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    2023年生成式人工智能融資達到252億美元|報告

    隨著OpenAI和Anthropic等主要參與者的資本大幅增加,生成式人工智能領域的資金在2023年急劇增加。報告顯示,生成人工智能企業(yè)的資金將增加近八倍,到2023年飆升至252億美元,2023年生成式人工智能占所有人工智能相關私人投資的四分之一以上。

    去年的重大投資包括微軟100億美元的OpenAI交易、Cohere在2023年6月的2.7億美元融資以及Mistral在12月的4.15億美元融資等。然而,2023年企業(yè)在人工智能方面的支出將下降20%,至1892億美元。

    報告將這一下降歸因于并購交易的減少,與上年相比下降了31.2%。盡管并購交易有所減少,但財富500強企業(yè)近80%的財報電話會議上都提到了人工智能。投資主要由美國企業(yè)主導,投資額達672億美元,幾乎是排名第二的中國(投資額78億美元)的9倍。

    報告發(fā)現(xiàn),2023年中國和歐盟對人工智能的私人投資與2022年相比有所下降,而美國的支出則增長了22.1%。美國在人工智能方面的支出也對薪資產(chǎn)生了影響。調(diào)查發(fā)現(xiàn),美國人工智能崗位的薪資明顯高于其他國家。

    例如,2023年美國硬件工程師的平均工資為140,000美元,而全球平均工資為86,000美元。云基礎設施工程師的全球平均工資為105,000美元,而在美國,此類職位的工資為185,000美元

    2023年吸引投資最多的領域是人工智能基礎設施、研究和治理,投資額達183億美元。報告稱,這筆支出反映了包括OpenAI和Anthropic在內(nèi)的大企業(yè)正在構建GPT-4Turbo和Claude3等大型應用。

    支出第二高的領域是自然語言處理和客戶支持,金額達81億美元,因為企業(yè)希望采用解決方案,通過自動化聯(lián)絡中心等用例來增強工作流程。

    美國是除面部識別之外所有人工智能技術領域支出最多的國家,中國位居榜首,支出1.3億美元,而美國為9000萬美元

    在半導體支出方面,中國(6.3億美元)與美國(7.9億美元)相差無幾。2020年全球硬件芯片短缺之后,全球各國政府一直在增加半導體支出,以支撐供應鏈。

    基礎模型成本增長

    OpenAI等企業(yè)籌集了數(shù)百萬美元的資金,這些企業(yè)也從訓練新模型中賺取了巨額費用。2023年模型訓練成本將會上升,對大型基礎系統(tǒng)的投資是成本上升的主要因素。

    高級AI模型的訓練成本大幅上升。例如,OpenAI估計花費了7800萬美元來訓練其GPT-4模型,而谷歌的旗艦Gemini模型估計需要1.91億美元。

    相比之下,早期的模型要便宜得多:2017年發(fā)布的原始Transformer模型的訓練成本約為900美元,而Facebook2019年推出的RoBERTaLarge系統(tǒng)的成本約為160,000美元。

    模型開發(fā)者很少公布模型訓練花費的數(shù)字。斯坦福大學與EpochAI合作對訓練成本進行了估算。估算基于相關技術文檔和新聞稿中的信息,包括訓練時長、訓練硬件的類型、質(zhì)量和使用率的分析。

    除了花費數(shù)百萬美元進行訓練外,過去一年訓練的人工智能模型還使用了更多的訓練計算。報告指出,谷歌2017年的Transformer模型需要大約7,400petaFLOP進行訓練。七年后,GeminiUltra需要500億petaFLOP。

    由于運行成本過高,GeminiUltra等耗能系統(tǒng)越來越難以被學術界接受。

    報告稱,這種在領先AI模型中向行業(yè)主導地位增強的轉(zhuǎn)變首次出現(xiàn)在去年的AI指數(shù)報告中。盡管今年差距略有縮小,但這種趨勢基本保持不變。

    谷歌是發(fā)布模型基礎模型的企業(yè),自2019年以來已發(fā)布了40個模型。OpenAI位居第二,發(fā)布了20個模型。發(fā)布AI模型最多的非西方機構是中國的清華大學,發(fā)布了7個模型。

    2023年發(fā)布的大多數(shù)大型人工智能系統(tǒng)都來自美國,有109個。中國機構位居第二,但只有20個。報告指出,自2019年以來,美國一直是人工智能模型的最大生產(chǎn)國。報告中強調(diào)的一個發(fā)展趨勢是,能夠處理圖像、視頻和文本的多模式人工智能模型或系統(tǒng)的數(shù)量不斷增加。

    如今,我們看到更多模型能夠跨領域發(fā)揮作用,模型可以接收文本并生成音頻,或接收圖像并生成描述。人工智能研究最令人興奮的一個優(yōu)勢是將這些大型語言模型與機器人或自主代理相結合,這標志著機器人在現(xiàn)實世界中更有效地工作邁出了重要一步。

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    2024-04-26
    2023年生成式人工智能融資達到252億美元|報告
    報告發(fā)現(xiàn),2023年中國和歐盟對人工智能的私人投資與2022年相比有所下降,而美國的支出則增長了22.1%。美國在人工智能方面的支出也對薪資產(chǎn)生了影響。調(diào)查發(fā)現(xiàn),美國人工智能崗位的薪資明顯高于其他國家。

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