2024全球人工智能发展研究报告

鼎雄咨询战略创新研究院2024年9月 序言 01人工智能是第四次科技革命的主导力量。是大国竞争的战略制高点从学科来讲，它将是新阶段的带头学科，从技术来讲，它将是各领域新兴技术背后的元技术从能力来讲，它将是所有系统的生成器和物理世界的模拟器泛化能力不断增强的大模型已经成为一项通用技术，正在引领人工智能走向大一统。 02当前中国人工智能人才、投资、技术、AI论文、专利、算力等核心指标第一次与美国一起位列第一梯队领先日德英法等发达国家。 我们研究人工智能的目的是想为中国人工智能行业发展提供绵薄之力在人工智能发展的关键时期为公众做行业科普，后续我们将展开国际巨头的发展战略研究，为中国人工智能企业创新发展提供研究信息。 01发展历程及现状 AI的发展将会历经狭义人工智能ANI、通用人工智能AGI和超级人工智能ASI三个阶段当前尚处于ANI段进入AGI价段需要的抽象因果演绎能力当前开不具备，在未来20-40年有可能全出现 付A和能的发不车在致的价段论和五阶的说悦法 01起步基于规则的人工智能系统 AI发展五阶段论 AI发展七阶段论 01系统人工智能 行动和策略受到预定义的规则（即算法）的控制。长执行规则明确的任务，例如诊断机械问题或处理税表。但不存在学习或适应能力，他们的决定只能与他们所获得的规则一样好。 根据训练期间建立的概率对提示做出响应：即当前最先进的人工智能。 02青春期倩境感知和保留系统 超越基于规则的人工智能，系统能够理解和保留上下文，但高独立思考还很远 02感知人工智能 03专家特定领域的掌握系统 具有典型的好奇心，并利用经验来完善对世界的信念。 经过训练可以掌握复杂的棋盘游戏“围棋”，甚至能够击败世界冠军。这些人工智能系统在各自的专业领域展示出复杂的能力 03复杂的人工智能 04思考者患考和推理人工智能系统 开始模仿人类的思维和推理能力。他们不只是遵守规则或保留背景，而是模拟人类的思维过程，例如，阅读一本书并理解情节，并根据人物的行为推断他们的动机。 通过制定计划和实验来增加基对世界的了解。 05AGI一新思维的诞生 04富有同情心的人工智能 拥有自我意识、意识以及理解和驾驭世界的能力，能像人类一样理解、学习、适应和实施广泛任务中的知识，目前仍然是一个未实现的概念 能够识别他人的心理状态，最终识别出自己的心理状态，有自我意识。 06ASI一超越人类的人工智能 这种人工智能可以解决人类无法解决的问题，以我们无法想象的方式进行创新。它有可能提供对自前我们无法理解的宇宙奥秘的见解。 05共享人工智能或超级人工智能 是人工智能与其人类伙伴互动中产生公众号 D7人工智能奇点 这个假设的未来点，奇点代表了ASI不仅比人类更聪明，而且能够不断改进自己，远远超出人类的能力。此阶段的技术增长变得不可控和不可逆转，导致人美文明发生不可预见的变化 上世纪以来AI已从早期萌芽历经两次寒冬期在2012年迈入深化发展阶段正迅速向多模态大规模模型的高级形态演进 市场规模：近年来全球A市场增长强劲，中国和美国以绝对优势店据全绝大多数市场份额整体来看软件市场营收古比最大深度学习和机器学习是当下AI市场的主流技术 按照自前的投资舰市场设资：中国A工体控资规现居全球筑第近五年资息锁仅为美日的400模两者间的差跑仍在遂步拉大，但仍是唯一有可能追走赶并超越美国的国家 海内外多位企业家和行业专家坚持中美差缩小论，中美人工智能竞争核心在于人才！人才！！人才！！！以及耐心资本的投入 海内外多位企业家和行业专家均认为提出中美整体差距已经缩小到1年或更短 技术竞争核心在于人才 李萌全国政协委员，科学技术部原副部长 “如果要说我们存在什么问题的话，其实就是人才人才，还是人才，我们总体上人才赶不上发展的需求是个问题，人才被切断与外面的联系也是个问题。 