2024年，AI行业将会进化成什么样？
OpenAI主席Greg Brockman曾经在去年最后一天预测：2023年会让2022年看起来像AI发展还没有苏醒一样。
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果然，2023年，AI行业迎来了全面的爆发。
而昨天，全世界最大的AI开源社区Hugging Face CEO Clement Delangue对2024年行业的发展做了6条具体的预测：
1.某个当红的ai公司会倒闭，或者以极低的价格被收购。
开源LLM具备与闭源LLM相媲美的能力水平
3.AI在视频，生物，化学，时间序列等领域将带来巨大突破。
4.大众将更进一步关心AI在经济上和环境上的成本。
5. 将来，大众媒体中将充斥着由人工智能生成的内容
6.1000万Hugging Face上的AI开发者将会带来新的工作机会，不会导致失业的激增。
2023年AI行业的突破主要体现在AI技术本身。然而，这6条新的预言表明，2024年AI技术将进一步破圈，其产生的突破影响力将远远超出AI行业的范围
网友对他的六个预测进行了评估，并认为其中有三个发生的概率不超过50%
有人认为6条预测都很可信，甚至有几条已经成为现实
第一波AI公司将倒闭
针对第一条预测，结合前两天OpenAI的剧烈动荡，网友纷纷开始阴阳怪气。
Clement赶紧出来圆场，我预测的是我自己。
网友们纷纷做出了各种猜测，提到了Adept、Perplexity等明星初创公司
然而，实际上，类似的情况早在2023年就已经出现了。Jasper AI是一家AI初创公司，曾经的估值超过15亿美元。作为“套壳GPT的鼻祖”，该公司在七月份传出了裁员和估值下降80%的负面新闻
在OpenAI推出GPTs之后，可以预见到基于OpenAI技术的各个人工智能公司的前景将变得越来越有限
如果未来他们找不到一条能够独立创造价值的道路，从估值超过10亿美元到破产或被低价收购并不会太意外
开源VS.闭源
AI开源闭源的鸿沟，未来将进一步扩大还是缩小，行业大佬，AI开源企业，科研人员，用户一直以来都有不同的声音。 人们对于AI开源和闭源之间的鸿沟，在未来是扩大还是缩小，行业领袖、AI开源企业、科研人员以及用户们一直存在着不同的观点
从年初的谷歌工程师曝料：OpenAI和谷歌都没有护城河，开源AI是他们最大的对手开始。
在另一方面，各个领域中不断出现的开源模型号称接近或超过了GPT-4
最近，伯克利团队公布了Starling-7B模型，它通过使用RLAIF技术，在某些基准测试中超越了其他所有模型，接近于GPT-4的水平
项目地址：https://starling.cs.berkeley.edu/
甚至有一些开源模型声称在某些特定任务上能够与GPT-4相媲美，其中甚至包括7B大小的模型
开源模型的支持者声称，与采用闭源模型相比，开源模型的差异可能需要3-5年才能体现
第二条预测引起了网友们的争议
「由于开源和闭源在算力上的巨大差距，开源要想赶上闭源，还很困难。」
「不明白为什么开源和闭源的差距会缩小。毕竟开源模型的所有知识和技术是共享的，而闭源AI总有他们独有的东西。」
AI For Science
在生物领域，DeepMind的AlphaFold已经在超越人类能力的水平上，预测了蛋白质的结构，直接突破了生物学的最前沿。
而微软前不久发表了一个报告，尝试了GPT-4在生物学，计算化学领域，药物发现、、材料设计和偏微分方程 (PDE)这几个科研领域，作为学术研究助手的价值。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.07361
根据微软的研究人员观点，人工智能工具将极大地加速基础科学研究的进展
目前，有许多工具和平台将机器学习技术应用于各个专业领域
项目地址：https://chemintelligence.com/our-platform
而网友，对于AI对于时间序列相关的科研领域（Time-Series，指将时间序列用于统计学、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融等应用科学和工程领域）可能取得的突破也非常看好。
有些网友甚至贡献了一篇论文来解释为什么时间序列相关的科研如此重要
需要重写的内容是：论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.03589
「终于，有人看到这一点了，已经有很好的关于时间序列的Transformer的模型出现了。」
AI造成的能源和环境成本
在一次播客中，马斯克谈到了AI行业中最重要的第一性原理思考。他认为在能源和智能的产出比方面，Transformer模型仍有很大的改进空间
荷兰阿姆斯特丹自由大学的数据科学家 Alex de Vries的研究预测，到 2027 年，人工智能服务器群每年可使用85至134太瓦时的能源
https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4
而外媒也有过多篇报道，指出AI技术的发展对于能源，水资源的消耗未来将急剧上升。
2027年，AI能源的消耗可能相当于阿根廷、荷兰或瑞典的年用电量，即全球能源需求的 0.5%。
AIGC充斥媒体
毫不夸张的说，视频和图像的AI生成内容，现在正在以光速前进。
在1到两年前，任何人都很难想象这样一段AI动画将可以完全由AI生成。
梦工厂的联合创始人最近公开表示，未来三年内，人工智能将使动画行业的成本降低百分之九十！
也许真的就在明年，动画内容创作将会进一步平民化，而带来的后果就是，像短视频一夜之间席卷全球一样，由Gen AI生成的视频，将会成为视频内容非常重要的组成部分。
AI影响劳动力市场
AI对劳动力市场的影响，一直以来是AI行业备受争议的焦点。
而Hugging Face CEO的预测从某种程度上来说，可能是这个问题的一个潜在答案。
如果更多的人能够加入到开源AI的开发者的行业中来，由此创造的就业是否能够弥补AI技术发展所替代的劳动力。
但是大多数网友似乎不太认可这一逻辑。
第二条和第六条都是笑话，虽然Hugging Face上会出现更多的开发者，但是AI依然会重构劳动力市场。
毕竟，Sam Altman都因为AI，在成为OpenAI CEO后短暂的失业过了2天。
