郭夢
近期，Sora的驚艷亮相，再次引發大眾對人工智能的廣泛應用的關注，隨著生成式人工智能的廣泛應用，預計到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時的電力，這顯示了AI技術對電力資源的巨大需求。
所謂“生成式AI”，又被稱之為AIGC，即AI生成內容，它被視為人工智能從1.0邁入2.0的重要標志，其在搜索引擎、藝術創作、影音游戲，以及金融、教育、醫療、工業等領域有著廣闊的應用前景。
自去年底以來，隨著具有推理能力的大模型誕生，“生成式AI”可謂擺脫了固定框架的束縛，真正不斷邁向智能，而這無疑也將對諸多行業帶來新的機遇與挑戰。
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志。
GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預訓練模型、多模態技術、生成算法等技術的累積融合，催生了AIGC的爆發。算法不斷迭代創新、預訓練模型引發AIGC技術能力質變，多模態推動AIGC內容多邊形，使得AIGC具有更通用和更強的基礎能力。
人類社會中80%以上的數據都是圖片、音頻、視頻等等非結構化的數據，這些數據不像文字、字符一樣能被計算機處理，如何挖掘這些數據背后的價值成為大數據變革的一大方向。而在AI大模型的加持下，文字、圖片、聲音等數據，均可通過token化而轉變成可供人工智能訓練的單元，使得人工智能的訓練不再需要面對千百種的排列組合，而是著眼于最基本的單元。這將極大利用各類數據要素存量，帶來所有數據統一處理的新變革。
據中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國生成式AI行業市場運營格局分析與投資前景預測研究報告》分析
今年年初以來，以認知大模型為代表的通用人工智能，在全球范圍內引發了熱潮。OpenAI、微軟、谷歌等國際企業不斷加碼，國內更是掀起“千模大戰”，眾多高科技企業競相投入研發。從科技部發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》來看，全球已發布的大模型中，中國和美國大幅領先，超過全球總數的80%。
目前，在生成式AI這條細分賽道，全球已經誕生了13家獨角獸公司(估值達到10億美元以上)。2023年以來新增的5家AI獨角獸中，包括Cohere和Runway兩家新晉生成式AI獨角獸。
這13家生成式AI公司成為獨角獸的平均時間僅為3.6年。作為對比，通常成為獨角獸的平時時間需要7年，從時間上來說幾乎縮短了一半。
日前，麥肯錫發布的《生成式人工智能的經濟潛力：下一波生產力浪潮》報告顯示，如果將分析的63種生成式AI應用于各行各業，將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。這一預測還未將所有的生成式AI應用計算在內，若將尚未研究的應用計算在內，生成式AI所產生的經濟影響可能會翻倍。
Statista 預測2024年年增長率將放緩，但整個市場價值仍將增長48.4%，達到666億美元。雙位數的增長將在接下來的幾年持續，生成式人工智能在2026年將達到1000億美元的價值，僅僅兩年內增長了65%。預計到2030年，這一數字預計將翻番，超過2070億美元。
在全球比較中，美國將繼續是世界上最大的生成式人工智能市場，預計2026年價值將達到373億美元，比今年增長60%。作為全球第二大市場，中國市場將進一步增長，其估值在未來兩年內將增長72%，達到147億美元。德國生成式人工智能市場以60%的增長率位居第三，預計到2026年將達到45億美元的估值。
在可見的未來，隨著人們對生成式人工智能的需求更深更廣，人們對算力的需求也將呈指數型增長。而這種趨勢也將把春風吹向高性能芯片產業，極大地促進處理器、計算卡、服務器等相關運算組件的研發與銷售。
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