在2024年，人工智能领域的发展将呈现出一些显著的趋势，这些趋势不仅反映了AI技术的创新和进步，而且预示着AI在未来将如何更深入地影响我们的生活和工作。

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来源 | 数据观综合（转载请注明来源）

编辑 | 蒲蒲

2023 年是技术发展的分水岭，生成式人工智能成为主流。2024 年伊始，生成式 AI 的格局预计将迅速发展，带来一系列有望改变技术及其应用的趋势。这些趋势，从多模式人工智能模型的进步到小语言模型的兴起，不仅将塑造技术格局，还将重新定义交互、创造力和对人工智能潜力的理解。

近日，全球不少研究机构和媒体以及企业领导发布了关于AI（人工智能）大模型发展趋势预测，认为明年将迎来企业生成式AI应用的爆发。

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瑞银集团在一份报告中表示，到2027年，人工智能在各经济体的广泛应用将使其成为一个规模达2250亿美元的市场。与2022年的22亿美元相比，这是一个巨大的飞跃，标志着约152%的复合年增长率。人工智能行业的收入将随之增长15倍，从2022年的180亿美元增至2027年的4200亿美元，较瑞银此前预期的上调了40%。

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IDC联合钉钉发布的《2024年AIGC应用层十大趋势白皮书》显示，随着AIGC技术的发展，智能化应用将呈现爆发式增长，预测到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去40年间出现的应用数总和；同时，AIGC应用层将呈现出十大发展趋势：一是应用层创新成为AIGC产业发展的确定方向；二是大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段；三是专属、自建模型将在中大型企业涌现；四是多模态大模型拓展服务边界，带来更丰富的用户体验；五是AI Agent（人工智能代理）是大模型落地业务场景的主流形式；六是AIGC加速超级入口的形成；七是业务流程转向“无感智能” ；八是应用从云原生走向AI原生；九是AIGC逐步普惠化；十是AIGC应用需要与之匹配的安全措施。

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Information最新报道预测了即将在2024年AI领域的大事件：微软OpenAI将决裂；AI宠儿将倒闭，或被火速收购；不基于Transformer的模型爆发；AI生成错误信息，将破坏选举；生成式AI走进「物理世界」；法官和立法者将越来越多的影响到AI行业；AI能力将继续飙升。

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福布斯公布了他们对2024年人工智能发展的十大预见，这些预测简洁而又充满洞察力：Nvidia将大幅加大努力成为云提供商；Stability AI将会倒闭；大型语言模型 "和 "LLM "这两个术语将不再常见；最先进的封闭模型将继续大幅超越最先进的开放模型；多家财富500强企业将设立一个新的高管职位：首席人工智能官；transformer 架构的替代方案将得到有意义的采用；云服务提供商对人工智能初创公司的战略投资，以及相关的会计影响，将受到监管机构的挑战；微软与 OpenAI 的关系将开始出现裂痕；2023 年从加密货币转向人工智能的一些炒作和从众心理行为，将在 2024 年重新转向加密货币；至少有一家美国法院将裁定在互联网上训练的生成式人工智能模型构成侵犯版权，这一问题将开始上升至美国最高法院。

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毕马威与中关村产业研究院共同发布的《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临》总结人工智能产业发展十个趋势：多模态预训练大模型是人工智能产业的标配；高质量数据愈发稀缺将倒逼数据智能飞跃；智能算力无处不在的计算新范式加速实现；人工智能生成内容应用向全场景渗透；人工智能驱动科学研究从单点突破加速迈向平台化；具身智能、脑机接口等开启通用人工智能应用探索；人工智能安全治理趋严、趋紧、趋难；可解释AI、伦理安全、隐私保护等催生技术创新机遇；开源创新将是AGI生态建设的基石；模型即服务(MaaS)将是AGI生态构建的核心。

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德勤中国发布的《2024 AI智算产业趋势展望》显示，AI智算产业将会重构传统 ICT 产业生态。智算中心设施加速落地，高效的整合、调度算力资源为开发者提供良好的支撑是竞争的关键。用模型终将走向趋同，算力成本与AI 原生应用生态将成为AI 云服务竞争的关键点。AI赛道投资火热，基建与应用两端爆发。

