在科技日新月异的今天，人工智能领域的发展尤为引人注目。2024年，AI大模型产业经历了从狂热追求到理性回归的深刻转变，不仅技术层面取得了显著进步，更在应用层面实现了广泛拓展，为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。
回顾这一年，AI大模型的发展可谓波澜壮阔。年初，随着技术的不断突破，市场对大模型的热情高涨，众多企业和资本纷纷涌入，希望借助大模型的力量实现业务的转型升级。然而，随着市场的深入和竞争的加剧，人们逐渐意识到大模型并非万能，其在实际应用中面临着诸多挑战，如高昂的训练成本、数据隐私和安全问题等。这使得市场对大模型的期望逐渐回归理性，更加注重其在特定场景下的实际应用效果和商业价值。
融资方面，据数据显示，2024年国内AI领域共发生数百起融资案例，总融资额超过数百亿元人民币，但月均融资金额有所下降，显示出市场对AI投资的谨慎态度。投资者在面对AI领域的高投入和不确定回报时，变得更加理性，更加注重技术的实际应用效果和商业价值。
在技术层面，2024年涌现出许多创新的AI架构，这些架构在性能上与传统Transformer模型相媲美，同时在内存效率和可扩展性方面表现出显著优势。例如，meta推出的“记忆层”技术，通过引入高效的查询机制，显著降低了模型在存储和检索数据时的计算成本。混合专家模型（MoE）和元始智能的RWKV架构也逐渐受到关注，这些新架构的涌现为AI的发展提供了新的可能性。
随着算法优化、硬件升级和云计算服务的普及，AI模型训练成本显著降低。以DeepSeek v3模型为例，该模型通过采用先进的算法优化技术，仅以较低的训练成本便达到了与顶级模型相媲美的性能。硬件的升级和云计算服务的普及也为成本降低提供了坚实基础，使得更多企业和研究机构能够负担得起AI模型的开发和应用。
在应用层面，RAG（检索增强生成）技术经历了显著的架构变化和市场趋势的转变。RAG由检索和大模型生成两部分组成，其核心优势在于能够避开大模型上下文窗口长度的限制，更好地管理和利用客户专有的本地资料文件。随着技术的深入应用和实际落地，RAG在业务流程中的“白盒流程多”、“易控”等特点受到企业客户和开发者的青睐，成为推动AI落地的核心引擎。
AI Agent（人工智能代理）技术也成为了科技界的热门话题。全球科技巨头纷纷公布了相关进展，智能体架构已经成功支撑了部分实施项目，表明AI驱动的解决方案将通过软件完全操作，从而提升效率和灵活性。然而，AI Agent技术的可信度问题也引发了广泛关注，研究人员正在探索多种方法来提高Agent的可信度。
多模型策略的兴起是2024年企业界的另一个显著趋势。企业不再依赖单一的大模型，而是根据不同的使用场景和业务需求，选择合适的模型进行部署。这种转变提高了模型的灵活性和适应性，能够更好地满足企业多样化的业务需求。数据显示，OpenAI的市场份额有所下降，而Anthropic等企业的市场份额则翻倍增长，反映了企业在选择AI供应商时更加注重模型的安全性、价格、性能和扩展功能。
具身智能作为人工智能领域的一个重要分支，也逐渐成为研究和应用的热点。智能扫地机器人、自动驾驶汽车等人形机器人的应用已经初露端倪，展现了具身智能的独特价值和潜力。随着技术的不断进步，具身智能将在更多领域实现商业化应用，为人类提供更加智能和便捷的服务。
向量数据库作为一种新兴的数据库技术，在人工智能领域迅速崛起，逐渐成为传统数据库的重要补充甚至替代者。向量数据库通过将数据转化为向量形式，能够更精确地表示数据的特征或类别，实现高效的相似性搜索和范围查询。随着人工智能技术的飞速发展，向量数据库的需求不断增加，其市场份额也在逐渐扩大。
多模态能力已成为2024年AI大模型的基本标配。几乎所有主要的模型供应商都发布了多模态模型，能够处理图像、音频和视频输入。多模态模型的发布不仅推动了技术的进步，还为实际应用带来了新的可能性。在教育、医疗、娱乐和创意产业等领域，多模态模型都展现出了广泛的应用前景。
小模型和垂直模型也在2024年展现出了显著优势。小模型因其较低的计算复杂度和资源消耗而备受青睐，尤其是在资源受限的环境中。而垂直模型则能够更深入地理解和处理专业知识，提供更准确和有针对性的服务。这些模型的出现标志着AI技术正朝着更精细化、专业化的方向发展。
