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原標題：十宗「最」！2024 年 AI 大回顧，揭示隱藏風口與行業挑戰
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：13696字

2024年度AI領域十大值得關注

2024年，人工智能浪潮持續高漲，涌現出一系列創紀錄的革新性。基礎設施供應商和云服務提供商的AI業務收入均實現強勁增長，英偉達甚至多次超越蘋果和微軟，成為全球最有價值的公司。市場研究機構IoT Analytics遴選出2024年度AI領域最值得關注的十大，全面梳理了這一年的行業趨勢與挑戰。

1. 最值得關注的AI網絡安全：國家級黑客利用LLMs提升攻擊能力

2024年2月，微軟披露，來自、中國、和的國家級黑客利用OpenAI的工具改進攻擊能力，例如GRU利用大型語言模型(LLM)研究衛星和雷達技術，黑客則使用LLM生成網絡釣魚內容。

2. 最具影響力的AI法規：歐盟人工智能法案

2024年3月，歐盟議會通過了《歐盟人工智能法案》，并于8月1日生效。該法案將人工智能分為四個風險類別，分別制定了相應的規則，是全球首個正式、全面的人工智能監管法規。其他國家也紛紛啟動了類似的立法程序或指南。

3. 最具影響力的AI硬件發展：英偉達Blackwell系列及其延遲發布

英偉達在GTC 2024上發布了Blackwell系列GPU，承諾性能大幅提升，但隨后因設計缺陷導致發布延遲，引發行業關注。

4. 最具影響力的并購：微軟與Inflection AI

微軟與Inflection AI的合作，引發了關于“準合并”和監管機構對大型科技公司獲得AI初創公司控制權的審查。

5. 最重要的大模型進展：Meta開源模型LLaMA 3.1擊敗閉源模型

Meta發布的LLaMA 3.1在多項基準測試中超越了OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude，展現了開源模型的競爭力。

6. 最著名的AI相關裁員：Klarna

Klarna公司裁員數百人，并表示AI機器人將替代700名員工的工作，成為AI替代人力的典型案例。其他科技公司也因轉向AI業務而進行裁員，引發了對AI時代就業的擔憂。

7. AI公司面臨的最大挑戰：無法提升LLM性能

大型LLM研發項目未能達到預期，新的數據限制和AI“自我吞噬”現象，使得LLM的性能提升面臨挑戰。AI公司開始探索新的開發范式和功能來彌補。

8. 最重要的AI研究成就：兩項諾貝爾獎

2024年諾貝爾物理學獎和化學獎分別授予了在人工神經網絡和蛋白質結構預測AI算法方面做出突出貢獻的科學家。

9. 最大規模的企業級AI投入：亞馬遜

亞馬遜在數據中心和AI方面的巨額投資，以及其他大型科技公司的類似投入，展現了企業對AI技術的重視和巨額資金投入。

10. 最大規模的AI相關融資：Databricks、OpenAI和xAI

Databricks、OpenAI和xAI在2024年獲得巨額融資，凸顯了投資者對AI領域的持續看好。

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