近期,Sora的惊艳亮相,再次引发大众对人工智能的广泛应用的关注,随着生成式人工智能的广泛应用,预计到2027年,整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力,这显示了AI技术对电力资源的巨大需求。
生成式AI行业发展现状及未来趋势预测
所谓“生成式AI”,又被称之为AIGC,即AI生成内容,它被视为人工智能从1.0迈入2.0的重要标志,其在搜索引擎、艺术创作、影音游戏,以及金融、教育、医疗、工业等领域有着广阔的应用前景。
自去年底以来,随着具有推理能力的大模型诞生,“生成式AI”可谓摆脱了固定框架的束缚,真正不断迈向智能,而这无疑也将对诸多行业带来新的机遇与挑战。
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。
GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合,催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变,多模态推动AIGC内容多边形,使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。
人类社会中80%以上的数据都是图片、音频、视频等等非结构化的数据,这些数据不像文字、字符一样能被计算机处理,如何挖掘这些数据背后的价值成为大数据变革的一大方向。而在AI大模型的加持下,文字、图片、声音等数据,均可通过token化而转变成可供人工智能训练的单元,使得人工智能的训练不再需要面对千百种的排列组合,而是着眼于最基本的单元。这将极大利用各类数据要素存量,带来所有数据统一处理的新变革。
今年年初以来,以认知大模型为代表的通用人工智能,在全球范围内引发了热潮。OpenAI、微软、谷歌等国际企业不断加码,国内更是掀起“千模大战”,众多高科技企业竞相投入研发。从科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》来看,全球已发布的大模型中,中国和美国大幅领先,超过全球总数的80%。
目前,在生成式AI这条细分赛道,全球已经诞生了13家独角兽公司(估值达到10亿美元以上)。2023年以来新增的5家AI独角兽中,包括Cohere和Runway两家新晋生成式AI独角兽。
这13家生成式AI公司成为独角兽的平均时间仅为3.6年。作为对比,通常成为独角兽的平时时间需要7年,从时间上来说几乎缩短了一半。
日前,麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力:下一波生产力浪潮》报告显示,如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业,将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这一预测还未将所有的生成式AI应用计算在内,若将尚未研究的应用计算在内,生成式AI所产生的经济影响可能会翻倍。
生成式人工智能市场价值预测
Statista 预测2024年年增长率将放缓,但整个市场价值仍将增长48.4%,达到666亿美元。双位数的增长将在接下来的几年持续,生成式人工智能在2026年将达到1000亿美元的价值,仅仅两年内增长了65%。预计到2030年,这一数字预计将翻番,超过2070亿美元。
在全球比较中,美国将继续是世界上最大的生成式人工智能市场,预计2026年价值将达到373亿美元,比今年增长60%。作为全球第二大市场,中国市场将进一步增长,其估值在未来两年内将增长72%,达到147亿美元。德国生成式人工智能市场以60%的增长率位居第三,预计到2026年将达到45亿美元的估值。
在可见的未来,随着人们对生成式人工智能的需求更深更广,人们对算力的需求也将呈指数型增长。而这种趋势也将把春风吹向高性能芯片产业,极大地促进处理器、计算卡、服务器等相关运算组件的研发与销售。