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[游戏动漫]为什么现在的 AI 大模型好像只有中美在做，世界上其他国家都好像完全消失了？ |
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美国的ChatGPT，Gemini，中国的通义千问，星火大模型，文心一言。为什么其他国家比如日本韩国，还有欧洲那些国家好像完全消失了一样？ |
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我以为发展AI是为了帮我切菜刷碗，好解放我去唱歌绘画摄影。现在倒好，唱歌绘画摄影全让AI干了，老子还是得亲自切菜洗碗。。 |
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之前看过知乎的一个回答 意思是说别看百度公司在中国连狗路过了都要吠两声，主打一个人憎鬼厌狗都嫌 但你要是把百度变成一个欧洲或日本的互联网企业 人家是真会把百度当宝一样供起来的 |
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你的感觉没啥大错，现在除了中美，剩余其他地区的生成式 AI 声量都很小，大模型层面能做点东西的就是法国的 Mistral，剩下的就算做也是以 AI 应用为主。 有数据显示https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[1]， 60% 的顶级人工智能研究人员为美国的大学和公司工作，特别是 OpenAI、Google、Meta 和 Anthropic 这些头部企业，毫无疑问地引领了生成式 AI 发展。如果大家想使用这些模型，推荐之前一直在用的一款全平台聚合产品 ShirtAI。 ShirtAI是一款集成全球大模型全方位AI产品，集成全球模型问答+Midjourney/Stable Diffusion绘画+艺术字/艺术码+视频创作+PDF对话解析+AI TTS语音等功能。 |
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网页版：https://www.myshirtai.com/IOS版本：https://apps.apple.com/us/app/shirtai/id6474819973 |
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国内的大模型产业现状不用多说，算得上非常活跃，国外甚至有些媒体已经开始鼓吹中国 AI，说中国的 AI 在全球处于领先地位https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3269866/china-leads-world-generative-ai-adoption-underscoring-countrys-progress" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[2]，中国比其他任何国家都热爱生成式 AIhttps://finimize.com/content/china-embraces-generative-ai-more-than-any-other-country" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[3]，申请的专利比美国都多https://fortune.com/asia/2024/07/04/china-generative-ai-patents-un-wipo-us-second/" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[4]，等等。 评论区说中国网友吹美国 AI，美国网友吹中国 AI，想了想还真是，特地补充一下：像阿里云开源的 Qwen2 在国外社区口碑就非常好，最近的 DeepSeek 的开源也引起了很多国外网友讨论。所以我们的国产开源工作真的做得不错，在国外是受到了高度认可的。 |
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不得不说，AI 大模型依赖的资源不是小公司能烧得起的，生成式 AI 头部效应很明显，大家都是奔着赢家通吃在跑，不过随着各家模型逐步成熟，下一个阶段也许会转入落地场景的竞争。 其实现在入局 AI 的门槛很低，如果你对 AI 还不够了解，不知道 AI 在各行各业落地的现状，我推荐大家听一下知乎知学堂的「AI 解决方案」课程，由大佬悉心拆解大模型在不同行业应用的可能性，为大家带来最实用、最有价值的 AI 技术科普。不需要任何技术储备，谁都可以听，希望大家听完以后能结合自己的工作进行思考，并真正用 AI 来解决业务难题： ??技术岗高薪必学：AI大模型技术原理+应用开发+模型训练 ￥0.00就业无忧 |
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" style="display: none;"> 至于中美以外的国家，Techopedia 把英国排第三，法国排第六https://www.techopedia.com/top-10-countries-leading-in-ai-research-technology" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[5]，主要是把 DeepMind 算到英国了，不过 DeepMind 现在是谷歌的子公司。另外 AI 画图领域的 Stability 也是英国的企业。 |