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IDC FutureScape：到2026年，中国40%的企业将掌握生成式AI的使用，共同开发数字产品和服务，从而实现与竞争对手相比两倍的收入增长。

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Deutsche Bank（德银）的由Jim Reid and Luke Templeman领衔的研究团队发布了他们的主题展望报告，报告显示，德银把AI纳入了2024年度前十大主题并指出，大型AI模型可能将逐渐被更小型、更高效、成本更低的模型所取代。

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美国VC机构 a16z ：AI将助力医疗健康领域的飞速发展。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。AI与区块链技术将会深度融合。：AI技术将提高金融专业服务的效率。AI将创造出永不结束的游戏。出现由AI数据驱动的客户关系管理（CRM）。

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《麻省理工科技评论》中国：2024 年开始，生成式人工智能将引发真正的企业级人工智能开端。2023 下半年以来，全球企业确实在投资、试验生成式人工智能技术，中国企业也在关注生成式人工智能部署策略，但经过调研发现生成式人工智能在企业的部署率仍处于低位，“共识”与“谨慎”并存。

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Gartner预测：到2026年，生成式AI的采用预计将猛增，超过80%的企业将生成式AI、模型和应用程序纳入其运营中，而目前这一比例还不到5%。

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美国研究公司Forrester Research：到2024年，约85%的企业将开始通过GPT-J和BERT等开源模型来扩展其人工智能实力，而不是仅仅依赖像ChatGPT这样的主流且专有选择。另外，大约有40%的企业将积极投资于人工智能治理规则，以提前应对欧盟、美国和中国即将出台的相关法律法规。

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微软创始人比尔·盖茨：作为目前地球范围内影响最深远地创新技术，AI将会在3年内彻底席卷全球。针对AI技术的发展，我们可以从全球健康中学到很多关于如何使 AI 更加公平的知识。主要的教训是，产品必须适合使用它的人。如果让我做个预测，在美国这样的高收入国家，普通民众大量使用AI还有18-24个月的时间。在非洲国家，预计在3年左右的时间里，AI的使用就会达到类似的水平。

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AI开源社区Hugging Face CEO Clement Delangue：某个当红的AI公司会倒闭，或者以极低的价格被收购；开源LLM能够达到最好的闭源LLM的能力水平：AI在视频，生物，化学，时间序列等领域将带来巨大突破；大众将更进一步关心AI在经济上和环境上的成本；某一个大众媒体将会充斥着AI生成的内容；1000万Hugging Face上的AI开发者将会带来新的工作机会，不会导致失业的激增。

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360集团创始人、董事长周鸿祎：大模型不会垄断，未来会无处不在。2024年大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”。多模态将成为国产大模型的标配。2024年最重要的是证明大模型能真正地解决问题。另外，2024年AIGC方面，大模型的文生图、文生视频能力会得到突破性增，至于明年会产生什么样的C端杀手级应用，还有待观望。

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Lightning AI创始人William Falcon：1B模型性能将优于70B；在CPU上部署模型几乎是免费的，而不是API服务；数据质量将使性能提升10倍；开源模型的组合将击败最好的私有模型；编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%；立法将支持内容创建者，而非模型开发者。

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OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman：2024年将是一个具有里程碑意义的年份。Greg Brockman预测，在人工智能的能力、安全性以及其对社会的积极影响方面，从长期来看，只需再过一年，人们的生活将比现在有所改善。2024年，我们将把开发工作与安全工作紧密结合，通过定量追踪、评估、预测并预防未来人工智能系统可能带来的灾难性风险。

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“谷歌大脑之父”吴恩达：人工智能末日论非常荒谬，AI监管将会阻碍AI技术本身的发展。目前，人工智能的相关监管措施对防止某些问题产生几乎没有任何效果。这样无效的监管除了会阻碍技术的进步，不会有任何正面的受益。与其做低质量的监管，不如不要监管。

