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斯坦福大學最新報告:美國AI基礎模型數量是中國的5倍

4月17日,斯坦斯坦福大學以人為本人工智能(AI)研究院(HAI)李飛飛團隊近日發布了《2024年人工智能指數報告》。學最新報型數

斯坦福大學最新報告:美國AI基礎模型數量是中國的5倍

這份報告長達502多頁,告美國A國是礎模HAI發布的第7份AI指數報告,圍繞包括全球AI行業的量中投融資活動、AI的斯坦培訓成本和技術進步、公眾對AI的學最新報型數看法等方面進行了數據跟蹤與整理。

這份報告在全球范圍內具有極高的告美國A國影響力,被《紐約時報》、礎模《彭博社》和《衛報》等多家重量級媒體廣泛引用。量中同時,斯坦它也是學最新報型數美國、英國和歐盟等多國政策制定者的告美國A國重要參考資料,是礎模AI行業數據和見解最可信、最權威的量中來源之一。

最新報告指出,2023年,全球AI投資總額降至1892億美元,與2022年相比減少了20%。不過,生成式AI領域的投資激增,比2022年(約 30 億美元)增長了近8倍,達到 252 億美元。

大模型的訓練成本也變得越來越高昂。經報告估算,全球先進的AI大模型訓練成本已經達到前所未有的水平。例如,OpenAI的GPT-4訓練成本為7800萬美元,谷歌的Gemini Ultra訓練成本為1.91億美元。

在中美AI實力對比上,美國在 AI 大模型發布數量和投融資活躍度上優勢明顯。

2023年,美國共發布109個基礎模型,是中國(20個)的5倍多。同時,美國有61個知名AI大模型,而中國只有15個。

與此同時,美國2023年AI行業投資額達到672億美元,是中國(78億美元)的8.7倍。

此外,在全球AI專利數量和工業機器人安裝量上,中國占據了全球主導地位。中國2022年AI專利數量占據了全球的61.1%,遠超美國的20.9%。2022年中國工業機器人安裝量為29.03萬臺,是美國(3.95萬臺)的7.4倍。

以下是鈦媒體梳理的報告十大要點:

1. AI在某些任務上擊敗了人類,但并不是在所有任務上

AI在多個基準上的表現已經超越了人類,比如圖像分類、視覺推理和英語理解方面。不過在競賽級數字、視覺常識推理和規劃等更為復雜的任務上,AI依然落后于人類。

2. 工業界繼續主導前沿AI研究

2023年,工業界出現了51個具有影響力的機器學習大模型,而學術界只貢獻了15個。產學界也在2023年合作貢獻了21個具有影響力的大模型,數量創下歷史新高。

3. 前沿大模型訓練成本變得更加昂貴

經估算,最先進的AI大模型訓練成本已經達到前所未有的水平。

其中,OpenAI的GPT-4訓練成本為7800萬美元,谷歌的Gemini Ultra訓練成本為1.91億美元。有趣的是,谷歌2017年的Transformer 模型引入了支撐當下幾乎所有大語言模型的架構,訓練費用僅為930美元。

4. 美國超越中國、歐盟和英國,成為全球頂級AI大模型的主要發源地

2023年,美國共出現了61個知名AI大模型,遠超歐盟的21個和中國的15個。

5.嚴重缺乏對大模型責任的可靠和標準化的評估。

最新研究表明,負責任的AI模型嚴重缺乏標準化。OpenAI、谷歌和Anthropic這些前沿開發者們,按照不同的負責任的AI基準來測試他們的大模型,這種做法使得系統地比較頂級AI大模型的風險和局限性的努力變得復雜。

AI Index指出,現有的AI深度偽造內容已難辨真假,尤其是政治方面的深度偽造已經影響了世界各地的選舉。

6.生成式AI投資猛增

盡管2023年AI私人投資整體有所下降,但對生成式AI的投資金額猛增至252億美元,比2022年增長了近9倍。包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection AI等企業都獲得了一輪可觀的融資。

2023年,宣布融資成功的生成式AI初創企業數量為99家,相比2022年的56家增長了76.79%。

7. AI提高了人類的工作效率和工作質量

2023年,一些研究表明,AI能幫助人類更快地完成工作任務并提高他們的工作質量。此外,AI還能彌合低技能員工和高技能員工之間的技能差距。不過,也有研究警告說,在沒有適當監督的情況下使用AI會產生性能下降的現象。

8. AI使得科學發展進一步加速

2022年,AI開始推動科學發現。2023年出現了更為重要的與科學相關的AI應用程序——提高算法分揀效率的 AlphaDev和促進材料發現過程的GNoME。

近幾年,AI在MedQA(醫療問答數據集)基準上取得了顯著改進。2023年,GPT-4 Medprompt的準確率已經達到了90.2%,比2022年的最高分提高了22.6%,相比2019年性能足足提升了2倍。

9. 美國AI法規數量急劇增加

美國與AI相關的法規在過去一年甚至是過去五年都在大幅增加。2023年,美國共出臺了25項與AI相關的法規,同比增長了56.3%,而2016年只有一項。

10. 全球各地的人們都更加意識到AI的潛在影響

全球市場調研機構Ipsos的一項調查顯示,去年,人們認為AI在未來三到五年將極大地影響他們生活的比例從60%上升到了66%。此外,52%的人表示對AI產品和服務感到擔憂,比2022年上升了13個百分點。