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根据 ITA 的数据https://www.trade.gov/market-intelligence/united-kingdom-artificial-intelligence-market-2023" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[6]，英国是继美国和中国之后的全球第三大人工智能市场。 法国的 Mistral 在开源方面表现很好，算是 Meta 之外的另一个源神。这个月连发三款模型，上周发布了 MathΣtralhttps://mistral.ai/news/mathstral/" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[7]和 Codestral Mambahttps://mistral.ai/news/codestral-mamba/" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[8]： |
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昨天又和 NVIDIA 一起发布了 NeMohttps://mistral.ai/news/mistral-nemo/" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[9]： |
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参考^https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/^https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3269866/china-leads-world-generative-ai-adoption-underscoring-countrys-progress^https://finimize.com/content/china-embraces-generative-ai-more-than-any-other-country^https://fortune.com/asia/2024/07/04/china-generative-ai-patents-un-wipo-us-second/^https://www.techopedia.com/top-10-countries-leading-in-ai-research-technology^https://www.trade.gov/market-intelligence/united-kingdom-artificial-intelligence-market-2023^https://mistral.ai/news/mathstral/^https://mistral.ai/news/codestral-mamba/^https://mistral.ai/news/mistral-nemo/ |
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很多人提到了法国的Mistral AI，它前两天发了一条twitter介绍自己的两个新产品，迄今而为才有466K的浏览量。 |
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如果你知道立）党这个人的话，他随便一条黄推都能到1M，马斯克的一条更别说了。 连OpenAI非CEO的推特关注量也可能比这个大。 说白了现在只有中美两个大国能搞这样的重投资，未来我觉得印度也有这个能力，他们本身人口就多，人均的收入少，但是架不住高种姓的钱多，并且印度的精英们还挺喜欢回印度投资的，不过时间可能还早。 其他的国家就不用看，注定是发展不起来AI的。 现在的两个AI巨头，中国和美国，如果你仔细看的话，这俩国家能发展的起来AI是有共性的。 第一，国内的市场足够大。 人口基本是在亿级别，GDP总量也要够高，这一点儿中美很正常，欧洲有几个AI公司，英国也有deepmind这样的研究型机构，沙特那些土豪也有。 但是印度来说就差很多，因为他们自己的公司很难在美国公司提供的AI服务下生存，只能沦为给美国公司打工的境地。 亚洲除了中国，几乎没有别的国家有AI的可能性。 第二，足够的基础设施建设。 这个基础设施不是指的修路什么的，而是网络、数据、算力等。 全世界排名前10的云计算公司，7个美国的，2个中国的，一个法国的。 |