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开源工具平台LlamaIndex创始人Jerry Liu：RAG将继续成为一个大焦点；每个AI工程师仍然需要强大的软件工程基础；向量数据库开始开发类SQL接口并支持多模态；多模态模型在文档处理中得到更多使用（但首先，计算成本/延迟需要降低）；类似GPT-4的全部能力成为开源，并且更快/更便宜；如果是这种情况，智能体的开发会重新蓬勃发展；提示和以前一样重要，但提示工程的重要性会下降。

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李飞飞携手斯坦福HAI发布七大预测：斯坦福数字经济实验室主任Erik Brynjolfsson等人预计，人工智能公司将能够提供真正影响生产力的产品，而知识工作者将受到前所未有的影响。斯坦福大学工程学院教授James Landay等人认为，我们将看到新的大型多模态模型，特别是在视频生成方面，所以我们还必须对严重的深度伪造更加警惕。斯坦福大学教授Russ Altman等人对于全球性的GPU短缺表示担心，大公司们都在尝试将AI功能引入内部，而英伟达等GPU制造商已经满负荷运转。斯坦福大学杰出教育研究员Peter Norvig认为，未来的一年代理（Agent）将会兴起，AI将能够连接到其他服务，并解决实际的问题。斯坦福大学HAI联合主任李飞飞表示，2024年，人工智能政策将值得关注。斯坦福大学HAI高级研究员Ge Wang希望，我们将有足够的资金来研究，生活、社区、教育和社会能够从人工智能中得到什么。斯坦福大学 HAI 隐私和数据政策研究员Jennifer King表示，除了今年欧盟的《人工智能法案》，到2024年年中，加利福尼亚州和科罗拉多州将通过法规，解决消费者隐私背景下的自动决策问题。

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Meta研究员Martin Signoux：人工智能智能眼镜蔚然成风；ChatGPT之于人工智能助手，就像谷歌之于搜索一样；大模型模型再见，多模态模型你好；新模型不会带来真正的突破（GPT-5)；小模型（SLM）已经出现；开源模型击败GPT-4；基准仍然是一个难题；与现有风险相比，存在的风险不会引起太多讨论。

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总部位于纽约的对冲基金Coatue：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。扩展AI模型会是一项工程挑战。多模态大模型是前沿创新方向，基础架构会有新的发展。

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Rubrik首席产品官Anneka Gupta：2024年的一大趋势是大型传统企业终于意识到生成式AI在提升生产力方面的优势，并找到在组织内大规模采用这项技术的方式。

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Canva高管John Milinovich：2024年的一大趋势是实时多模态AI将无所不在。结合边缘计算设备上低延迟小模型的进步，各种应用和连接设备中会出现人工智能创新的爆发式增长。

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Spark Capital普通合伙人Natalie Sandman：2024年，真正原生的AI应用开始出现。目前，Anthropic的Claude和Open AI的Chat GPT 这类大型语言模型仍然处于AI版本的Excel阶段。在这些模型的基础上，未来将会出现专门针对复杂工作流程设计的原生AI SaaS应用。这些应用从第一天开始就以AI为核心构建，可以将当前复杂的专业化工作流进行解耦和重组，使得工作流程的 AI 化变得更加轻松高效。

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ReflexAI 联合创始人兼首席执行官Sam Dorison：2024年将会有更多软件工具将生成式AI真正融入企业工作流程。大家会看到这些工具在投资回报率、用户接受度、实施难易程度和安全性方面的真实评估结果。

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Chapter One 创始人兼执行合伙人Jeff Morris：2024 年，设计、编码、QA、A/B 测试和部署软件方式将迎来最大变革——而这最终由AI实现。随着2023年支持AI的软件工具的激增，我们将在2024年亲眼目睹，世界一流的设计、产品和工程团队将这些新的 AI“超级力量”有效地集成到他们日常工作流程。

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Base10 Partners 联合创始人Adeyemi Ajao：2024年将会是AI与实体经济的碰撞之年，更多AI成果将来自服务实体经济的公司——我们已经看到餐饮、物流、食品和金融等领域的公司，在应用层面利用AI创造了巨大价值。

