人工智能浪潮席卷全球，大模型技术正成为推动各行各业变革的关键力量。从算力基础到智力提升，再到人机协作，大模型正逐渐成为人类可依赖的“外脑”，重塑着我们的社会。本报告基于科技发展趋势和腾讯在AI领域的探索，提出了10个关键趋势，旨在深入剖析大模型的发展方向和应用影响，为读者带来全面深刻的洞察。

今日研报分享：《2024大模型十大趋势：走进“机器外脑”时代》

今日电子书分享：《崛起的超级智能：互联网大脑如何影响科技未来》

这篇行业报告的标题是《2024AI大模型十大趋势⸺走进“机器外脑”时代》，由腾讯研究院、上海交通大学、腾讯优图实验室、腾讯云智能、腾讯青腾等联合出品，旨在探索人工智能领域的最新技术趋势和应用影响。报告的背景是生成式人工智能的迅猛发展，推动了大模型技术的成熟和大规模应用，为各行各业带来了新的机遇和挑战。报告的目标是基于科技行业发展和腾讯自身在AI领域的深耕，提出了10个关键性的趋势，试图理解全世界范围内正在发生的AI巨变。报告的主旨是展示大模型技术如何重塑人类社会，成为我们可依赖的“外脑”，并指引我们走向一个更加智能、高效和安全的未来。报告的作者包括腾讯副总裁司晓、上海交通大学特聘教授马利庄、腾讯云副总裁吴运声等多位业内专家和学者。

《智能营销—大模型如何为运营与产品经理赋能》

报告指出，人工智能正在迅速发展，大模型技术正成为赋能各行各业的关键，从算力底座、智力增强到人机协作，大模型正在重塑人类社会，成为人类可依赖的“外脑”。

走进“机器外脑”时代，意味着人工智能将从单纯的工具升级为人类的智力伙伴，为人类提供更强大的认知能力和创造力，帮助人类解决更复杂的问题，实现更高的效率和价值。

作为产品经理，我们应该关注以下几个方面：

技术驱动：大模型技术的发展，依赖于海量的数据、强大的算力和先进的算法。数据是大模型的基石，算力是大模型的动力，算法是大模型的灵魂。产品经理需要了解大模型的技术原理和特点，掌握数据的采集、清洗、标注和管理的方法，选择合适的算力平台和框架，优化算法的设计和实现，提升大模型的性能和效果。

应用创新：大模型技术的应用，涉及到多个领域和场景，如推理分析、创意生成、情绪智能等。大模型可以为用户提供智力即服务（IQaaS），满足用户的各种需求和期望，如知识检索、文本生成、图像创作、视频制作、音频制作、科学研究等。产品经理需要发现用户的痛点和需求，利用大模型的能力，创造有价值的产品和服务，提升用户的体验和满意度。

社会影响：大模型技术的影响，不仅局限于技术和应用层面，还涉及到社会和伦理层面，如人机对齐、数据安全、模型可解释性等。大模型需要与人类的价值观和目标一致，保护数据的隐私和安全，提供模型的透明和可解释性，避免模型的偏差和误导，构建更加安全、可靠和伦理的人工智能系统。产品经理需要关注大模型的社会影响和责任，遵守相关的法律和规范，平衡利益和风险，促进人工智能的可持续发展。

报告分析了生成式AI的算力需求和AI服务器市场的增长趋势，以及AI Infra的发展模式，认为未来AI算力基础设施的发展，将在更大规模加速卡集群容量、和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。

生成式AI的算力需求惊人：生成式AI是指利用深度学习技术，从数据中学习潜在的规律和模式，然后生成新的数据或内容的AI技术。生成式AI的应用场景非常广泛，如文本生成、图像创作、视频制作等。然而，生成式AI的发展也对算力提出了极高的要求，因为它需要处理海量的多模态数据，训练复杂的大模型，实现高质量的生成效果。据统计，自2012年以来，AI大模型训练的算力呈指数级增长，每3.4个月翻一倍。预计这个增长还会继续快速提升。

AI服务器市场增长预期明确：随着生成式AI的算力需求的增加，AI服务器市场也呈现出强劲的增长势头。AI服务器是指专门为AI应用而设计的服务器，具有高性能的处理器、存储器、网络和软件等组件。AI服务器市场的规模和增速都在不断刷新纪录。根据IDC的数据，2024年全球AI服务器出货量达到了110万台，同比增长了12.9%；AI服务器收入达到了260亿美元，同比增长了10.4%。预计到2024年，全球AI服务器出货量将达到250万台，复合年增长率为22.5%；AI服务器收入将达到580亿美元，复合年增长率为22.1%。