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想要发展AI，算力不够那基本白搭，这方面是重型投入，小国家既没有必要去投入，也没有那个体量以及经济实力去硬上。 第三，人才储备。 中国的程序员以及AI人才可以算是向全世界输出的，别的不说，那些AI大公司里面毕竟有占比很大的中国人，你可以去看大模型领域的技术报告，几乎每一个大模型里面都能看到中国人的身影，甚至有一些大模型团队里面一半多都是中国人。 但实际上做AI大模型需要两方面的人才，一方面是直接针对于大模型本身，包括它的算法创新、并行化加速和具身智能等，这方面其实需要的人数少，但是要求都非常高，基本上得从AI专业的硕博起步。 而另一方面就是针对已有大模型的再应用，这方面中国的人才缺口还很大，因为它需要将大模型跟现在的各种产业结合起来，在这个方向反而是了解相关行业的技术从业者优势最大。这其实是国内程序员的机会，我认识的很多人都开始往大模型应用方向转了，这个方向其实要比单纯的写代码有潜力的多，因为毕竟还在行业的早期。 因为大模型最终能否活下来要看应用是否能落地，而这方面要求的更多是偏应用向的知识储备，比如AI大模型的商业案例，它有哪些落地场景以及一些跑通的商业模型，这方面的知识在知学堂的AI大模型课程中有详细的解释以及实战演示，现在可以免费从下面的入口了解?? AI进阶??AI技术原理+AI产品思维+项目实战 ￥0.00点我进阶 |
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" style="display: none;"> 对了，课程里关于「大模型」、「多模态」的实际应用、算法原理、未来趋势等，一定要仔细听，学完你基本上也能清晰了解可落地的AI产品到底用了什么AI技术，也对后续自己的职业发展有启发。 对于大模型的选择，其实国内的很多模型已经挺强了，比如在OpenCompass这个大模型榜单上面，前10个里面有6个是国产的大模型，甚至跟霸榜了很久的GPT4系列都相差不太大了。 |
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再比如说AI视频生成领域，国外的贴吧redditj今天有一票人在问怎么访问快手可灵，这跟ChatGPT不让中国用户访问的时刻太像了，满世界找可以用可灵AI的方法。 |
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大模型智能的发展：头部玩家如OpenAI、Microsoft这种外国玩家等在大模型研发方面的进展确实很可观，但也面临着成本高、复杂度大、应用场景落地难等问题。这为国内的大模型提供了一个契机，可以从大模型智能的研究中汲取经验，找到细分市场或专注领域，开发具有差异化竞争力的产品。 特别是在大模型的光环下，应用层面的创新常被忽视。实际上，很多工作流程和业务环节都可以通过AI实现效率提升。例如，智能客服系统、自动化数据分析、精准营销推荐、以及智能内容生成等，都是企业可以深耕的方向。 |
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因为中国进入了开源盛世。 有中国的qwen2，deepseek等开源大模型在，还研究啥大模型啊，复制粘贴就行了。 有人说，中国人哪天不开源了怎么办。 那是你没搞懂开源的本质逻辑。 没有人不想赚钱，开源的都是搞赚不到钱才开的。 有tiktok前车之鉴，中国大模型再好欧美也不会再让你进入市场。 那我反正赚不了钱，我就开源。 贸易保护的代价是这样的，你不让人家赚钱，人家宁愿白送也不让你赚，都别想活着！ 美国那帮搞大模型的公司注定一地鸡毛，除了卖显卡的。 你苦哈哈研究半天，中国直接给你开源了，国内卷出来的搞不好比你还好用。 没有任何超额利润技术壁垒，最后只能赚点服务器维护的辛苦钱。 你把笔趣阁封了，那江湖上就到处都是笔趣阁，你不让中国进欧美市场，那就是个公司买几个计算卡都能搞出一流大模型。 你和钱对我来说都不重要，你不赚钱，对我很重要。 |
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一，大国从来不赌，搞阴谋太麻烦，直接以势压人，同时走所有的技术路线。 小国做了也没用。 举个例子电动车技术路线： 中国电动车技术路线，实际也是中美技术路线（特斯拉是桥梁），日本看似针对中国另寻他路，实际是主动避让中美技术路线。 之前美日韩谈电动车联盟，日韩欢欣鼓舞本以为大哥带小弟围堵中国，结果美国掏出来的是中美新能源车标准（笑死） 汉奸们大受震撼：太君的技术居然是八路标准。所以日本恼羞成怒押宝全固态电池。押宝赌国运。 而中国这种大国怎么应对这种情况和可能性——就是标题。 无数条技术路线全都走，哪条路通了，就加大力度走下去。 例如新冠疫苗，中国就是同时走了所有路线。 |
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独立技术路线相当于闭关锁国，苹果搞封闭技术他有全球市场（现在也搞不下去了，充电口乖乖改type-c，30瓦快充被人嘲笑多久了）， 日本也搞这套？日本本土市场太小了，迟早是个死字 日本又不是没搞过。 请问索尼记忆棒去哪了？ |
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世人总是嘲笑日本点歪科技树，日本笑你看不清——半殖民地伏低做小故意避开美国太君的科技树主干，只能在细枝末节上做文章，你能不点歪吗？ 半殖民地是这样的，上限被锁死的必然结果。 你可以乖乖的当中等发达经济体，停滞下滑都行，但是再往上？让美国太君往哪搁？ 世界上哪有那么多独立自主的国家，哪怕五常拉出来，可能独立自主的只有3个。 你以为我说中美俄？并不是。 中国， 俄罗斯， 美国只能算三分之二个，因为三分之一可能受他爹以色列控制。 法国算三分之一个。 加起来就是3个。 五常里独立自主的国家只有3个，全世界200多个国家，独立自主的国家可能也不超过10个。 中国作为 后发国家，对下一次产业革命的态度是乐观的。 狂吹美国AI是十分可笑的，中国在这方面反而是机遇，有很大弯道超车机会。 二，哪怕爆发技术革命，中国也不会落下，甚至会加速弯道超车。 产业革命需要的是大规模工业生产能力，与大规模基建能力，政府与企业的执行力，后发甚至有使用更新技术的优势 哪怕美国有了新技术革命苗头，到时候最先收益的，最先规模化的反而是中国。 最后欧美日韩成了小丑，这是很有可能得 就像码头自动化，无人化，中国是遥遥领先， |
