2024年全球AI应用趋势年度报告

2025年1月 在2024年，全球人工智能产业迎来了跨越式的发展。自2022年ChatGPT发布以来，生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）技术持续取得突破，AI应用迅速渗透至社会生产和生活的各个领域。全球主要经济体纷纷出台AI发展战略和监管政策，产业投资持续升温，AI生态体系逐步完善。 前言 过去一年，AI的快速发展在各个层面上都带来了深刻变化。无论是行业从业人员还是普通用户，都深刻感受到人工智能的影响与变革。从产业链角度来看，基础层、技术层、应用层全面爆发；在垂直行业应用方面，AI技术已经广泛渗透到医疗、金融、制造、自动驾驶等关键行业领域；在具体应用场景上，从助手类产品、图片生成、音乐创作到视频生成、陪伴类产品、搜索类产品等，均呈现出爆发式的增长，用户数量迅速攀升。全年AI领域的投资规模突破了4000亿元人民币，全球首部AI监管法案今年在欧盟也已生效。 这一飞速发展的势头带来了巨大的市场机遇，同时也伴随而来的是一系列不确定性与挑战。 在此背景下，伽马数据编制了《2024全球AI应用趋势年度报告》。作为一家专业的第三方研究机构，伽马数据旨在通过本报告回顾2024年人工智能行业的主要发展趋势和数据变化，深入分析全球AI监管政策和发展战略，研究AI领域的投融资规模与结构变化，探讨重点赛道的投资偏好与布局特征，细致剖析产业发展的关键赛道与潜在机会，评估可能面临的挑战与风险，为行业发展提供客观、专业、前瞻的分析见解，助力AI产业实现高质量、可持续的发展。 2024年全球AI行业十大最具影响力事件 在本报告的开篇，我们摒弃那些所谓的“新一轮工业革命”“重塑人类社会”的宏大叙事框架，也抛开那些“炸裂”“震惊”“颠覆”等等浮夸的修辞，以更为冷静、理性的视角，深入剖析过去一年，行业内究竟发生了哪些具有深远影响的大事件。 TOP 1AlphaFold2“获”2024诺贝尔化学奖 AlphaFold2是由DeepMind开发的一种基于深度学习的蛋白质结构预测工具，成功预测了数百万种蛋白质的三维结构，而在今年DeepMind的创始人DemisHassabis与JohnJumper因其在AlphaFold的研发中的关键贡献获得诺贝尔化学奖，这不仅仅是生物学领域的一次技术革新，它代表了AI技术与生命科学融合的巨大潜力。 TOP 2谷歌量子芯片Willow 谷歌推出的Willow的量子芯片，它解决了量子纠错领域近30年来一直试图攻克的“量子纠错阈值”难题，并且能够在5分钟内完成传统超级计算机需要约10的25次方年才能解决的计算任务，推动了量子计算从理论走向现实。 TOP 3Neuralink首度植入人类大脑 Neuralink公司成功将脑机接口芯片植入首位人类大脑，并取得了良好的恢复效果，这预示着未来在人机交互、神经疾病治疗及增强人类认知能力等领域的广泛应用潜力，标志着脑机接口技术的一个重要里程碑。 TOP 4WorldLabs发布交互式3D世界AI系统 这是WorldLabs推出的革命性的AI系统，能够将任何普通照片转换成一个可以交互的3D虚拟世界，该系统遵循基本的物理规则，展现出真实的深度感和空间感，这进一步降低了虚拟世界构建的门槛。 TOP 5GPT-O1模型 o1模型采用了多种新技术和方法，通过结合强化学习与思维链技术，显著提高了多步骤推理任务的处理能力，尤其在数学、编程与科学问题解决等领域的表现超越了现有的AI模型，并在部分领域达到人类专家的水准，O1的发布带来了AI推理能力的新高峰，也为大模型训练和发展方向带来了新的思路。 TOP 6视频生成模型Sora 由OpenAI推出的AI视频生成模型Sora，标志着视频创作领域的革命性突破，Sora能够根据简单的文本描述或静态图像，生成高质量的视频，涵盖丰富的场景、角色、动作和细节，其逼真程度接近电影级别，展现了人工智能在视频创作中的巨大潜力，尽管直到12月才正式开放使用，Sora的发布引发了全球范围内的技术热潮。 