7月6日，中信智库发布《人工智能十大趋势》。中信智库指出，人工智能技术和移动互联网技术最大的不同是，AI更需要在应用中产生的数据来反哺技术模型，不同场景的应用会给技术提供更多的牵引力。
中信智库是在中信集团举办的“AI+产融发展协同论坛”上发布这一研究成果的，该论坛是正在上海进行的“2023世界人工智能大会”的一部分。
中信集团是中国最大的综合性企业集团之一，同时拥有强大的金融板块和实业板块，产融结合协同发展一直是该集团的特色。
中信集团副董事长、总经理奚国华在论坛上表示，过去一年，中信加大在AI领域的投资，在“科技-产业-金融”的融合上，取得了一系列新进展。
《人工智能十大趋势》包含技术、应用、安全三大方面。第一方面，技术是源动力。其中包括五大趋势：
今天大模型已经展现出在文本和图片处理上的能力。下一阶段将会是文本、图像、视频、音频多模态融合的统一未来，多模态技术将成为统一未来的根本底层模型。
多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，是人工智能全面理解真实世界的重要一步。未来模型将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重各种形式的信息融合。
过去，AI的数据来源是互联网产生的线上数据。中信智库认为，未来AI应以现实为“老师”，更多从真实的人类生活、工业化等场景中获取数据。具身智能让我们进一步看到人工智能技术将从今天的会语言、会工具走向会推理、会决策、会规划，具身智能将成为下一阶段AI发展新形态。
通用人工智能指具有像人类一样的思考能力，可以从事多种工作的机器智能。我们正处于狭义人工智能相对成熟、通用人工智能曙光乍现的阶段，也就是“弱人工智能”，AI和人类相比还有明显差距。当AI智慧火花涌现时，AI的能力会加速发展，发展到通用AI阶段，也就是AI的水平和人类平均水平相当。
人类与人工智能之间的沟通方式也在不断升级，脑机接口有望成为下一代人机交互方式。
接下来，高质量的数据将是提升模型性能的关键。中信智库认为，高质量数据将在2026年学习耗尽，接下来谁拥有更高质量的数据，或是能产生源源不断的高质量数据将成为效能提升的关键。未来，一个模型的好坏20%由算法决定，80%由数据质量而决定。向量数据库等新兴技术手段也将获得长足发展。
云计算是当前重要的AI算力提供方案，AI服务器市场发展迅速。云计算正从CPU（中央处理器）为中心的同构计算架构向以CPU+GPU/NPU（图形处理器/神经网络处理器）为中心的异构计算架构深度演进。随着专有领域的计算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推动AI芯片的多样性和生态丰富性不断提升。
2023年，GPU市场空间约277亿美元，中信智库认为，到2025年将会增长到1100亿美元以上。基于此，中信判断，算力流向大模型的每一滴水都会流回算力本身。
趋势六，大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口。
目前，GPT4的插件功能已经有300多个场景，包括生活、学习、办公等多个场景可以接入大模型。接下来，每人都可以有一个智能助理，可以制定旅行计划，订餐，打车等，大幅提升我们的生产和生活的效率。现在OpenAI的月活约18.6亿，在互联网访问IP中排名前20，已经成为新一代流量入口。未来，搜索引擎、办公、娱乐和其他领域，都会有新的流量入口出现。
趋势七，大模型B端应用：专业数据与成本驱动行业模型百花齐放。
中信智库认为，大模型的B端应用会在中国市场跑得更快。因为庞大的制造业和产业化能力，会带来更多更专业的底层数据。在移动互联网浪潮中，B端并没有像C端那样出现颠覆性改变，是由行业自身因素造成的。而今天AIGC作为数字化时代底层操作系统，会大幅降低传统行业的数字化应用落地成本。
大模型在垂直领域的商业化落地过程中，需要根据企业自身的特殊需求，对大模型进行微调和优化，从而形成了百花齐放的格局。B端应用出于对模型的经济性考量，未来将呈现阶梯式需求。
趋势八，大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展。
移动互联网时代，计算已经从终端走向了云端，随着大模型小型化、场景化需求增加，推理将逐步从云端扩展向端侧，用户可以更加经济、可靠、安全的使用AI服务，大模型端侧的应用布局不断加速，未来，大家身边的每一个智能终端都会变成新的算力。
趋势九，大模型的深远影响：改写劳动力市场的未来、重塑科研范式。
移动互联网的出现，让一些办公场所消失了，公司有了更灵活的组织架构。大语言模型对劳动力市场结构也会带来深远而复杂的影响。首先会替代一些岗位，同时创造很多新的就业机会。例如翻译的工作不再需要人工了，人们可以去研究更困难的议题，比如生命科学、气象预测、数据、分子动力、新材料、生物制药等。AI与前沿科学的结合展现出了巨大潜力，可显著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。
另外，大模型会让企业的架构变得更加扁平化和小型化，企业规模会变小但数量会大幅增加。
最后，安全是信任力。即第十大趋势，AI治理与技术的平衡：AI可解释性亟待增强，监管紧迫性日益凸显。
在人工智能的快速发展中，加强AI监管与推动AI技术的进步同等重要。从技术角度来看，可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。从规范角度来看，各国政府也都已经开始采取行动，制定和执行各种AI政策和法规。
文章来源：财经十一人 微信公众号
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