回顾GPT大模型2023这一年，5大顶级公司预测2024年AI产品

连诗路AI产品 2023-12-01 15:43:11

一、OpenAI重组董事会和核心团队

OpenAI用黄金一代推出了GPT大模型下ChatGPT这个Killer APP。

曾经的内核团队成员如上图如下文：

Greg：大管家和冲锋队长，工程能力和基础设施的打造者；
Ilya：DL 启蒙者，帮 OpenAI 及时走上 Transformer 路线；
Wojiciech：攻坚手，亲手放弃机器人探索后打造 CodeX ；
John Schulman：RLHF 的开创者；
Jan Leike：落地 instruct GPT , 把 Alignment 带到新高度；
Andrej：从 Tesla 回归的创始成员和 CV 大牛，多模态的加速器；
Mira：新晋 CTO，AI 人机交互领域最重要的 PM 之一；
Lilian Weng：前沿技术和应用研究的桥梁；
Jakub Pachocki：GPT-4预训练的核心 Lead；等等几乎是硅谷甚至是全球AI算法和AI工程最佳战队！

过去和如今内核成员的变化如下：

开发 GPT-4 至少需要六个方向的一流团队：

①预训练（Pretraining）

②长上下文语义理解（Long context）

③视觉理解（Vision）

④强化学习和对齐（RL & alignment）

⑤评估分析（Evaluation & analysis）

⑥部署（Deployment）。这六个部分不分主次，缺一不可

OpenAI 用人均92.5万美金薪水网罗了 Google Brain 和整个硅谷最好的 AI 工程人才。

这里看到iLya一时冲动后OpenAI内核团队的变化，也是对6大方向人才的一点点尊重，iLya不是不优秀，尤其在坚持Transformer架构采用上是有独门绝技的，但像GPT-4这样的复杂MOE架构产品，一个人再强也得靠团队的支撑。

暂时无法在飞书文档外展示此内容。

二、激荡大模型时代

不仅大佬忙于大模型，小佬也忙于大模型，Nobody忙于大模型，Somebody也忙于大模型。

在这个大模型时代，不仅大佬们忙于探索，就连小佬们也沉浸在大模型的忙碌中。无论是Nobody还是Somebody，大家都投身于大模型的浪潮中，寻求着创新和突破。

案例：一位名不见经传的开发者月之暗面，投身于大模型的研究，通过构建一个创新的语言模型，在社交媒体上引起轰动。他的模型不仅能够处理文字信息，还能够理解语音和图像，为用户提供更全面的体验。这个小佬（未来的大佬）的努力不仅让他个人脱颖而出，也为大模型领域带来了新的思路和可能性。

这不仅仅是一场技术革命，更是一场激荡人才与创新的浪潮。在大模型的引领下，无论你是大佬还是小佬，每个人都有机会在这个激动人心的时代中崭露头角。让我们一起投身于大模型的忙碌中，共同见证技术的巅峰和未来的可能！

截至去年11月30日，非营利性研究机构OpenAI推出了AI聊天机器人ChatGPT。这一智能工具在全球范围内掀起了一场AI的“狂飙”，引发了业界的一场百模大战。在与大模型相关的人群中，记者询问的每个人都以“忙”为最常出现的词汇。

这种繁忙的景象不仅在国内出现，就连那些原本习惯于“慢慢”打磨产品的大洋彼岸的AI专家们也进入了“满负荷”状态。梁正表示：“在谷歌、微软或OpenAI的办公室里，你能感受到他们的工作节奏至少比之前快了两倍。”

这一切都是因为以ChatGPT为代表的大语言模型展示出了前所未有的能力，为通往AGI（通用人工智能）的道路打开了一扇大门。在这一年里，人工智能领域发生的事件比前十年加起来还要多。据不完全统计，国内已有超过100个AI大模型。除了百度、阿里等互联网大厂外，科技行业的领军人物如创新工场CEO李开复、美团创始人王兴、搜狗创始人王小川等“科技老兵”也纷纷加入大模型领域。

在这一年里，大模型改变了公众的关注点。柯林斯词典统计显示，今年人们提及“AI”的次数是去年的4倍。与AI是否会取代人类的担忧也比以往任何时候都更为紧迫而强烈。这标志着人工智能领域迎来了前所未有的发展和关注。