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Bessemer Venture 合伙人Talia Goldberg：2024年，健康领域将出现重大转变，从治疗疾病向促进健康转型，从干预治疗向预防转型。利用AI、大数据和先进诊断技术，每个人都可以更深入地了解自己的生物学特征、健康倾向，并采取相应的健康干预措施。

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Emergence Capital普通合伙人Jake Saper ：数据隐私问题一直是企业采用AI的障碍。2024 年，开源AI基础模型将会变得成熟。成熟的开源模型和训练框架将使注重数据隐私的企业也能部署AI，同时最大限度地降低第三方风险。

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Susa Ventures 联合创始人兼普通合伙人Chad Byers：2024年将是独角兽泡沫破裂的一年。一些公司在2023年倒闭，但2024年才是真正淘汰的一年。这对生态系统是一次痛苦但必要的整顿，可以回收人才和资本，让其更好地配置到有价值的创新公司。

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Rupa Health联合创始人兼首席执行官Tara Viswanathan：2024年，组织文化和公司建立方式将发生革命性的变化。当前，AI 革命同样在重塑我们的工作方式。我预测 2024 年将会是这一变化的关键之年。AI 将取代过去我们依赖的许多核心技能。一个人的创造力和生产力将指数级提升。在这种环境下，传统的最佳实践不再适用，公司需要从首要原则出发建立新的运营系统，否则将被淘汰。

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DoorDash 产品和业务助手Gokul Rajaram：2024 年的一大趋势是各类 AI 代理会爆炸式增长，覆盖每一个消费者需求和商业场景。

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Andreessen Horowitz 普通合伙人Anish Acharya：2024 年，语音交互将成为主流，大量语音优先的 AI 应用开始出现。语音将成为一种崭新的技术交互方式，也将成为新型生产力工具的核心。基于语音的 AI 助手将远超 Siri 等传统语音助手，这将为每个人提供一名随叫随到的助理（字面意思）。语音交互更自然、更高保真，基于语音构建的 AI 工具将深深融入我们的生活，成为生活中不可或缺的一部分。

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IVP 合伙人Shravan Narayen：2024 年的下一件大事是移动端 AI 驱动的生产力工具会重新兴起。仅仅掌握全球信息已经不够了，我们还希望能够无论身在何处（无论是在工作场所还是在家里）做出决策并采取行动。生产力应用程序的移动体验在过去几年中已经下降，因为这些产品越来越注重功能和以浏览器为中心。而小模型将使 iOS 和 Android 成为真正的控制中心，新的 AI 原生应用将会出现，将比我们想象的更加高效和协作。

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WindBorne Systems 传播与营销主管Kathleen Chaykowski：人工智能和边缘计算将增强环境感知和天气预报能力。

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Haystack 合伙人Aashay Sanghvi：随着计算规模不断扩大，数据中心资本支出增加，大规模模型训练也在增多。这些都需要大量能源支持。公司将关注高效、清洁、安全的能源采购，比如微软正在押注核能。

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Wischoff Ventures 创始人兼普通合伙人Nichole Wischoff：机器人产业将出现爆炸式增长，Figure 和特斯拉等新进入者正在推动这一趋势，而传统参与者正在打造相关基础设施，仅制造业的市场机会就高达数万亿美元。

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USV 普通合伙人Rebecca Kaden：2024 年软件间的通信将取代人机交互成为下一大趋势。我们现在正处于软件间通信的过渡阶段——在未来十年中，系统与其他系统的对话将超过人类与系统的对话。这一运动将需要全新的技术堆栈，并将打破我们所依赖的许多工具和平台。数据、计费、支付、安全、监控、报告平台都在随之发展。

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Basis Set Ventures 创始人兼执行合伙人蓝雪昭：2024 年，太空探索、生物学、机器人、半导体和电池技术等「硬科技」领域将迎来突破性进展，从而带动这些领域风险投资的增加。与此同时，供应链、建筑、房地产等「实体经济」行业将经历 AI 带来的重大变革。