TOP 7欧盟《人工智能法案》正式通过 2024年8月，欧盟《人工智能法案》开始实施，这是全球首部全面监管人工智能的法律框架，为全球人工智能发展与治理设定了法律标准，并为其他国家和地区的相关立法提供了参考和借鉴，对全球AI技术发展及监管产生了深远影响。 TOP 8新一代人形机器人：Optimus 特斯拉发布的新一代人形机器人，Optimus不仅具备高度自主性，能够在动态环境中完成复杂任务，还具有广泛的应用前景，涵盖工业、家庭和服务等多个领域，Optimus的推出标志着人形机器人技术的重大进步，是具身人工智能和自动化领域发展的一项重要里程碑。 TOP 9英伟达发布BlackwellGPU架构，提升AI计算性能 2024年3月，英伟达发布了最新的BlackwellGPU架构，其进一步提升了AI训练与推理的计算能力，为深度学习和AI模型提供了更强大的硬件支持，将对产业的发展起到非常直接的推动作用。 TOP 10苹果发布AppleIntelligence系统 苹果公司推出的AppleIntelligence系统，深度整合了人工智能技术到iOS、iPadOS和macOS等操作系统中，标志着苹果生态系统的重大升级。随着超过20亿苹果活跃设备接入AI功能，这一举措将极大提升用户体验，推动AI在日常生活中的广泛应用。 目录 前言02 2024年全球AI领域最具影响力的十大事件03 政策情况投资情况0709 全年访问量趋势分析各个分类流量情况分析1617 Chat助手赛道分析AI视频赛道分析AI陪伴赛道分析AI图像赛道分析19242935 宏观趋势 政策情况 国内政策1 地区差异明显：广东、浙江、北京领跑人工智能政策发展 基于各省发布的人工智能相关政策进行的统计分析显示，各地在AI发展政策的支持力度上存在明显差异。除国家层面的19项政策（占比12.4%）外，广东省以18项政策（占比11.8%）位居首位，其后是浙江省的16项政策（占比10.5%），北京市和江苏省并列第三，各自发布了12项政策（占比7.8%），其中，广东省凭借深圳等地的科技创新优势及完备的产业链条，展现出最为强劲的政策推动力度；浙江省依托其数字经济优势，紧随其后，推动AI政策快速发展；而北京，也通过密集的政策部署，持续巩固其在AI领域的引领地位。 这种政策分布态势反映出我国人工智能发展呈现出明显的区域梯度特征，也预示着未来AI产业有望在这些政策引领的区域率先突破，形成新的增长极。 算力建设成全年政策重点：44%的政策涵盖算力中心建设 2024全年出台的人工智能相关政策中，涉及算力建设的内容占比高达44%，成为地方政府推动AI产业发展的关键举措。随着大模型和大数据等技术的快速发展，算力需求呈现爆发式增长，算力中心的建设、绿色化和智能化也逐渐成为各地政府关注的重点。 在区域布局方面，北京、广东、江苏、四川等地的算力建设目标尤为突出。北京以45 EFLOPS（百亿亿次浮点运算）的智算目标领先，且强调算力基础设施的自主可控与绿色低碳发展；广东计划到2025年突破40 EFLOPS，智能算力占比达到60%以上，并推动算力服务产业应用；四川则计划到2027年算力规模达到40 EFLOPS，力求降低数据中心PUE至1.3以下，推进绿色算力发展；其他如江苏、深圳等地也设定了明确的算力目标，推动区域竞争不断加剧。 同时，多地推出了“算力券”等政策，降低中小企业的使用门槛，北京每年发放1亿元算力券，提供最高30%的费用抵扣，深圳、成都等地也有类似政策，支持中小企业创新发展。 监管趋严：政策指导走向精细化与系统化 2024年，中国人工智能行业的政策呈现出监管逐步完善、指导政策精细化和系统化的趋势。国家在推动行业发展的同时，也加强了监管和合规要求。