2024年，全球AI大模型产业迎来了前所未有的变革与发展。从年初的技术热潮，到年中的理性审视，再到年末的稳步迈进，AI大模型不仅在技术上实现了质的飞跃，更在多个行业应用中展现出了巨大的潜力。
回顾这一年的历程，AI大模型的融资环境发生了显著变化。据行业数据显示，2024年全年，国内AI领域共发生融资案例439起，总融资额超过564亿元人民币，尽管总额与去年相近，但月均融资金额有所下降，显示出投资者在面对AI领域时的谨慎态度。这一趋势反映出，市场对AI技术的投资正在从狂热转向理性，更加注重技术的实际应用和商业价值。
在技术层面，2024年成为了AI架构创新的一年。众多创新架构如雨后春笋般涌现，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展现出显著优势。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架构也受到了广泛关注，它们通过优化算力效率和提升语言建模能力，为AI技术的发展提供了新的可能性。
随着技术的不断进步，AI模型训练成本在2024年也实现了显著降低。这得益于算法优化、硬件升级和云计算服务的普及。DeepSeek v3模型通过采用先进的算法优化技术，仅以557万美元的训练成本，便达到了与顶级模型相媲美的性能。同时，GPU等硬件性能的提升和云计算服务的优化，使得大规模模型的训练变得更加经济高效。这些变化推动了AI技术的广泛应用和创新。
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技术通过结合检索和大模型生成，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，以及控制幻觉问题。随着技术的深入应用和实际落地，RAG逐渐从被视为解决复杂问题的“万能钥匙”，转变为专注于解决“小而难”的问题。这一转变使得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，成为企业级AI设计模式的主流趋势。
与此同时，AI Agent（人工智能代理）技术也在2024年下半年成为了科技界的热门话题。全球科技巨头如微软、苹果、谷歌等纷纷公布了相关进展，国内市场也有百度、阿里、腾讯等企业推出了智能体平台。AI Agent技术通过软件操作实现高效和灵活的自动化解决方案，已经在零售、医疗等多个领域展现出巨大潜力。然而，其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，如引入检索增强生成（RAG）技术等。
在模型选择方面，2024年企业界出现了一个显著趋势：不再依赖单一的大模型，而是采取多模型策略。这种策略的核心在于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的市场份额从50%下降至34%，而Anthropic的市场份额翻倍至24%，成为主要受益者。
具身智能作为人工智能领域的一个重要分支，在2024年也逐渐成为研究和应用的热点。智能扫地机器人、自动驾驶汽车和人形机器人等具身智能应用已经初露端倪，并在工业、服务业和灾害救援等多个领域展现出独特价值和潜力。尽管仍面临硬件稳定性、成本问题以及多模态数据整合等挑战，但随着技术的不断进步和突破，具身智能有望在更多领域实现商业化应用。
向量数据库作为新兴的数据库技术，也在2024年迅速崛起，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和大模型的广泛应用，向量数据库的需求不断增加，正在逐渐成为数据库市场的重要组成部分。
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能够处理图像、音频和视频输入的多模态模型。这些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、医疗和娱乐等领域，多模态模型正在发挥着越来越重要的作用。
最后，2024年小模型和垂直模型也在特定领域展现出了显著优势。小模型因其较低的计算复杂度和资源消耗而备受青睐，尤其在资源受限的环境中表现出色。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。这些专业模型的出现，标志着AI技术正朝着更精细化、专业化的方向发展。
2024年是AI大模型产业充满变革与突破的一年。从技术创新到市场应用，从融资环境到模型选择，AI技术正在不断推动各行业的智能化转型和发展。这一年的发展为未来的智能化时代奠定了坚实的基础。
