在科技日新月异的今天，2024年成为了人工智能大模型发展的一个重要里程碑。这一年，AI大模型不仅在技术上取得了显著飞跃，更在各行各业中实现了广泛应用，带来了前所未有的变革与挑战。
年初，AI大模型领域经历了一波热潮，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，人们逐渐认识到大模型并非万能，其在实际应用中仍面临诸多挑战，如高昂的训练成本、数据隐私和安全问题，以及模型的可解释性和可靠性等。这使得市场对大模型的期望逐渐回归理性，开始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，2024年AI领域的融资案例虽然数量不少，但总融资额相比去年有所下降，显示出投资者在面对AI领域的高投入和不确定回报时变得更加谨慎和理性。这种谨慎态度也反映在了技术应用上，去年众多大模型厂商主要专注于优化模型参数、提升模型性能，而今年行业参与者则更加注重AI技术的落地场景和商业化应用。
在技术层面，2024年涌现出了许多创新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 Platforms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。
与此同时，AI模型训练成本在2024年也显著降低。通过算法优化、硬件升级和云计算服务的普及，AI模型训练变得更加经济高效。这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，推动了人工智能技术的广泛应用和创新。
在应用场景方面，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，以及控制幻觉。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落地的核心引擎之一。
下半年，AI Agent（人工智能代理）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。
多模型策略的盛行成为2024年企业界的一个显著趋势。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。多模型策略的兴起不仅改变了AI市场的竞争格局，也为企业的数字化转型提供了新的思路和方法。
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的应用已经初露端倪，展现了其独特的价值和潜力。随着技术的不断进步和应用的深入，具身智能将在更多领域实现商业化应用，为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的服务。
向量数据库作为新兴的数据库技术，在2024年也迅速崛起，逐渐成为传统数据库的重要补充甚至替代者。向量数据库能够将数据转化为向量形式，更精确地表示数据的特征或类别，从而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，向量数据库的需求也在不断增加。
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，多模态模型正发挥着越来越重要的作用。
与此同时，小模型在特定领域也展现出了显著优势。这些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。它们不仅能够高效运行，而且往往针对特定任务进行了优化，使得在某些应用场景下的表现甚至能与大型模型相媲美。小模型的可解释性更强，更易于用户理解和接受。
在特定领域，垂直模型也展现出了超越通用模型的能力。例如，在法律咨询、化工研究和医疗服务等领域，定制化的AI模型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。这些专业模型不仅有助于解决行业内特有的问题，还促进了相关行业的快速发展。
回顾2024年，AI大模型领域经历了从狂热到理性的转变，不仅在技术上取得了显著进步，更在应用领域实现了广泛拓展。这一年见证了AI技术的快速发展和应用场景的扩展，也为未来的智能化转型奠定了坚实的基础。
