风，需要解决自身已有的基础产品和用户群体在AI 领域的诉求。而目前的大模型区别不大，用户难以区分与抉择找到适合自身的产品。在未来，企业只有通过优化大模型产品去提高用户工作效率，减少生产成本，切实地为客户解决问题，才能脱颖而出，这也是大模型真正的发展方向。

根据专业报告判断未来人工智能软件基础设施将呈现四大发展趋势。第一，为多元化算力，提供更多无缝的兼容性适配，以应用为导向升级人工智能算力体系。

第二，结合不同行业的特点做框架、模型、数据的垂直整合，支持人工智能能力在行业的落地；第三，降低人工智能开发门槛，推进低代码或智能辅助编程工具的发展，优化API 接口性能；第四，推进数据维度的开源，实现数据的开源、开放，为全社会创造价值。

总体来说，2023 年是AI 崛起并不断变革之年，这项技术带来的机遇既广泛又复杂。展望未来，我们需谨慎并负责的使用AI，并不断在可控范围内创新它，并继续以造福全人类的方式推动创新。

（本文来源于EEPW 2024年1月期）