2022年11月30日，OpenAI的ChatGPT正式上線，從此AI大模型浪潮席卷而來，矽谷創業市場瞬間火爆，風投資本極速轉向，二級金融概念股瘋狂飙升，科技巨頭拉響紅色警報，搶奪人類未來的蛋糕爭奪戰，正式開打。
僅僅一年，隨著各大資本和巨頭入場，AI人工智能的技術迅速發展：從底層大模型，到基礎設施，到機器學習操作（MLOps），再到消費端應用，生成式AI的生態已經初步建立，並且將在2024年隨著AI的進一步訓練和穩定，行業發展會加速向下遊移動，人工智能會進一步改變你我的生活，乃至改變整個世界。
這期文章我們給大家梳理了ChatGPT發布一周年的時間線，看看大模型如何改變了這個世界。
OpenAI這一年：愈發龐大和神秘
我們先來看看OpenAI在這一年發生了什麽。
2022年11月30日，ChatGPT正式上線
2022 年12月4日，推出 4 天後，用戶破百萬；兩個月後，用戶破億
2023年1月23日，微軟向 OpenAI 投資 100 億美元
2023年2月1日，OpenAI 推出 ChatGPT plus訂閱，開啓了付費旅程
2023年3月14日，OpenAI 發布 GPT-4，plus 用戶可訪問
2023年3月23日，ChatGPT Plus 用戶可以訪問第三方插件和浏覽模式（可以訪問互聯網）
2023年5月18日，OpenAI 推出了 ChatGPT的iOS 應用程序
2023年7月10日，OpenAI 向 ChatGPT Plus 的所有訂閱者提供其專有的代碼解釋器（Code Interpreter）插件
2023年9月25日，OpenAI 宣布 ChatGPT“現在可以看、聽、說”。ChatGPT Plus 用戶可以上傳圖像，而移動應用程序用戶可以與聊天機器人交談
2023年10月19日，OpenAI 最新的圖像生成模型 DALL-E 3 被集成到 ChatGPT Plus 和 ChatGPT Enterprise 中；該集成使用 ChatGPT 在與用戶對話的指導下編寫 DALL-E 提示
2023年11月6日，OpenAI舉行開發者大會，推出了 GPTs，用戶可以自定義自己的GPT，未來甚至還能上傳到GPT store
2023年11月17日，Sam Altman被董事會罷免
2023年11月21日晚，Sam Altman回到OpenAI、恢複CEO頭銜
正值ChatGPT一周年之際，OpenAI內部上演了連續反轉的董事會罷免CEO事件，雖然最終Sam Altman回歸公司，但這場風波將OpenAI內部的分裂呈現在了世人面前，而這家公司的內部衝突和信息不透明，讓外界對AI的發展充滿了疑問和擔憂。
比如GPT-5是什麽樣子的？Q*項目是什麽？是什麽觸發了OpenAI此次的管理層衝突？AGI真的在OpenAI內部達到了嗎？ChatGPT一周年，人們對AI發展的問號更多了，而OpenAI並沒有變得更透明，而是越來越神秘...
