刺鸟图文助手
百度的文心一言、华为云、韩国大火星正式发布。我们通义千问的二点零也正式发布了level and。二零二三年的ai大师太多了，现在这g b t的用户已经突破了十七个亿，全球每四个人中就差不多有一个人用过这g b t a i绘画与jane。我们公司成立才两年前四十名员工收入超百亿美元，估值高达一百亿美元。全球市值前二十的科技公司有十五个在大力的发展a i全球估值过十亿美元的ai独角兽已经有几几十家，算法工程师应届生薪酬也已经突破了百万。红衫资本说a i是我们这一代人不得不参与的太空竞赛。a i的风口真的来了吗？为什么几乎所有的科技公司都在疯狂的卷a i我们普通人有入职的机会吗？那我们就从整个a i的产业链来彻底的盘一盘。
为了方便理解，我们先从上层的视角来看一下整个ai产业的全景图。最底层是海量的计算机组成的基础设施层，配备了大量高性能c p u、g p u磁盘，把这些海量的计算机打包，对外按一核心一g b内存。这种单位做零售，就像猪肉润芹卖一样，能建半点精肉，也要切成三。那这就是云计算。比如说海外的亚马逊云、微软云谷、歌云的，国内有阿里云、腾讯云等等，还有海量的大数据为ai提供训练材料。中间是最核心的算法层，就是大家都在疯狂卷的算法模型。其中各个互联网大厂都推出了自己的大模型。
最上层就是大家比较熟悉的应用层，覆盖了日常办公a h c商业工具。那按a i base网的数据，a i应用产品累计已经达到一万加。很多大佬认为普通人最大的财富机会就是在应用层。那视频后面会探讨一下我们的机会到底在哪。二零二三年a i最大的突破就是在算法层，就是h a b c三点五。以炸裂的退化效果开启了生成式ai的爆发元年。但g p t算法不是二三年才出的，它最重要的理论基础是谷歌二零一七年六月份发布的transformer电机性论文attention is all you。
你那谷歌对这项技术没有足够的重视，open a却选择了它作为打开通用人工智能的敲门砖。二零二三年open a i大力出了奇迹，加大模型参数量和训练的样本，g p t三点五终于一鸣惊人，开启了以大模型为主的生成式ai技术路线，被微软c e o称为candy工业革命的技术浪潮。随后全球各大互联网公司、科研机构纷纷跟进，加速推出自己的大模型。二月七日谷歌发布了bug大模型，准备迎战g p t，但首秀以翻车告终。三月十四日open ai发布了g p t四点零，比g p t三点五再上一层楼。七月十九日为它推出了开源大模型，那么准备与开源g p t一较高下。十二月七日不服的谷歌再次推出了多模态大模型geri，刷新了大模型的新高度。
国内大厂也不甘示弱，加入大模型的混战。三月十六日百度发布了本期一言，四月七日阿里发布了通义千问，四月八日华为发布了盘古大模型，九月七日腾讯发布了混元大模型，十月一日vivo发布了蓝星大模型，十月十六日oppo发布了i d四大模型，十月一日阿里发布了开源大模型千问七二b在权威的hugging face开源模型排行榜中成功登顶。截至年底，国内已经发布的大模型有一百多个，全球超过两百多个，中美两国占九成以上。二零一三年高通胀的不止美元，还有a i大模型。从数量上来看，国内大模型数量与美国差距不大，但国产大模型目前还没有像open a i谷歌一样形成世界性的影响力。甚至国内摩擦得先从某某的会员才能够适用大模型。我很担心下次他要是发布更厉害的模型，是不是要先砍一刀才能够适应的。
a i常青树谷歌一开始也是被open a i的这波操作干懵了。没事儿吧。作为ai理论兼实操的尖子生，被一个不知名的公司用自己几年前搞出来的理论把自己教育了一番，不是这样打的，几年的骨骼在十二月七日推出了多模态大模型，专业的到底是尖子生，做做半个分成之后，缓过神来就放出了王炸。相比是g p t这种文字、图片、音频等各种模态串联的架构中的单个模型，内部原生支持多种模态的输入输出。理论上图文视频等各种模态的转换效果会更好。官方衍生的效果也确实很炸裂，但实际的效果得等二、四年使用之后才知道。做法层还没有出现某个算法一同降回了局面，大模型的排行榜也是以周为单位被刷新，但模型二三年已经进入了比算力、比财力的军备竞赛阶段，主要玩家集中在几家大型的科技公司，小公司和后来的入局很难。
