2024年，人工智能產(chǎn)業(yè)依舊如火如荼，成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)。回望兩年前，ChatGPT的問(wèn)世如同一顆石子投入平靜的湖面，激起了層層漣漪。彼時(shí)，人們對(duì)于大型語(yǔ)言模型（LLM）的潛力驚嘆不已，卻未曾預(yù)料到，短短兩年間，人工智能已以多種形式深度融入日常生活，并在生產(chǎn)生活方式上帶來(lái)了翻天覆地的變化。
在這一年里，人工智能企業(yè)紛紛在模型端和應(yīng)用端取得了顯著進(jìn)展，競(jìng)爭(zhēng)格局也發(fā)生了深刻變化，商業(yè)化路徑逐漸清晰。
在模型端，OpenAI曾一度被視為行業(yè)的領(lǐng)頭羊，但隨著時(shí)間推移，其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)逐漸受到挑戰(zhàn)。2024年中，OpenAI發(fā)布了GPT-4o，作為一個(gè)原生多模態(tài)模型，GPT-4o在發(fā)布時(shí)引起了廣泛關(guān)注，但其后續(xù)產(chǎn)品如o1和o3，雖然技術(shù)上有所突破，卻未能像ChatGPT初現(xiàn)時(shí)那樣帶來(lái)震撼性的體驗(yàn)。高昂的成本也讓OpenAI的新模型難以被廣泛接受。據(jù)測(cè)試報(bào)告顯示，使用o3完成一項(xiàng)任務(wù)的成本甚至高于人工解決相同問(wèn)題的費(fèi)用。
與此同時(shí)，其他AI企業(yè)的大模型研發(fā)進(jìn)展迅速。Anthropic推出了Claude 3系列，并在短時(shí)間內(nèi)多次升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了全面性能提升。meta推出了Llama 3.2 AI模型及其量化版本，谷歌的Gemini也在快速迭代，并成功應(yīng)用于生產(chǎn)場(chǎng)景中。在國(guó)內(nèi)，阿里、百度、字節(jié)、騰訊等大廠以及新興的“六小虎”們同樣不甘示弱，紛紛推出自己的大模型產(chǎn)品，如Kimi的o1就對(duì)標(biāo)了GPT-o1，在深度思考方面取得了顯著進(jìn)步。
隨著OpenAI新模型的驚艷度下降，其市占率也隨之降低。據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，與2023年相比，OpenAI在閉源模型中的企業(yè)市場(chǎng)份額從50%降至34%，丟失的市場(chǎng)份額主要被Anthropic和谷歌占據(jù)。
在應(yīng)用端，2024年成為了AI應(yīng)用發(fā)展的黃金時(shí)期。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，1-8月全球AI應(yīng)用下載量同比增長(zhǎng)26%至22億次，內(nèi)購(gòu)收入激增51%至20億美元。ChatGPT在收入榜、下載榜與活躍用戶(hù)榜均位居首位，而Chatbot應(yīng)用、圖片編輯應(yīng)用以及AI陪伴應(yīng)用也成為了下載榜的熱門(mén)選擇。其中，以Character.AI和Talkie AI為代表的陪伴式AI產(chǎn)品用戶(hù)黏性極高，平均每日會(huì)話次數(shù)和每次會(huì)話時(shí)長(zhǎng)都遠(yuǎn)高于ChatGPT。
除了面向大眾的成熟應(yīng)用外，人工智能還在醫(yī)療、教育、能源等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。醫(yī)療機(jī)器人、生物醫(yī)學(xué)影像、數(shù)字療法等新技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于尖端治療中；個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能教學(xué)助手、沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)等技術(shù)也在教育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用；能源領(lǐng)域中，負(fù)責(zé)調(diào)配管理與優(yōu)化、故障預(yù)測(cè)與維護(hù)的智能系統(tǒng)也已經(jīng)投入日常使用。
隨著AI應(yīng)用滲透率的提升，商業(yè)化也隨之起步。在C端市場(chǎng)，AI應(yīng)用大多采用訂閱制變現(xiàn)方式，價(jià)格相對(duì)統(tǒng)一。而在B端市場(chǎng)，由于有了云服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，按Tokens/API接口調(diào)用次數(shù)收費(fèi)成為大多數(shù)大模型廠商的選擇。中國(guó)云廠商之間的大模型推理算力價(jià)格戰(zhàn)已經(jīng)打響，每token的價(jià)格不斷創(chuàng)下新低。
在AI應(yīng)用的商業(yè)化進(jìn)程中，如何提升企業(yè)客戶(hù)最關(guān)心的模型能力和效果，成為AI大廠們需要面對(duì)的核心命題。隨著基礎(chǔ)模型的優(yōu)化和算力芯片的迭代，B端的AI商業(yè)化競(jìng)爭(zhēng)將逐漸加劇，但在這場(chǎng)不得不打的價(jià)格戰(zhàn)中，只有真正具備實(shí)力的企業(yè)才能脫穎而出。