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甚至是美国码头也用中国的吊车与技术 |
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AI模型是可以优化的，AI生产力的根本是算力，巨头企业，政府投资，中国算力规模巨大 中国算力规模从2020年的全球31%增长到了33%，美国仍保持34%。 |
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日前，新华三集团联合中国信息通信研究院编制了《2023智能算力发展白皮书》，该白皮书显示，全球智能算力的总体情况呈现快速增长趋势。截至2022年底，全球算力总规模达到650EFLOPS，其中，通用算力规模为498EFLOPS，智能算力规模为142EFLOPS，超算算力规模为10EFLOPS。智能算力规模同比增加了25.7％，占比达21.9％。IDC预测，全球AI计算市场规模从2022年的195.0亿美元增长到2026年的346.6亿美元。 在算力规模方面，截至2022年底，我国算力总规模为180EFLOPS，排名位居全球第二。其中，通用算力规模为137EFLOPS，智能算力规模为41EFLOPS，超算算力规模为2EFLOPS。中国智能算力正处于高速增长阶段，智能算力规模同比增加了41.4％，占比达22.8％，超过全球整体智能算力25.7％的增速。 互联网行业依然是人工智能应用渗透度和投资最高的行业，智能算力仍将保持快速的增长，释放更大的变革动能。白皮书认为，未来，智能算力的发展具有六大趋势：一是人工智能加速渗透，多样化场景催生多元化算力需求；二是政策驱动，智能算力低碳发展成硬性要求；三是边缘智能应运而生，边缘计算与人工智能融合发展；四是智算中心建设加速，以应对高质量算力需求；五是模型规模不断扩展，海量多元化数据急需巨量化算力；六是自主学习能力提升，推动算力实现更高层次的智能。 只强调美国的AI，对美国AI大夸特夸，忽视近在眼前的中国AI发展比美国更迅速，是可笑的。 三，美国过去的高科技优势，有很大一部分原因在于大量的风险投资与资本项目落地迅速， 但问题是上一次互联网技术（PC、手机）革命也爆发在美国，但结果呢？ 胜利果实被美国独吞了吗？ 结果是中国也吃了互联网技术革命的这波红利，不比美国落后。 （只有欧洲日本被远远摔在后面，韩国算喝上口汤） |
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四，高通胀，高利率下美国的项目快速落地优势未来也堪忧，目前中国趋势是相反的，低通胀低利率，高科技贷款利率是非常低的 之前处于低利率环境下，现在美国不停加息，利率环境变高了，类似项目拿贷款成本变高了，那就炒作，开始拿投资者的钱。 高温超导，就一定下一次技术革命的风口吗？不一定，请问元宇宙去哪里了？人造肉去哪了？ChatGPT如今冷了吗？ 很多类似的项目，之前在美国低利率环境下，低成本拿贷款去投资。 现在美国不停加息，利率环境变高了，甚至是美国银行出现危机，有倒闭的。 典型例子就是——硅谷银行喜欢给风投项目银行贷款，以银行贷款入股项目。（硅谷银行倒闭） |
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资本项目拿贷款成本变高了，银行拿不到贷款了，那就炒作，拿投资者（韭菜）的钱。 以前：项目——>风投——>拿银行贷款——>炒作上市——>资本收割 现在：项目——>风投——>拿银行贷款(划掉)——>直接炒作上市——>资本收割 五，在高利率环境下，银行危机是必然结果，如今美国银行危机并没有得到解决，只是延后罢了。 美国银行危机愈演愈烈 ，就在2023年4月，美国银行裁员，被裁职员直播在银行报复性枪战。 |
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2023年8月，美国又有中小银行倒闭 2024年年初，美国股市站到5000点，出了ICU直接去蹦迪，笑死，谁信谁去全仓美股，祝他前程似锦哈哈哈 |
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六，AI也不是虚空产生，需要大量能源电力，基建，制造业，美日韩制造业衰弱，中国在这几方面优势明显 2024年2月6日，美国波音飞机因为没打紧螺丝，掉门门。 |
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据说给波音打螺丝的工人非技术工人，而是随手在路边招的临时工？ 你再看看波音股价？只是区区小跌，股价仍然在小坡顶，这股价反应了波音真实价值吗？ |
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美国工人新冠后都无心工作了，别说新冠，新冠之前已经有这迹象了，只是新冠加速了这个过程。 不单战机后勤，波音民航也这样啊，据说国内接手到的波音飞机，检查，螺丝都是虚打，全都要重新检查一遍。 这也难怪波音连连出事了。 |