还有哪位师傅有兴趣来。除了通用大模型，使用移动端的小模型也开始卷起来了。因为手机或者网络边缘设备算力很有限，跑不了大参数量的模型。而智能终端就是离用户最近的地方，跑a i模型中用户体验的妥妥的未来移动设备的重中之重。十二月中旬苹苹果发表了多篇论文，包括如何在移动端视频中高效生产，数据分析产能的支持的速速度超超越了新人的方法。有一篇是在手机内存上运用大模型，给在移动设备有限的内存条件下高效运行a i模型提供了新思路。b i f f o已经将男性大模型应用到手机端。
这个系统内置的智能助手来智能的搜索相册的照片，总结文案，自动编辑朋友圈等等。oppo等其他的厂家也在快速的跟进。很明显这些硬件公司都开始在卷移动端的小模型，希望在移动设备a i化中保持领先的优势。算法层军备竞赛开始后，先富起来的就是基础层的这些芯片厂商了。这g p t开启了卷参数的算法路线。模型参数从百亿到了万亿，对芯片尤其是g p u的需求大幅的增长。这是二三年三季度英伟达显卡的主要买家，大部分是用云计算业务的大厂。
机构预测到二零二七年人工智能g p u的市场规模将达到四千亿美元，折合人民币接近三万亿。英伟达在g p u市场一骑绝尘，市场占有率超过了百分之九十，旗下顶级显卡a一百h一零芯片已经成了硬通货。二三年十一月份英伟达发布了其升级型号二零零零一一零，拥有了约百分之六十以上的性能提升。ai的爆发助推英伟达股价在二零二三年翻了三倍，市值达到了一点二万亿美元，相当于北京加上海的年度g d p同样是是华人专门的显卡了，a m d也不甘示弱，十二月初发布了a i显卡instinct m i三零零x按m d的说法，其性能已经超过了英伟达的h一百，甚至和h二零零的一批牙膏厂。英特尔在十二月中也发布了对标h一零零显卡glt三，也希望从a i市场分一杯羹。因为因为达到g p u一心难求，最近open ai微软、meta等几个大厂都表示要加大m d芯片的使用。老乡给点客户吧。
不给。苏吗？我买我也买，那我也来两斤。同样微软兼称它的原因加上独显市占率很低。英特尔在c p u市场能够大口吃肉，但在a i显卡市场要喝口汤估计都很难。二零一三年各大厂除了买显卡之外，都在加速开发自己的芯片。十一月中旬微软推出了两款自研ai芯片。谷歌虽然也买英伟达到h一百，但它也一直在自研t p u，十二月初发布最强gamma模型，就是使用了谷歌自家的t p u v四和v五一来训练的。
就在发布german i的同一天，谷歌推出了最新的t p u v五p open a i也在融资，谷歌用来自研t p u微软的ai芯片，谷歌的t p u包括常听到的n p u等等，他们都不能算是通用显卡，属于专门为a i定制的芯片，简称s i c。s i c芯片相比c p u g p u通用的g p u p p，但更适合做深度学习的预算算。可以这么来看，计算通用性能上c p u大于g p u大于s i c，但在a i的通用性能上s i c大于g p u大于。c p u总的来说就是专活专干效率更高。两个哈佛辍学生研发的芯片，搜狐就属于s i c，推理性能可达顶级g p u h一百的十倍。国内的显卡市场也越来越热闹了，华为的升腾系列显卡在国内作为a i的加速芯片的市场份额接近百分之十。国内显卡新贵魔蝎成在游戏显卡有所突破之后，二三年十二月推出了适用于a i大模型的m t t s四千显卡，使用性能据说已经达到了h一百的百分之三十以上。
其他互联网巨头，比如说百度、阿里、腾讯，在近几年也发布过自研的a i芯片。但是没错哈，我也想说出那四个字，但是这里确实有。但是华为原计划在二零一一年推出用于大模型训练的升腾九二零，因为制裁至今没有消息。不止华为，包括摩尔线程哈无机在内的国产芯片，主要玩家都被美国拉入了实体清单。先进工艺代工受限，国内厂家受限于光刻机，现阶段工艺上限就是七纳米。可预计的一段时间内。国产显卡性能赶上英伟达m d的可能性不是很大。