例如《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者进行备案和安全评估，明确了生成式AI的合规框架；《人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）》则要求为生成内容加标识，防范虚假信息传播；此外，《人工智能安全治理框架》从算法开发到应用部署建立了全面的安全治理机制。 在指导政策方面，政府开始推动标准化体系建设，提出到2026年制定50项国家标准，并参与国际标准制定，增强中国在全球人工智能规则中的话语权；同时，鼓励人工智能与实体经济深度融合，提出了大模型、算力中心和数据集建设的明确规划，通过这些政策，中国正加速构建完整的AI生态体系。 国际情况2 2024年：全球人工智能迈入规则化治理元年 在今年，各国政府都陆续出台了一些具有里程碑意义的监管法规，全面覆盖技术安全、伦理治理、透明性和数据保护等关键领域，在此背景下，人工智能相关的法律实践和立法取得了多项突破，例如，中国广州互联网法院审理了全球首例AIGC（生成式人工智能）侵权案，美国知名作家起诉OpenAI的案件，引发了关于生成式AI版权保护的广泛讨论，推动全球人工智能治理框架的加速形成。 2024年3月21日，联合国通过了首个关于人工智能的全球决议，明确提出推动AI安全发展、伦理规范和国际合作的原则，为各国协调制定AI监管政策提供了统一指导；8月1日，欧盟正式生效了全球首部全面监管AI的法律——《人工智能法案》，为AI的分级管理、风险评估和数据透明性等设定了明确标准，树立了国际监管的标杆；7月11日，美国国会通过了《内容来源保护和完整性法案》，重点加强了对生成式AI滥用、深度伪造（deepfake）等现象的管控。 此外，亚洲的多个国家，包括新加坡、韩国和日本等，纷纷出台了本国的人工智能法规，针对AI安全、数据隐私、算法透明性等领域建立了本地化的监管框架。 投资情况 2024年全球人工智能产业融资金额超4000亿元，同比增长超77% 投资规模分析：2024年投资金额达到历史新高，为4,829亿元，较2023年增长77.2%。 投资数量变化：2024年投资数量降至624笔，降幅达52.4%，这反映出投资市场正在经历结构性调整，投资更趋理性和精准。 投资质量提升：平均单笔投资金额从2019年的1,529万元上升到2024年的7,723万元，增长超过4倍，这表明投资者更注重项目质量，愿意对优质项目进行更大规模的投入。 这些数据和趋势表明，AI行业正在经历从量变到质变的转折点，投资逻辑更趋成熟，市场对项目的要求也更加严格，建议投资者和创业者更加关注技术创新和商业落地的结合，在细分领域寻找差异化竞争优势。 融资企业业务分析：通用模型融资金额超50%，融资金额与数量均领跑 通用模型在融资金额和数量上都占据绝对领先地位，融资金额近2650亿元，投资案例约50起，显示了资本市场对基础AI能力的强烈信心，基础设施（包括算力和云计算）位列第二，融资金额约700亿元，表明AI基础设施建设仍是重要投资方向。 头部集中：前三个领域（通用模型、基础设施、智能驾驶）的融资金额占比超过80%，呈现明显的马太效应。中尾部分散：生物医疗、AI安全、数据隐私等垂直领域融资规模相对较小，但案例数量不少，说明这些领域仍处于市场培育期。 C端应用企业仅获不到10%融资 ToB市场已展现出相对成熟的商业模式优势，一方面，企业客户具有明确的支付意愿和预算能力，另一方面，在数字化转型浪潮下，大型企业对AI解决方案的需求十分迫切，这为ToB领域的AI企业提供了清晰可行的变现路径。 相较而言，ToC市场的商业模式仍处于探索阶段，用户付费意愿普遍较低，商业模式尚不明朗，这也直接影响了资本市场的投资热情。 融资事件数量分析 融资金额分布分析 •A轮融资最多（189起），表明大量AI企业已渡过初创期，进入快速发展阶段 •战略投资金额最高（约2420亿），反映出大型企业和资本深度布局AI领域； •C轮融资金额居第二（约980亿），表明快速扩张期的企业获得资本重点支持； •种子轮和天使轮接近（分别为90起和101起），显示市场对早期项目关注依旧较高 •融资金额分布数据揭示了A