路透社爆料說，在Sam Altman被董事會罷免之前，OpenAI內部的研究人員發送給董事會一封信件，這封信警告稱他們發現了一種可能對人類構成威脅的重大人工智能技術，代號爲Q*。Q*被一些 OpenAI 的人認爲可能通向超級智能或人工通用智能（AGI）的重大突破。研究人員認爲它可能對人類構成威脅。
而正巧在不久前的亞太經合組織峰會上，Sam Altman說了以下這段話：
“在 OpenAI 的曆史上，現在已經是第四次，最近一次是在過去幾周內，我有幸在房間裏，當我們推開無知的面紗，將發現的邊界向前推進，能夠做到這一點是我一生職業上的榮譽。”
然後外界又開始各種猜測Q*是啥？是不是OpenAI內部已經達到AGI了？各種陰謀論，公式，引用，都出現了。
英偉達資深AI科學家Jim Fan也在LinkedIn上說：
“我從未見過一個讓這麽多人幻想的算法。只是一個名字，沒有論文，沒有統計數據，沒有産品，就開始讓我們對 Q* 幻想進行逆向工程。”
但跟矽谷一些資深的AI科學家聊過之後，可能的結論是：並沒有傳得這麽神。
目前我們覺得比較靠譜的猜測是：AI領域有一個技術叫Q-learning，大致的可以理解爲自己學習自己。比如說，AlphaGo學習了人類以往的所有棋譜， 然後開始在互聯網上和人類棋手下棋。這個時候的AlphaGo圍棋的水平相比人類頂尖棋手還只能說得上是有來有回，這也是它打敗柯潔和李世石能引起如此轟動的原因。但是人類的棋譜終究是有限的，能陪著AI下棋的人類頂尖棋手也是有限的，想要進步更快就要有更多的對局，更多的棋譜，其中一個辦法就是自己和自己下棋。通過自我對弈，AlphaGo Zero在三天內以100比0的戰績戰勝了AlphaGo Lee（也就是戰勝了李世石的AI版），用40天超越了所有舊版本。
從此以後，人類棋手和AlphaGo的水平天差地別。
我們都知道，GPT-3幾乎學習了整個互聯網的內容，那麽問題來了：人類寫的內容學習完了怎麽辦？能不能AI學習自己生成的內容？也就是說：Q*有可能代表著大模型也可以通過學習自己生成的內容變強了。
當然，這都是外界的猜測，並不是OpenAI官方的解讀。但這也是問題所在：OpenAI董事會爲什麽會罷免Sam Altman？到底什麽是觸發因素？技術突破到底是什麽？Q*是外界過度解讀了嗎？任憑外界如何謠傳如何解讀，OpenAI目前也並沒有任何官方信息和解釋。
在ChatGPT上線一周年之際，OpenAI正變得越來越神秘。而OpenAI也正變得越來越龐大、話語權越來越重要、對資金的追求越來越強勢。
就在2023年聖誕節的前幾天新聞爆出：OpenAI正在用1000億美元的估值在進行下一輪融資的談判。如果達到這一估值，OpenAI將成爲僅次于SpaceX的第二大估值的美國初創獨角獸公司。
而在OpenAI快速推進新模型訓練、同時推出商業化産品、打造生態之際，巨頭們也沒有閑著。
微軟這一年：亦敵亦友
首先來說說迄今爲止的領跑者之一：微軟。
ChatGPT火爆全球之後，大家才發現，原來微軟才是這背後的大贏家。除了火速向OpenAI追加100億美元投資、股份占比49%之外，微軟動作很快地將GPT運用在自家的應用上。
2023年2月7日微軟推出集成了GPT的bing chat，或者叫new bing。發布這些新功能只是第一步，接下來還有無數的調整、優化工作，並且還要采購足夠多的服務器支持上億用戶的使用。
而慢慢的，我們開始發現微軟和OpenAI之間的關系發生了一點微妙的變化：在Sam Altman的董事會罷免風波期間，微軟和CEO納德拉除了快速穩定局面之外，還將不少OpenAI的客戶，特別是大客戶群體，轉移到了自身平台上，因爲通過微軟雲計算服務Azure，也能調用OpenAI模型，包括ChatGPT，Codex以及DALL-E，還不用擔心OpenAI的內鬥風險。
