人工智能发展历程及现状
人工智能发展阶段
人工智能发展将历经三个阶段：狭义人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）。当前处于ANI阶段，进入AGI阶段需要抽象因果演绎能力，目前不具备，未来20-40年可能实现。
人工智能发展五阶段论
- 起步阶段：基于规则的人工智能系统。
- 青春期：情境感知和保留系统。
- 专家阶段：特定领域的掌握系统。
- 思考者阶段：思考和推理人工智能系统。
- AGI阶段：新思维的诞生。
- 富有同情心的人工智能：拥有自我意识、意识和理解世界的能力。
- ASI阶段：超越人类的人工智能。
- 人工智能奇点：ASI不断改进自己，技术增长不可控。
人工智能发展七阶段论
- 萌芽期：上世纪以来AI的早期萌芽。
- 第一次寒冬期。
- 第二次寒冬期。
- 深化发展阶段：2012年迈入，迅速向多模态大规模模型演进。
市场规模与技术
近年来全球AI市场增长强劲，中国和美国占据绝大多数市场份额。软件市场营收占比最大，深度学习和机器学习是主流技术。中国AI投资规模居全球第二，但与美国差距仍在扩大。
中美AI竞争
- 人才竞争：中美AI差距主要在于人才，中国顶尖AI研究人员比例低于美国。
- 技术竞争：中国AI论文总量和发明专利领先美国，质量上略次于美国。
- 公司投资：美国AI领域私人投资规模远超中国，但两国初创企业融资增速均放缓。
产业链发展
算力基础
- 芯片：通用芯片（CPU、GPU、DSP）和专用芯片（FPGA、ASIC、DPU）。
- 计算能力：全球规模达1.369EFLOPS，中国占450EFLOPS。
- 数据中心：全球市场规模持续增长，美国容量第一，中国第二。
- 智算中心：中国加速布局，美国和欧盟也积极推进。
数据基础
全球AI训练数据集市场规模不断扩大，北美占据主要份额。
算法基础
传统架构以神经网络为主，发展出生成对抗网络、胶囊网络等新型架构。
大模型层
- 架构：基于Transformer架构，从单模态向多模态转变。
- 训练与推理：通过训练（识别和生成规律）和推理（输出预测结果）实现。
- 算力需求：算力普遍达到1亿petaFLOPS，需求持续增长。
- 开源与闭源：开源模型为主，但闭源模型表现普遍优于开源模型。
应用层
国外AI战略集中在通用性研究、推荐系统、社交媒体与AI结合等方向。
中美AI战略对比
- 中国：通过投资教育和赋能产业，力求实现AI基础理论的中大突破和产业开级。
- 美国：力求通过科技创新制定未来AI技术标准。
关键数据
- 全球AI大模型数量：1328个，美国占44%，中国占36%。
- 中国AI人才缺口：2030年达400万人。
- AI训练数据集市场规模：预计2033年达117.5亿美元。
- 算力投资效益：IT投入1美元，产生29美元GDP和15美元数字经济。