三、增长最快的Killer APP

继去年 12 月以最快速度（5天）突破百万用户之后，ChatGPT又创造了一个新的历史记录。

在昨日宣布服务之后，OpenAI 又迎来了一大利好消息，ChatGPT 月活用户达到了 1 亿！

今日，瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告显示，在 ChatGPT 推出仅两个月后，它在 2023 年 1 月末的月活用户已经突破了 1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。根据 Sensor Tower 的数据，TikTok 达到 1 亿用户用了 9 个月，Instagram 则花了 2 年半的时间。

该报告援引分析公司 Similarweb 的数据表明，1 月期间，ChatGPT 平均每天大约有 1300 万独立访客，这一数据是 2022 年 12 月的两倍之多。

此外，World of Engineering 整理的一份「达到全球 1 亿用户所用时间」排名显示，iTunes 达到 1 亿用户用了 6 年半、Twitter 用了 5 年、Meta（Facebook）用了 4 年半、WhatsApp 用了 3 年半。

“这是倾盆大雨前的一场雨，是一个分水岭。”这是OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维对ChatGPT诞生的形容。

一年来，ChatGPT从只能处理文字信息的应用，演变成了同时处理文字、语音、图像信息的超级应用，每周吸引上亿人使用。OpenAI也从非营利性研究机构变成了估值900亿美元的超级“独角兽”，聚拢了200万开发者。在最新演示中，ChatGPT的表现甚至超越了“神笔马良”——概念说给GPT-4Turbo听，两三分钟后生成一个应用。

ChatGPT几乎以一己之力改变了AI研究生态。在它爆火之前，谷歌是领先的翘楚，但现在几乎所有人都涌向由OpenAI引领的生成式AI方向。今年2月，复旦大学发布国内首个类ChatGPT模型“MOSS”，也曾因用户涌入而“宕机”。

与谷歌技术路线相比，OpenAI是“力大砖飞”的代表。“我们的算法非常简单。”伊利亚·苏茨克维直言不讳。ChatGPT上线后，全球大科技公司发布了自己的大语言模型，但GPT模型是“独一档的存在”，这被解释为OpenAI的幸运。

四、前所未有的ALL IN AI

硅谷几乎ALL IN AI。

AI成为商业关键，周鸿祎点评硅谷风向

周鸿祎在硅谷考察后震惊表示，没有AI的公司已经不值得投资考虑。这反映了美国整个商业体系对AI的全面拥抱。创业者都在以AI为核心，标志着AI已经成为企业发展的不二之选。

在中国，创新成为社会发展的引擎，政策鼓励企业自主发展。周鸿祎认为，中国企业如华为若能抓住国产AI芯片机会，结合通用训练框架，将是对国内大模型发展的突破性机会。企业必须拥抱企业家精神，而不是追求“卷、润、躺平”。

这一观点强调了AI在商业中的关键地位，对中国企业来说，抓住AI时代的机遇，积极投入创新和技术领域是实现超越的关键路径。在这个全球AI角逐的时代，不敢忽视AI的重要性，正是对未来的负责任态度。

五、前所未有的三次大反转

OpenAI美国时间11月17日突发声明，宣布公司首席执行官山姆·奥特曼将被解雇，公司现首席技术官米拉·穆拉（Mira Murati ）蒂被任命为临时首席执行官。山姆·奥特曼被罢免震惊了中美科技圈。

第一次反转在19日，山姆·奥特曼奥特曼正谈判重返OpenAI担任首席执行官。作为交易的一部分内容，OpenAI的非营利董事会董事可能会辞职。

虽然不占有董事会席位，但微软在OpenAI的“宫斗”戏中扮演着最重要的角色。微软 CEO 纳德拉是在 OpenAI 高管、投资人和董事会之间谈判斡旋的核心人物，并一直亲自协助临时 CEO Mira Murati 讨论山姆·奥特曼回归的事宜。

在微软CEO 萨提亚·纳德拉的斡旋下，山姆·奥特曼也以访客身份回回到了 OpenAI 旧金山总部。他在 X 上表示，“这是我第一次也是最后一次佩戴访客牌。”

