2025年全球人工智能投資2000億美元

• 黃江 2023年8月3日 來(lái)源：新浪 1166 75
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預(yù)計(jì)到2025年，美國(guó)的人工智能投資可能達(dá)到1000億美元，而全球?qū)θ斯ぶ悄艿耐顿Y可能達(dá)到2000億美元，這一增長(zhǎng)可能會(huì)提振整體經(jīng)濟(jì)。

生成式人工智能具有巨大的經(jīng)濟(jì)潛力，在廣泛使用后的十年里，它可能會(huì)使全球勞動(dòng)生產(chǎn)率每年提高1個(gè)百分點(diǎn)以上。

多家海外云廠(chǎng)商公布了最新一期業(yè)績(jī)報(bào)告。其中，微軟FY2023Q4營(yíng)收為561.9億美元，同比增長(zhǎng)8%，凈利潤(rùn)為200.8億美元，同比增長(zhǎng)20%;Alphabet 2023Q2營(yíng)收為746.04億美元，同比增長(zhǎng)7%。凈利潤(rùn)為183.68億美元，同比增長(zhǎng)15%;Meta 2023Q2營(yíng)收為319.99億美元，同比增長(zhǎng)11%，凈利潤(rùn)為77.88億美元，同比增長(zhǎng)16%。谷歌云Q2營(yíng)收為80.31億美元，同比增長(zhǎng)約28%。微軟2023財(cái)年第四季度的智能云業(yè)務(wù)營(yíng)收為240億美元，同比增幅15%。

2025年全球人工智能投資2000億美元

預(yù)計(jì)到2025年，美國(guó)的人工智能投資可能達(dá)到1000億美元，而全球?qū)θ斯ぶ悄艿耐顿Y可能達(dá)到2000億美元，這一增長(zhǎng)可能會(huì)提振整體經(jīng)濟(jì)。

這種人工智能投資的激增歸因于生成式人工智能的巨大經(jīng)濟(jì)潛力。生成式人工智能是人工智能的一個(gè)分支，專(zhuān)注于基于大型語(yǔ)言模型創(chuàng)建新內(nèi)容，一個(gè)例子是ChatGPT。

自美國(guó)人工智能公司OpenAI在2022年11月推出聊天機(jī)器人ChatGPT，在全球范圍內(nèi)點(diǎn)燃AI熱潮，截至2023年7月，全球已發(fā)布數(shù)百個(gè)大模型，僅我國(guó)年內(nèi)就發(fā)布80多個(gè)，各大廠(chǎng)基本已躬身入局。

即便是百度、阿里、華為、微軟、Google 、Meta這樣走在AI技術(shù)前沿的公司，都在這場(chǎng)“終極玩家”廝殺賽中面臨難以回答的問(wèn)題——“投資巨大，如何盈利?”

颶風(fēng)刮了大半年，幾天前，微軟、Google 、Meta 相繼發(fā)布Q2財(cái)報(bào)，并宣布接下來(lái)將繼續(xù)加大對(duì)人工智能的投入以穩(wěn)固優(yōu)勢(shì)地位，但此前上百億美金的投資并未帶來(lái)及時(shí)的回報(bào)。此前憑借ChatGPT股價(jià)大漲的微軟，財(cái)報(bào)會(huì)后股價(jià)連續(xù)2日收跌。資本隱隱有躁動(dòng)跡象。

事實(shí)上，多位投資人認(rèn)為，當(dāng)前圍繞AI大模型的首輪競(jìng)爭(zhēng)與投資已然結(jié)束，接下來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)輪次中，只有解決商業(yè)化落地，才能緩解投融資難。第二第三梯隊(duì)是本輪未上車(chē)資方的出手方向。

從2023年上半年的人工智能相關(guān)的融資事件的輪次分布來(lái)看，天使輪、A輪以及戰(zhàn)略融資事件數(shù)量位居前列，分別擁有59、57以及38起，共計(jì)154起。

當(dāng)前大多數(shù)投資人“出手難”的關(guān)鍵，在于怎么找到適合自己的應(yīng)用場(chǎng)景去落地，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，而大多數(shù)公司目前可能連過(guò)河的石子還沒(méi)摸到。

一個(gè)可供參考的信息是，OpenAI成立的前15個(gè)月，都沒(méi)有一個(gè)明確的研究目標(biāo)。2016年5月，時(shí)任谷歌首席AI研究員參觀OpenAI，對(duì)其工作方式曾相當(dāng)困惑。

根據(jù)中研普華研究院《2023-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢(xún)報(bào)告》顯示：

預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)使得 AI 的通用能力往前邁了一大步。幾十億、上百億參數(shù)的模型不僅能夠迅速處理海量信息，還能理解人類(lèi)自然語(yǔ)言的輸入、進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理，并掌握了優(yōu)秀的內(nèi)容生成能力。AI 正在從特定任務(wù)的解決方案轉(zhuǎn)向具有更廣泛應(yīng)用性的解決方案，或者說(shuō)，有望大規(guī)模地創(chuàng)造價(jià)值。

