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更复杂、更“聪明”!神经元新计算模型或产生更强大AI【附人工智能技术赛道观察图谱】

瞻观前沿

几乎所有支持现代人工智能(AI)工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心(CCN)开发的新模型表明,这种已有数十年历史的近似模型,并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力,并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。

CCN模型开发者认为,单个神经元对周围环境的控制力远比以前认为的要大。更新后的神经元模型最终可能会产生更强大的人工神经网络,更好地捕捉人类大脑的力量。

团队负责人德米特里·奇克洛夫斯基表示,神经科学在过去60年中取得了长足进步,我们现在认识到,以前的神经元模型还很初级。真实神经元比这个过于简化的模型要复杂得多,也“聪明”得多。

相比之下,新模型将神经元视为微小的“控制器”(指能够根据收集到的信息来影响周围环境的器件),因为人类脑细胞不仅能被动地传递输入信息,实际上它们还可控制其他神经元的状态。奇克洛夫斯基认为,这种更为现实的神经元控制器模型,可能是提高许多机器学习应用性能和效率的重要一步。

神经元模型

图片来源:西蒙斯基金会

技术价值观察

人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备,其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等,为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心,包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面,涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景,涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。

美国CCN开发出神经元计算新模型,更新后的神经元模型最终可能会产生更强大的人工神经网络,更好地捕捉人类大脑的力量。因此,从人工智能产业链上看,该技术处于产业链的中游环节。

图表2:人工智能行业产业链

宏观市场观察

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型,简称大模型,是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比,大模型的训练使用了更多的数据,具有更好的泛化性,可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分,AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展,AI内容生成(AI Generated Content,AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

图表5:生成式AI训练大模型汇总

——全球生成式AI应用需求分析

根据麦肯锡在2023年4月进行的一项调查,尽管GenAl进入公众视野并不久,但对这些工具的尝试性应用已经相当普遍,受访者们预计这些新能力将改变其所在行业。生成式AI已引起商界人士的兴趣:受访者不分地区、行业和资历等级,人人都在工作中和工作之外尝试使用生成式AI。79%的受访者表示,他们至少在工作中或工作之外接触过生成式AI。22%的受访者表示,他们会在工作中经常使用生成式AI。不同资历受访者的生成式AI使用率非常相似,而从行业和地区来看,技术行业和北美地区受访者的生成式AI使用率最高。

图表2:2023年全球生成式AI产品应用需求调查(N=1684)

——全球生成式AI行业市场规模及预测

随着ChatGPT的火爆出圈,生成式AI成为各行各业关注和热议的话题。全球科技巨头和AI厂商纷纷下场,唯恐错过此番科技盛宴。行业翘楚和媒体将生成式AI浪潮类比昔日的移动互联网机遇,认为它将对全球经济和各个行业带来深远影响,企业也将迎来重大变革机遇,同时,根据Bloomberg Intelligence披露的数据,2023年全球生成式AI市场整体规模约为670亿美元,预计2029年及2032年将分别达到7280亿美元和1.3万亿美元,2022-2032年复合增长率高达42%。

图表5:2020-2032年全球生成式AI应用规模及预测(单位:亿美元)

——中国生成式AI发展情况

2023年以来,由ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球,带动AI产业取得了空前发展。其中,生成式AI(也称AIGC)这一分支备受投资者和科技巨头青睐,各类AIGC大模型纷纷面世,收获了数亿级以上的用户量,其影响力、应用范围和迭代速度尤为令人瞩目。因此,2023年被业界内外誉为“生成式AI元年”。

据工信部测算数据,2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时,预计到2035年将突破30万亿元,在全球总市场规模中占比超过35%,成为全球AI产业链的重要一环。

图表2:2023年中国生成式AI市场规模分析(单位:万亿元)

从生成式AI在我国各细分领域的采用率来看,制造业、医疗健康、电信行业和零售业中对生成式AI技术的采用率有较快增长,但也仅分别达到5%、7%、10%和13%,与人工智能企业整体平均的采用率(15%)尚有一定差距。究其原因,可能是当前应用端尚未真正做到易懂易用,AI成为合格生产力前仍需进行过多调校、及其他限制。但可以预见,一旦攻克应用端使用效率问题,生成式AI的市场规模、及其在各行业的使用率会迎来真正的爆发期。

图表10:2023年中国部分领域生成式AI采用率(单位:%)

生成式人工智能可能会逐渐影响所有行业,但某些行业有望优先从这项技术中受益。

图表11:中国生成式AI行业应用领域描述

——中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个

生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求,全国一体化算力体系建设的必要性愈益突出。截至2024年3月,中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个,行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域,形成上百种应用模式,赋能千行百业。

图表3:2019-2024年中国10亿参数规模以上大模型数量(单位:个)

——中国生成式AI行业发展前景预测

根据中国工信部对中国生成式AI市场规模的预测,2035年将突破30万亿元。2023-2035年年均复合增长率约为7.7%,由此推算得出,预计2029年中国生成式AI市场规模约为22万亿元。

图表14:2024-2029年中国生成式AI行业市场规模预测(单位:万亿元)

中国人工智能技术赛道热力图

中国人工智能技术赛道热力图

根据前瞻产业热力图显示,与人工智能关键技术强关联的城市集群主要集中在华南和西北地区,并且以广东、陕西省为重点发展区域,未来布局人工智能技术及其他相关技术的发展路径,极大可能性在于华南、西北地区优先导入,其中可重点关注广东省广州市天河区、广东省深圳市福田区及陕西省西安市雁塔区所处的人工智能相关企业,以及该地方对于人工智能产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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来源:前瞻网 编辑:产经资讯

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