2024 AI大模型年度十大关键词发布

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从开源与闭源的竞争，到多模态AI与自监督学习，再到能效优化和AI伦理的深入探讨，AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。

2024年，人工智能（AI）大模型领域持续快速发展，技术进步与市场需求共同驱动下，涌现出诸多重要趋势和突破。

随着计算能力的提升和数据资源的丰富，AI大模型在各行各业的应用愈加广泛，从自然语言处理到计算机视觉，再到自动驾驶和智能制造，AI大模型正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。

亿欧结合全年热点事件、重点领域突破、商业化落地趋势、技术发展动态及未来方向，筛选出：“开源与闭源竞争、行业集中与两极分化、多模态与智能Agent的创新、架构优化与能效瓶颈、通用人工智能（AGI）的探索、AI伦理与可解释性、融资与并购、跨行业融合（AI+X）以及自监督学习”等相关AI大模型年度十大关键词。

1. 开源与闭源之争

2024****年，开源大模型与闭源大模型之间的竞争愈发激烈。

以Mistral、阿里云为代表的开源大模型厂商，提供了与商业大模型相媲美的性能，吸引了广泛的开发者和企业用户。

在商业模式上，开源厂商通常通过提供增值服务、定制解决方案和技术支持实现盈利；在生态建设上，开源社区的活跃度和贡献者数量不断增加，促进了技术的快速迭代与应用扩展。

与此同时，商业巨头如OpenAI、Google等继续推进闭源模型的商业化，通过控制数据、计算资源和技术生态，巩固其市场地位。

商业模式上，企业依托高端订阅服务、API接口和企业解决方案实现盈利；在生态建设上，通过构建封闭但高效的技术生态系统，确保用户依赖其核心技术。

开源与闭源的对立不仅在技术层面展开，也在商业模式和生态建设上形成了深刻的分歧。

这种竞争推动了技术的多样化发展，同时也促使企业在选择模型时更加注重自身需求与战略定位。

**2.**行业两极分化显现

头部企业受到的资源倾斜越来越多。

**形成明星企业扎堆：**国内外众多明星企业纷纷推出新产品，形成明显的聚集趋势。

海外方面，OpenAI、Anthropic、xAI、Meta、Google DeepMind、Mistral等公司持续创新；国内方面，阿里、腾讯、华为、字节跳动、智谱AI、零一万物、百川智能、月之暗面、MiniMax、百度、京东、Deepseek、商汤、科大讯飞、昆仑万维、阶跃星辰等企业也积极布局，推动大模型技术的商业化和落地应用。

**百模大战退潮：**随着市场竞争的加剧，过去一度盛行的“百模大战”逐渐退潮。企业不再盲目追求模型数量，而是更加注重模型质量和实际应用效果。

这些转变也促使资源更加集中于少数具有核心竞争力的企业，进一步加剧了行业的两极分化。

企业聚集效应不仅加速了技术创新，也促进了市场竞争的加剧。

头部企业凭借丰富的资源和技术积累，在市场中占据了主导地位，而中小企业则需要则需要在细分领域寻找突破口，以实现差异化竞争。

3.多模态AI与Agent趋势

多模态AI与智能Agent引领产品创新。

多模态AI能够处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频、视频等），使得AI产品更加智能化和个性化。

2024年，多模态技术与智能Agent的发展成为AI产品的重要趋势，推动了用户体验的提升和应用场景的拓展。

例如，智能客服系统不仅能理解文本，还能解析用户的语音和面部表情，从而提供更加精准的服务。

4.架构优化与Scaling Law泛化

架构优化加速涌现，Scaling Law推动规模化发展。

大模型的创新主要体现在架构的不断优化与规模化发展上。通过改进模型架构，提升性能的同时降低计算成本，使得大模型更加高效和适应性强。

Scaling Law（规模定律）在模型性能提升中起到了指导作用，推动了模型规模与性能关系的深入研究。推理能力的提升成为大模型的核心竞争力，促使计算资源和数据处理方式发生深刻变革。

