编者按：2022年末，OpenAI公司ChatGPT横空出世，开启AI产业新纪元。由此，AI 产业的发展势头迅猛，其突进程度赶超当年互联网的崛起之势，引发了全球范围内的广泛关注。

两年间，AI技术经历了一场风暴式的革新，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力，能够高效解决从日常辅助到复杂分析的各种任务。人们对AI服务高接受度和快速增长需求潜力巨大。仅在中国，生成式AI产品的用户规模就已达到2.3亿人（数据截至2024年6月）①。

然而，在AI技术飞速发展的同时，我们也必须看到其面临的挑战和困境。大模型本身的突破在减慢，曾经快速提升的性能曲线逐渐趋于平缓。近半年来扩展法则（scaling law）也在放缓，导致一些创新项目难以凭借自身技术优势独立发展，纷纷被大公司收购。不少 AI 创业公司由于难以在技术和市场上与行业巨头竞争，经营困难重重，甚至有更多 AI 公司的技术团队出走，行业人才流动频繁，给整个 AI 产业的生态带来了不稳定因素。

站在ChatGPT发布两周年的时间点，生成式AI有了怎样的变化，对AI产业发展带来了哪些影响？AI在产业链上各环节的商业价值几何？未来又有哪些值得关注的趋势？本文将做系列讨论。

一、ChatGPT发布两年都发生了什么？

2022年11月30日，美国公司OpenAI发布人工智能聊天机器人ChatGPT产品，能够学习和理解人类语言进行对话，并能完成各类文本任务，发布后迅速走红。

由此，全面拉开了生成式AI发展的道路，学术界和产业界对AI研究和落地应用迅速推进，引发了全球新一轮生成式 AI 创业热潮。

ChatGPT 发布两年大事记

总结来看，由ChatGPT引发的AI产业产业革新在两年间迅速变化：

1.模型不断迭代

OpenAI 在 2022 年 11 月发布GPT-3.5后，陆续推出GPT - 4、 GPT-4O、GPT-o1 等，每一代新模型都伴随着参数数量的增长，使得模型能够学习更复杂的模式，对语言的理解深度和生成文本的质量获得巨大提升。另外带动了生成式AI产业在多模态处理能力、上下文长度扩展、推理能力和逻辑性、安全性与一致性改进、性能优化和服务成本降低、特定领域专长发展、用户交互体验改善等方面都有了大幅提升，正逐步接近实现真正的通用人工智能的目标。

2.产业链加速协同

ChatGPT的发展推动了AI产业链的协同合作。它不仅促进了上游算法模型、数据处理与训练等环节的持续优化与创新，还带动了中游应用开发、解决方案构建等领域的快速发展。同时，也激发了下游终端产品、服务平台的广泛需求，推动了整个AI产业链上下游企业的紧密合作与资源共享。这种协同合作不仅加速了AI技术的商业化进程，还促进了AI技术与各行业深度融合，为产业升级和转型提供了强大的动力。

3.跨领域应用突破

AI技术的进步催生了一系列新的应用场景和服务模式。例如，Figure01机器人利用OpenAI的大模型实现了更智能的人机交互，不仅提升了机器人的理解力和响应速度，还使得它们能够更自然地与人类进行沟通和协作。快手推出的AI视频生成大模型“可灵”，则为短视频创作领域带来了革命性的变化，它不仅能够自动生成高质量的视频内容，还能够根据用户的创意需求进行个性化定制，为短视频创作者提供了强大的自动化工具。

4.传统产业升级转型

AI技术不断突破，通过提高生产效率、降低成本、增强产品质量、优化供应链管理等手段，在传统产业智能化转型中发挥着重要作用，还催生了一些新的商业模式和创新机会。例如，在医疗健康行业，AI辅助诊断与远程医疗服务拓宽了医疗资源的覆盖范围，提高了诊疗效率。此外，AI技术还促进了智慧城市、自动驾驶等新兴领域的快速发展，为全球经济注入了新的活力与增长点。

