【极新】2024年AGI市场机遇与挑战报告

近日，【极新】发布了《2024年AGI市场机遇与挑战报告》，这份报告深入分析了中国AI大模型行业的市场动态、投融资情况、技术发展以及行业应用等多个维度，为理解当前及未来人工智能行业的发展趋势提供了宝贵的数据和见解。报告指出，2023-2024年，中国AI大模型行业的投融资数量及金额显著增长，显示出资本市场对AIGC技术未来应用前景的强烈信心。同时，报告还涵盖了人形机器人产品的发展、AIGC技术在各领域的应用情况、以及量子计算对AGI发展的推动作用等内容，为行业从业者和投资者提供了丰富的信息和深刻的洞见。

2024年，人工智能行业迎来了新的发展浪潮，特别是在AI大模型领域。今年，中国AI大模型行业的投融资数量和金额都有显著增长，显示出资本市场对这一领域的信心和期待。据统计，2023年至2024年10月，融资金额同比增长73.44%，达到310亿元人民币。这一数字不仅反映了市场的热情，也预示着AI大模型技术将在未来几年内实现更广泛的应用和商业化。

AI大模型技术的发展，特别是在医疗、金融、制造业等领域的应用，已经开始显现出其巨大的潜力。这些技术通过深度学习和大数据分析，为行业提供了更为精准和高效的解决方案，从而吸引了大量投资。全球AIGC行业的融资总额在2023年上半年达到了1066.56亿元人民币，这一数字足以说明投资者对AIGC技术未来应用前景的强烈信心。

在AI大模型的商业化应用上，国内外市场呈现出不同的特点。国内大模型市场仍处于发展初期，而海外市场则更注重应用层面的投资。这种差异导致了全球融资关注点从“模型”向“应用”转移。在国内，传统AI厂商在大模型的研发及商业落地上拥有更多资源和经验，市场份额接近40%，而新兴AI厂商如智谱及百川市场份额约20%。

AI大模型的发展也带来了新的商业机会。例如，智谱AI推出了GLM-PC、GLM-4-Voice、AutoGLM等一系列产品，不断推动技术进步和应用创新。这些技术的发展不仅推动了API开放平台和软硬件集成，还为行业解决方案提供了新的可能性。

在人形机器人领域，各大企业的技术进步和产品创新也在不断推动行业发展。例如，特斯拉的Optimus、波士顿动力的Atlas等产品，都在运动能力和灵活性上展现出了卓越的性能。这些技术的发展，不仅在技术上取得了突破，也在商业应用上展现出了巨大的潜力。

AIGC技术的发展也带来了新的挑战，尤其是在数据需求方面。大模型的训练需要大量的数据支持，这不仅包括基础通识大模型，也包括行业专属模型。数据的质量和多样性对于大模型的能力提升至关重要。因此，数据的收集、清洗和标注过程变得尤为重要，这也是为什么高质量数据集对于AI大模型的训练如此关键。

在成本方面，大模型的预估训练成本也在不断上升。这包括模型预训练、微调和推理等环节的费用，以及市场推广、运营和数据获取与处理的成本。这些成本的增加，对于AI大模型的商业化应用提出了新的挑战。

在商业化使用收费方面，国内外主要大模型的收费标准也有所不同。例如，OpenAI的GPT-4o和Gemini 1.5 Pro等模型的收费标准，与国内的ERNIE-3.5-8K和Doubao-pro-4k等模型相比，存在明显的差异。这种差异不仅反映了不同市场的需求和支付能力，也影响了AI大模型的商业化进程。

随着技术的不断进步，AI大模型的应用场景也在不断扩展。在零售、金融等行业，AI大模型已经开始展现出其独特的价值。例如，在金融领域，AI大模型的应用可以帮助企业实现更高效的资源分配和决策，推动产业的数字化转型。

总的来说，2024年的AI大模型行业呈现出了快速发展的态势。技术的进步、资本的涌入以及应用场景的拓展，都为行业的发展提供了强大的动力。然而，随着技术的发展，新的挑战也在不断出现，包括数据需求的增加、成本的上升以及商业化应用的复杂性。面对这些挑战，行业需要不断创新和调整，以实现更可持续的发展。

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