2024年全球生成人工智能全景图【中文】_全景图 ai 生成

2024年全球生成人工智能全景图【中文】

在过去的一年中，产生式人工智能（GenAI）无疑成为了全球各行各业的热门话题。特别是ChatGPT的发布，激发了公众对GenAI强烈的兴趣和激动，唤醒了我们对其变革潜力的认知。

虽然我们认为ChatGPT仅仅是GenAI潜能的冰山一角，但世界已经见证了自2022年12月其发布以来，在商业智能、教育、合成数据生成、个性化、设计、客户满意度、创造性等下游任务中GenAI的广泛渗透。

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最近GenAI技术的广泛发展，一些风险资本公司和领先的分析机构（如Sequoia Capital、Antler和Base10）已经发布了GenAI领域图谱，突出了塑造这一领域的关键玩家。

虽然我们非常欣赏这些行动所取得的成果，强调了GenAI的快速发展，但我们注意到，大多数报告倾向于关注硅谷的科技巨头和欧洲的科技强国。换句话说，没有一份报告是真正全球性的，考虑到截至2024年2月19日的全球AI指数包括了62个国家。

当然，并非所有“AI国家”都必须积极构建GenAI解决方案。然而，在我们的研究中，我们注意到GenAI在欧洲和北美之外的许多国家迅速发展。但这些发展在此类领域图谱中往往被忽视，这些图谱通常只包括10个国家。

然而，在我们的研究中，我们发现有35个国家在GenAI方面取得了重大进步。

因此，为了和AIport的目标保持一致，我们打算填补这个空白，提供一个真正全球视角的现代GenAI发展。

以下是我们GenAI领域图谱的第1卷：

要更详细地探索这个图片，请点击链接。

要查看所有模型及其类型的完整列表，请下载下面的文件。

我们的观察结果

• 北美公司在领域图谱中的普遍存在强调了其作为全球GenAI发展和部署的主要参与者之一的地位。我们共发现了北美的38家公司，相比世界上任何其它大洲都要多。

• 在欧洲，横跨大多数国家的AI创新活跃景象是显而易见的，英国、法国、德国、荷兰、奥地利和俄罗斯是这个地区的前6大贡献者，从我们研究中考虑的17个欧洲国家。

• 与欧洲和北美不同，我们发现亚洲目前只有少数一些在全球范围内广为人知的参与者，以色列、中国、印度、新加坡和日本是我们发现的已对GenAI做出任何贡献的11个国家中的前五名。

• 尽管如此，我们并没有发现这对大洲在独特公司总数上的全球贡献有任何影响，这个数字是28（相比之下，北美是38，欧洲是27）。

• 在我们研究的世界其它部分，也就是非洲、大洋洲和南美，我们发现只有五个国家，由八家公司代表，它们开发了GenAI解决方案。这些国家分别是肯尼亚、南非、新西兰、澳大利亚和阿根廷。但考虑到这些大洲的国家在全球AI指数中数量很少，这在某种程度上是合理的。

• 总的来说，全球共有11家公司开发了多种类型的GenAI模型。Stability AI以五种不同的GenAI模型类型（图像、视频、音频、3D和代码）领先，紧随其后的是OpenAI（聊天机器人、音频、视频和多模态）和谷歌（文本、图像、音频和多模态） — 两者都有四种模型类型。微软、Meta、腾讯、百度和Yandex都是那些开发了两到三种不同类型GenAI模型的公司。

• 13家公司在我们的研究中开发了单一GenAI类别内的多个模型。AssemblyAI拥有两个语音识别模型，MosaicML提供了两个MPT代码生成的迭代版本，而IPOXCap推出了两个为商业智能应用设计的聊天机器人。

• 研究涉及的所有公司中，大约**10%**已在其GenAI模型中实施多模态性（能够同时处理各种类型数据的系统，如文本、图像、音频和视频）。其中大部分开发者位于美国：我们在北美发现了八种多模态模型，但在欧洲只发现了两种。这表明，虽然多模态性代表着一种新兴趋势，但它在北美以外的地区仍处于起步阶段。

• 我们还发现欧洲在Code GenAI的贡献上明显低于北美和亚洲。实际上，北美是唯一一个覆盖了景观中描述的10个模型类别中至少一个模型的地区。然而，我们确实发现了欧洲在某些领域的优势，商业智能和文本是其中的两个。

• 类似于北美，欧洲在我们领域图谱的大部分GenAI类别中（除了游戏，确切地说）也具有几乎同样多样的覆盖范围。

我们的研究和分类方法

为了尊重“全球性”的基线，我们考虑了全球AI指数中包括的所有62个国家。

接下来，我们研究了这些国家中已经开发了自有GenAI解决方案的主要参与者。这里，我们只找到了35个这样的国家，考虑到GenAI活动是在2022年底才真正开始的，这一成果仍然非常可观。

我们根据这些参与者所开发的GenAI解决方案的类型，将它们归入10个类别 — 文本、音频、视频、聊天机器人、图像、游戏、商业智能、代码、3D渲染或多模态。

分类依据是模型所产生输出的类型。例如，语音至文本模型被归类为“文本”、文本至图像模型被归类为“图像”等等。

以下是我们从每个地区考虑的公司数量：

• 38家来自北美

• 28家来自亚洲

• 27家来自欧洲

• 4家来自大洋洲

• 3家来自非洲

• 1家来自南美

自然地，我们意识到GenAI市场发展迅速，还有许多其他公司存在，但我们尽量包括了尽可能多的开发自家GenAI的最知名参与者。

这就是为什么我们称这个版本为第1卷的全球首个GenAI领域图谱。我们将其视为一项持续的工作，并旨在随着时间的推移改进它，并覆盖更多公司。

如果您是一家GenAI公司，并希望在我们景观的接下来几卷中被特色报道，或者想推荐您认为应该被特色报道的公司，请通过observanteditor@aiport.tech与我们联系。

结束语

我们在AIport坚信，在我们过去所见证的所有技术浪潮中 — 个人电脑、互联网泡沫、云计算 — GenAI在变革价值和其可能对世界所做的一切方面，是其中最大的一波。

我们认为，与所有其他过往浪潮相比，使其如此特别和变革性的是，这项特定技术是关于复制人类能力的。

换言之，一般来说GenAI技术与人类执行这些活动的方式产生了共鸣，且可以做到更少的劳动：

• 代码审查，之前是由审查者手动完成的，现在可以由GenAI完成。

• 实际图像生成只需几秒钟，只需提供一个提示，而以前，艺术家需要花费很多小时来制作。

• 客户投诉解析，过去由于手动参与，需要花费几个小时才能解决，现在在几分钟内就能解决了。

按照埃森哲的最新报告，**97%**的高管和商业领袖表示，他们理解GenAI的潜能以及它可能为他们的业务增添的建设性价值。更具体地说，领导们相信他们可以从生成式AI中获得巨大的价值主张，特别是因为其自动化和辅助能力。

当然，还有很多东西有待探索；技术基本上还处于早期阶段，我们还有很多东西需要弄清楚，比如我们将如何有效地规模化提取那巨大的价值。

我们迫不及待要看到2024年这个领域将如何展开。