張璐，Fusion Fund創始管理合夥人：
在當時發生Sam Altman被罷免的這個周末之內，其實有很多家的初創企業已經直接從OpenAI轉向了微軟的雲服務平台。因爲在那邊不僅可以用到Azure，他也可以直接去調用OpenAI的模型，在微軟平台上.那還有很多的公司就轉向了他的競爭對手Anthropic，Anthropic那邊他的股權架構、公司架構就簡單直接的多。所以我覺得在這樣的一個競爭越來越激烈的生態下，市場的一個形態下，雖然OpenAI現在還是有先發優勢，有技術優勢，但是他競爭對手成長速度也很快，可能留給OpenAI的時間並不多了。
所以，微軟和OpenAI的關系，雖然深度綁定，但也各懷異心。
比如說OpenAI與微軟的競爭對手Salesforce建立合作，微軟也是OpenAI的競爭對手，Meta的開源大模型Llama 2站台成爲首發合作夥伴。所以，深度綁定又亦敵亦友的關系，微軟和OpenAI在接下來的一年會如何發展，我們拭目以待。
接下來，再來說說另外一個大玩家：谷歌。
谷歌這一年：紅色警報下的全力以赴
在ChatGPT出現的時候，市場一片唱衰谷歌的聲音，現在依然如此。但谷歌在這一年中，也被迫加快了步伐。
特別是在年底的時候。之前已經有報道說谷歌最被關注的多模態模型Gemini推遲到2024年第一季度，結果，谷歌在12月聖誕節之前哐哐狂發模型，不僅發了Gemini，還發了文生圖AI模型Imagen 2，還有，視頻生成模型VideoPoet，以及在醫療垂類上也瘋狂發力，推出醫療人工智能大模型MedLM等等，紅色警報來了之後，谷歌卷起來是真卷。我們接下來用時間軸來回顧一下谷歌的這一年。
2023年2月6日，感受到ChatGPT和微軟的壓力，Google正式發布聊天機器人Bard。
2月8日，Google舉行Bard的新聞發布會，然而，在當天的發布的宣傳視頻上卻犯了錯，直接在一個天文問題上給出了錯誤的答案，市場認爲，谷歌在恐慌中將Bard推向市場，一夜之間市值蒸發超過千億美元。
之後，谷歌決定奮起直追。
2023年3月10日，谷歌推出PaLM-E，史上最大的視覺語言模型，具有 5620 億個參數，集成了可控制機器人的視覺和語言能力。
2023年5月10日，谷歌推出了3400 億參數的PaLM 2，來對打GPT-4，號稱“在參數量更小的情況下，讓模型可以更高效地完成更複雜的任務”。
相比OpenAI，Anthropic，以及其它的開源大模型，谷歌既不是大模型公司，也不打算開源，也就是說，谷歌看中的是模型和自身應用的結合。
比如谷歌在發布會中說：超過25個産品和應用接入了PaLM 2的能力，包括對標微軟，以及AI在Gmail、Google Docs、Google Sheets中應用的能力。
財經媒體CNBC還爆料說：谷歌正在研發PaLM 2和廣告的結合，包括允許廣告商生成自己的內容和媒體資産，還有對標題和描述等方向的PaLM 2結合，都在測試當中。CNBC這篇爆料顯示，AI驅動會在100多種谷歌産品上運行，包括Google Play商店、Gmail、Android搜索和地圖等。
年中的時候谷歌還相對安靜，但在12月，谷歌突然發力。
2023年12月6日，外界期待已久的谷歌多模態大模型Gemini （雙子座）終于發布，包含三個版本：Nano、Pro和Ultra，Pro對標GPT-3.5，Ultra對標OpenAI在今年3月發布的GPT-4，被谷歌CEO Sundar Pichai稱爲“谷歌迄今爲止能力最強的AI模型”，可以處理文本之外的信息，包括圖像、視頻和音頻。從谷歌發布的演示視頻中能看出，Gemini結合了視覺和聽覺，充分展示出多模態模型的巨大應用潛力。