5.社会影响加剧

ChatGPT 在 2023 年 1 月就实现月活破亿，成为史上增长最快的消费级应用，AI技术日益深入到人们的日常生活和工作中，使得智能助手、自动化客服等服务更加普及。与此同时，这种快速的发展也促使社会对就业格局和教育方向产生了新的思考。此外，关于算法偏见、隐私保护等问题也引起了广泛关注。各国政府及社会组织正努力制定相关法规来规范AI使用，确保其健康发展。例如，欧盟推出了《通用数据保护条例》（GDPR），旨在加强个人数据保护；中国则发布了《网络安全法》和一系列人工智能治理原则，促进AI伦理建设。

6.国际竞争与合作

ChatGPT的迅速应用，将全球AI产业竞争推向新高。中美两国作为当今世界两大经济体，在AI领域的竞争尤为突出。美国通过支持OpenAI等企业和机构，持续推动AI技术的发展和应用；而中国则借助百度、腾讯、阿里云等科技巨头，积极布局AI领域，力求在全球AI市场中占据领先地位尽管存在明显的竞争态势。

值得注意的是，国际合作对于解决AI带来的伦理和社会问题同样至关重要。面对算法偏见、隐私保护等挑战，各国正试图建立一套公平合理的国际规则体系。2023年11月首届“全球人工智能安全峰会”上签署的《布莱切利宣言》，就是这样一个重要的里程碑，它标志着国际社会开始重视并着手解决AI治理问题。

二、有哪些值得关注的AI趋势？

虽然OpenAI仍然是全球AI领域的领向标，但在过去两年中，全球范围内正在构建一个多元化、多层次的产业生态体系，其中涵盖了通用大模型、行业大模型以及专业大模型的多样化组合。在这个生态系统中，多个参与者共同推动着行业的发展。

生态最核心的发展目标，是以实际应用需求为导向，通过创新和技术突破来实现商业价值的最大化。

综合两年的以来的AI产业发展方向来看，可以关注以下趋势：

1.大模型差距难以拉开，垂直大模型更受青睐。

一方面，随着AI技术的不断成熟和进步，大模型在性能上逐渐趋于稳定，提升的空间逐渐缩小，使得不同大模型之间的差距难以进一步拉开。

另一方面，许多企业和研究机构在训练大模型时都会面临资源限制，导致大模型之间的差距难以通过简单的增加训练资源来拉开。

市场认为，在当前的人工智能领域，除了基础大模型之外，产业大模型和专业大模型正逐渐成为推动行业进步的关键力量，更专注于在实际产业环境中创造价值。目标是大模型与大数据结合的效率，即如何将大模型的潜力与实际数据有效结合起来，以实现价值有效转化。

2.智能体成AI商业新宠，科技巨头加码个性化服务竞赛。

深度学习框架的成熟和多模态AI模型的兴起，推动了生成式人工智能全面进入规模化应用阶段，AI智能体（AI Agent）作为其中的重要形态，因为它可以直接对接用户的实际需求，提供个性化的解决方案，从而实现商业价值的最大化。

国内外领先的科技公司都加大了对智能体的投资力度，如百度的文心智能体、谷歌即将发布的“贾维斯”助手以及OpenAI计划推出的自动执行复杂任务的智能体产品等。智能体将在未来的数字经济中扮演更为重要的角色。

3.人机协作模式深度进化，重塑工作与生产流程。

随着 AI 智能体等技术的发展，人机协作不再局限于简单的人操作机器或机器辅助人完成单一任务。当前趋势下，AI 系统能够根据人类的意图和目标自动规划任务流程、分配资源，并在执行过程中与人类实时交互协作。