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锈迹斑斑的破航母，里根号 |
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金融来钱太容易，按毫秒计数捞金，全球发美元铸币税，印钱来钱多快？ 谁去做辛苦的工业制造业？ 美国经济数据增长，是增长在谁头上，是人民头上，还是金融资本寡头与其他们的帮凶精英阶层头上? 既然大头被上面拿走，工人为何卖力工作？ 理论涓滴效应与实际涓滴效应 |
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钱太多，手太痒，英雄情结在燃烧。归根结底，是中美科技公司钱太多闹的。 我记得阿里千问刚开始做的时候，阿里有6000亿现金储备，纯纯的现金巨兽。 现在，他们的技术负责人周畅都离职了。 大模型的商业价值被高估了，应用的价值被低估了。 不做大模型，才是理性的。 靠水厂发大财，你要垄断市场和定价，靠技术垄断是不行的，大模型从长期来看，就是无差别的纯净水，连OpenAI都做不到技术层面上的垄断。OpenAI一直在渲染AI监管的必要性，要求打压开源。 OpenAI现在很像农夫山泉，自己打包卖水，他们的产品很基础，就是聊天机器人加上一些插件，跟裸模没啥区别，就像农夫山泉的价值，其实就是给了你一个装水的塑料瓶，他们的产品还没有Anthropic成熟，A社已经有了更成熟的产品形态(A社至少达到了柠檬水的级别)。现在OpenAI做的就是做品牌(炒作)，做渠道。技术护城河？不存在的。 Anthropic昨天发布了一个一亿美元的开发者计划，扶持100-1000家startup，实际上，也是在做渠道。但随着Deepseek向西方世界的渗透，A社的计划估计要落空。 髮国有个Mistral，估值60亿欧元。Mistral还需要大量努力来证明自己的路径优越性。做模型，达不到SOTA，就是苦涩，乏味的，没有宏伟崇高感可言。 日本也有做AI应用做得极好的，比如Felo Search，成熟度非常高，如果你在用ChatGPT进行问答，不如用Felo Search. 这就是我认为的正道。 |
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看到了某些回答，特别搞笑。 国外有，中国没有:中国就只会用别人的东西，没有自己的创造力。 中国有了，国外没有:国外不会重复造轮子，它只需要等你有了东西以后做实际应用就可以了。 真是灵活双标[飙泪笑] |
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因为中国有庞大的恨国党群体，对中国任何技术落后领域制造焦虑。 有监督就有变化。 所以中国从圆珠笔尖到盾构机乃至高制程芯片，都必须突飞猛进，赶上美国。 AI大模型也如此。 其它国家没有类似群体，或者即使有，国家和公众对这些不感兴趣，企业界就没有足够动力进入一个需要投入的领域。就这么简单。 中国发展，有恨国党们一份功劳。 |
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答案很简单：钱、人才、和政策。这三个因素是中美在这场技术竞赛中独占鳌头的关键。其他国家由于在这些方面的积累不够，只能望尘莫及。那么，让我们深入看看这个现象的背后到底有什么秘密吧。 中美两国大模型现状 首先，聊聊钱这个话题。AI大模型的研发需要巨额的资金投入，从硬件设备到数据存储，再到研发团队的薪资，都是一笔笔天文数字。美国的OpenAI、Anthropic、Google等公司，每年的研发预算都高得吓人，基本上能买下一个中小国家。 而在中国，像百度、阿里巴巴、华为这些巨头公司，也在AI研发上砸下了巨资。不仅是企业，政府也在背后鼎力支持，提供各种资金和政策优惠，确保这些企业在技术前沿上不断前进。 |
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中国大模型类型示意 再说说人才。中美两国的顶尖大学和研究机构源源不断地培养出大批AI领域的专业人才。这些人才不仅在数量上占优，更在质量上有保障。 美国有麻省理工、斯坦福这样的世界级名校，中国则有清华、北大这样的顶尖学府。两国的AI公司也吸引了全球的顶尖人才，为他们提供优厚的待遇和自由的研究环境，确保他们能全心投入到大模型的研发中。 接着是强大的科技企业。中美两国拥有一批在全球范围内具有强大影响力和竞争力的科技企业，这些企业不仅资金充足、人才济济，更有着深厚的技术积累和创新能力。 美国的OpenAI、Anthropic、Meta以及中国的科大讯飞、智谱华章、商汤科技等公司，都是各自领域的佼佼者。他们不仅在AI技术上不断突破，还积极推动技术的商业化应用，从而在市场上占据了重要位置。 最后，政府的支持也是一个不可忽视的因素。美国政府通过各种研究基金和项目资助，鼓励AI技术的发展和创新。 中国政府更是把AI作为国家战略，出台了一系列政策措施，大力支持AI技术的研发和应用。从数据开放到税收优惠，再到人才引进，政府的全方位支持为AI大模型的快速发展提供了坚实的保障。 |
