今天斯坦福大学发布了《2024人工智能指数报告》
- 原文在这里，一共有500多页pdf
- https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf
- 我将一些感兴趣的点总结出来
AI的发展状况
AI在2023年的恐怖的发展速度
- 2023年，有GPT4,Cluade2,DALL-E3，Gemini等非常有突破性的产品发布
- 以下是15个重要的大模型的发布时间点，这些大模型一定程度上代表了当前AI能达到的最佳水平
AI大模型的发布时间
- 横轴是发布时间（2012-2024）
- 纵轴是发布时的计算量（Training compute (petaFLOP - log scale)）
高昂的训练成本
- 谷歌的 Gemini Ultra 的训练计算成本估计为 1.91 亿美元
- OpenAI 的 GPT-4 的训练成本估计为 7800 万美元。
- 高昂的训练成本使普通用户（甚至包括学术机构和政府）难以参与AI的训练。
不同地区分展的速度不同
大语言AI模型发布数量
- 美国在2023 年总共开发了 61 个模型。
- 中国在2023 年总共开发了 8 个模型。
AI领域的投资
- 2023年，美国投资额为672亿美元
- 是第二高国家中国投资额的8.7倍
- 是英国投资额的17.8倍。
- 缩小范围来看，这一阵容看起来是一样的：自 2013 年以来，美国的累计投资额为 3,352 亿美元，其次是中国，为 1,037 亿美元，英国为 223 亿美元。
