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生成式AI投資|生成式AI去年吸1968億 較前年飆8倍 美國佔61個模型佔主導 內地持專利最多

By on April 17, 2024

原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室

美國史丹福大學「人本人工智能研究中心」(HAI)發表新一份人工智能指數報告(AI Index Report 2024),涵蓋技術進步、監管、教育、經濟、政策及輿論等主要AI趨勢。長達502頁的年度報告指出,全球生成式人工智能(Generative AI)投資額大增,2023年產業吸引資金252.3億美元(約1968億港元),較2022年急升近8倍,甚至是2019年投資額約30倍。

去年發布的149個基礎模型中,65.7%屬於開源設計,反觀2022年及2021年,分別只佔44.4%及33.3%。以不同地區劃分,美國在AI模型佔主導地位,2023年發表61個重要模型,大幅拋離歐盟(21個)及中國(15個)。

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美國在AI模型佔主導地位,2023年開發了61個重要模型。(美國史丹福大學圖片)

同時,美國是AI投資的首要地點,去年吸引672億美元私人投資,總額比中國多出近9倍。然而,內地機械人安裝量領先全球,去年數量超出其他國家的總和;大多數AI專利(61%)亦源自中國,堪稱美國最大競爭對手。

訓練成本增 Gemini料耗15億

研究數據顯示,訓練頂級AI模型成本飆升,某些前沿系統(例如OpenAI旗下的GPT-4),其訓練成本為7800萬美元(約6.08億港元);至於谷歌(Google)的Gemini Ultra模型,估算訓練費用高達1.91億美元(約14.9億港元)。

相比數年前的最先進模型,例如2017年發布的原始Transformer模型,以及2019年推出的RoBERTa Large,其訓練成本僅約930美元及16萬美元。

報告提到,由於採用不同基準測試大型語言模型(LLM),故難以就AI責任作標準化評估。2023年是AI政策的標誌性年份,歐盟提出全面的AI法案,美國總統拜登亦公布AI行政命令;美國監管機構去年破紀錄通過25項AI相關法規,包括:為生成式AI材料提供版權指引,以及網絡安全風險管理框架等。綜觀全球立法程序,去年提及2175次AI,幾乎是前一年的兩倍。

對低技術工人而言,AI確實推動生產力,提高了工作質素,加速科學進步。工業界2023年主導前沿AI研究,推出51個矚目的機器學習模型,學術界僅貢獻了15個,產學合作產生21個模型。

逾半受訪者對新產品感不安

此外,全球有52%受訪者對AI產品及服務感到緊張不安,比2022年上升13%。報告結論是,AI在某些基準測試上,例如圖像分類、視覺推理、英語理解等領先,惟在競爭級別數學、視覺常識推理、規劃等較複雜任務,AI現時仍落後於人類。

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在競爭級別數學、視覺常識推理、規劃等較複雜任務,AI現時仍落後於人類。(路透資料圖片)

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