全球人工智能发展研究报告2024：现状、竞争与未来趋势
2024年10月24日⏰星期四🗓农历九月廿二
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
全球人工智能发展研究报告2024：现状、竞争与未来趋势
一、人工智能发展概况
人工智能是第四次科技革命的主导力量，正处于狭义人工智能（ANI）阶段，未来20 - 40年可能进入通用人工智能（AGI）阶段，ANI擅长特定任务，AGI则能执行人类所有智力任务。其发展历经萌芽、黄金时代、寒冬等阶段，2012年迈入深化发展阶段，向多模态大规模模型演进。
全球AI市场增长强劲，中国和美国占据绝大多数市场份额，软件市场营收占比最大，深度学习和机器学习是主流技术。同时，全球AI投资也主要集中在中美等国，中国总体投资规模现居全球第二，但与美国差距仍在拉大，不过按当前投资速度，中国有可能超越美国。
二、中美AI关键竞争能力对比
（一）战略布局
- 美国：力求通过科技创新制定未来人工智能技术标准，如2024年5月发布AI战略愿景文件，2019财年DARPA计划增加投资，2020年向相关机构提供资金用于尖端研究等。
- 中国：通过投资教育和赋能产业力求实现人工智能基础理论的重大突破和产业升级，2017年发布相关发展规划，目标包括2025年实现基础理论突破等。
（二）人才储备
- 中国培养大量AI人才，新增“人工智能”专业院校数量逐年增加，但顶尖AI人才落后于美国，2030年AI人才缺口多达400万人。
- 2023年全球最具影响力人工智能学者中，美国入选人数是中国近4倍。
（三）研发水平
- 中国在AI论文总量和发明专利方面领先美国，质量上仅略次于美国，自2014至2023年间，中国与生成式人工智能相关的发明申请量达5.4万项，是美国的六倍。
（四）公司投资
- 美国AI领域私人投资规模远超中国，且中国自2021年后私人投资额呈下降趋势，中美两国初创企业融资增速均放缓。
三、产业链发展
（一）AI开发产业链
包括上游基础模型开发（基于计算、专家和数据等基础设施），中游调整模型，下游基础模型服务（私有化部署、开闭源模型及其应用软件）。
（二）人工智能产业图谱
涵盖基础层（算力、数据、算法基础）、技术层、大模型与工具层、应用层（如AI + 金融、医疗、工业等多个领域）。
（三）算力基础
- 算力芯片分为通用芯片（如CPU、GPU、DSP）和专用芯片（如FPGA、ASIC、DPU）。
- 中美位于全球算力水平第一梯队，中国智能算力占比增长迅速。数据中心主要分为五大类型，美国容量占全球第一，中国位列第二。全球智算中心快速发展，中国正加速布局，美国位居前列，欧盟聚焦数字主权相关计算。
（四）数据基础
从免费数据集进入市场，通过本地及云端部署触达最终用户，全球AI训练数据集市场规模不断扩大，北美占据主要份额。
（五）算法基础
传统架构以神经网络架构为主，目前发展出多种新型架构，可处理不同数据类型。
（六）大模型层
历经从垂直单模态模型到通用单模态模型再到多模态大模型的转变，构建大模型需训练和推理两个步骤，算力需求持续增长，高昂成本是发展阻碍，目前开源为主，但闭源模型表现更优。
四、应用层发展方向
（一）中国
集中在AI技术创新和应用，涵盖自动驾驶、AI芯片、边缘计算等多个领域，如百度的自动驾驶和语言模型、华为的AI芯片和云计算等。
（二）国外
战略集中在通用性研究以及推荐系统、GPU优化等多个方向，如OpenAI的通用性研究和聊天机器人、微软的AI与云计算结合等。
五、未来AI技术发展趋势
包括多模态智能（结合多种信息实现智能感知等）、自主智能（自主规划任务等）、边缘智能（在边缘设备端处理）、具身智能（应用于无人车等领域）、生物智能（与生物体结合）等。同时，芯片和数据中心也有相应的发展路径和方向，如微型化、高性能功耗比等。
AI解读
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报告原文
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