2024 科技圈这一年：AI 从聊天框里走了出来

Fri, 27 Dec 2024 00:00:00 +0000

如果给 2024 年的科技圈找一个关键词，不用犹豫，还是 AI。

但和 2023 年不同，那一年大家惊叹于"AI 会聊天了"；这一年，故事变成了 AI 开始从聊天框里往外走：走进手机系统、走进电脑芯片、走进眼镜和汽车，也走进了不少发布会的 PPT 和翻车现场。这一篇按五条线来盘：大模型竞赛、AI 硬件试错、端侧落地、折叠屏新形态、芯片军备竞赛。

大模型：从拼参数到拼"会思考"

模型这条线，全年的节奏是三段式的。

年初到年中是多模态之争。OpenAI 的 GPT-4o 把文字、语音、图像揉进一个模型，演示里那个能实时对话、会看屏幕的语音助手，让所有人第一次直观感受到"AI 助手"该长什么样。谷歌在 I/O 大会上用 Gemini 全家桶回应，从搜索到安卓全面铺开。两家的竞争，把多模态从加分项打成了标配。

2 月还有一个绕不开的名字：文生视频模型 Sora。一段文字生成一分钟的高质量视频，它的技术演示震撼程度不输当年的 ChatGPT 首秀。只是这一年快过完了，Sora 的正式开放也才刚刚开始，“人人都是导演"的预言还停留在演示阶段——这也成了今年 AI 行业的一个缩影：演示负责震撼，落地负责延期。

年尾的风向则变成了"思考”。OpenAI 的 o1 系列让模型学会先想后答，用更长的思考时间换复杂问题上的准确率；谷歌年底压轴的 Gemini 2.0 干脆把"智能体"定为主题。模型竞赛的评价标准，悄悄从"答得多快"变成了"想得多深、能办多少事"。

这个转向的意义可能被低估了。过去两年，模型进步的主旋律是"更大"：参数更多、数据更多、什么都会一点。推理模型的出现说明，另一条路同样走得通：让模型在回答前花更多时间思考，就像考试时允许学霸慢慢做题。两条路线明年大概率会合流——更大的模型加上更长的思考，成本和能力的账，还要重新算。这对算力的需求又是一层放大，芯片那条线的故事，源头就在这里。

国产模型这边同样没闲着。几家头部厂商的模型轮番更新，价格战打得热火朝天，应用端的 AI 搜索、AI 写作、AI 视频工具一茬接一茬。对普通用户来说最实在的变化是：好用的国产 AI 工具，今年基本都免费了。

视频生成是国产厂商今年最出彩的赛道之一。Sora 迟迟不大规模开放的窗口期里，快手可灵等国产文生视频工具抢先上线并快速迭代，成了不少海外创作者都要排队注册的"出口产品"。这件事的象征意义不小：AI 竞赛不是只有一条赛道，在应用落地的速度上，中国团队完全可以跑在前面。

开源是另一条暗线。今年多家厂商把自家模型开源出来，从大语言模型到多模态模型，开放的程度一家比一家大。开源生态的繁荣压低了整个行业试错的门槛，也让"模型到底哪家强"这个问题越来越难回答——当大家都能站在彼此的肩膀上时，拉开差距的又变成了数据、算力和产品能力这些老问题。

AI 硬件：一场集体试错

如果说软件端是高歌猛进，硬件端今年主打一个"先做了再说"。

苹果的 Vision Pro 年初高调开售，空间计算的演示足够惊艳，但高昂的售价和佩戴负担让它始终停留在极客玩具的范畴，年底已经明显后劲不足。Rabbit R1 和 AI Pin 这类"AI 原生硬件"更惨，发布时被捧为手机杀手，上市后迅速被证明：一个功能不全的独立设备，打不过手机里的一个应用。

反倒是看起来没那么激进的方向活得不错。智能眼镜靠着拍照、听歌、调用 AI 助手这些实打实的功能，销量悄悄涨了起来；各家的 AI 功能手机不靠新硬件形态，而是把 AI 塞进现有系统，反而走得稳。这一年硬件端最大的教训是：AI 需要一个载体，但载体最好是你本来就愿意天天用的东西。

人工智能 on 科技刺猬

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