腾讯：2024大模型十大趋势：走进“机器外脑”时代报告_52页_3mb

报告摘要

走进“机器外脑”时代：2024大模型十大趋势总结

人工智能大模型技术正迅速发展，成为赋能各行各业的关键，推动我们进入“机器外脑”时代，提供智力支持、创意生成和情感交互等能力。以下基于2024年十大趋势，概括大模型技术的演进方向、应用影响和未来潜力。

核心趋势概述

趋势1: 算力底座迈向十万卡集群
即使大模型训练需求激增，算力基础设施正从“量变”转向“质变”，向十万卡集群发展。这提高了速度和效率，但需平衡能耗，采用集成、网联和分布式技术减轻负面影响。AI基础设施供需旺盛，推动全球服务器市场快速增长，特别是在制造业等领域的应用。
趋势2: 推理分析能力跃迁，开启IQaaS新模式
LLM为AI带来前所未有的推理能力，扩展机器认知边界，支持法律分析、科学发现等知识密集型任务。这推动“智力即服务”模式，用户可通过云端平台获取机器推理服务，降低成本。个体和企业借助LLM成为“超级生产者”，结合AI协作提升效率。
趋势3: 创意生成AIGC爆发，降低专业门槛
AIGC（生成式人工智能）技术通过多模态数据驱动，支持文本、图像和视频创作，显著提升内容生产效率。音乐生成平台使非专业人士也能创作专业作品，影视行业经历变革。腾讯混元等开源模型优化了视频生成，帮助企业降低成本，催生“斜杠青年”和创意社区。
趋势4: 情绪智能赋予机器情感价值，打开人机陪伴市场
多模态LLM如GPT-4o和Gemini15Pro，通过流式语音识别和情感计算技术，提供个性化互动，支持心理咨询服务和儿童教育。尽管长期记忆和隐私问题需解决，但情感陪伴市场将从年轻人扩展到各年龄层，提高交互体验和用户忠诚度。
趋势5: 智能制造多模态大模型提升工业新质生产力
大模型与工业场景融合，优化研发设计、生产和管理等环节，提升质检和故障预测能力。结合小样本数据适配技术（如PEFT），减少专属数据需求，推动制造业智能化转型，支持机械臂操作和自动化流程。
趋势6: 游戏环境大模型与游戏共生，打造Agent最佳训练场
游戏提供虚拟环境和量化评估规则，加速通用AI Agent训练，如Google DeepMind的SIMA项目。AI在游戏中应用生成式技术，优化内容创作和决策，提升游戏研发效能，推动从游戏到现实的技能迁移。
趋势7: 移动革命端侧模型优化带来应用入口变革
端侧大模型与AI芯片、操作系统结合，优化移动设备体验，开启人机交互新方式。云+端模式成为主流，云端承担主要计算任务，端侧保障隐私，减少对传统GUI依赖。SaaS应用全面AI化，推动个性化服务和高效决策。
趋势8: 具身智能人型机器人与大模型共同进化
大模型与运动控制技术融合，支持机器人执行灵活任务，如抓取和导航。分层和端到端架构提升学习效率，应用领域扩展至医疗、家庭服务和工业操作，推动人机共生未来，但需解决劳动市场和伦理挑战。
趋势9: 开源共享生态实现降本普惠
开源大模型数量激增，提升模型质量和多样性，降低开发门槛。社群协作推进全球创新，中小企业获得低成本解决方案，促进安全治理和人才培养。开源模型激发新生态，支持多模态应用和标准制定。
趋势10: 人机对齐确保大模型安全与通用AI未来
重点在于使AI行为与人类价值观对齐，避免歧义风险。通过强化学习和原则型AI方法，提升模型安全和可靠性。AI对齐是商业成功和AGI发展的关键，确保技术向善，促进信任和控制。