随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，2024年正逐步成为一个关键的节点。Fastdata极数对全球AI的发展历史进行了全面梳理，回顾了从19世纪的早期探索到现代大型语言模型（LLM）的演变，揭示了当前AI在研发、融资和应用方面的现状与趋势。

　　人工智能的探索始于19世纪，那个时代人们对语义概念的提出，以及自然语言处理的起步均为后续研究奠定了基础。早期的人工神经网络研究为整个行业的方向划定了路线，使得机器学习的初步构架得以形成。

　　进入20世纪中叶，计算机被首次用于语言翻译，而与此同时，各种模型和算法的相继推出使得人工智能的技术基础逐步完善。Mark1感知器、ELIZA和SHRDLU等早期的AI应用不仅推动了自然语言处理的发展，也为现代AI奠定了重要的理论支持。

　　21世纪初，随着深度学习和统计语言模型的普及，人工智能技术取得了巨大的突破。图形处理单元（GPU）的诞生为AI模型的训练提供了强大的计算能力，促使词嵌入技术的深入发展。Seq2Seq模型和Transformer架构的提出则成为了AI发展的分水岭，进一步引领着大型语言模型如GPT和BERT的相继涌现，推动了参数规模和性能的持续提升。

　　根据2023年的多个方面数据显示，全球AI专利授权量大幅度增长，中国在专利数量和生成式人工智能专利申请方面均处于领头羊。同时，全球基础模型的数量激增，开源模型占据主导地位，但美国企业在高价值模型的贡献方面仍占据优势。

　　随着大模型参数和训练算力需求的指数级增长，训练成本也有所飙升，这使得行业的进入门槛明显提高。创业者与企业要在技术和资金方面做出更为周全的考虑。

　　针对全球AI创投的趋势，风投资本大量涌入，美国依然是全球AI创投的核心，创业项目既多样且质量高。相较之下，中国则在创投中更注重应用层面，试图利用开源模型来拓展应用场景，然而影响力较大的项目相对较少。

　　2023年，市场规模持续增长，AI应用工具的普及程度在不一样的地区呈现显著差异。尽管许多企业主对AI应用存在疑虑，但用户一致认为AI会对工作产生积极影响。然而，许多AI项目在扩展时面临挑战，数据质量和遗留数据架构成为主要障碍，数据孤岛、数据质量差及管道效率低等问题限制了AI计划的实施。

　　生成式人工智能的优点是它能提升创新、产品推出和质量改进，但在数据管理上也存在诸多问题。企业在决策基础设施时，应考虑AI加速器及GPU云的可用性，顺应市场的需求变化。

　　在未来的发展中，我们应该调整对生成式人工智能的期待，实际效果将依赖于多种因素。多模态AI的发展将成为趋势，模型将更看重多模态输入，带来更加直观的应用体验。小型模型与开源的进步不仅能减少相关成本，还能提高隐私安全性。

　　尽管GPU短缺和高成本问题仍将持续，企业要灵活应对，通过定制模型利用开源解决方案来适应具体场景，增强自身竞争力。

　　同时，虚拟代理的功能也在继续扩展，实现更多任务的自动化。企业需关注多模态能力提升带来的新问题，尤其是在合规与监管方面，各国正加强对AI的监管，企业需制定相应政策来应对潜在风险。

　　总的来说，2024年将是人工智能迈向更高阶段的一年。快速地发展的AI不仅改变了科技格局，还带来了前所未有的社会挑战。我们鼓励投资者、开发者及企业主深入理解这些技术变化，关注透明度与合规性，以应对未来可能出现的障碍。使用简单AI等先进工具，创业者可以更高效地应对市场变化并创造新的机会。

　　贯彻理性与人性关怀的理念，推广人工智能的积极应用，共同努力打造一个更美好的未来。