2024年，全球AI大模型產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了前所未有的變革與發(fā)展。從年初的技術(shù)熱潮，到年中的理性審視，再到年末的穩(wěn)步邁進(jìn)，AI大模型不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，更在多個(gè)行業(yè)應(yīng)用中展現(xiàn)出了巨大的潛力。

回顧這一年的歷程，AI大模型的融資環(huán)境發(fā)生了顯著變化。據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2024年全年，國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域共發(fā)生融資案例439起，總?cè)谫Y額超過(guò)564億元人民幣，盡管總額與去年相近，但月均融資金額有所下降，顯示出投資者在面對(duì)AI領(lǐng)域時(shí)的謹(jǐn)慎態(tài)度。這一趨勢(shì)反映出，市場(chǎng)對(duì)AI技術(shù)的投資正在從狂熱轉(zhuǎn)向理性，更加注重技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和商業(yè)價(jià)值。

在技術(shù)層面，2024年成為了AI架構(gòu)創(chuàng)新的一年。眾多創(chuàng)新架構(gòu)如雨后春筍般涌現(xiàn)，這些架構(gòu)在性能上與傳統(tǒng)Transformer模型相媲美，同時(shí)在內(nèi)存效率和可擴(kuò)展性方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。例如，meta推出的“記憶層”技術(shù)，通過(guò)引入高效的查詢(xún)機(jī)制，顯著降低了模型在存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算成本。混合專(zhuān)家模型（MoE）和元始智能的RWKV架構(gòu)也受到了廣泛關(guān)注，它們通過(guò)優(yōu)化算力效率和提升語(yǔ)言建模能力，為AI技術(shù)的發(fā)展提供了新的可能性。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI模型訓(xùn)練成本在2024年也實(shí)現(xiàn)了顯著降低。這得益于算法優(yōu)化、硬件升級(jí)和云計(jì)算服務(wù)的普及。DeepSeek v3模型通過(guò)采用先進(jìn)的算法優(yōu)化技術(shù)，僅以557萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本，便達(dá)到了與頂級(jí)模型相媲美的性能。同時(shí)，GPU等硬件性能的提升和云計(jì)算服務(wù)的優(yōu)化，使得大規(guī)模模型的訓(xùn)練變得更加經(jīng)濟(jì)高效。這些變化推動(dòng)了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新。

在應(yīng)用層面，RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)經(jīng)歷了顯著的架構(gòu)變化和市場(chǎng)趨勢(shì)的轉(zhuǎn)變。RAG技術(shù)通過(guò)結(jié)合檢索和大模型生成，能夠避開(kāi)大模型上下文窗口長(zhǎng)度的限制，更好地管理和利用客戶(hù)專(zhuān)有的本地資料文件，以及控制幻覺(jué)問(wèn)題。隨著技術(shù)的深入應(yīng)用和實(shí)際落地，RAG逐漸從被視為解決復(fù)雜問(wèn)題的“萬(wàn)能鑰匙”，轉(zhuǎn)變?yōu)閷?zhuān)注于解決“小而難”的問(wèn)題。這一轉(zhuǎn)變使得RAG在業(yè)務(wù)流程中的“白盒流程多”、“易控”等特點(diǎn)受到企業(yè)客戶(hù)和開(kāi)發(fā)者的青睞，成為企業(yè)級(jí)AI設(shè)計(jì)模式的主流趨勢(shì)。