2024 年人工智能现状报告：人工智能领域的主要趋势和参与者
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:50 am
人工智能为何不会变成“泡沫”？哪些欧洲公司在这一领域处于领先地位？技术发展有哪些趋势？在文章中阅读伦敦投资公司 Air Street Capital 年度报告《2024 年人工智能现状》的主要结论。
人工智能带来收入更快
一些投资者担心人工智能炒作正在变成泡沫，因为许多公司尚未弄清楚 手机号码列表
如何最好地使用该技术。然而，该报告引用了 Stripe 的金融科技研究，该研究发现人工智能初创公司的收入增长速度快于传统 SaaS 公司。
Stripe 分析了其客户中 100 家最赚钱的人工智能初创公司，发现它们平均 20 个月的年收入达到 3000 万美元。对于同类最传统的软件公司来说，需要 65 个月的时间。
2020 年成立的 AI 公司平均 5 个月后就开始产生 100 万美元的收入，而 SaaS 初创公司则在 15 个月后开始产生 100 万美元的收入。
该报告还引用了美国金融科技公司 Ramp 的研究，该研究发现生成式人工智能产品可以提高客户保留率并提高每个季度的财务业绩。其中领先者包括美国 OpenAI、Midjourney、Anthropic 和 Otter，以及欧洲 Grammarly 和 ElevenLabs。
欧洲人工智能领域的领导者
该报告的主要焦点（特别是在研究方面）是美国科技巨头，如谷歌、微软、Meta，当然还有 ChatGPT 的创建者 OpenAI。然而，欧洲也有一些成功的例子。
今年成为独角兽的波兰公司ElevenLabs是文本转换市场的领导者。报告称，财富 500 强企业中有 62% 的至少一名员工使用该技术。
然而，大型研究实验室在这个方向上持谨慎态度。 OpenAI 尚未决定是否广泛使用其语音引擎。
Synthesia 是一家伦敦初创公司，创建视频头像，也越来越受欢迎。大多数财富 100 强公司将技术用于各种目的，从培训、营销和销售到信息安全和客户服务。 2023 年，在 Synthesia 的帮助下创建了 460 万个视频，而到 2024 年，这一数字已经达到 1,460 万个。
英国自动驾驶汽车开发商 Wayve 是欧洲人工智能领域的另一位世界领先者。今年，这家初创公司在微软和英伟达的参与下筹集了 10.5 亿美元。
报告称，Wayve 和谷歌旗下的 Waymo 是自动驾驶汽车技术行业中唯一幸存的公司。它还指出，当英国通过立法允许自动驾驶汽车从 2026 年开始在公共道路上使用时，Wayve“获胜”。
挪威初创公司 1x 是人形机器人领域的领导者，该领域的初创公司今年筹集了约 10 亿美元。然而，报告指出，双足人形机器人可能会走上自动驾驶汽车行业的道路，而自动驾驶汽车行业距离兑现这一承诺只有几年的时间。
致力于人工智能的欧洲公司也发现自己进入了生物技术领域。
德国 BioNTech 正在进行个性化癌症疫苗的临床试验。
总部位于牛津的 Exscientia 致力于利用人工智能开发药物，该公司与 American Recursion 签署了一项价值 6.88 亿美元的协议，将新疗法推向市场。
研究数量最多的国家
到 2024 年，人工智能领域研究数量的领先者仍将是美国——该国发表的论文占所有论文的 29.5%。中国正在逐步追赶23.6%，与美国的差距比去年缩小了2.3个百分点。
在欧洲，英国今年超越德国，发表了 6.3% 的人工智能文章，高于 2023 年的 6.2%。法国也进入前十，占文章数的2.4%。
谈到研究，报告最常提到的是欧洲公司 DeepMind。正如 Air Street 所写，该研究实验室逐渐改进了其技术，因此“成为机器人领域的领导者”。
科技的未来
苹果和 Meta 等美国科技巨头正在努力适应欧盟人工智能法。他们表示，由于监管原因，他们不会在该街区提供全方位的服务。不过，报告预测该法律的实施将比预期更加宽松。
Air Street Capital 还做出了一些预测。
由于公司努力实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资将会下降。
基于生成人工智能的元素交互的视频游戏将是一个突破。
无需任何编程技能即可创建应用程序和网站将会很流行。
报告的主要发现
领先的实验室正在以类似的速度发展，随着 GPT-4 与其他实验室之间差距的缩小，他们的模型正在节节败退。最近，OpenAI 推出了一个新模型 o1，可以像人类一样进行推理。实验室再次成为领导者，但能持续多久？
研究旨在教授大型语言模型进行计划和推理。为了创建人工智能驱动的代理，公司正在探索将这些模型与强化学习、进化算法和自我改进等方法相结合。
基本模型不仅限于文字处理。他们已经证明了自己在数学、生物学、基因组学、物理和神经科学等领域处理不同数据格式的能力。
美国的制裁几乎阻止了中国实验室创建先进模型。这一切都归功于库存、批准的设备、走私和对云的访问。与此同时，中国能否成功建设半导体产业仍不明朗。
在市场增长的背景下，人工智能领域的公司价值已达到9万亿美元。尽管美国的生成模型开发商进行了巨额投资，但对从事人工智能的私营公司的投资也有所增加，但幅度较小。
一些公司开始产生可观的收入。其中包括基本模型的创建者和致力于视频和音频生成的初创公司。然而，为了抢占市场，这些型号正在降价，因此进一步的前景仍然未知。
为了挽救业务，初创公司诉诸另一家公司的伪收购。市场上的一些参与者发现很难找到可行的商业模式，并且持续的发展成本高昂。