例如在制造业的复杂装配环节，工人与智能机器人紧密配合，机器人依据工人的指令和现场情况灵活调整装配策略，工人则负责精细化操作和质量把控。这种深度人机协作模式正在重塑各个行业的工作流程，提高生产效率和产品质量的同时，也促使人类员工不断提升自身与 AI 协同工作的能力，如掌握数字化交互技能、培养跨学科知识体系等。

4.边缘计算与 AI 融合加速，本地智能处理需求凸显。

边缘计算与AI的融合正在成为推动实时智能应用落地的重要力量。一方面，将所有数据传输至云端进行处理会面临网络带宽、延迟以及数据隐私等诸多问题。另一方面，部分应用场景对实时性要求极高，如智能安防中的实时预警、工业自动化中的即时控制等，云端处理难以满足快速响应需求。

因此，边缘计算与 AI 的融合成为必然趋势。在边缘设备上部署轻量级 AI 模型，可实现数据的本地即时处理与分析，仅将关键数据或处理结果上传至云端，既能减轻网络负担，又能保障数据隐私与应用的实时性，众多芯片制造商和软件开发商正积极研发适配边缘计算的 AI 技术与产品，推动这一趋势在各行业的广泛应用。

5.AI 安全与伦理受高度重视，合规发展成行业底线。

AI 技术在快速发展的同时，其潜在风险也逐渐暴露。例如，数据滥用可能导致用户隐私泄露，恶意使用 AI 技术还可能引发网络攻击、虚假信息传播等安全威胁。例如，香港媒体近日报道称，多名香港立法会议员收到附有AI生成、“与裸女同床”的合成片段截图诈骗电邮勒索。不少议员表示将推动相关立法，支持警方加强执法。

各国政府也纷纷出台相关政策法规，加强对 AI 研发、应用与运营的监管。企业也意识到，若忽视 AI 安全与伦理问题，不仅可能面临法律制裁，还会损害自身品牌形象与商业信誉。

因此，从模型训练的数据来源合规性，到算法设计的公平性、可解释性，再到应用过程中的安全防护，整个 AI 行业都在积极探索建立完善的安全与伦理标准体系，确保 AI 沿着健康、可持续的轨道发展。

可以看到，AI 产业正经历深刻变革，大模型多元化、智能体崛起、多技术融合等趋势齐头并进。这将重塑各领域生态，企业与从业者需紧跟潮流，在创新与合规间寻求平衡，才能在 AI 浪潮中把握机遇，迎接未来挑战。

想了解更多分析观点，可以关注南山所此前文章《火爆全球的ChatGPT是什么来头？》，其中介绍了ChatGPT诞生于旧模型基础上快速更新，仅两个月时间用户破亿，成为史上增长最快的消费者应用，却也因此面临资金、技术、监管方面的考验，但其带来的技术改革将会带动新一轮的工业革命。

又在文章《Sora惊艳全球，对具身智能产业影响几何？》中分析了文生视频模型Sora对通用人工智能的意义，以及对具身智能产业的影响，也提出思考：具身智能行业虽有望带来万亿级别蓝海，但若通用大模型技术发展不及预期、AIGC渗透率及应用场景受限，潜在市场规模也将无法释放。

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参考文献：

《探索AI技术的全景视图：从基础设施到应用层》，智能体AI

《什么是AI Agent，以及怎么实现AI Agent?》，AI探索时代

《AI发了人类历史上第一个红包》，智能涌现

《“一人AI公司”已实现年入百万》，真故研究室

《4 个关键的 AI 趋势 | 吴恩达在 Snowflake Build 2024 上的演讲大纲》，AI取经路

《李彦宏把AI的门槛打没了》，虎嗅APP

《》，创头条

《ChatGPT：仅两年，从聊天机器人到产业变革的AI引擎》，黄大年茶思屋科技网站

注释说明：

①《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，中国互联网络信息中心（CNNIC），

https://www.xinhuanet.com/tech/20241203/ba5e48db66bc49a2a2dcc103a0f68ccd/c.html