AI基金年终盘点 | 一文看懂2024年AI趋势

未来编程语言毋庸置疑是英语。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，十亿的苹果用户都将成为AI用户。

扩展AI模型会是一项工程挑战，自GPT-3 发布以来，OpenAI 的工程师数量增加了3倍多。

多模态大模型是前沿创新方向，基础架构会有新的发展。Coatue指出，一项由斯坦福大学和Mila研究人员提出的新架构“Hyena”正在自然语言处理领域内备受关注，被认为可能颠覆现有的注意力机制系统。虽然目前不少大模型都以对算力需求较高的Transformer为架构，但也会有逐步被对算力需求少的架构取代的可能。

Stability AI 将倒闭。Stability 最近几个月正在大规模裁撤，加之，Stability 的月支出为 800 万美元，而带来的收入杯水车薪，预估5000 万美元的投资将撑不到 2024 年底。虽然Stability已开始寻找收购方，但迄今为止感兴趣的并不多。因此Radical预测Stability将在2024年彻底倒闭。

“大型语言模型”和“LLM”这两个术语将不再常见。虽然最初的生成式AI模型（如 GPT-3）都是纯文本模型，但是，随着AI变得越来越多模态化，“大型语言模型”和“LLM”将变得越来越不准确。因此Radical 预测2024 年，随着模型变得越来越多维，用来描述它们的术语也将越来越多维。

最先进的封闭模型将持续领先。虽然AI开源社区活跃度很高，但大多数前沿AI模型开发商（如 OpenAI的GPT-4）都是闭源的。很多开源倡导者认为，封闭模型与开放模型之间的性能差距正在缩小，但Radical持相反观点，即最好的封闭式模型在 2024 年及以后将继续明显优于最好的开源模型。

世界500 强公司将设立一个新职位——首席AI官。Radical 预计，明年大型企业都将任命一位“首席AI官”的新角色来领导企业的AI战略。拜登总统最近发布的AI行政命令中，也明确要求每个联邦政府机构任命一名首席AI官。

Transformer 架构的替代方案将出现。谷歌在 2017 年发表的一篇开创性论文中提出的Transformer 架构，是当今AI技术的主流范式。但是，以Mamba为代表的下一代AI架构开始崭露头角，在不同方面都优于 Transformer。Radical预测在 2024 年Transformer 的替代方案将出现。

云提供商对 AI 初创企业的战略投资或将受到监管机构的质疑。今年以来，包括微软、Alphabet、英伟达都向一些自己看好的AI初创公司大量注资。这些投资的动机至少部分是为了确保这些高增长的AI初创公司日后可以成为其长期客户，而这可能会涉及会计规则中的一个重要灰色地带。Radical预计明年美国证券交易委员会将对AI投资中的返程资本流入进行更严厉的审查，有可能会影响AI投融资环境。

微软与 OpenAI 的关系将开始出现裂痕。微软和 OpenAI 有着不同的组织架构，对AI的未来有着不同的愿景。随着 OpenAI 积极拓展其业务，未来将越来越经常地与微软直接争夺客户。就微软而言，为其更多元化的发展，未来也会和OpenAI的竞争者合作。

2024年风投或将转向加密圈。AI的许多知名风险投资家、企业家和技术专家，在 2021-2022 年的牛市期间都对加密货币情有独钟。如果明年加密资产价格飙升回来，一些投资人或将追随这一方向的热度，而AI的投资热度将会下降。

AI 生成内容的版权问题依然是“达摩克利斯之剑”。目前领先的生成式AI模型是在大量受版权保护的内容上训练出来的，这一事实未来可能会引发巨大的法律责任，并改变行业格局。因此，Radical指出，像GPT-4和Midjourney这样的生成式AI模型如果被法院裁定侵犯了版权，并且建立这些模型的公司要对训练这些模型的知识产权的所有者负责，也并不意外。

AI将助力医疗健康领域的飞速发展。从行业的特征来看，在其他行业已使用非AI软件也能高效运行的情况下，医疗健康行业还在依赖寻呼机、传真机和大量手工数据输入，因此AI工具的出现将极大满足医疗健康领域提高生产力的诉求，并跳过现有软件，彻底改变医疗技术。

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。到2024年语音应用将变得更加普及，AI语音交互的电子邮件功能将被集成到Gmail中；专业化的ChatGPT AI助手将会推广到各垂直领域中去，比如专门为研究人员打造的AI学术助手、针对记者的AI写作生成工具，以及专为设计师设计的AI渲染平台等。到2024年，我们可能会看到为儿童精心设计的突破性AI教育工具，同时，随着AIGC技术将创作的边际成本降至接近零，在艺术创作领域也将有新的消费行为出现。

AI与区块链技术将会深度融合。目前，像ChatGPT这样的AI模型只能由少数科技巨头来训练和运行，但是有了区块链技术，就有可能创建多边、全球性、去中心化的市场，任何人都可以贡献——并因此得到报酬，极大地降低开发成本，进而促进AI技术的发展。

金融科技领域：AI技术将提高金融专业服务的效率，改变银行和交易行业的工作方式。利用LLM技术能够捕获传统金融软件难以处理的数据。

游戏领域：AI将创造出永不结束的游戏。到2024年，我们将看到第一批以利用AI大型模型来开发的新颖游戏系统和机制。AI将彻底改变游戏的本质——游戏世界本身将不再被渲染，而是在运行时使用神经网络生成。大型语言模型也将创造出极其逼真的AI伙伴和新型社交行为，从而创造永不结束的游戏，长期吸引并留住用户。娱乐将继续从被动体验转向主动体验，现实与虚拟的界线将变得越来越模糊。

企业服务领域：出现由AI数据驱动的客户关系管理（CRM）。生成性AI将直接解决企业服务的核心数据问题，未来大量公司将不再依赖于销售代表对客户直接的交互，而是从实际客户互动（如会议记录、电子邮件和电话录音）自动捕获或由AI生成相关数据。AI技术将增强人类的创造力和问题解决能力，改变未来的工作方式。