2024大模型十大趋势

2024大模型十大趋势

作者 ｜ 大数据AI智能圈

本文综合概述了人工智能领域的最新发展趋势，特别是在大模型技术方面。文章首先介绍了大模型技术如何推动算力底座的升级，实现推理分析能力的跃进，促进创意生成，并在情绪感知、智能制造、游戏环境等方面展现出巨大潜力。随着技术的不断进步，大模型正成为各行各业的“智力外脑”，不仅极大地扩展了机器的认知边界，还推动了智力即服务（IQaaS）新模式的兴起。文中还强调了开源共享的重要性，指出开源生态可以实现技术的降本普惠，推进大模型的共享和迭代，尤其适合需求个性化、数据敏感的垂直行业应用。此外，具身智能、人型机器人与大模型的结合被认为是未来发展的重要方向，预示着人机共生的未来。最后，文章指出游戏环境与大模型的共振共生，为AI Agent训练提供了最佳试验场，加速了技术迭代与应用创新。综上所述，大模型技术正重塑人类社会，成为推动经济社会发展的关键力量。

关键要点

一、机器外脑时代的智慧探索

大模型技术的发展趋势，包括算力底座、智力增强、人机协作等方面的应用。这些趋势将重塑人类社会，并成为我们可信赖的“外脑”。同时，该章节还提到了一些具体的趋势，如算力底座迈向十万卡集群量变、AIGC应用爆发等，以及它们所带来的影响和应用场景。最后，该章节还介绍了一些创新者和研究团队，他们致力于推动大模型技术的发展和应用。

二、机器外脑、创意生成和情感陪伴

人工智能领域的最新进展和技术突破。首先，大语言模型为人工智能带来了前所未有的推理能力，使其能够处理各种知识密集型任务，并且在科学探索等领域发挥重要作用。其次，AI技术已经成为创意产业的一股颠覆性力量，通过文生文、文生图、文生视频等形式，提高了创作、设计、分析等任务的效率和质量。最后，AI技术在满足人类情感需求方面展现出了巨大的潜力，扮演起人们的“情感外脑”，为人们提供心理支持和陪伴。总的来说，人工智能技术的不断发展和应用将会为我们带来更多便利和支持。

三、大模型驱动的新未来：AI带来创意转化与机遇

腾讯研究院对未来人工智能发展的十个关键性趋势的预测，包括了技术、应用和社会三个方面的变化。其中，大模型的应用将会带来人机协作的深入和个人创作门槛的降低，同时也会促进移动设备体验的提升和工业生产力的提高。此外，开源模型的成熟也将为技术创新提供更加强大的生态支持。但是，在这些趋势的背后，人机对齐也成为确保大模型安全与治理的核心议题。总的来说，这一章节展示了人工智能在未来的发展方向和所带来的机遇与挑战。

四、人物-行为-场景一体化：未来人工智能的新范式

未来人工智能的一个重要研究方向——人物-行为-场景一体化视觉表达与理解，并且介绍了这一领域的核心基础和技术应用。通过生成式人工智能和通用人工智能大模型技术的发展，未来的智能体可以承担更多的体力劳动和重复性任务，而人类则可以更加专注于创造性和思维类工作。同时，该领域也是具身智能、智能生成等人工智能的核心基础，是链接物理世界的关键。文章提到了斯坦福大学李飞飞教授创建的公司利用类似人类的视觉数据处理方式，使人工智能能够进行高级推理，并展示了其研究成果。此外，英伟达CEO黄仁勋也强调了一体化视觉表达的重要性，并发布了人形机器人通用基础模型Project GROOT，希望能让机器人拥有更聪明的“大脑”，从而实现对人类行为的模仿。

五、未来数字内容生产的基础设施

随着大模型具身智能的兴起，智能机器人系统将会给全球经济带来巨大的增长价值。当前，人物理解的研究依然是机器视觉的核心，但是需要从单纯的人物视觉技术逐渐转换为与场景交互的一体化表达范式。同时，多模态的学习可以使模型更好地理解空间事物，并且能够更好地处理视觉、语音、图像等多种数据类型。此外，随着视频生成大模型的不断发展，真实物理世界的规则先验将成为未来视觉、人工智能研究的重点。总之，人工智能技术的发展将会在未来的世界中扮演越来越重要的角色。

六、共创、共建、共享智能美好未来

腾讯云在过去几年中的发展历程以及其在实体产业数字化、智能化转型方面所做的努力。腾讯云以长期主义心态，不断夯实云计算、大模型等产品技术能力，并发挥触达亿万用户的连接能力，与合作伙伴共建开放、健康、安全的数字生态，助力实体经济高质量发展。同时，腾讯云也在不断推出新的产品和技术，如全链路自研的混元大模型、行业大模型和PaaS产品，以帮助企业在知识服务、图像和视频创作等方面提质提效。腾讯云在人工智能领域的投入与积累也为其实现这些目标提供了有力支持。最后，该章节呼吁更多的从业者一起推进科技赋能与产业创新，共创、共建、共享智能美好未来。

七、十万卡集群量变质变

生成式AI的迅猛演进，推动了AI基础设施（AlInfra）的发展，其中算力底座是核心部分。算力底座将会迈向十万卡集群量变，同时速度和效率也会得到双提升。AlInfra的发展模式将是“质量双螺旋”，包括集成、互联和分布式三个方面。当前，人们对算力设施层的关注重点正在从单一的“量”向“质”、“量”兼顾转变。未来，AI算力基础设施的发展将在大规模加速卡集群容量和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。

八、AI算力需求惊人，AI服务器市场增长预期明确

人工智能基础设施供需两旺的趋势，并且预测了未来增长的方向。随着AI大模型训练的算力呈指数级增长，对AI服务器市场的需求也会相应增加。全球各大科技巨头都在加大对AI基础设施的投入，这也反映了他们对AI发展前景的乐观预期和决心。同时，制造业对于AI Infra的建设最为积极，这也是一个重要的发展趋势。

九、AI算力集群规模不断攀升

随着人工智能大模型的发展，训练大模型所需的算力集群规模也在不断增大。目前，训练大模型所需的单集群规模已经从千卡上升至万卡，并且未来可能会迈向十万卡级别。然而，要实现稳定的万卡集群并非易事，需要克服硬件和软件两个层面的挑战。在硬件层面，需要构建超大规模集群，包括网络拓扑、传输协议、线缆布线等方面的要求；在软件层面，则需要实现高效的分布式并行训练，包括混合并行范式、任务调度机制、分布式训练框架等方面的突破。为了应对这些挑战，国内外科技企业和云服务提供商正在逐步解决万卡集群建设和运行中的难题，并逐步迈向十万卡集群水平。

十、AI算力设施发展需质量兼顾，集成、网联和分布式成破局三板斧

人工智能算力设施的发展趋势和挑战。随着生成式AI的快速发展，算力设施的需求不断增加，但粗放型的发展方式也带来了负面影响。因此，未来的算力设施需要“质”“量”兼顾，重视提高算力设施的利用率和能效，并控制其对环境和社会的负面影响。为了实现可持续计算，集成、网联和分布式将成为未来的破局三板斧。硬件持续集成、高性能网络互联和分布式训练优化将是未来算力设施的主要发展方向。同时，各方面的持续优化和技术创新也将推动人工智能基础设施的持续进化。

未完待续…

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总结