但是，也正是這段視頻，在業內掀起了激烈討論。谷歌的Gemini演示視頻看上去非常流暢、一氣呵成，但後來在同步發布的60頁報告中，被發現，Gemini結果下面灰色小字標注“CoT@32”，這是什麽意思呢？
這代表：Gemini的測試使用了思維鏈提示技巧、嘗試了32次選最好結果，被批評誇大測評成績、把最好的拍攝結果拼湊在一起，但實際准確度根本達不到。對此，谷歌也直言不諱，承認視頻經過後期處理和剪輯。而Gemini到底上線之後能達到什麽效果？我們要等到2024年才會有更清楚的認知。
目前谷歌內部已經有多條産品線開始和Gemini融合，或者基于Gemini開始衍生出各種應用的想象，包括一個被稱爲“埃爾曼計劃”（Project Ellmann）的項目，讓AI大模型讀取用戶的照片、搜索曆史和生活記憶等數據，創建一個能有birdview“鳥瞰”人們一生數據、全面了解你懂你的AI生活助手。埃爾曼計劃團隊演示的時候就描述說：“想象一下打開ChatGPT，但它已經知道你生活的一切。你會問它什麽？”
與此同時，2023年12月13日，谷歌上線文生圖模型Imagen 2：這個文生圖的增強模型由Google DeepMind開發。Google 聲稱與第一代Imagen 相比，Imagen 2在圖像質量方面顯著提高，並引入了新功能，包括渲染文本，可以用于商業用途和品牌LOGO的生成。通過改變訓練數據和方法，Imagen 2能夠生成更高分辨率、更美觀的圖像。
幾天之後，在文生圖模型之外，谷歌又在12月19日推出了視頻生成模型VideoPoet：不僅能根據視頻加入音頻效果，允許交互編輯，更重要的是，比起其它視頻生成應用只能輸出2秒左右很短的視頻，VideoPoet通過一個討巧的辦法，讓AI根據前一個視頻的最後一秒接著預測下一秒的內容，來延長了視頻生成的長度。
同時，在2023年12月13日谷歌在醫療人工智能大模型上持續發力，推出MedLM。這個模型基于Med-PaLM 2。在2022年，谷歌Med-PaLM模型因爲通過了美國醫療執照考試（USMLE）而成爲頭條新聞，當時的准確率爲67%，而今年，Med-PaLM 2進一步將准確率大幅提升至86.5%，根據谷歌的說法，這個分數相當于“專家”醫生水平。
谷歌表示，在未來幾個月，會將基于Gemini的模型集成到MedLM模型中，以進一步擴展其人工智能功能，未來旨在用于整個醫療保健行業的各個方面，包括醫院、藥物開發、面向患者的聊天機器人等。例如，美國醫療保健巨頭HCA Healthcare正在將MedLM模型用于記錄臨床醫生與患者之間的對話，並將其自動轉譯爲醫療記錄，從而提高記錄的質量。AI藥物發現平台BenchSci正在使用MedLM模型快速篩選大量臨床數據並識別某些疾病和生物標志物之間的聯系。
而谷歌在年底狂發模型這一點也很有意思，谷歌的新品發布時間大多集中在每年的5月到6月，過去幾乎沒有在年底的時間段發布過重要産品。而業內有分析認爲：這次破例意味著谷歌的管理層擔心OpenAI的ChatGPT、微軟的Copilot以及其它快速發布叠代的産品正在成爲AI領域的代表，谷歌必須加速前進。
開源模型：變酷的Meta小紮和法國Mistral 7B
在OpenAI和谷歌等一衆公司閉門造大模型、拒絕開源之際，Meta和紮克伯克反倒在過去這一年，搖身一變，用兩個開源模型的發布，再次變得酷了起來。
Meta 在今年2月24日，發布了650億參數的開源大模型 LLaMA，7 月 12 日發布 700 億個參數的 LLaMA2。在矽谷背負罵名好多年的Meta突然，成爲了率先開源的那一個。