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Altimeter Capital 合伙人Jamin Ball：2024 年，AI 产品将从初步设计和开发阶段进入到最终制造和投放市场阶段。2023 年，每个人都在尝试 AI。但有很多问题限制了这些实验的开展。他们要花多少钱？他们安全吗？合规风险有哪些？到 2024 年，这些问题中的许多问题都将得到解答，我们将看到 AI 应用程序从实验/原型/内部应用程序转向面向客户的大规模部署。

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凯鹏华盈合伙人Bucky Moore：2024 年的下一件大事将是突破当前 Transformer 架构限制的 AI 模型。新模型将为我们提供更长的上下文窗口、更快、更便宜的推理，以及更智能的整体 AI 系统。

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20VC 创始人Harry Stebbings：2024 年的一大趋势是 LLM（大型语言模型）的请求路由基础设施的形成。由于不同的 LLM 都有各自的优势，要实现 LLM 的大规模应用，最大障碍在于成本。未来将出现一批公司，致力于通过智能请求路由（请求不同的处理单元或模型）的方式，根据不同的目的和用例，将请求实时分配到不同的 LLM 模型上，以发挥各模型的优势。这类 LLM 请求路由和调度的基础设施，将大大降低 LLM 应用的成本，使更多公司能够通过混合使用多种 LLM 提供更好的服务。

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图灵奖得主Yann LeCun：AI 将为世界带来许多益处。但人们正在利用对这项技术的恐惧来操纵大众，这使我们面临错过它的风险。这是我们在其他改变世界的技术上犯下的错误。

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Felt 联合创始人Can Duruk：我们将经历首次因为 AI 引发的「呃哦」时刻，这可能是 Midjourney 和 Elevenlabs 生成假新闻而导致的骚乱，或者名人声称某张令人尴尬的「真实照片」实际上是由 AI 生成的。2024 年的选举将成为这类事件的「催化剂」。此外，真正的白领公司将首次实现 AI 驱动的裁员。比如亚马逊解雇整个美国审核团队，或者 Google 解雇工程师等。这对于社会是否是好事还有待观察。

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亚马逊创始人Jeffrey Preston：尽管专业化的 AI 也可能对人类造成巨大危害，常规的机器学习模型也能制造出极具破坏性和威力的武器，但这些都不是通用 AI，它们只是非常智能的武器。因此，我们必须慎重考虑各种可能性。我对此持乐观态度。即便面临诸多不确定性，我认为这些强大的工具更有可能帮助和拯救人类，胜过它们伤害和毁灭人类的可能性。

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Theory Ventures 创始人兼普通合伙人Tomasz Tunguz：2024 年的一大趋势将是企业通过 AI 实现生产力的实质性提高，每名员工的 ARR（年度经常性收入）增加 10-15%。

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WndrCo 普通合伙人王晨丽：2024 年的下一件大事将是基于数据和 AI 业务转型的全新私募股权投资模式将兴起。

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亚马逊CTO Werner Vogels：未来几年，我们将迎来更多产业创新，推动技术的广泛应用，帮助我们跟上日益加快的生活节奏，而这一切都将始于生成式AI。

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著名科技媒体TechCrunch预计，2024年AI行业将出现以下几种趋势：OpenAI将成为一家产品公司；代理、生成视频和生成音乐从小众走向大众；混合小模型可能更有优势；很多公司会放弃大规模应用AI；苹果即将加入战局；可能会出现全新的AI合规行业。

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《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）发布了对今年的人工智能技术趋势的预测：首先，生成式人工智能在智能聊天机器人领域的应用将变得更为个性化，用户可定制强大语言模型以满足特定需求。其次，生成式人工智能将进入视频领域的第二波浪潮，为影视制作、特效和广告带来新的可能性。此外，人工智能生成的选举虚假信息的传播，对舆论和选民的影响引发了深刻的担忧。最后，机器人学家正利用生成式人工智能技术，构建更通用、多任务处理的机器人，为各个领域带来革命性的改变。

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赛迪智库发布的《2024年我国人工智能产业发展形势展望》显示，展望2024年，人工智能产业将保持高速增长发展态势，逐步迈入深度赋能垂直行业和前沿领域的新阶段，有力推动新型工业化建设和经济高质量发展。也要看到，行业进入门槛变高、适度监管与促进发展间的平衡面临挑战、重点行业领域应用率偏低、大模型存在无序竞争风险等问题亟待解决。