第二次反转很快到来，Ilya Sutskever 对员工表示，尽管 OpenAI 高管试图让山姆·奥特曼回归，但他不会再担任公司首席执行官一职，视频流媒体网站 Twitch 联合创始人 Emmett Shear 将接任临时首席执行官。

20日下午四点，微软首席执行官纳德拉宣布，OpenAI创始人山姆·奥特曼和Brockman将加入微软，领导一个新的高级AI研究团队。

然而，第三次反转很快到来，仅仅一天之后，山姆·奥特曼就宣布了回归。

六、AI大模型下半年和明年上半年观察：实际问题悄然浮现，创新之路仍待探索

今年上半年，大家对AI大模型的狂热如同烈火烹油，然而，下半年却显得更为务实。虽然众多公司在全力解决大模型的复杂度、多模态融合、模型评测等问题，但实际上仍有更多的困扰需要面对。

相反在多模态领域华人做的风生水起。

1. HeyGen

HeyGen和诗云科技的成功故事不仅展示了数字人技术的巨大潜力，也彰显了中国初创公司在AI领域的突破与创新。这一技术的未来发展将继续受到关注，为我们带来更多令人惊叹的创新应用。如此炫目的黑科技，不妨体验一下HeyGen的免费试用版。

2. Pika

Pika是一家领先的公司，致力于打造一个创意至视频的平台，能够将创意概念无缝转化为引人入胜的动态内容。该公司专注于提供一个充满活力且用户友好的环境，在这里，个人和企业可以通过视频媒体将他们的想法具体呈现出来。

七、另外过去这一年AI领域还留有以下问题

实际问题：复杂度、融合、评测，多模态，长文本依然具有挑战性。
国内挑战：国内相对还有算力与数据卡脖子的问题。
国内大模型面临的主要挑战来自算力和数据。巨大的参数需要昂贵的A100 GPU支持，这让运行大模型成为一项“烧钱”的任务。与国外高质量数据相比，国内大模型的用户画像也存在差异，这使得国内的迭代速度相对较慢。
质疑大模型：不是唯一正确的路

Meta首席AI科学家杨乐昆对大模型的发展提出质疑。他认为，大模型是“一条下坡路”，远离了通往更强大AI的道路。这一观点引发思考，是不是大模型真的是AI发展的唯一正确路径？

另外还有Hinton等人质疑AI大模型会攻击人类等等问题。

八、走向流量的过程，也是走向争议的过程

这句话对大模型和网红都适用！

九、Hugging Face的联合创始人兼首席执行官六大关于2024年人工智能的预测

一家备受瞩目的人工智能公司将破产或以极低价格被收购。
开源的大型语言模型（LLMs）将达到最好的闭源LLMs的水平。
在视频、时间序列、生物学和化学方面，人工智能将取得重大突破。
我们将更多地讨论人工智能的成本（货币和环境）。
一家受欢迎的媒体将主要由人工智能生成。
Hugging Face上将有一千万的人工智能开发者，但这并不会导致失业率的增加。

十、德勤TMT 2024预测摘要：生成式AI

生成式AI崛起：

生成式AI芯片销售额可能超过500亿美元，软件收入预计将在2024年增加100亿美元。

生成式AI芯片价格高，但随着供应增加，价格可能下降。

几乎所有企业软件公司计划在2024年将生成式AI整合到其产品中。

十一、Forrester Research预测2024年GEN AI

百分之六十的员工将使用自己的AI执行工作和任务：

员工绕过组织的安全政策，因为他们认为这是完成任务的最有效方式。AI也将不例外。

在2024年，由于组织难以应对普遍引入自有AI（BYOAI）而无法跟上监管、隐私和安全问题，将出现影子AI。除了genAI工具之外，员工还将使用个人拥有的AI增强软件进行工作，从而在未来一年中进一步推动BYOAI的激增。

百分之八十五的企业将使用开源模型扩展AI：

在2023年，genAI实验和采用的激增很大程度上是由OpenAI的专有模型推动的。

然而，随着企业更深入地使用genAI进行构建，其中许多公司正在转向开源模型，如GPT-J、BERT和FLAN-T5。便携式模型系列（如Llama 2）、Hugging Face等市场以及企业对这些项目的投资将进一步加速这一趋势。这并不意味着专有模型的终结，但它将为构建genAI战略提供更多选择。