TheEconomist 经济学人杂志 “个人认为，中美人工智能差距正逐渐缩小，马斯克、扎克伯格、李开复等企业家和领军学者也坚持中美差距缩小论，而媒体对于这一评价是动态变化的但我们也要看到，OpenAl旗下的Q-star和Google旗下的Gemini有部分新技术还未公开，不知道还会有什么秘密武器。 “2023年初，专家们估计，确实存在的中国LLMs比美国的尖端技术落后十年。现在，同一批专家估计，跨太平洋模式的差距已经缩小到一年或更短。LMSYSChatbotArena对LLMs，将5个中国机器人排在全球前20名中。 “吸引人才迫在眉睫，三中全会《决定》已经作了改革人才体制机制的部署，并提出了具体措施，关键是落实到位，要把培养和集聚人才特别是吸引外来人才作为战略举措。 国内创投基金存续期短及长期投资不足 中国创投基金存续期 美国创投基金存续期 马斯克领军企业家 李开复要一万物创始人 3至5年资本支持相对乏力 10至12年资本机制相对耐心 零一万物最新于亿参数模型Yi-Large在总榜排名世界模型第7中国大模型中第一已经超过Llama-3-70B、Claude3Sonnet. “美国拥有最先进的人工智能，中国紧随其后。当然，中国拥有继续延展和优化的资源。中美目前是有差距，这个差距看起来大概有12个月。 2024年6月，国家发展和改革委员会、国务院国有资产监督管理委员会、国家金融监督管理总局中国证券监督管理委员会四部门同时发声，呼壮大“耐心资本”，推出《促进创业投资高质量发展的若干政策措施》 在一年前，我们（中国）落后OpenAlGoogle7-10年，现在，我觉得差距也就是在6个月左右，大大降低了。 大模型：当前的大型模型仍是以语言大模型为主流视觉、图像生成及视频生成模型等跨模态应用正在逐步发展和完善 从区域看，美国大模型数量位列世界第中国紧随共后，以谷歌，Meta、OpenAI为代表的公司发布模型的数量最多，占据行业领导地位 截至2024年，全球人工智能大模型有1328个（包含同一企业、同一模型的不同参数版本），美国大模型数量位居全球第一，占44%，位居第二的中国大模型数量占比为36%。 中国面临品喜的人才流失问题，人量人才选择前美国、欧洲等国家深造和工作其中代表产品CaGp的核才中有6人 GPT-4o的核心17人团队中，有6人来自中国 负责人Prafulla Dhariwal Huiwen Chang 中国：顶尖AI研究人员在国内比例从29%增至47%美国：拥有75%顶级AI人才，仍是全球AI人才和顶级AI机构的主要聚集地其他国家：英国、韩国、欧洲AI人才流入略增，印度和加掌大减少：印度留才趋势增强，全球AI人才跨国流动性下降 商业模式：未来人模型将通过Maas模型即平台的方式从基层到中间层再到应用层，进而实现商业化 02中美AI关键竞争能力对比 战略布局：中美均将人工能发展列入重点战略规划，美国力求通过科技创新制定未来人广智能技术标准，中司则是通过投资敦育和赋能产业力求实现人工智能基础理论的中大突破和产业开级 中国“A梦” 美国“AI梦” 2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划）到2025年实现人工智能基础理论的重大突破，并建立相关法律框架到2030年，计划将中国打造为全球人工智能创新枢纽，核心产业规模超过1万亿元人民币，相关产业规模超10万亿元人民币 三大支柱 六大模块 西雅图由美A发展版图：波颜以学术讲究和技术创新为核心旧金山依节创新技术和资本投入企业驱动利市场需求领红约则结合技术创新与应川场景需求 人才储备：中国培养大量AI人才，仙顶尖AI人才落后美国，仍存在不小缺口 中国新增“人工智能”专业高校数量逐年增加，但增速放缓截至2023年底，中国拥有1014名顶尖AI研究人员和9183家AI相关公司2030年中国AI人才缺口多达400万人，对AI专业人员的需求将增至600万 2023年全球A/学者中最具影响力的2000人次中美国入选人数最多，共有1079人次，占全球54.0%中国，共有280人次入选，美国学者数量是中国近4倍 