皮尤研究中心的數據顯示,美國有52%的人表示對AI的擔憂多于興奮,這一比例高于2022年的37%。

中美AI實力比拼

在AI世界級競賽中,中國與美國是最為矚目的兩個國家,雙方在AI的不同領域各有優勢。

報告顯示,從AI大模型數量上看,美國2023年共發布了61個知名AI大模型,遠超歐盟的21個和中國的15個,是全球頂級AI大模型的主要發源地。

美國在基礎模型領域也居于領先地位。在2023年,美國共發布了109個基礎模型,是中國(20個)的5倍多。

在AI投融資方面,美國優勢也非常明顯。

2023年,美國的AI行業投資額達到672億美元,是第二大投資國中國(78億美元)的8.7倍。自2022年以來,中國和歐盟(包括英國)的AI領域私人投資分別下降了44.2%和14.1%,而美國在同一時間經歷了22.1%的顯著增長。

在2013年—2023年的十年間,美國在AI行業投資總額達到了3352億美元,中國緊隨其后,為1037億美元。

在生成式AI私人投資中,中美差距更為明顯。2023年,美國在生成式AI領域的投資總額為224.6億美元,中國僅為6.5億美元。

而從AI私人投資的細分領域來看,2023年最受歡迎的三個領域依次為AI基礎設施/研究/治理(183億美元)、NLP和客戶支持(81億美元)、數據管理和處理(55億美元)。

其中AI基礎設施/研究/治理領域的投資由美國主導,不過在人臉識別領域,2023年中國的投資總額(1.3億美元)超過了美國(9000萬美元)。在半導體領域,中國的投資總額(6.3億美元)與美國(7.9億美元)相差無幾。

2023年,宣布融資成功的美國AI初創企業數量為897家,中國是122家。在過去十年時間里(2013年—2023年),成功融資的美國AI初創企業數量是5509家,是中國(1446家)的3.8倍。

盡管美國在基礎模型研發和AI投融資活躍度上一騎絕塵,但在全球AI專利數量和工業機器人安裝量上,中國占據了全球主導地位。

從2021年到2022年,全球AI專利授權量大幅增長了62.7%。其中,中國2022年AI專利數量占據了全球的61.1%,遠超美國的20.9%。

中國對工業機器人的需求量在近十年內急速增長。2013年,中國工業機器人安裝量占全球總量的20.8%,到2022年這一比例上升到了52.4%,位居全球第一。

數據顯示,2022年中國工業機器人安裝量為29.03萬臺,是美國(3.95萬臺)的7.4倍。中國工業機器人安裝量最多的行業是電氣/電子行業,其次是汽車行業和金屬/機械行業。

截至2022年,美國在專業服務機器人制造領域處于領先地位,制造商數量為218家,約為中國(106家)的2.06倍。

閉源大模型性能優于開源,谷歌大模型數量居行業第一

2023年,全球相關組織發布了149個基礎大模型,是2022年發布數量的2倍。這些新發布的大模型中有65.7%是開源的,高于2022年的44.4%。

不過,閉源大模型的性能依然優于開源大模型。在數學推理、編碼能力、代理行為、多語言理解均值等多項基準測試中,閉源大模型實現了24.2%的中位值性能優勢。在AgentBench 代理任務上,閉源大模型與開源大模型的性能差異高達317.7%。

根據程序員問答網站Stack Overflow統計,2023年最受專業開發人員歡迎的AI開發工具依次為GitHub Copilot(56.04%)、Tabnine(11.74%)、AWS CodeWhisperer(4.91%);最受歡迎的AI搜索工具依次為ChatGPT(83.3%)、Bing AI(18.8%)、WolframAlpha(11.2%);最受歡迎的云平臺依次為Amazon Web Services(53.08%)、Microsoft Azure(27.80%)、Google Cloud(23.59%)。

值得注意的是,隨著AI模型的“百花齊放”,其背后所耗用的算力正呈指數級增長。如,谷歌Gemini Ultra訓練時需要500億PetaFLOPs(1 PetaFLOP等于每秒1千萬億次浮點運算)算力,在所有知名模型中位居第一。

谷歌也是業內發布大模型數量最多的企業。2023年,谷歌共發布了包括Gemini和RT-2在內的18個大模型,Meta和微軟緊隨其后,分別發布了11個和9個。

越來越多的公司利用AI賦能旗下業務。報告顯示,2023年有55%的組織使用了AI,高于2022年的50%和2017年的20%。AI應用場景主要出現在自動化聯絡中心、個性化定制內容與獲取新客戶等業務中。

此外,AI Index還做了一項關于AI態度的全球調查,調查樣本來自31個國家的22816名成年人(16歲至74 歲)。其中,超過一半的人認為AI將改變他們的工作,而超過三分之一的人認為AI將會取代他們。

具體來說,66%的Z世代(1995年至2009年之間出生的人)受訪者和46%的嬰兒潮一代(1946至1964年之間出生的人)受訪者認為,AI將顯著影響他們目前的工作。與此同時,收入較高、受教育程度較高、擔任決策職務的受訪者認為,AI會對他們的就業產生巨大影響。

分國別來看,針對“AI產品和服務是否會讓你感到緊張”這一問題,有69%的澳大利亞人和65%的英國人回答是。日本對AI產品的擔憂程度最低,為23%。

盡管AI對就業市場的影響引發了輿論擔憂,但AI Index引述高盛在2023年發布的一份研報指出,AI將在未來十年內使全球年度生產率增長1.0%~1.5%。

文章來源:鈦媒體

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