人工智能的生存风险开始较少被讨论，尤其是在 OpenAI 政变失败之后。然而，研究人员仍在继续研究模型的潜在漏洞和利用它们的方法，提供解决方案和保障措施。
人工智能带来收入更快
一些投资者担心人工智能炒作正在变成泡沫，因为许多公司尚未弄清楚 手机号码列表
如何最好地使用该技术。然而，该报告引用了 Stripe 的金融科技研究，该研究发现人工智能初创公司的收入增长速度快于传统 SaaS 公司。
Stripe 分析了其客户中 100 家最赚钱的人工智能初创公司，发现它们平均 20 个月的年收入达到 3000 万美元。对于同类最传统的软件公司来说，需要 65 个月的时间。
2020 年成立的 AI 公司平均 5 个月后就开始产生 100 万美元的收入，而 SaaS 初创公司则在 15 个月后开始产生 100 万美元的收入。
该报告还引用了美国金融科技公司 Ramp 的研究，该研究发现生成式人工智能产品可以提高客户保留率并提高每个季度的财务业绩。其中领先者包括美国 OpenAI、Midjourney、Anthropic 和 Otter，以及欧洲 Grammarly 和 ElevenLabs。
欧洲人工智能领域的领导者
该报告的主要焦点（特别是在研究方面）是美国科技巨头，如谷歌、微软、Meta，当然还有 ChatGPT 的创建者 OpenAI。然而，欧洲也有一些成功的例子。
今年成为独角兽的波兰公司ElevenLabs是文本转换市场的领导者。报告称，财富 500 强企业中有 62% 的至少一名员工使用该技术。
然而，大型研究实验室在这个方向上持谨慎态度。 OpenAI 尚未决定是否广泛使用其语音引擎。
Synthesia 是一家伦敦初创公司，创建视频头像，也越来越受欢迎。大多数财富 100 强公司将技术用于各种目的，从培训、营销和销售到信息安全和客户服务。 2023 年，在 Synthesia 的帮助下创建了 460 万个视频，而到 2024 年，这一数字已经达到 1,460 万个。
英国自动驾驶汽车开发商 Wayve 是欧洲人工智能领域的另一位世界领先者。今年，这家初创公司在微软和英伟达的参与下筹集了 10.5 亿美元。
报告称，Wayve 和谷歌旗下的 Waymo 是自动驾驶汽车技术行业中唯一幸存的公司。它还指出，当英国通过立法允许自动驾驶汽车从 2026 年开始在公共道路上使用时，Wayve“获胜”。
挪威初创公司 1x 是人形机器人领域的领导者，该领域的初创公司今年筹集了约 10 亿美元。然而，报告指出，双足人形机器人可能会走上自动驾驶汽车行业的道路，而自动驾驶汽车行业距离兑现这一承诺只有几年的时间。
致力于人工智能的欧洲公司也发现自己进入了生物技术领域。
德国 BioNTech 正在进行个性化癌症疫苗的临床试验。
总部位于牛津的 Exscientia 致力于利用人工智能开发药物，该公司与 American Recursion 签署了一项价值 6.88 亿美元的协议，将新疗法推向市场。
研究数量最多的国家
到 2024 年，人工智能领域研究数量的领先者仍将是美国——该国发表的论文占所有论文的 29.5%。中国正在逐步追赶23.6%，与美国的差距比去年缩小了2.3个百分点。
在欧洲，英国今年超越德国，发表了 6.3% 的人工智能文章，高于 2023 年的 6.2%。法国也进入前十，占文章数的2.4%。
谈到研究，报告最常提到的是欧洲公司 DeepMind。正如 Air Street 所写，该研究实验室逐渐改进了其技术，因此“成为机器人领域的领导者”。
科技的未来
苹果和 Meta 等美国科技巨头正在努力适应欧盟人工智能法。他们表示，由于监管原因，他们不会在该街区提供全方位的服务。不过，报告预测该法律的实施将比预期更加宽松。
Air Street Capital 还做出了一些预测。
由于公司努力实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资将会下降。
基于生成人工智能的元素交互的视频游戏将是一个突破。
无需任何编程技能即可创建应用程序和网站将会很流行。
报告的主要发现
领先的实验室正在以类似的速度发展，随着 GPT-4 与其他实验室之间差距的缩小，他们的模型正在节节败退。最近，OpenAI 推出了一个新模型 o1，可以像人类一样进行推理。实验室再次成为领导者，但能持续多久？
研究旨在教授大型语言模型进行计划和推理。为了创建人工智能驱动的代理，公司正在探索将这些模型与强化学习、进化算法和自我改进等方法相结合。
基本模型不仅限于文字处理。他们已经证明了自己在数学、生物学、基因组学、物理和神经科学等领域处理不同数据格式的能力。
美国的制裁几乎阻止了中国实验室创建先进模型。这一切都归功于库存、批准的设备、走私和对云的访问。与此同时，中国能否成功建设半导体产业仍不明朗。
在市场增长的背景下，人工智能领域的公司价值已达到9万亿美元。尽管美国的生成模型开发商进行了巨额投资，但对从事人工智能的私营公司的投资也有所增加，但幅度较小。
一些公司开始产生可观的收入。其中包括基本模型的创建者和致力于视频和音频生成的初创公司。然而，为了抢占市场，这些型号正在降价，因此进一步的前景仍然未知。
为了挽救业务，初创公司诉诸另一家公司的伪收购。市场上的一些参与者发现很难找到可行的商业模式，并且持续的发展成本高昂。
人工智能的生存风险开始较少被讨论，尤其是在 OpenAI 政变失败之后。然而，研究人员仍在继续研究模型的潜在漏洞和利用它们的方法，提供解决方案和保障措施。