一場(chǎng)關(guān)于生產(chǎn)力的革命已在醞釀之中。全球管理咨詢(xún)公司麥肯錫在最近的報(bào)告《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》中指出，生成式 AI 每年可能為全球經(jīng)濟(jì)增加 2.6 萬(wàn)億到 4.4 萬(wàn)億美元的價(jià)值。

在幾天前的亞馬遜云科技紐約峰會(huì)中，「生成式 AI」同樣是全場(chǎng)提及頻率最高的關(guān)鍵詞。

「如今，大模型可以在大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用，以處理各種通用性問(wèn)題。此外，只需相對(duì)少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，它們就能用于特定領(lǐng)域的應(yīng)用?！箒嗰R遜云科技數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示，「通過(guò)微調(diào)輕松定制預(yù)訓(xùn)練模型的能力，絕對(duì)是游戲規(guī)則的改變?！?/p>

半年來(lái)，大模型之戰(zhàn)如火如荼。當(dāng) OpenAI 和谷歌你追我趕，迅速崛起的「開(kāi)源」力量也不容小覷?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，在未來(lái)的大模型競(jìng)爭(zhēng)格局中，「沒(méi)有一個(gè)模型可以統(tǒng)治一切」。

在 ChatGPT 發(fā)布兩個(gè)月后，Anthropic 公司就迅速開(kāi)發(fā)出了「最強(qiáng)競(jìng)品」 Claude，又在 7 月初完成了 Claude 2 的升級(jí)。被稱(chēng)為是「AI 社區(qū)內(nèi)最強(qiáng)大的開(kāi)源大模型」的 LLaMa，在不久前也升級(jí)為 LLaMa 2，不斷抬高開(kāi)源大模型的能力上限。

正像一些業(yè)內(nèi)人士所說(shuō)，任何一家閉源的大模型提供商都沒(méi)有護(hù)城河。不管是 LLaMa 還是 Claude，開(kāi)源大模型都顯示出了迭代速度更快、可定制性更強(qiáng)、更具私密性的優(yōu)勢(shì)。

而這些開(kāi)源大模型的力量，正在越來(lái)越多地匯聚于亞馬遜云科技的服務(wù)之中。

今年 4 月，亞馬遜云科技發(fā)布了全托管基礎(chǔ)模型服務(wù)「Amazon Bedrock」，以「關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施提供商」的角色加入了大模型之戰(zhàn)。

在今天，即使生成式 AI 模型的功能已經(jīng)如此強(qiáng)大，它們?nèi)匀粺o(wú)法代替人類(lèi)「執(zhí)行」一部分關(guān)鍵的、個(gè)性化的任務(wù)。

比如一位顧客想咨詢(xún)換貨，電商平臺(tái)的 AI 客服當(dāng)然可以迅速地告知顧客想要的款式、尺碼、顏色是否還有庫(kù)存，但無(wú)法完成接下來(lái)的訂單更新或交易管理的操作。

這恰恰是「生成式 AI」轉(zhuǎn)化為「生產(chǎn)力」過(guò)程中非常關(guān)鍵的一步。

問(wèn)題并非不能解決：模型通?？梢愿郊?API、插件、數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展功能，為用戶(hù)自動(dòng)完成某些特定的任務(wù)。比如 ChatGPT 此前就推出了插件機(jī)制，還為開(kāi)發(fā)者提供了開(kāi)放平臺(tái)，允許更多用戶(hù)根據(jù)自己的需求、想法和專(zhuān)業(yè)能力進(jìn)行擴(kuò)展。

生成式 AI 時(shí)代的搜索技術(shù)變革

在解決大模型落地挑戰(zhàn)的火熱討論中，「向量搜索」和「向量數(shù)據(jù)庫(kù)」的概念開(kāi)始被越來(lái)越多的人熟知。這是檢索技術(shù)層面在生成式 AI 時(shí)代正在發(fā)生的變革。

首先，伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，關(guān)鍵詞檢索已經(jīng)不能滿(mǎn)足需求，向量檢索可作對(duì)傳統(tǒng)搜索技術(shù)的補(bǔ)充。通過(guò)將數(shù)據(jù)表示為向量，模型可以快速分析和理解大量信息，準(zhǔn)確地識(shí)別和匹配相似的項(xiàng)目。

其次，經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的大模型固然能力出眾，但也存在一些不足，比如缺乏領(lǐng)域知識(shí)、缺乏長(zhǎng)期記憶、缺乏事實(shí)一致性的問(wèn)題。而在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)、算力日益珍貴的現(xiàn)狀下，向量數(shù)據(jù)庫(kù)可作為大模型的「超級(jí)大腦」，打一份小抄，相對(duì)較低的成本補(bǔ)充動(dòng)態(tài)知識(shí)，滿(mǎn)足用戶(hù)不斷增長(zhǎng)的需求。

《2023-2027年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢(xún)報(bào)告》由中研普華研究院撰寫(xiě)，本報(bào)告對(duì)該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對(duì)行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。報(bào)告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài)，對(duì)行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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