賈揚清，LEPTON.AI創始人：
我們可以發現的一點是說，Meta又變酷了，大家發現說，這很棒。我覺得這個東西對于無論是對于公司的形象，還是比如公司對人才的吸引力，這些都有非常正向的變化，也許並不是馬上體現在財報的收入上面。他首先本身長線呢，是一個非常積極正面的形象。我覺得每一個新的領域，其實最重要的一點就是能夠讓大家玩起來，所以我覺得LLaMA2就相當于是把這個神秘的黑盒子給打開，說你看，大家都可以用了。
Meta在AI上的開源可以說一早就注定了，在我們之前推薦給大家的這本書Genius Makers，中文譯本名爲《深度學習革命》中有紀錄：當年紮克伯格邀請“深度學習”三巨頭之一的Yann Lecun加入臉書，爲他坐鎮AI發展之際，Yann Lecun提的條件就是，在Meta，AI之後的發展必須開源。小紮答應了，于是就有了如今的LLaMa開源路線。而確實在過去一年，LLaMa對創業生態的貢獻不容小觑。
事實上，大公司們的“閉源大模型”路線越來越引發外界的不安，越來越多的人站到了“開源派”，認爲開源有利于生態的快速建立與發展，也能集結全球的力量，幫助AI模型快速叠代，用群體的智慧去抗衡AI時代集中的壟斷。在矽谷，我也獨家采訪到了超級獨角獸公司Databricks的聯合創始人Ion Stoica，以及Fusion Fund的創始合夥人張璐，他們都認爲，AI開源被寄予厚望。
張璐，Fusion Fund創始管理合夥人：
現在大語言模型的發展，也是有兩派，有開源的這一派，也就是現在比較有代表性的LLaMA、LLaMA2，還有包括即將發布的LLaMA3，還包括之前斯坦福出過一個Red Pajama，我當時也很看好這個開源的一個項目。所以我覺得我個人層面上，之所以會看好開源未來的發展，也是基于像The Linux Foundation這樣的一個成功的例子，在未來如果說人工智能技術、生成式人工智能，發展到一個階段，真的開始接近AGI的時候，我們是不是也要去探討，什麽樣的公司架構更適合去支持這樣的一個技術的應用和去持續的支持這樣的一個社群的發展。我覺得The Linux Foundation可以是一個很好的參考的例子。
而矽谷有消息說，Llama 3在2024年早些時候會上線，我們也翹首以盼！
同時，人工智能的開源社區也在迎來更多的大語言模型。這包括Mistral AI，這是一家位于法國的AI初創企業，2023年5月才成立。之後成立7個月就成功完成兩輪融資共計4.15億美元，跨入獨角獸行列，如今估值20億美元。創始人包括CEO 阿瑟·門斯（Arthur Mensch）、首席科學家紀堯姆·蘭普爾（Guillaume Lample）和CTO蒂莫西·拉克魯瓦（Timothée Lacroix）。
門斯曾任谷歌旗下人工智能公司DeepMind的高級研究科學家，積累了優化大型語言模型的寶貴經驗；蘭普爾和拉克魯瓦則在Meta人工智能團隊共同領導了大型語言模型LlaMa的開發。
2023年9月27日，Mistral AI發布開源大模型Mistral 7B，對標Meta旗下的LLaMa 2，號稱僅用73億個參數，就能表現出更優的性能。對比一下，Meta的LlaMa 2有700億參數，而OpenAI的GPT 4訓練用了1.76萬億個參數。
在2023年年底的時候，Mistral 7B已經風靡矽谷，我身邊不少的AI初創企業已經在使用Mistral 7B的模型。所以在2024年，除了少數頭部公司繼續卷參數更大的模型之外，這樣的小參數模型將更有可能會百花齊放，帶來更多選擇的開源生態。
下一個部分，怎麽能忘了芯片大贏家，英偉達呢？
開上遊大贏家：芯片巨頭們