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2023年全球人工智能企业主要分布国家参考大模型的发展需求 说到这里，你可能会问，AI大模型为什么需要这么多资源？原因在于大模型的训练和应用需要海量的数据和强大的计算能力。 训练一个像GPT-4这样的模型，需要处理海量的文本数据，进行数以亿计的参数调整，这不仅需要强大的计算能力，还需要耗费大量的时间和能源。因此，只有那些拥有充足资源的公司和国家，才能在这一领域取得突破。 在这场竞争中，科技企业扮演着关键角色。他们不仅提供技术支持，还通过各种方式推动AI技术的应用和普及。比如，OpenAI的GPT系列模型，不仅在学术界引起了广泛关注，还通过各种商业应用，改变了许多行业的运作方式。百度的文心一言、阿里的通义千问、华为的盘古大模型也在各自领域内发挥着重要作用，不断推动技术的进步和创新。而智谱华章推出的“智谱清言”也在中国市场上崭露头角，以其卓越的语言处理能力和广泛的应用场景赢得了广泛认可。 在这场资源和技术的竞赛中，人才是最宝贵的资源。中美两国通过各种方式吸引和培养AI领域的顶尖人才，为大模型的研发提供了强有力的智力支持。 顶尖人才不仅在技术上具有深厚的积累，还能在实际应用中发挥创造力，推动技术的快速发展和应用。 不过与美国相比，中国对顶尖人才的吸引力和培养仍需要加强。在这个AI技术飞速发展的时代，中国势必要在AI大模型的竞争中争先，这为程序员和产品经理们提供了巨大的机遇。如果你也想成为这场技术革命的一部分，早日入局并学习相关课程将为您打开新的职业大门。我推荐你可以听一下《程序员的AI 大模型进阶之旅》这个课。 课程深入讲解了大模型的发展历程、训练方法以及底层原理，帮助你建立理论基础。课程详细展示了如何将大模型技术应用到实际项目中，来提升你的实践能力。课程还探讨了如何利用大模型技术创造商业价值，提供了丰富的变现思路和策略。 ??技术岗高薪必学：AI大模型技术原理+应用开发+模型训练 ￥0.00就业无忧 |
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" style="display: none;"> 我个人在学习这个课时，最大的感受是它不仅让我对AI大模型有了更深入的理解，还激发了我将这些技术应用到实际工作中的灵感。 除了企业和人才，政府的支持也是中美在AI大模型领域取得领先的重要原因。美国政府通过各种研究基金和项目资助，鼓励AI技术的发展和创新。 中国政府则把AI作为国家战略，出台了一系列政策措施，大力支持AI技术的研发和应用。从数据开放到税收优惠，再到人才引进，政府的全方位支持为AI大模型的快速发展提供了坚实的保障。 职业新浪潮——AI大模型带来的就业机遇 说了这么多，你大家肯定想问，在这场激烈的技术竞赛中，普通人有没有机会参与其中，找到属于自己的机遇？答案是肯定的。AI大模型的发展为个人提供了许多新的职业机会和发展空间。 2024年，一些与AI大模型紧密相关的职业变得炙手可热，成为了许多求职者和职业发展者的新目标。 AI模型训练师是AI大模型发展中的关键角色，负责训练和优化模型，使其在特定任务上表现更出色。根据《2024年中国AI大模型产业发展报告》，未来几年，AI模型训练师的需求量将增长40%以上。这一职业不仅在科技行业有广阔的发展空间，医疗、金融、教育等行业也急需这类专业人才。 数据分析师在AI大模型的生态系统中扮演着至关重要的角色。通过分析和解释数据，为企业提供决策支持。在AI大模型的训练过程中，数据分析师能够识别和解决数据质量问题，提高模型的准确性和可靠性。据报告预测，数据分析师的需求在各行各业都在增长，特别是在金融和医疗领域。 AI产品经理负责领导AI产品的开发和市场推广，理解AI技术的能力，同时具备市场洞察力，确保产品满足用户需求并具有竞争力。在科技公司中，AI产品经理的需求持续增长，尤其是在那些致力于将AI技术商业化的企业中，对于推动AI技术的商业应用至关重要。 除了这些热门职业外，还有一些新兴职业在AI领域展现出巨大的发展潜力。比如AI伦理顾问、AI法律顾问、AI健康顾问和AI教育顾问等。随着AI技术的不断发展，这些职业的需求预计将在未来几年内显著增加。 如果你对AI大模型感兴趣，并希望深入了解如何在这个领域提升自己的技能，我推荐《程序员的AI 大模型进阶之旅》这个为期2天的课。这个课程从大模型的发展历程讲起，涵盖了Prompt Engineering、LangChain定制化应用，以及Fine-tuning技术。 通过这个课程，你可以学习到如何在大模型时代提升程序员的技能，甚至探索借助大模型技术提高收入的可能性。 ??技术岗高薪必学：AI大模型技术原理+应用开发+模型训练 ￥0.00就业无忧 |
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" style="display: none;"> 个人成长——在AI时代中定位自我 在中美AI大模型的竞争日益激烈的今天，个人如何在这一前沿领域中找到自己的位置并能够成长呢？ 关键在于拥抱变化、持续学习和实践，以及积极构建自己的专业网络。 首先，要想不被淘汰，就必须不断学习最新的知识和技术。多读最新的研究论文、参加在线课程和论坛讨论，主动探索和理解这些技术的潜在影响和应用前景。 AI技术是多学科交叉的产物，跨学科多领域地学习，能够更全面地理解AI技术，并在应用中发挥更大的创造性。 有机会要多参与开源项目、寻找实习机会、加入研究团队，都是积累宝贵实战经验的有效途径。 最后，构建一个强大的专业网络，可以帮助你获取最新的行业动态、技术进展和职业机会。 AI大模型技术的发展为个人提供了无限的可能性和机遇。面对中美两国在这一领域的激烈竞争，我们要能够在这个充满挑战与机遇的领域中找到自己的位置，并实现持续的成长和发展。 AI不只是技术的革命，更是个人能力与视野的革命。不妨抓住这个机遇，成就更好的自己吧。 参考文献： 1、人民网-《2024年中国AI大模型产业发展报告》 2、21财经-《2024年大模型行业研究报告》 3、毕马威-《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临》 4、AIHUB-《100+国内外AI大模型合集及详细介绍》 5、中国科学基金-《大模型关键技术与未来发展方向》 6、斯坦福-《2024年人工智能指数报告》 7、SuperCLUE-《中文大模型基准测评2024年上半年报告》 |