5.AGI****探索与空间智能

通用人工智能（AGI）与空间智能推动智能系统进化。

AGI的探索应用仍是长期目标，2024年，视频生成技术的进步点燃了世界模型的发展热潮，空间智能的统一将虚拟与现实更加紧密地结合，OpenAI的o3更是让大众纷纷高喊AGI已经来临。

大模型企业们的技术进一步迭代，为实现更接近人类认知的智能系统奠定了基础，也推动了智能机器人、自动驾驶等领域的突破性进展。

当下我们也已经可以看到端倪，集成的AGI智能助手不仅能完成复杂任务，还展现出自主学习和适应新环境能力，标志着我们已经向真正通用人工智能迈出了重要步伐。

6.AI大模型的能效瓶颈

能源消耗一直是训练大模型的瓶颈。

尽管美国拥有充足的GPU资源，但未来的电力消耗仍是重大挑战。

2024年，随着对环境影响的关注增加，越来越多的公司开始关注AI模型的能效优化。通过采用更加高效的算法和硬件，优化数据中心的能源管理，企业努力在提升模型性能的同时，降低能耗，推动绿色AI的发展。

例如，采用更高效的芯片架构和散热、冷却技术，以及优化训练流程，减少不必要的计算，都是当前的主要方向。

7.可解释性与AI伦理

模型透明性与伦理考量保障AI负责任发展。

随着大模型在各行业的广泛应用，其决策过程的透明性和可解释性变得尤为重要。2024年，AI伦理成为大模型研发的重要考量，包括公平性、透明性、隐私保护和责任归属等方面。

通过提升模型的可解释性，增强用户对AI系统的信任，推动了更加负责任和可持续的AI发展。

同时，数据隐私与AI伦理问题成为行业的重要议题。

欧洲和美国的监管机构推动更加严格的AI法规，要求企业在训练和使用大模型时更加重视数据保护和模型透明度，确保技术创新与安全伦理同步发展。

未来相信，在国内也会进一步推动相关法规监管的进一步发展。

8.融资与并购

大模型领域的投资热潮在2024年持续升温，投融资马太效应与国家支持推动AI生态发展。

许多初创公司获得资本支持，AI领域的投融资呈现出明显的马太效应，领先企业和机构获得更多资源支持。

同时，国家层面的支持频率提升，研究和投资的增加不仅促进了技术创新，也加速了AI技术在实际应用中的落地和普及。

此外，大模型公司之间的并购活动加剧，企业为了增强技术竞争力和市场份额，通过收购和合作扩展自身的能力和资源。

9.AI应用增长与AI+X赋能

跨行业融合推动AI应用的快速增长。

AI与各行业的深度融合（AI+X）推动了应用的快速增长。2024年，AI赋能类产品大干快上，然而依赖纯AI技术的“原生AI”产品在市场上较难取得突破。

其实也揭示了应用层面的实际挑战，强调了跨行业合作和定制化解决方案的重要性。

除了核心的AI研发，许多大模型公司还开始向其他领域扩展。

OpenAI与微软的合作不仅限于软件和服务，还包括硬件和智能设备的集成。Google、智谱、零一万物、百川等公司也在探索如何将大模型技术赋能于医疗、金融、教育等领域，推动跨行业的AI应用落地。

10.自监督学习与数据驱动创新

自监督学习成为提升大模型性能的关键技术。

2024年，自监督学习方法在大模型训练中得到广泛应用，通过利用海量未标注数据，显著提升模型的泛化能力和适应性。

这种数据驱动的创新方式，不仅减少了对高质量标注数据的依赖，还加快了模型训练的效率。

2024年，大模型技术的快速发展让人们对未来充满期待。

从开源与闭源的竞争，到多模态AI与自监督学习，再到能效优化和AI伦理的深入探讨，AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。

同时，随着AI技术的普及和商业化，行业监管、伦理问题、以及可持续发展等挑战也需要引起更多关注。

2024年大模型技术的蓬勃发展，既为企业创造了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。无论是技术创新、市场竞争，还是道德伦理和政策监管，未来的大模型产业都将经历更深层次的变革和发展。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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