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高盛发布最新报告指出，2023年毫无疑问是“人工智能年”，而高盛预计，人工智能主题将继续贯穿2024年股市话题。报告预计，人工智能技术和创新最终将提高各个产业生产率，并将美国2024年的GDP年增长率提高0.4%。

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《每日邮报》的科技记者罗伯·沃（Rob Waugh）询问了两款领先的聊天机器人——谷歌的Bard和亚马逊的Claude——对2024年进行预测：Claude.ai预测，第一批人工智能模型可能会具有“通用人工智能”（AGI）的表现。AGI是一种假设的智能代理，有望通过执行人类所能做的任何智力工作，从根本上改变人类社会。根据Claude.ai的说法，不可预测的系统行为和超越工人适应能力的工作自动化是人工智能的两个潜在问题。Bard预测，2024年左右可能会产生提升人类极限的生物技术。根据谷歌的人工智能聊天机器人所述，这可能涉及“脑机接口”技术的发展。根据Bard的说法，在未来一年里，人工智能可能会推动定制医疗的发展。

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腾讯研究院发布的《人机共生——大模型时代的AI十大趋势观察》从技术、应用、社会等角度，提出大模型时代的关键性趋势观察：LLM推动AI快速进化到AGI（通用AI）阶段。多模态助力大模型解决复杂问题。生成式AI带来更贴近人的交互方式。模型即服务（MaaS）生态呼之欲出。垂直领域应用是大模型的主战场。Plugin工具让大模型迎来“App Store时刻”。大模型为数字人“注入灵魂”。AI大模型将帮助个体成为超级生产者。版权“思想表达二分法”基石正在动摇。伦理和安全建设塑造负责任的AI生态。

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微软CTO Kevin Scott也做出对AI发展的一些预测：到2024年结束时，我们将拥有许多新的体验、应用和工具，为全世界越来越多的人带来层层叠加的好处。尽管人工智能增长的炒作幅度和加速率可能让人们专注于每一个接下来的“下一个大事件”，但如果我们稍微退后一点，就更容易看到我们面前的机会比我们已经实现的要大得多。

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《美国新闻与世界报道》杂志刊文《大趋势：人工智能和机器人》（Megatrends: AI and Robotics）认为，未来有以下发展趋势：一是生成式人工智能。目前，ChatGPT等人工智能创意应用程序正在改变着世界。二是人工智能的开发。科学家、工程师等正努力推进AI开发，用其开展设计、测试和训练新产品及服务，降低研发成本。三是Web 3.0。通过利用AI进行区块链跟踪和分析数据，从而使Web 3.0对技术和互联网产生巨大影响。四是企业人工智能。世界各地的企业正向AI投入强大的资源，利用该技术处理日常事务。预计AI企业研究未来几年将得到大量投资。五是医疗保健和医学。AI正在成为医疗保健领域的一股强大力量，专家利用AI作为诊断工具来评估患者的健康史，充当医生、护士的医疗护理助手。六是食品领域。食品将是AI未来应用的前沿领域。

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2024年1月，一项有关人工智能未来的、迄今为止最大规模的调查结果公布。这项2778名专业研究人员的调查结果显示，尽管科学界对于AI带来的机遇和风险的评估尚未达成共识，甚至对其看法呈两极分化，但大家都普遍认为，AI的发展速度快于一年前的预计。

这份调查的相关论文题目为《数千位人工智能专家畅谈人工智能的未来》（THOUSANDS OF AI AUTHORS ON THE FUTURE OF AI）。

调查结果显示，如果 AI 发展速度不被人为放缓，到 2027 年 AI 在没有外部帮助的情况下便可在所有任务中胜过人类的可能性为 10%，到 2047 年这一可能性为 50%。而一年前专家还预估要到 2061 年才有 50% 的可能性。

此外，据相关专家预测，到 2037 年所有人类工作借助AI达到完全自动化的可能性在10%，到 2116 年这种可能性为为50%。2022 年的