2024年，AI行業將會進化成什么樣？

OpenAI主席Greg Brockman曾經在去年最后一天預測：2023年會讓2022年看起來像AI發展還沒有蘇醒一樣。

果然，2023年，AI行業迎來了全面的爆發。

而昨天，全世界最大的AI開源社區Hugging Face CEO Clement Delangue對2024年行業的發展做了6條具體的預測：

1.某個當紅的AI公司會倒閉，或者以極低的價格被收購。

2.開源LLM能夠達到最好的閉源LLM的能力水平。

3.AI在視頻，生物，化學，時間序列等領域將帶來巨大突破。

4.大眾將更進一步關心AI在經濟上和環境上的成本。

5.某一個大眾媒體將會充斥著AI生成的內容。

6.1000萬Hugging Face上的AI開發者將會帶來新的工作機會，不會導致失業的激增。

如果說2023年AI行業的突破主要體現在AI技術本身的話，這6條新的預言已經預示著，AI技術在2024年，將進一步破圈，產生的突破影響力將遠遠超出AI行業的范圍。

網友也給他的6條預測的可能性進行了評估，認為其中3條發生的概率不超過50%。

也有人認為6條預測都很靠譜，甚至有幾條是已經發生了的。

第一波AI公司將倒閉

針對第一條預測，結合前兩天OpenAI的劇烈動蕩，網友紛紛開始陰陽怪氣。

Clement趕緊出來圓場，我預測的是我自己。

網友們也紛紛做出了各種猜測，Adept，Perplexity等明星初創公司都被網友提到。

但其實，類似的事情在2023年已經出現。Jasper AI，這家曾經估值超過15億美金的AI初創公司，作為「套殼GPT的鼻祖」，7月份就傳出裁員+估值下降80%的負面新聞。

而在OpenAI上線GPTs之后，可以預見的是，基于OpenAI技術的各種AI公司的路將會越走越窄。

如果在未來他們不能找到一條獨立創造價值的道路，從估值超過10億美元到破產或者被低價收購，并不是一件很意外的事情。

開源VS.閉源

AI開源閉源的鴻溝，未來將進一步擴大還是縮小，行業大佬，AI開源企業，科研人員，用戶一直以來都有不同的聲音。

從年初的谷歌工程師曝料：OpenAI和谷歌都沒有護城河，開源AI是他們最大的對手開始。

而另一方面，不斷有開源的模型在各個領域號稱接近甚至超過GPT-4。

伯克利團隊最近公布的Starling-7B，通過RLAIF的方式，在某些基準測試中超越其他的所有模型，接近GPT-4的水平

項目地址：https://starling.cs.berkeley.edu/

甚至有7B大小的開源模型都號稱在某些單項任務上能與GPT-4比肩。

而開發閉源模型的大佬則宣稱，開源和閉源的差異可能有3-5年。

而網友們，對于第二條預測的爭議也很大。

「由于開源和閉源在算力上的巨大差距，開源要想趕上閉源，還很困難。」

「不明白為什么開源和閉源的差距會縮小。畢竟開源模型的所有知識和技術是共享的，而閉源AI總有他們獨有的東西。」

AI For Science

在生物領域，DeepMind的AlphaFold已經在超越人類能力的水平上，預測了蛋白質的結構，直接突破了生物學的最前沿。

而微軟前不久發表了一個報告，嘗試了GPT-4在生物學，計算化學領域，藥物發現、、材料設計和偏微分方程 (PDE)這幾個科研領域，作為學術研究助手的價值。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2311.07361

在微軟的研究人員看來，基礎科學的研究，將在未來被AI工具大大加速。

現在也出現了很多將機器學習技術用于各個專業領域的工具和平臺。

項目地址：https://chemintelligence.com/our-platform

而網友，對于AI對于時間序列相關的科研領域（Time-Series，指將時間序列用于統計學、信號處理、模式識別、計量經濟學、數學金融等應用科學和工程領域）可能取得的突破也非常看好。

有網友甚至貢獻了一篇論文來解釋為什么時間序列相關的科研。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2310.03589

「終于，有人看到這一點了，已經有很好的關于時間序列的Transformer的模型出現了。」

AI造成的能源和環境成本

馬斯克曾經在播客中討論過，對于AI行業來說，最重要的第一性原理思考，可能是關于能源和智能的產出比。因此他認為Transformer模型在這方面還有很大的改進空間。

荷蘭阿姆斯特丹自由大學的數據科學家 Alex de Vries的研究預測，到 2027 年，AI服務器群每年可使用85至134太瓦時的能源。

https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(23)00365-3

而外媒也有過多篇報道，指出AI技術的發展對于能源，水資源的消耗未來將急劇上升。

2027年，AI能源的消耗可能相當于阿根廷、荷蘭或瑞典的年用電量，即全球能源需求的 0.5%。

AIGC充斥媒體

毫不夸張的說，視頻和圖像的AI生成內容，現在正在以光速前進。

在1到兩年前，任何人都很難想象這樣一段AI動畫將可以完全由AI生成。

前不久，夢工廠的聯合創始人公開表示，未來3年內，AI將使動畫行業的成本降低90%！

也許真的就在明年，動畫內容創作將會進一步平民化，而帶來的后果就是，像短視頻一夜之間席卷全球一樣，由Gen AI生成的視頻，將會成為視頻內容非常重要的組成部分。

AI影響勞動力市場

AI對勞動力市場的影響，一直以來是AI行業備受爭議的焦點。

而Hugging Face CEO的預測從某種程度上來說，可能是這個問題的一個潛在答案。

如果更多的人能夠加入到開源AI的開發者的行業中來，由此創造的就業是否能夠彌補AI技術發展所替代的勞動力。

但是大多數網友似乎不太認可這一邏輯。

第二條和第六條都是笑話，雖然Hugging Face上會出現更多的開發者，但是AI依然會重構勞動力市場。

畢竟，Sam Altman都因為AI，在成為OpenAI CEO后短暫的失業過了2天。