AI Infra“质量双螺旋”的发展模式逐步形成：为了满足生成式AI的算力需求，AI Infra的发展不仅要追求规模的扩张，也要注重效率的提升。AI Infra是指支撑AI大模型开发、部署和管理的软硬件工具组合，其中算力设施层是最基础的一层，包括GPU、TPU等加速器，以及集群、云等平台。未来，AI算力基础设施的发展，将在更大规模加速卡集群容量、和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。这意味着，单集群的规模将从万卡级别迈向十万卡级别，同时，集成、互联和分布式将成为提升算力设施层质量的三大关键技术。通过这种“质量双螺旋”的发展模式，AI Infra将能够更好地支撑生成式AI的技术创新和应用落地。

报告介绍了大型语言模型（LLM）在推理能力上的突破，以及其在知识密集型任务中的应用，展望了未来AI将引领新的服务模式，即“智力即服务”（IQaaS），将机器的推理能力以在云端的方式、通过大模型提供给用户。

推理能力是AI的核心能力之一。推理能力是指根据已知的信息，利用逻辑规则和常识，推导出新的信息或结论的能力。推理能力是人类智力的重要体现，也是AI系统实现高级认知功能的关键。推理能力可以帮助AI系统解决复杂的问题，提供有价值的洞察，以及生成有见地的回应。

LLM在推理能力上取得了重大进展。大型语言模型（LLM）是一种利用深度学习技术，从大规模的文本数据中学习语言知识和规律的模型。LLM通过对自然语言的理解和生成，展现出了强大的推理能力。LLM能够解析复杂的文本，提取关键信息，进行逻辑推理，并生成连贯、有见地的回应。例如，Sora是一种基于LLM的视频生成模型，它可以根据文本描述生成逼真的视频，展示了对物理世界规律的推理能力。

LLM在知识密集型任务中发挥了重要作用。知识密集型任务是指需要大量的专业知识、逻辑思维和创造力的任务，如法律分析、市场研究、科学发现等。LLM通过对海量的知识文本的学习，获得了丰富的领域知识和常识，能够为这些任务提供强大的智能支持。例如，腾讯云推出了行业大模型，基于LLM为金融、医疗、教育等行业提供知识检索、文本生成、数据分析等服务。

LLM开启了“智力即服务”的新模式。“智力即服务”（IQaaS）是指将机器的推理能力以在云端的方式、通过大模型提供给用户的服务模式。用户可以通过简单的接口，如语音、文本或图像，向LLM提出问题或需求，LLM则根据其推理能力，给出相应的答案或解决方案。这种模式使得用户无需拥有复杂的硬件设备或专业的技能，就可以享受到AI的智力服务。例如，腾讯会议基于LLM推出了AI小助手，通过简单自然的指令，就可以完成发言提醒、观点总结、会议纪要等能力，大幅度提升会议效率。

报告展示了AI生成内容（AIGC）技术的创新和应用，如Sora、SUNO等现象级产品，以及腾讯云推出的大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎等工具，说明了AIGC技术如何为创意产业带来生产力提升和创意表达的通用化。

创意产业是以创意为核心的知识密集型产业，涵盖了文化、媒体、影视、音乐、设计等领域。创意产业的发展对于提升国家软实力、促进文化多样性、增加就业机会等方面都具有重要意义。然而，创意产业也面临着一些挑战，如创作成本高、专业技能门槛高、创意资源稀缺等。为了解决这些问题，人工智能生成内容（AIGC）技术应运而生，为创意产业带来了颠覆性的变革。

AIGC技术是指利用人工智能技术，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，通过文生文、文生图、文生视频等多种形式，自动或协助地生成各类创意内容的技术。AIGC技术的出现，极大地扩展了机器的创造力和表达力，使得创作、设计、分析等任务变得更加高效和易于实现。近年来，AIGC技术取得了令人瞩目的进展，诞生了一批创新的模型和产品，如Sora、SUNO等现象级产品，以及腾讯云推出的大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎等工具。

