全球AI競技場：中國崛起，挑戰美國霸權
人工智慧（AI）領域正在經歷一場翻天覆地的變革。美國在AI模型開發方面仍保持領先地位，單單在2024年就推出了令人印象深刻的40個重要模型。然而，一個新的競爭者正迅速縮小性能差距：中國。根據最新的《人工智慧指數報告》，這預示著全球AI競賽可能發生轉變，暗示著未來美國可能不再是唯一的支配力量。
性能差距的縮小
多年來，美國一直是構建尖端AI模型方面無可爭議的冠軍。然而，中國一直努力提高自身模型的品質。在2023年，當針對諸如大規模多任務語言理解（MMLU）和HumanEval（評估編碼性能）等行業標準基準進行評估時，中國和美國模型之間存在相當大的性能差距。這種差異非常顯著，代表著兩位數的差距。快轉到2024年，這個差距已經急劇縮小，幾乎達到均等。
這種性能上的接近收斂證明了中國在AI開發方面的重點努力和戰略投資。該國的進步不僅僅是漸進式的；它們代表了其AI能力的實質性飛躍。
中國的AI武器庫：新模型的出現
中國的快速進展可歸因於新興的強大AI模型，包括：
- 阿里巴巴的Qwen系列： 這些模型專為廣泛的應用而設計，展示了阿里巴巴對推進AI技術的承諾。
- DeepSeek的R1： DeepSeek的R1專注於特定任務和行業，代表了一種針對性的AI開發方法。
- ManusAI： 該模型突顯了中國AI領域日益增長的多樣性，可滿足專業需求和應用。
- 騰訊的混元Turbo S： 作為中國科技巨頭之一的產品，混元Turbo S突顯了該國致力於保持AI技術最前沿的承諾。
這些模型不僅僅是理論上的構想；它們是中國投資和研究努力的切實成果，展示了該國與全球AI領域領導者競爭的雄心。
投資作為催化劑
中國AI能力的提高與其在三個關鍵領域的大量投資直接相關：
- AI基礎設施： 中國投入了大量資源來建設強大的AI基礎設施，包括資料中心、高效能運算設施和先進的網路。
- 先進運算： 意識到運算能力的重要性，中國在開發和獲取先進運算能力方面投入了大量資金，使其研究人員能夠訓練和部署複雜的AI模型。
- 國家資助的研究： 中國政府通過國家資助的研究計畫，為大學、研究機構和私營公司提供資金和支持，在促進AI開發方面發揮了關鍵作用。
這種多方面的途徑為AI創新創造了肥沃的土壤，使中國研究人員和開發人員能夠進行實驗、迭代，並最終實現重大突破。
成本因素：兩種模型的故事
中國AI開發的一個有趣方面是，與美國同行相比，它能夠以一小部分的成本生產出具有競爭力的模型。一個值得注意的例子是以不到600萬美元的投資，在短短兩個月內開發出的低成本模型。這與OpenAI據報導花費1億美元訓練其GPT-4模型形成了鮮明對比。
這種成本效益突顯了中國在AI開發方面的足智多謀和效率。它還表明，中國可能能夠普及AI技術，使其更容易被更廣泛的使用者和組織使用。
AI競賽：代理和基礎設施
全球AI競賽不僅僅是構建更好的模型；它還包括開發代理能力和支援它們的基礎設施。這場更廣泛的競賽引起了全球最大科技巨頭和學術機構的關注。
代理能力是指AI系統在複雜環境中自主和智慧地行動的能力。這包括諸如計畫、決策和解決問題等任務。開發這些能力不僅需要先進的演算法，還需要強大的基礎設施來支援其部署和運營。
AI競技場中的主要參與者
2024年，OpenAI成為AI模型開發的主要組織貢獻者，發布了七個值得注意的AI模型。這一成就鞏固了OpenAI作為通用AI系統領域關鍵參與者的地位。
Google緊隨其後，推出了六個重要模型，並加強了其在機器學習（ML）創新方面的長期領導地位。在過去十年中，Google一直處於AI研究和開發的最前沿，自2014年以來貢獻了令人震驚的186個重要模型，是名單上下一位參與者的兩倍多。
其他主要參與者包括：
- Meta： 自2014年以來開發了82個模型，Meta在AI領域做出了重大貢獻，尤其是在自然語言處理和電腦視覺等領域。
- Microsoft： Microsoft在同一時期開發了39個模型，展示了其將AI整合到其產品和服務中的承諾。
這些公司不僅在開發AI模型；它們還通過其研究、開發和部署工作來塑造AI技術的未來。
中國公司的崛起
阿里巴巴代表了中國在基礎AI開發中日益增長的影響力，在2024年以四個值得注意的模型排名第三。這標誌著全球創新格局發生了重大轉變，中國公司不僅在擴大部署，而且還在為前沿級別的研究和模型設計做出貢獻。
阿里巴巴的成功證明了中國在AI方面的戰略投資及其將研究轉化為切實產品和服務的能力。隨著中國公司不斷創新和開發新的AI技術，它們將在全球AI競賽中發揮越來越重要的作用。
學術強者
學術機構通過研究、教育和人才培養在推動AI創新方面發揮著至關重要的作用。在學術機構中，卡內基美隆大學、史丹佛大學和清華大學自2014年以來一直是最具生產力的，分別有25個、25個和22個值得注意的模型。
這些大學不僅在進行尖端研究；它們還在培養下一代AI研究人員和工程師，確保源源不斷的人才為未來的創新提供動力。
研究量：中國領先
除了模型品質外，中國在AI研究量方面也處於世界領先地位。在2023年，中國研究人員佔所有AI相關出版物的23.2%，而歐洲為15.2%，印度僅為9.2%。自2016年以來，中國的份額穩步增長，而歐洲的貢獻下降，美國的出版量則停滯不前。
這種在研究量方面的優勢表明了中國致力於推進AI知識及其吸引和留住頂尖AI人才的能力。
AI晶片禁令：一個小挫折？
儘管美國禁止供應AI晶片，但中國已成為在文本、圖像、視頻和音訊領域生產AI模型的第二大國家。在全球總共1,328個AI大型語言模型（LLM）中，36%來自中國，僅次於美國排名第二。
這種韌性證明了中國克服障礙的能力及其在AI技術方面實現自給自足的決心。
影響力與數量：美國仍然保持優勢
雖然中國在AI模型和研究出版物的數量上處於領先地位，但美國仍然在影響力方面保持優勢。在過去三年中，美國機構貢獻了引用次數最多的前100篇AI論文的大部分。
這表明，雖然中國在數量上正在迅速趕上，但美國仍在產生一些最具影響力和影響力的AI研究。
全球分佈式AI生態系統
該報告強調了中東、拉丁美洲和東南亞等地區的顯著成就，標誌著一個更加全球分佈的AI創新生態系統的興起。這表明AI開發不再局限於少數幾個主要參與者，而是越來越分散化，並且更容易被更廣泛的國家和地區使用。
歐洲的角色
法國是2024年歐洲領先的國家，有三個值得注意的模型。然而，總體而言，包括美國、中國和歐盟在內的所有主要地區，與2023年相比，發布的值得注意的模型數量都有所下降。這種下降可能是由於多種因素造成的，例如競爭加劇、研究重點轉移或AI開發的日益複雜。