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AI大模型只有中美在做，这个描述略微夸张，但总体上是比较贴近事实的。 如果说在科研领域和细分领域，英国等少数发达国家仍有不小的存在感。 然而如果讲讨论氛围限定在参数量大且商业运营的AI大模型，那全球基本就是中美争雄。 说起来，当初ChatGPT异军突起的时候，知乎相关讨论简直是“群魔乱舞”。 “闭关锁国”、“错过新科技革命”、“审查导致中文互联网缺数据”和“游戏机禁令导致中国没显卡”等等奇谈怪论层出不穷。 当年为了驳斥某些自媒体的谬论，我曾明确说过： 我认为，全球范围内AI产业竞赛最核心的瓶颈都不是数据。 对中国来说，最核心的瓶颈在于算力。 对于除中美之外的大多数国家来说，最核心的瓶颈在于市场，尤其是缺乏有能力参与AI竞赛的市场主体。 如今回过头来看，事实又如何？ 下游大量企业已经全面动员起来，与海思驻场人员通力协作，完成昇腾生态下大量算子的重构； BATJ等等互联网巨头，已经全面加速基于昇腾计算卡的推理和训练。 昇腾计算卡持续热销，英伟达自家的财报和沟通会中，更是将华为海思列为“最强竞争对手”。 事实证明，中国已经完成底层AI算力的自主化，产能的瓶颈也逐步攻克。 再看日本欧洲等一众国家： 不少国家有较发达的游戏产业，他们的显卡呢？ 不少国家有较完善的教育体系，他们的AI计算卡呢？ 不少国家更是“皿煮自由”、“拥抱世界”，他们的AI大模型又在哪呢？ 说到底，日本欧洲连续错失互联网和移动互联网产业革命，放任自己国家被美国互联网和半导体产业倾销。 最终导致上述国家本土没有任何有竞争力的产业主体，自然没有足够的体量和技术实力投入AI大模型研发，这才是核心问题！ 再进一步说，日韩欧等国家出问题的又何止是AI大模型呢？ 有一些观点，我从几年前就开始说： 互联网、半导体、AI、航空航天、新能源汽车等战略新兴产业高度集中于中美，弱两极格局可能是未来十到二十年的主题。 日本欧洲各国的经济增速，翻翻数据都能看到。 2008年至今，英国、法国、意大利等欧洲主要国家经济实际增速极其有限。 德国的增速相对好一些，但德国所谓的“欧洲经济发动机”，本质上是将整个欧盟作为倾销市场实现的。 最关键的问题在于，日本欧洲现有的很多强势产业（比如日德两国的汽车），有不少是第二次工业革命的遗泽。 智能电动车的产业革命正席卷全球，日德的老本又能吃多久？ 而大量的战略新兴产业中，日本欧洲的存在感相当稀薄。 可以预见，未来战略新兴产业可能进一步向中美集中。 如果日本欧洲既无力开拓战略新兴产业，又保不住过往占据优势的旧产业成果，又凭什么还能有高收入呢？ 关于美国的衰落，知乎讨论过很多次。 但说实话，我认为目前这个阶段，美国的衰落更多是相对中国而言。 相对日本和欧洲国家，美国在总量更大的情况下增速还高一截，差距是在加速拉大。 这其中固然有美元是世界货币的因素，但美国众多科技公司的作用也很明显。 说到底，在这个比烂的世界，美国目前远不是最烂的那些。 所以我个人认为，未来五到十年可能是美国作为超级大国，中国作为次超级大国的弱两极格局。 |
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因为整个世界，只有中国可以不怕美国而单独搞高科技，其他的国家搞搞试试？法国阿尔斯通就是他们的前车之鉴，我们的华为要不是有国家的后盾，估计下场不比阿尔斯通好多少。 哪怕美国的狗日本，一旦突破了高科技，会遭到美国的封杀，比如曾经对日本东芝的封杀。 那些不想屈服于美国的国家，比如朝鲜伊朗，现在的俄罗斯，都会遭到集体封杀。 哪怕中国，也是无时无刻在被美国封杀，比如不让中国登上空间站，比如对中国芯片禁运。 但中国韧性十足，虽然买办企业不少，但也有华为比亚迪这样的中流砥柱。 要不然也危险。 |
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大家要注意一下时间和市场，大模型的火爆出现在2022年底，国内是2023年初大爆发。 那阶段处在美联储加息最猛的阶段，美股和国内股市，都不咋地。 特别是2023年这一年，在2022年做预测的时候，投资者还在预测美联储2023年底差不多就要开始降息了，结果进入2023年之后美国的通货膨胀表现出了相当的顽固性，美联储也不出意外地表达了鹰派的观点。 按道理说，美联储这种超预期的鹰派，会导致之前提前做预期的股票出现回调，甚至是比较大的下跌，但并没有。 随着大模型的兴起，AIGC这个概念板块是硬顶着美联储不断推后的降息预期，持续上涨。 特别是有英伟达这种巨头（虽然英伟达不做大模型，但做大模型的离不开英伟达，铲子概念），它的连续上涨导致了美国的股市也拒绝回调，一路上涨。 在国内，一众企业根据历史经验（国外什么火，我们就跟上）也开始上大模型。2023年前4个月的股市，2个概念最火。 一个是国企改革，一个是AIGC。 （插一句，我认为国企改革才是真值得长期投资的，去年初这么认为、去年底这么认为、今年还是） 所以从投资角度看，行业需要新增长点，股市需要新概念，催生了大模型的巨大投入。 