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理財

「網路女王」揭示:ChatGPT狂飆2年超越谷歌10年、中國引領開源競賽

anue鉅亨網

更新於 2025年06月02日07:20 • 發布於 2025年06月02日07:20
圖:Pixabay/Unsplash/Pexel

被譽為「網路女王」的美國創投家瑪麗 · 米克爾(Mary Meeker)發布了長達 340 頁的「AI 趨勢報告」。報告顯示,人工智慧(AI)的發展速度前所未見,用戶成長、使用量和資本支出均呈現爆炸性成長,其影響力可能遠超科技本身。

瑪麗 · 米克爾曾任職於摩根士丹利和凱鵬華盈(Kleiner Perkins),於 2018 年創立了自己的創投公司邦德資本(BOND)。她主要專注於網路與新科技領域投資。

AI 成長速度超越網路革命

報告指出,在消費者、開發者、企業和政府部門中,AI 的使用正在前所未有地激增。與網路 1.0 革命的技術起步於美國,然後穩步向全球擴散不同的是,ChatGPT 一下子登上了世界舞台,並在全球大部分地區同時成長。

具體來看,作為衡量算力的基本計量單位,浮點運算次數在 2010 年後開始成長顯著增加,年增率達 360%。

值得注意的是,ChatGPT 年搜尋量達到 3,650 億的時間為兩年,而 Google 花了 11 年才達到此規模,ChatGPT 的成長速度是 Google 的 5.5 倍。

如果以美國計算相關專利授權數為例,可以發現,第一次加速是在 1995 年,標誌著網路時代的開始。自 2004 年起,其成長放緩,標誌著網路時代的發展也開始變慢。然而,在 2022 年 ChatGPT 發布之後,專利數量又一次開始爆發式成長,而且比 1995 年那次更快。

AI 用戶的成長速度同樣前所未有,ChatGPT 的用戶數曾在 17 個月內翻了 8 倍。

中國正在引領開源競賽 成本與可及性成關鍵

瑪麗 · 米克爾在報告中直言,在開源模型領域,中國正在引領開源競賽。

在她看來,OpenAI 的 GPT-4 或 Anthropic 的 Claude 等閉源模型通常性能更強、更易於使用,因此也受到企業、消費者和政府青睞。但閉源模型往往需要數月的計算時間和數百萬美元的支出,並且還是一個不透明的「黑箱」。

隨著大語言模型的成熟和競爭的加劇,開源模式因其較低的成本、不斷迭代的功能以及對開發人員和企業更廣泛的可及性而興起。此類模式可供任何人免費使用、修改和構建,因此普遍受到新創公司、研究人員 / 學者和獨立開發人員的青睞。

再看中國各 AI 公司,開源模型已成為主要發力方向之一。

5 月 29 日,DeepSeek 宣布,DeepSeekR1 模型已完成小版升級,目前版本為 DeepSeek-R1-0528。根據介紹,DeepSeek-R1-0528 仍使用 2024 年 12 月所發布的 DeepSeek V3 Base 模型作為基座,但在後訓練過程中投入了更多算力,顯著提升了模型的思維深度與推理能力。更新後的 R1 模型在數學、程式設計與通用邏輯等多個基準評估中取得了當前國內所有模型中首屈一指的優異成績,並且在整體表現上已接近其他國際頂尖模型。

而與舊版的 DeepSeek-R1 保持一致,此次團隊的開源倉庫(包括模型權重)仍統一採用 MIT License,並允許用戶利用模型輸出、透過模型蒸餾等方式訓練其他模型。

5 月 14 日晚,阿里正式開源通義萬相 Wan2.1-VACE,單一模型可同時支援文生影片、影像參考影片產生、影片重繪、影片局部編輯、影片背景延展以及影片時長延展等全系列生成與編輯能力。

此前,阿里亦於 4 月開源新一代混合推理模式 Qwen 3(千問 3)。截至 4 月底,阿里通義已開源 200 餘個模型,全球下載量超 3 億次,千問衍生模型數超 10 萬個,成為全球最大的開源模型族群。

智譜華章也在 4 月 14 日集中開源 GLM-Z1-Air 等模型,包括 9B 與 32B 尺寸,涵蓋基座模型、推理模型和沈思模型。以上開源模型可免費用於商業用途、自由分發,為開發者提供了最大的使用和開發自由。

據悉,在此次模型開源後,智譜華章的 GLM-4 開源倉庫已經在 GitHub 上拿下超過 6000 顆星星。最新模型上線智譜開放平台 bigmodel 後,當天有超過 6,000 家企業及開發者接入,呼叫 tokens 日增幅超 100%。

AI 爆炸式發展的影響力 遠超過科技本身

瑪麗 · 米克爾在報告中強調,AI 爆炸式發展的影響力可能遠超過科技本身。這不僅體現在技術層面,更將深刻改變社會、經濟、產業結構乃至人類生活方式。

AI 的普及將帶來生產力的巨大提升,各行各業都將受益於自動化、智慧化帶來的效率提升。同時,AI 也將催生全新的產業和商業模式,創造前所未有的經濟價值。

然而,AI 的快速發展也帶來了新的挑戰,例如數據隱私、倫理道德、就業結構轉變等問題。如何平衡 AI 的發展與其潛在風險,將是全球社會面臨的重要課題。

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