2024年，人工智能产业依旧炙手可热，成为科技领域的领头羊。回溯至两年前，ChatGPT的问世如同一颗石子投入平静的湖面，激起了层层涟漪。那时，人们惊叹于大型语言模型（LLM）的潜力，却未曾预料到，仅仅两年后，人工智能便以ChatGPT为先锋，以多种形式迅速融入日常生活，深刻改变着我们的生产生活方式。
这一年的变化尤为显著，各大人工智能企业在模型端和应用端均取得了突破性进展。模型端，OpenAI曾一度占据神坛，但随着时间推移，其领先地位逐渐受到挑战，呈现出“百花齐放”的竞争态势。
据多方媒体报道，当前，几乎所有的人工智能龙头企业都在新模型开发上投入巨大，但回报却未能与之匹配。算力与数据资源的不足，使得业界公认的Scaling Law（认为模型性能与计算量、模型参数量、数据大小成幂律关系）遭遇实质性阻碍。在此背景下，OpenAI的创新步伐也有所放缓。
尽管如此，OpenAI在2024年中依然保持了领先者的姿态，GPT系列快速迭代。5月13日，OpenAI首席技术官Mira Murati在短短三十分钟内发布了四项功能，其中GPT-4o作为原生多模态模型，凭借强大的性能在发布时掀起了一波热潮。随后，9月13日，OpenAI官宣发布o1，包括o1-preview和o1-mini两种版本，o1能够在响应请求前进行长时间内部思考，尝试不同方法并自我纠正错误，在数学、物理等领域展现出强大实力。12月20日，OpenAI在连续12天的直播中发布了最新的推理模型o3及其轻量版o3-mini，在编码、数学和科学问答上实现了显著提升，成功突破ARC-AGI基准，标志着人工智能在适应新任务能力上的重大飞跃。
然而，尽管从4o到o1再到o3，OpenAI的每一步都走得坚定有力，但在实际使用体验上，却再难重现ChatGPT问世时的那份惊艳。同时，高昂的成本也让个人用户和企业用户望而却步。以o3为例，用户在低推理模式下完成每个任务需要花费17-20美元，这对于大多数用户来说，无疑是一笔沉重的负担。
在OpenAI创新步伐放缓之际，其他AI企业的大模型进度却在加速追赶。3月，Anthropic推出了Claude 3系列，并不断升级优化；meta推出了Llama 3.2 AI模型及量化版本；谷歌的Gemini也在母公司的支持下快速迭代，并应用于生产场景中。在国内，阿里、百度、字节、腾讯等大厂以及新兴的“六小虎”们同样在进行着快速迭代。
随着各大企业在模型端的持续发力，应用端也迎来了最好的发展时期。据Sensor Tower发布的《2024年AI应用市场洞察》显示，1-8月全球AI应用下载量同比增长26%至22亿次，内购收入激增51%至20亿美元。Chatbot应用、图片编辑应用以及AI陪伴应用成为下载榜的常客。
其中，Chatbot应用和图片编辑应用主要作为工具存在，而陪伴式AI产品则以其高用户黏性脱颖而出。Character.AI和Talkie AI等陪伴式AI产品的用户每日使用时长远高于ChatGPT。医疗机器人、生物医学影像、数字疗法等全新技术已经应用于尖端治疗中；教育领域中个性化学习、智能教学助手等技术也屡见不鲜；能源领域里，负责调配管理与优化、故障预测与维护的系统也已经投入日常使用。
随着AI应用渗透率的提升，商业化也随之起步。在C端市场，AI应用大多采用订阅制变现方式。国内Chatbot主流产品中唯一推出付费会员模式的文心一言，其连续订阅包月价格为49.9元。在文图生视频领域，大多数AI创作应用也采用了月度、季度会员兑换积分的服务链路。而在B端市场，按Tokens/API接口调用次数收费成为主流方式。中国云厂商之间的大模型推理算力价格战已经打响，每token的价格不断刷新新低。
在激烈的竞争中，各大AI企业纷纷寻求突破。无论是模型端的创新还是应用端的拓展，都需要不断投入资源和精力。未来，随着基础模型的优化和算力芯片的迭代，B端的AI商业化竞争将更加激烈。如何在价格战中脱颖而出，成为AI大厂们需要面对的重要课题。
同时，我们也看到，人工智能正在将触手伸向几乎所有的传统或非传统行业中，并且已经有越来越多细分领域中的专业应用从中涌现。这标志着人工智能产业正在走向全面繁荣。