今天终于带来了oppo的第一颗芯片。他就是马里亚纳x前后充满很多挑战。但是我们会坚持。我们会咬定青山不放松。能不能突破五纳米或者更先进的制程，主要看华为的产业链了，自从mate六零发布之后，避免被进一步制裁，华为对芯片的进展一直三缄其口，我们只能耐心的等待国产芯片突破封锁的好消息。所以上面的应用层大家应该都比较熟悉了。二零二三年我把主流ai应用都试用了一遍，结论就是他们的效果还有很大的提升空间。
但是对于普通人来说，a i的财富机会可能就在这里。这些应用都可以好好的用起来，而且他们还在以用为单位快速的进行迭代升级。每一次芯片的上线都会迎来一片。这是ai绘画majome最新第六版本的效果图，工艺、构图、色调都无可挑剔，几乎是实拍级的变身效果。比如说和同学用ai画了他们的视频分析示意图或者封面的草图，大幅提升了视频创作前期的沟通效率。那这是阿里用ai做的双十一推广视频，是不是还挺像模像样的？我们跟他同步一个叫coin的a i插件，代替律师去审核贷款合同。有望需要消耗律师团队三十六万小时的审核工作。
a i在几秒内就完成了，而且出错率极低。办公软件比如说office、飞书、腾讯文档、钉钉的全部都集中了a i实话实说这些应用或多或少还有一些不足。为了使用门槛比较高，比如说图片和视频生成要得到一个比较满意的效果，需要反复的修改提示词。有的生成的东西效果一般，但恰恰就是这样，a i应用从无到有，从有到好的阶段，才有大量的机会等着大家去挖掘。等什么都成熟了，也就没有啥事了。这个世界就是这样，先到的吃肉，后到的喝汤，最后到的买单。由华伦女博士创办的ai视频生成工具皮卡爆破公司，总共只有四个人，成立半年多，估值已经达到了二点五亿美元。
网管上有人用ai来深度的参与自媒体的创作，用它来整理文案、收集素材、配音、做视频初解。那这个号二三年三月份才开始做，在ai的加持下可以做到日更几个月就涨到了二十多万份。光播放的分。成就月入十万，加了四季度新出的g p d s，也就是a i agent，再次大大拓展了ai应用的范围。给agent输入你自己领域的知识，比如说各种文字、图片、音视频资料等，它可以被你训练成你的专属助手。比如一个算命先生，他要是会用a i agent的话，那他可以把算命的书籍资料等都输给agent学习，并且基于个人的从业经验去调优。agent理论上就可以做个a i上面的应用，按次收费。
在网上他可能一天就能够赚到他出他一辈子都赚不到的钱。这是时代杂志评选的二零二三年a i赛道的最佳发明，覆盖了图像、视频、音频、智能穿戴等等。感兴趣的同学可以试用起来，已经用过的朋友大家可以把把感受分享在弹幕或者评论区里面。用好了这些工具才能够做到别人上班你上钟，别人加班你加薪，从此一个硬盘女神赢取白富美哦。当然a i还有很多问题。第一是成本较高大，模型算力消耗巨大。g p t四大约是在一万到两万五千块a百芯片上训练的，光芯片成本就是十亿起步，未来g p t五需要约三万到五万块h一百芯片成本将近百亿。
结果统计甚至是a i搜索的成本是传统搜索方法的十倍，而且算法仍然处于弱人工智能的阶段，智能水平离人类还有很大的差距。目前ai应用只是留住了部分场景的用户，主流a i应用比如说去g p t run等等的新用户留存率比现有的主流a比如说油管t talk等产品低了百分之三十，多半的用户在体验上线之后就没有再继续用它们了。第三是各个大厂都是开源的次顶配的大模型，专业的模型都是闭源的，大家都还留了一手。如果大家都开源最强的算法来共创构建a i定义的速度可以比今天更快。第四是用户隐私版权的问题。比如说a i agent要做到私人订制，用户需要上传自己的资料，可能会有隐私泄露的问题。二零二三年是在移动互联网之后，又一个让人眼花缭乱的科技爆发之年。
毕业大学说现有的软件生态都需要被ai重构一次。对a i先知先觉的人已经打出了一波结果的财富效应，各种a i用扑面而来，他们的效果让人惊叹，甚至一度让人害怕被取代。但可预见的未来，或是很远的将来，ai不是取代人类，而是作为一个效率工具，和前几次工业革命一样，提高社会的生产效率，带给我们一个更智能的未来，我们普通人要做的就是紧跟这波浪潮，不断的学习ai工具，去寻找属于我们的机会。
