一、大模型祛魅：理性回归与技术创新
在2024年，AI大模型领域经历了从狂热到理性的转变。随着技术的不断突破和应用场景的拓展，市场对大模型的热情达到了顶峰。然而，随着市场的不断深入和竞争的加剧，人们逐渐意识到大模型并非万能，其在实际应用中还面临着诸多挑战和局限性，如高昂的训练成本、数据隐私和安全问题、模型的可解释性和可靠性等。这使得市场对大模型的期望逐渐回归理性，开始更加注重其在特定场景下的实际应用效果和商业价值。
二、深圳助力AI产业跨越算力“门槛”
深圳AI产业发展迎来了及时雨。深圳市训力券的发放，旨在降低人工智能模型研发和训练成本。数据、算法和算力被认为是人工智能产业发展的三个关键要素。深圳的举措不仅降低了企业的算力使用成本，还促进了企业的研发和创新。
三、大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋
Transformer架构是目前应用最广泛的主流大模型架构，但其弊端也日益显著。因此，多种新架构加速涌现，世界范围内的学者从多个方向努力，试图在保留Transformer架构优势的基础上创新性引入其他架构特点，解决算力开销问题。
四、Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革
Scaling Law及其泛化在当前AI时代下的关注可被归纳为以下几点：参数量与计算量膨胀下，带动万卡集群以及高性能网络的建设和发展；数据耗尽危机中，合理善用合成数据成为较优选择；新时代的Scaling Law出现，大模型的发展将追求更高的推理能力，资源向Post-training和推理算力倾斜。
五、2024 AI大模型年度十大关键词发布
从开源与闭源的竞争，到多模态AI与自监督学习，再到能效优化和AI伦理的深入探讨，AI技术的演进将继续带来前所未有的创新机会。以下为2024年AI大模型年度十大关键词：
- 开源与闭源之争
- 行业集中与两极分化
- 多模态与智能Agent的创新
- 架构优化与能效瓶颈
- 通用人工智能（AGI）的探索
- AI伦理与可解释性
- 融资与并购
- 跨行业融合（AIX）
- 自监督学习
- 能效优化
总结
2024年，AI大模型领域将继续快速发展，技术创新与市场需求共同驱动下，涌现出诸多重要趋势和突破。以下是2024年最值得关注的五大AI大模型：
- OpenAI的GPT-4
- Google的Gemini Ultra
- DeepSeek国产大模型
- 阿里云的Mistral
- 腾讯的混元大模型
这些大模型将引领未来创新趋势，为各行各业带来前所未有的机遇与挑战。