因爲AI發展對算力的需求，英偉達可謂是過去一年的超級超級大贏家，股價在過去一年上漲了超過200%，公司市值過萬億美元。英偉達如何成爲AI浪潮中的大贏家可以回看我們之前55分鍾超長的英偉達GPU全解析視頻。
在時間線上，ChatGPT推出之前，2022年3月22日，英偉達繼A100之後發布了H100 GPU，9月21日全面投産。不到半年，ChatGPT發布讓英偉達的顯卡立馬供不應求，官方售價3.5萬美元的 H100 成爲了絕對的硬通貨。
最近，Nvidia再次發力，在2023年11月13 日發布了 H200。與前前一代的NVIDIA A100 相比，容量幾乎翻倍，帶寬增加 2.4 倍。在處理 Llama2 （一個 700 億參數的 LLM）等 LLM 時，H200 的推理速度是H100 GPU的近2 倍。
根據英偉達發布的財報，截至今年10月底的一個財報季，英偉達收入達到181億美元，同比翻番，淨利潤達到92億美元，是去年同時期的13倍。
與英偉達的風光無限相比，AMD就落寞很多，因爲英偉達壟斷了CUDA框架，其他廠商只能被動適配，所以2023年6月13日，AMD發布MI300X GPU的時候，市場對AMD的反應並沒有特別強烈，但是矽谷不喜歡壟斷者，在英偉達一卡難求之際，AMD不能說沒有機會。
在12月6日在矽谷San Jose舉辦的Advancing AI在線發布會上，AMD將發售MI300系列GPU，包含MI300A與MI300X芯片。目前，微軟、Meta、甲骨文、谷歌、亞馬遜等公司已經向AMD下了大量訂單。而AMD官方預測，MI300芯片將是公司最快達到銷售額10億美元的産品。
此外，值得注意的還有一些過去被我們忽視的勢力，比如手機芯片。2023年10月24日，高通發布骁龍8 Gen3處理器；2023年11月6日，聯發科發布天玑9300處理器。兩款芯片都現場演示了本地運行70億參數的大模型。
如果高通、聯發科的野心是在本地運行大模型的話，雲服務廠商也絕對不會甘心爲英偉達打工。
從2016年開始，Google就在自研AI芯片。2023年8月29日，谷歌在Google Cloud Next上發布了第五代TPU v5e，用于大模型訓練和推理。
2023年11月15日，在西雅圖舉行的Ignite開發者大會上，微軟推出了自研的AI芯片 Azure Maia 100，可以用于AI大模型的訓練和推理。Azure雲服務還會用上最新的英偉達H200芯片和AMD的MI300X 芯片，而OpenAI 等用戶的AI模型已經開始在MI300X芯片上運行。
2022年11月29日，亞馬遜推出基于自研AI芯片Inferentia 2的雲服務。而亞馬遜AWS在投資OpenAI的競爭對手Anthropic40億美元之後，也和Anthropic達成了合作關系，成爲了Anthropic的主要雲提供商，其中亞馬遜的Trainium和Inferentia芯片都將在AWS雲上被用于訓練和部署大模型。
同時，馬斯克的芯片研發也在進行。2019年4月23日，特斯拉展示了自研的自動駕駛芯片；2023 年 7 月 20 日特斯拉表示開始生産 Dojo 超級計算機來訓練無人駕駛汽車。我有聽到特斯拉內部人士說，馬斯克對英偉達獨占AI GPU市場這件事情大發雷霆，而他不得不買一萬張英偉達H100芯片。所以，隨著馬老板這性格，特斯拉或者xAI的自研AI GPU芯片應該不遠了。
但在過去一年，雖然GPU硬件有這麽多新聞和玩家湧進來，但雲計算大廠研發的這些芯片目前還只是給自己用，來保證自己在AI爭奪戰中的子彈是充足的。而隨著競爭的加劇，我們也希望在新的一年能夠看到，GPU和訓練成本的下降。
最後，我們再來說說被OpenAI吊打的創業者們。
追不上OpenAI更新的創業者們