本来美联储加息就是对经济活动的抑制，对股票影响是负面的，但如果有一个前景广阔的新市场，那投资人就更愿意留下来，股价下跌的压力也小。 AIGC其实不是过去几年唯一的资本市场的尝试，更早的还有“元宇宙”，那会儿国内外大大小小的科技公司也都搞元宇宙。 闹腾得最大的是Facebook，为表决心公司名字都改了。 结果最后...... 说到为什么只有中美在做，目前只有中国和美国的公司有动力、有能力做这个事情。 放眼全世界，基本上头部的信息科技公司、数据科技公司，也就是在美国和中国了，他们有强大的动力去探索新市场，给自己寻找新增长点，给自己的股价提供支撑。 特别是大模型，至少从报告和媒体老师的口中，这东西属于底层的技术，市场空间足够大。巨头当然可以做应用层，但容量太小，萝卜上雕花——他们更愿意“发明”萝卜的事情。 也只有美国和中国的这些巨头、资本市场，能给做大模型提供这么大量的资金。 很多人都在讨论大模型的“真假”，到底有没有那么大的作用。 这种讨论很正常。 股市历来就是“真概念”和“造概念”的结合，而我们用当时的视角观察（而非后视镜视角，“当年一看就是骗人”），真概念和造概念挺难区分的，有些甚至当时被认为“纯骗人”，后面也变成真的了。 这也是股权、股票投资的魅力和难度所在。 |
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chatGPT当时火起来之前，你听过哪家中国公司提过这个事？ |
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还是谈一下现状吧。中国的大模型公司与美国的大模型公司其实在数量上可能中国更多一些吧。 美国的OpenAI：No.1，毫无疑问！Google：尽管落了，但是依然是全球第二的实力吧？Meta：开源全靠它家的Llama系列。Microsoft：大家都知道，持有了大部分OpenAI的股份。但是自己的研发实力也是全球顶级的！Anthropic：OpenAI的一半员工干的。StabilityAI：尽管它家LLM不咋地，但是生图厉害啊！EleutherAI：一个以开源开放为目标的非营利机构。EontextualAI： Meta前员工干的。Nvidia：我一直觉得它家都是现在与最后的赢家！中国的百度：最早的号称半个年到一个年就能赶上ChatGPT/GPT4。阿里：Qwen系列已经到了开源领域榜单No.1了，实测效果不错。字节：豆包是最先搞的一个类似GPT-4o的，好像比它还早一点儿。可以说字节是国内最有实力的吧，它有能力，有数据，有算力。智谱：最新一笔拿了白袍的钱，好像不差钱，但是差人吧，感觉团队里的人不够多。MiniMax：传闻是国内最早做AGI的，但是真到落地的时候发现没有比后干这事的强在那儿。第四范式：听过不太了解。幻方：这个神奇的公司靠做量化搞出了最早的一波价格杀，而且性能居然非常不错。也是开源里最好的一个代码生成大模型。零一万物：做为李开复主导下的企业给出的答卷还是很不错的。kimi：全球首个把产品干到200万token以上的，效果还很稳定。 |
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相信你看完这个列表，就能得到结论了吧。 我们除了干到了开源第一，还干到 Token价格全球第一。但是并没有干到所有评测榜单第一。 中国想实现弯道超车，这事可能暂时不太行，未来可能也不太行。但是，搞一套自己能用的，现在成，未来也一定能成。 我一直在想，弯道超车这事是真的假的，怎么那么多人靠这个来麻痹自己？努力就好了，怎么想歪路？你以为是垂直下落你找个最速路径？不用找距离最近那个？ |
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在技术这件事上，一定要牢记一点：程序员的争论只有通过代码实现。 同样也适用于大模型这件事上。 但是如果换一个角度想，你可能会看到一个更开阔的世界！ 那就是不要管中国是第几，你都要成为会用大模型的那波人。 所以我一直在强调，作为离 AI最近的技术和产品人，主动学习，抓紧入局才是王道，中国是否实现弯道超车这个话题太大，更重要的是个人机遇，自己要成为会 AI 的那波人，避免被淘汰。虽然大模型技术的发展让AI不那么高冷，但是AI这个东西，新手看起来还是很庞大和复杂的，自学很可能从入门到放弃，掌握AI最快的方式就是了解底层原理和紧跟当下的AI应用场景 非常建议大家去听听知乎知学堂的AI公开课，里面有大模型的底层原理、技术分析、还有当下独一份的 AI落地案例拆解，不管你是技术人才想掌握微调技能还是产品、项目等相关人才需要补充 AI产品能力实现进阶的人，都建议听听，入口我直接给大家找过来了，直接听就可以 |
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我听了大概3个小时，课上老师非常系统的分析了Transformer这个模型，也就是现在AI的基础，听完能对基础知识有一个概念。还有28+真实AI商业落地案例讲解，其中就有现阶段最火的Agent技术的真实案例——「支小助」的demo拆解，老师讲的都非常透彻，而且通俗易懂，对技术小白特别友好，真心建议大家感受一下～ 还是那句话，时间不等人，但是你可以抢在时光前面。作为最先嗅到技术变化的程序员，大家千万不要错失先机。 原文作者：亚东 |
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