2022年，进入学术界与进入工业界的AI博士生差距扩广大过去5年，进入政府职位的AI博士比例一直保持在相对较低的水平 数据来源：2023年CRATaulbeeSurvey公众号·鼎咨询 研发水平：当前中国在A论文总量和发明专利方面领先美国，质量上仅略次于美国，并不存在中国论文以量取胜，质量落后”的现象 自2017年推出大语言模型背后的深度神经网络架构以来，GenAl专利数量增长八倍，仅2023年公布的GenAI专利就超过了全部总数的25%2014至2023年间，中国与生成式人工智能（GenAI）相关的发明申请量达5.4万项，其中GenAI发明专利超过3.8万项，是排名第二的美国的六倍在GenAI相关领域，腾讯以2074项发明位于世界第一，与平安保险、百度发表的专利数量总计超过总数的70%公众号：鼎椎咨询 公司投资：美国A领域私人投资规模远超中国，伯中美初创企业融资增速均放缓 相较于美国，中国在AI领域的私人投资额数量和增速上均存在差异，且这种差异仍然在扩大美国在A领城的私人投资额仍呈上升趋势，中国自2021年后开始呈下降趋势 全球A/领域的融资交易量约为2500笔，创下了自2017年以来行业新低2023年，中美AI领域投融资数量与投资额均下降38% 03产业链发展 生成式A的价值链是基丁A具础设施（计单、专家和数据）作为关键输入以具模型利调整型的AI开发上游基础模型的开发和服务，以私有化部兴、开源模型及其应用软件的下游基础模型服务 算力基础：力芯片主要分为以CPU、GPU、DSP为主的通用芯片和以FPGA、ASIC、DPU等为主的专用芯片 单力基础：计算能力衡量以FLOPS为主要指标，不同算力平台差异品馨自前全球息规模达L369EFLOPS我国规模达450EFLOPS.占据全球三分之 算力基础：综合评估体系下，中美位手全球算力水平第一梯队日德新英法等国位于第二梯队 全球计算力指数评估体系 算力评估结果 算力基础：数据中心主要分为五大类型全球求市场规模持续增长，美国容最古据全球第一，中国位列第二 算力基础：御智算中心面向产业爱展、科学研究、公共服务等以政府、企业、科研机构为投资主体为A研究及应用提供强大计弹资源自前很多科技企业均在布局人工御能与算力 算力基础：我国正分层次分类别加速布局智算中心。美国位居智算中心发展前列欧盟聚焦数子主权超算及量了计镜 中国正在加快智算中心建设，布局集中在东部并向中西部扩展在“东数西算等政第动下，智算中心已成为推动区域数字化的重要工具。截至5月23日，全国智算中心共283座，已运营89座，占31.45% 算力基础：算力投资极大促进经济及各产业增长，IT投入以1美元，就会产生29美元的GDP和15美元的数字经济 障力决定了教宇经济发展的速度和社会智能化发展的高度 三部门形成从生产到消费的经济闭环 根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5%和1.8%o 中间品厂商投资算力资本生产算力服务，供最终品厂商使用最终品厂商通过投资算力和非算力资本生产商品，商品销售给居民或用于再投资。家庭部门提供生产要素，获得收入后消费或投资。 数据基础：全球AI训练数据集市场规模不断扩大，其中北美占据主要份额，#以业马逊为首的公提供AI数据解决方案 预计2033年全球A/训练数据集市场规模将达到117.5亿美元预计2024年到2033年的复合年增长率为17% 算法基础：传统架构以神经网络架构为主目前发展出生成对抗网络、胶囊网络迁移学寸、自编码器等新型架构，从传统语言向图像、音频等数据类型转换 大模型层：依托于Transformer架构产生的DALLE、ChatGPT、文心一言等代表产品山随春行力和技术的升级历经广从单模态大模型向多模态大模型转变 大模型层：构建大模型需要通过训练（识别和和生