在過去一年，矽谷的大模型底層生態似乎已經穩固了下來，大家開始接受大模型就是巨頭們的遊戲這件事情，VC和創業者們開始尋找巨頭們看不上的賽道。然而，這是一件風險極高的事情。
一個絕佳的案例是 Jasper，一個基于GPT-3的AI寫文案、從矽谷孵化器YC創業訓練營孵化出來的公司。2021年，Jasper收入超4000萬美金，到了2022年又翻了一倍達到8000萬美元。再然後，ChatGPT發布了，用戶們發現，ChatGPT不用付費就能實現一樣的效果，于是Jasper的融資馬上中斷，公司也開始了裁員。
在這輪 AI 浪潮中，你最大的競爭對手不是同行、不是其他公司的創業者、甚至不是自己，而是提供技術服務能力的大模型廠商。
在ChatGPT剛發布的時候，很多人認爲 AI 有很多不可解決的問題，比如最早的時候連簡單的數學都算不好、比如 ChatGPT 有可能一本正經地胡說八道，它會一本正經地介紹如何做出一道番茄炒籃球。創業項目也都瞄准大模型不能做什麽。
只是很多人沒想到的是，以上問題都是可以解決的，ChatGPT在最短時間裏解決了這些問題。而技術發展的速度超過了想象，比如bing chat集成了 GPT，GPT 可以根據搜索的結果回答問題。
讓大家更沒想到的是，其實 GPT-4早就訓練完成了，只是因爲還沒有完成對價值觀的約束，所以還沒有發布。結果等到今年4月發布 GPT-4 的時候，又一次震驚了所有人，因爲 GPT-4回答的質量更高，而且GPT-4有著多模態功能，這讓一衆做多模態的創業公司又被拍在沙灘上。
讓這些創業項目無法生存的原因就是：每一代大模型只會更強大，更通用，能做更多事。
2023年11月6日OpenAI舉行開發者大會，那一天最火的一個段子是：
Sam Altman obliterated my 3 million dollar startup and all I got was 500 dollars in OpenAI API credits（Sam Altman 毀掉了我 300 萬美元的初創公司，我只得到了 500 美元的 OpenAI API積分）
但並不是說，創業賽道就沒有機會了。在矽谷，AI創業熱潮依然進行得如火如荼。在OpenAI董事會罷免的第二天，我去到了矽谷一個AI孵化器AGI House的黑客松聚會，裏面大約200名創業者和技術人員依然對AI創業充滿了熱情和信心。同時，風投機構們依然在出手，垂直賽道，基礎設置，模型優化等等方向依然是資金湧入的賽道。而業內人士認爲，在2024年，更多基于模型的應用將開始進入我們的主流生活。
矽谷101：在接下來的一年，會發生什麽事情？
衛骁，CEO OF REALCHAR：
很多如果純是爲了創業熱潮的公司，會“死”不少。尤其是第一波，很早拿到錢，然後什麽做不出來的。而且會發生的是說，下面這股創業熱潮降下來之後，大家又會回歸到重新做産品，就是拿到錢之後，大家就重新進入到開發模式。所以我覺得2024年前半年，會稍微安靜一點。但過了一年之後的話，那個時候會有大批量的AI産品出來，真正有用戶、有場景、有實際盈利的産品就會出來。
Ion Stoica，DATABRICKS聯合創始人：
現在所有的公司都在一窩蜂地做或者使用AI産品，對于一些行業來說可能帶來的變化也不是很大，也有一些行業是已經被顛覆了的。但是明顯大家都感覺到壓力，但凡跟AI沾點邊的都去做AI産品了。如果你是做數據庫的公司，你也會跑去做AI，即使沒有AI基因的，也得開發個Copilot AI助手。我覺得明年開始，我們就能看到哪些工具是能留住用戶的了。
而這也許只是ChatGPT火爆全球之後，生成式AI爆發的第一年。一切才剛剛開始，而到達通用人工智能AGI還有很漫長的路要走。-來源: 钛媒體-
