本文主要是介绍2024年全球生成人工智能全景图【中文】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
2024年全球生成人工智能全景图【中文】
在过去的一年中,产生式人工智能(GenAI)无疑成为了全球各行各业的热门话题。特别是ChatGPT的发布,激发了公众对GenAI强烈的兴趣和激动,唤醒了我们对其变革潜力的认知。
虽然我们认为ChatGPT仅仅是GenAI潜能的冰山一角,但世界已经见证了自2022年12月其发布以来,在商业智能、教育、合成数据生成、个性化、设计、客户满意度、创造性等下游任务中GenAI的广泛渗透。
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最近GenAI技术的广泛发展,一些风险资本公司和领先的分析机构(如Sequoia Capital、Antler和Base10)已经发布了GenAI领域图谱,突出了塑造这一领域的关键玩家。
虽然我们非常欣赏这些行动所取得的成果,强调了GenAI的快速发展,但我们注意到,大多数报告倾向于关注硅谷的科技巨头和欧洲的科技强国。换句话说,没有一份报告是真正全球性的,考虑到截至2024年2月19日的全球AI指数包括了62个国家。
当然,并非所有“AI国家”都必须积极构建GenAI解决方案。然而,在我们的研究中,我们注意到GenAI在欧洲和北美之外的许多国家迅速发展。但这些发展在此类领域图谱中往往被忽视,这些图谱通常只包括10个国家。
然而,在我们的研究中,我们发现有35个国家在GenAI方面取得了重大进步。
因此,为了和AIport的目标保持一致,我们打算填补这个空白,提供一个真正全球视角的现代GenAI发展。
以下是我们GenAI领域图谱的第1卷:
要更详细地探索这个图片,请点击链接。
要查看所有模型及其类型的完整列表,请下载下面的文件。
我们的观察结果
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北美公司在领域图谱中的普遍存在强调了其作为全球GenAI发展和部署的主要参与者之一的地位。我们共发现了北美的38家公司,相比世界上任何其它大洲都要多。
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在欧洲,横跨大多数国家的AI创新活跃景象是显而易见的,英国、法国、德国、荷兰、奥地利和俄罗斯是这个地区的前6大贡献者,从我们研究中考虑的17个欧洲国家。
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与欧洲和北美不同,我们发现亚洲目前只有少数一些在全球范围内广为人知的参与者,以色列、中国、印度、新加坡和日本是我们发现的已对GenAI做出任何贡献的11个国家中的前五名。
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尽管如此,我们并没有发现这对大洲在独特公司总数上的全球贡献有任何影响,这个数字是28(相比之下,北美是38,欧洲是27)。
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在我们研究的世界其它部分,也就是非洲、大洋洲和南美,我们发现只有五个国家,由八家公司代表,它们开发了GenAI解决方案。这些国家分别是肯尼亚、南非、新西兰、澳大利亚和阿根廷。但考虑到这些大洲的国家在全球AI指数中数量很少,这在某种程度上是合理的。
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总的来说,全球共有11家公司开发了多种类型的GenAI模型。Stability AI以五种不同的GenAI模型类型(图像、视频、音频、3D和代码)领先,紧随其后的是OpenAI(聊天机器人、音频、视频和多模态)和谷歌(文本、图像、音频和多模态) — 两者都有四种模型类型。微软、Meta、腾讯、百度和Yandex都是那些开发了两到三种不同类型GenAI模型的公司。
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13家公司在我们的研究中开发了单一GenAI类别内的多个模型。AssemblyAI拥有两个语音识别模型,MosaicML提供了两个MPT代码生成的迭代版本,而IPOXCap推出了两个为商业智能应用设计的聊天机器人。
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研究涉及的所有公司中,大约**10%**已在其GenAI模型中实施多模态性(能够同时处理各种类型数据的系统,如文本、图像、音频和视频)。其中大部分开发者位于美国:我们在北美发现了八种多模态模型,但在欧洲只发现了两种。这表明,虽然多模态性代表着一种新兴趋势,但它在北美以外的地区仍处于起步阶段。
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我们还发现欧洲在Code GenAI的贡献上明显低于北美和亚洲。实际上,北美是唯一一个覆盖了景观中描述的10个模型类别中至少一个模型的地区。然而,我们确实发现了欧洲在某些领域的优势,商业智能和文本是其中的两个。
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类似于北美,欧洲在我们领域图谱的大部分GenAI类别中(除了游戏,确切地说)也具有几乎同样多样的覆盖范围。
我们的研究和分类方法
为了尊重“全球性”的基线,我们考虑了全球AI指数中包括的所有62个国家。
接下来,我们研究了这些国家中已经开发了自有GenAI解决方案的主要参与者。这里,我们只找到了35个这样的国家,考虑到GenAI活动是在2022年底才真正开始的,这一成果仍然非常可观。
我们根据这些参与者所开发的GenAI解决方案的类型,将它们归入10个类别 — 文本、音频、视频、聊天机器人、图像、游戏、商业智能、代码、3D渲染或多模态。
分类依据是模型所产生输出的类型。例如,语音至文本模型被归类为“文本”、文本至图像模型被归类为“图像”等等。
以下是我们从每个地区考虑的公司数量:
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38家来自北美
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28家来自亚洲
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27家来自欧洲
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4家来自大洋洲
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3家来自非洲
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1家来自南美
自然地,我们意识到GenAI市场发展迅速,还有许多其他公司存在,但我们尽量包括了尽可能多的开发自家GenAI的最知名参与者。
这就是为什么我们称这个版本为第1卷的全球首个GenAI领域图谱。我们将其视为一项持续的工作,并旨在随着时间的推移改进它,并覆盖更多公司。
如果您是一家GenAI公司,并希望在我们景观的接下来几卷中被特色报道,或者想推荐您认为应该被特色报道的公司,请通过observanteditor@aiport.tech与我们联系。
结束语
我们在AIport坚信,在我们过去所见证的所有技术浪潮中 — 个人电脑、互联网泡沫、云计算 — GenAI在变革价值和其可能对世界所做的一切方面,是其中最大的一波。
我们认为,与所有其他过往浪潮相比,使其如此特别和变革性的是,这项特定技术是关于复制人类能力的。
换言之,一般来说GenAI技术与人类执行这些活动的方式产生了共鸣,且可以做到更少的劳动:
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代码审查,之前是由审查者手动完成的,现在可以由GenAI完成。
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实际图像生成只需几秒钟,只需提供一个提示,而以前,艺术家需要花费很多小时来制作。
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客户投诉解析,过去由于手动参与,需要花费几个小时才能解决,现在在几分钟内就能解决了。
按照埃森哲的最新报告,**97%**的高管和商业领袖表示,他们理解GenAI的潜能以及它可能为他们的业务增添的建设性价值。更具体地说,领导们相信他们可以从生成式AI中获得巨大的价值主张,特别是因为其自动化和辅助能力。
当然,还有很多东西有待探索;技术基本上还处于早期阶段,我们还有很多东西需要弄清楚,比如我们将如何有效地规模化提取那巨大的价值。
我们迫不及待要看到2024年这个领域将如何展开。
这篇关于2024年全球生成人工智能全景图【中文】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!