01 大模型監管趨嚴，法律層面將有突破性進展
大模型正在重塑生產方式，同時帶來前所未有的安全風險。歐盟各方就《AI法案》達成協議，將推動全球范圍內的AI立法。2024年，除美、歐等經濟體外，預計亞洲、非洲等地區的更多國家將把AI立法提上日程。美國將在州層面圍繞交通安全等領域加快立法，并可能在聯邦層面形成AI監管立法草案，同時加緊制定行業標準。我國將在國務院層面完善人工智能法草案，并進一步強化倫理規范、部門規章的先行引導規范作用，如通過出臺大模型倫理審查的配套法律措施等，進一步明確透明度與可解釋性等要求。
02 多/跨模態、低幻覺、強邏輯、低能耗將成為大模型發展和競爭熱點
大模型的實際落地應用，尤其是企業側深入生產過程中的應用，對大模型的能力提出更高要求。各類機構紛紛發力大模型的能力邊界提升。從當前各頭部模型的能力升級趨勢判斷，預計2024年，大模型的多模態生成/跨模態認知、低幻覺甚至零幻覺、復雜問題的邏輯推理能力較2023年均會有較大突破。而針對大模型的高能耗問題，構建低能耗大模型將會成為產學研共同關注的最大熱點。
03 個人大模型普及，開啟AI終端元年
輕量化是大模型發展的重要方向，相比于云端，端側大模型具備綜合成本低、可靠性高、隱私和個性化強等優勢。終端側落地最重要的環節是芯片，自2023年秋季，高通、聯發科等廠商陸續發布終端芯片，從算力、功耗等各方面優化對大模型支持，目前已具備上百億參數大模型推理能力，配合手機廠商開發應用套件，支持各類大模型應用。因此，預計2024年更多大模型應用將在終端側實現。借助大模型的理解能力，終端的人機交互體驗將大幅提升，并推動AI私人助理的涌現，可能繼“百模大戰”后出現“AI私人助理大戰”，終端操作系統廠商將具備原生優勢（不需要安裝APP，與終端深度結合）。
04 大模型開啟殘酷淘汰賽，得生態者得天下
國內AI大模型在2023年10月已達238個，2024年必將迎來第一輪淘汰。具有生態優勢的大模型能夠抱團取暖，更容易打通商業閉環、降低成本，從淘汰賽中勝出。因此，2024年除了少數巨頭，擁抱開放開源合作的大模型玩家將更易獲得市場認可并在競爭中存活，包括算力資源層的能力共建、通用大模型層的技術共研、行業大模型層的數據共融、場景應用的價值共創、開發調用平臺的工具共享。
05 智能云競爭格局將初步形成，全球以微軟、AWS和谷歌為引領，我國市場由阿里、百度和華為引領
智能云指面向人工智能模型訓練和部署的云服務，以及人工智能即服務。IDC調研顯示，數據相關服務、全生命周期的監控調優、基礎模型的效果和性能位列企業選擇云廠商主要考量因素前三。2024年，全球市場，微軟、AWS、谷歌作為公有云前三分別通過投資、合作、自研等實現較為相當的基礎模型實力，預計智能云格局將與公有云類似；我國市場，阿里和百度在大模型和大模型服務平臺方面你追我趕，華為則獨具昇騰AI生態，共同成為智能云市場的引領者。
06 大模型進一步凸顯AI人才缺口，人才爭奪戰進一步蔓延
隨著“AI+”的趨勢席卷各行各業，AI人才需求大爆發，人才缺口凸顯，尤其是高端AI人才極為稀缺。目前廣東、上海等地已出臺促進AI產業創新的發展規劃，明確了引進AI高端人才的具體措施，以促進產學研聚集，建設創新引領地。預測2024年，主流企業將繼續擴大大模型人才招聘規模，算法工程師供不應求，AI芯片研發、智能駕駛、機器人制造等領域對人才需求旺盛；為了應對人才缺口，企業將與高校聯合培養，提前鎖定人才。
07 GPT-5的發布將宣告人類正式進入AGI階段，甚至出現會ASI（超人工智能）的跡象
2023年，人類已經十分接近AGI閾值，繼GPT4之后，AWS的Olympus和谷歌的Gemini、英特爾的Aurora genAI等萬億參數大模型紛紛出世,把大模型智力水平提高到新的高度，部分大模型已具備復雜事務自主代理能力。預計2024年發布的GPT-5極有可能具備超越人類平均智力水平的自主代理行動能力，這將標志人類正式進入通用人工智能階段（AGI）。另外大模型數學推理能力飛升，GPT-5甚至可能出現自我反思改進和自我解釋能力的自指特征，呈現超人工智能（ASI）的跡象。
08 行業大模型落地加速，金融、醫療、政務、傳媒游戲和教育科研等行業有望率先誕生規模化應用
目前，行業用戶對生成式AI的應用和部署非常熱衷。IDC調研顯示，我國已有24%的企業在AIGC方面投入大量資金。在擁有5000名以上員工的企業中，80%的企業認為生成式AI將在未來18個月內顛覆他們的業務。2024年，在需求和技術推動下，金融、醫療、政務、傳媒游戲和教育科研等行業中，將出現大模型應用的規模發展，滲透率大幅提升。
09 面向大模型的數據交易日益增多，推動基礎數據制度更加完善
數據質量決定模型能力的上限，用于訓練大模型的高質量數據將成為大模型廠商的關鍵資源。隨著各地數據交易平臺的上線以及國家數據局的成立，2024年高質量訓練數據將成為最熱門、最搶手的數據商品，從原來小規模點對點交易，擴大為多商戶、多消費者的電商模式。同時，訓練數據的商品化，將會進一步推動數據保護、數據交易等多方面制度層面的優化完善。
10 行業大模型工程化能力更加成熟和標準化
工程化能力是行業大模型規模落地的關鍵能力。經過2023年一年的摸索，預計2024年，從行業數據集、推理訓練到AI原生應用場景搭建的全流程的工程化能力更加成熟，如多個行業會共建語料庫，大小模型協同和模型推理加速取得突破，AI原生的深層場景應用開發能力得以提高。行業大模型工程化技術路線逐步收斂并形成實踐標準，推動大模型訓練的成本不斷下降，周期逐步縮短，為重塑企業核心業務流程提供了重要基礎。
此外，下列趨勢也值得關注：
1. 智算稀缺局面或將得到明顯緩解，并可能出現結構性局部過剩。
2. 大模型重塑軟件開發生態，引爆生成式AI應用創新潮。
3. 大模型賦能初級人形機器人落地應用工業、教育、娛樂等領域，具身智能時代加速到來。
4. MaaS(模型即服務)引領智能云商業模式創新，十億級參數的大模型將成為競爭新熱點。
5. 2024或將發生大模型重大安全事件，加快構筑全產業可信生態成為行業共識。
6. 以AI大模型為基礎的自動駕駛技術將與智能機器人技術（含人形機器人）加速融合。