一家主要保险公司将提供专门的AI风险幻觉保险：

genAI对幻觉或错误的倾向改变了风险管理和复杂风险转移策略的计算方式。

尽管保险公司一直在努力弥补涉及AI幻觉的保险漏洞，但鉴于genAI的预期增长，先锋保险公司将更愿意承保像幻觉这样独特且难以保险的风险。事实上，在2024年，幻觉保险将成为一项利润丰厚的大生意。

十二、Snowflake云数据平台预测

2024将是人工智能的重要过渡年。2023年是生成式人工智能（genAI）和大型语言模型（LLM）的公开亮相之年，充满了惊奇、兴奋、偶尔的恐慌，以及不可否认的大量炒作。新的一年将是企业开始使先进人工智能的承诺变为现实的时刻，我们将开始看到它对我们的工作和生活产生影响。

人们已经开始理解生成式人工智能和大型语言模型的概念。在经过一年的实质性进展后，几乎每个人都尝试过ChatGPT、DALL-E 3或编程协作伙伴。我们已经阅读了关于人工智能未来潜在奇迹和恐怖的新闻文章，而且我们都在思考它何时将完全到来。

生成式人工智能将强化未来领先企业的数据战略。数据将更早地交到决策者手中，最优秀的高管将因为能够轻松询问数据而得到更为细致入微的视图。虽然AI并没有新的战略，一个打破孤立、倡导安全性和治理的统一平台仍然是关键，但投资和创新的速度将加快。

大型语言模型的应用将变得司空见惯，但大多数人将使用更小的模型。随着大型语言模型变得更加民主化，大多数组织将开始缩小规模；更小但卓越能力的语言模型将成为行业标准。AI模型的创建将变得标准化、外包和专业化，供应商将为特定行业和用例微调更小的模型，这些模型将在公司或部门层面运行。

有关AI的伦理规范将比其他技术动荡更快地出现，既有来自私营部门又有来自公共部门。有效监管技术非常困难，但对新技术潜在隐私影响的担忧已经引发了行业和监管机构之间更早、更明智的讨论。

对于安全团队，gen AI将改善入侵检测等方面，但首先将成为网络犯罪分子的福音。负责任、深思熟虑地推出新的安全工具需要时间。采用AI的攻击者将在早期占据优势。

高层数据角色将更有趣。随着先进的人工智能工具使非技术用户更容易访问数据并生成见解，数据科学家、工程师和分析师将获得自由，从事有趣的创造性工作。

在企业层面，成功的未来始于每个企业将人工智能的进步应用于自己的数据。通过用行业特定的数据集和自有专有数据微调基础模型，可以提供新的见解和机会。当然，即使有了自然语言界面和生成性编码助手，你仍然必须努力管理和治理你的数据。但高级人工智能将放大你对数据的运用，使我们有更大的能力将灵感变为现实。要明确的是，人工智能将协助和放大人类创造力，而不是取代它。

在更高层次上，我对人工智能进步对社会产生的影响很感兴趣。毫无疑问，将会有一些混乱。在过去的一个月里，人们对即将迎来美国大选年的大量令人信服的Deepfake的担忧加剧。此外，有合理的担忧，即在短期内，我们可以共同标记为“知识工作”的大量工作将被淘汰。在长期内，新的角色、公司，甚至可能是整个行业将由这场人工智能革命创造出来，但在这个过程中会有不确定性和一些痛苦。

在更高的层次上，我非常担心新的、不均衡的AI工具推出可能会加剧数字鸿沟。我希望相反，它们将激发和赋予新一代创业者和活动家的灵感，为未受服务的社区创造财富和机会。

人们说人工智能将是革命性的，我们应该记住，过去的技术革命，从工业革命到汽车或个人计算机的出现，都需要艰难的调整。但在每种情况下，这些革命推动着世界向前发展，创造出一个更富有、更有机会的社会，就业率更高。人工智能革命的到来独特之处在于它推动变革的速度。我希望我们能找到一种加速迈向积极结果的方式。