人工智能（AI）行业正在经历前所未有的增长时期，我们已经看到了越来越复杂的模型的快速发展。人工智能的主导地位也从学术界转移到工业界，人们越来越重视负责任的人工智能发展。让我们讨论塑造人工智能格局的一些趋势、模型开发的进展以及与人工智能研究相关的成本不断上涨。
模型开发和评估方面的进步
OpenAI 的 GPT-4 继续在人工智能排名中占据主导地位，在各种任务和指标上表现出卓越的性能。但是，谷歌的Gemini和Mistral AI的Mistral-Medium等新进入者越来越受欢迎，这表明了人工智能领域的竞争性质。这些模型是根据其完成任务的能力进行评估的，并在排行榜上进行排名，以跟踪其在各种指标上的表现。《人工智能指数报告》强调，在某些基准（例如图像分类和自然语言处理）上，人工智能已经超过了人类的表现，但在更复杂的任务（例如竞争级别的数学和视觉常识推理）中仍然落后。
人工智能模型的发展发生了重大转变，行业在产出方面超过了学术界。2023 年，行业生产了 51 个值得注意的机器学习模型，而学术界仅贡献了 15 个。这种转变凸显了在更多资源、数据、计算能力和资金的推动下，该行业在人工智能研发领域的主导地位日益增强。
工业与学术界：人工智能研究格局的变化
发布的基础模型数量进一步凸显了行业在人工智能研究中的主导地位，谷歌和微软等云巨头在这些模型的创建和发布方面处于领先地位。谷歌一直处于最前沿，自2019年以来发布了最多的基础模型，其次是OpenAI，这表明该行业在人工智能模型开发方面处于领先地位。
虽然行业专注于开发大型且昂贵的人工智能模型，但学术界在确保研究结果公开、考虑所有类型的研究以及培育充满活力的研究社区方面起着至关重要的作用。学术机构还致力于确保进行各种各样的研究，为更广泛的人工智能研究做出贡献。
成本上涨和开源模型的兴起
最先进的人工智能模型的训练成本已达到前所未有的水平，OpenAI的 GPT-4 使用了估计价值7800万美元的计算能力，谷歌的Gemini Ultra耗资1.91亿美元。人工智能模型的规模和成本呈指数级增长是显而易见的，这反映了这些系统的复杂性和复杂性不断提高。
尽管该行业具有资源优势，但仍存在使用开源基础模型的趋势。2023年，新发布的模型中有65.7％是开源的，而2022年的这一比例为44.4％。这种趋势使获得人工智能技术的机会大众化，使资源有限的研究人员和开发人员能够利用人工智能的进步并为之做出贡献。
负责任的 AI 开发和部署
人工智能社区越来越关注负责任的人工智能开发和部署，努力评估人工智能系统的影响并降低受影响者的风险。这包括解决与人工智能算法和决策过程中的偏见、公平性、透明度和问责制相关的问题。
影响训练 AI 模型成本的因素
与训练 AI 模型相关的成本受以下几个因素的影响：
- 硬件： AI 模型需要专门的高端硬件，如 GPU 和 TPU 来处理高性能计算工作负载。这些硬件组件对于处理至关重要 大量数据和计算，但是它们的高昂成本在很大程度上影响了训练人工智能模型的总支出。
- 软件： 通过提高效率和可扩展性，可以降低与人工智能软件培训相关的成本。TensorFlow 和 PyTorch 等软件框架使开发人员能够在分布式系统上以高性能训练复杂的深度学习模型，最终节省时间和资源。
- 基于云的人工智能： 基于云的 AI 培训可按需提供可扩展的计算资源，通过提供即用即付模式来降低成本。云提供商还提供预建的人工智能服务，加速人工智能训练流程，使企业获得训练人工智能模型所需的计算能力更具成本效益。
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