Sora是一款基于大模型的视频生成平台，可以根据用户输入的文本或音频，自动生成高质量的视频内容。Sora的视频生成能力令人惊叹，不仅可以模拟真实世界的物理规律，还可以创造出超越现实的想象空间。Sora的应用场景非常广泛，可以用于教育、娱乐、营销、新闻等领域，为用户提供了无限的创意灵感和表达方式。

SUNO是一款基于大模型的音乐生成平台，可以根据用户输入的歌词、风格、情感等参数，自动生成原创的音乐作品。SUNO的音乐生成能力非常强大，不仅可以模仿各种流行的音乐风格，还可以根据歌词的语义和情感，调整音乐的节奏、旋律、和声等元素，使得音乐与歌词的匹配度更高。SUNO的应用场景也非常丰富，可以用于个人创作、音乐教学、版权保护等领域，为用户提供了便捷的音乐创作和享受平台。

腾讯云大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎是两款面向企业用户的PaaS产品，基于腾讯云TI平台和混元大模型基座，提供了一系列的图像和视频创作工具，如图像风格迁移、图像修复、图像动漫化、视频特效、视频剪辑、视频字幕等。这些工具可以帮助企业用户快速生成高质量的图像和视频内容，满足各种场景的需求，如广告、教育、媒体、电商等，提升内容的吸引力和传播力。

综上所述，AIGC技术正迅速成为创意产业的一股颠覆性力量，为创意工作者提供了前所未有的生产力提升和创意表达的通用化。AIGC技术的普及，降低了专业技能训练的门槛，使得创意表达更加普惠化。现在，只要有创意想法，人们就可以利用AIGC技术这个强大的“创意外脑”，将灵感转化为现实。AIGC技术的不断进步，也为创意产业带来了更多的可能性和机遇，开启了一个更加多元、开放和创新的新时代。

报告探讨了AI在情绪理解与表达上的进步，以及其在心理咨询、智能玩具、数字生命等领域的应用，展现了AI在满足人类情感需求方面的潜力，将AI从冷冰冰的生产力工具转变为人类情感世界中的一个温暖伙伴。

AI技术在情绪理解与表达上的巨大进步：AI技术，尤其是LLM，正迅速提升机器的情绪理解与表达能力，使机器能够识别、分析和响应人类的情绪状态，从而实现更自然、更深入的人机交互。例如，Dan模式的全网爆火，不仅展示了AI在语音合成、情感分析和对话生成等方面的技术优势，更凸显了其与人类情感交流的无缝对接。1GPT4o等高级AI系统的自然交互体验，让人与机器的界限变得模糊，仿佛科幻电影《Her》中的情感故事正在逐步成为现实。

AI技术在满足人类情感需求方面的巨大潜力：AI技术在情绪理解与表达的基础上，正开拓出各种情感陪伴的应用场景，为人类提供了多样化的情感服务和产品。在心理咨询领域，AI聊天机器人提供的心理辅导服务，以其24/7的不间断陪伴，为需要帮助的人们提供了及时的情绪支持和专业建议。在儿童领域，智能玩具不仅陪伴孩子们成长，更通过情感交互，培养孩子们的情感认知和社交技能。在数字生命领域，一些创新尝试正在探索如何利用数字技术复刻已故亲人，为生者提供缅怀与思念的渠道。

AI技术将AI从冷冰冰的生产力工具转变为人类情感世界中的一个温暖伙伴：AI技术在情感陪伴方面的应用前景无疑为AI赋予了新的温度和深度。AI不再仅仅是执行简单任务的工具，而是成为了人类的“情感外脑”。AI技术不仅能够帮助人们解决实际问题，更能够关注人们的内心感受，为人们带来更多的陪伴与慰藉。AI技术在人类的情感生活中扮演越来越重要的角色，为人们创造更美好的未来。

报告介绍了大模型在智能制造领域的应用，如智能视觉、智能检测、智能调度等，说明了大模型如何为工业生产带来质量提升、效率提升、成本降低等效益，以及如何促进工业生态的升级和转型。

智能制造是指利用人工智能技术，实现工业生产过程的自动化、智能化和优化。智能制造是新一轮工业革命的核心驱动力，也是提升国家制造业竞争力的重要途径。随着人工智能技术的不断发展，大模型技术正成为赋能智能制造的关键技术之一。大模型是指具有超大规模参数和强大计算能力的人工智能模型，能够从海量数据中学习和提取知识，实现对多种模态信息的理解、生成和推理。大模型在智能制造领域的应用，可以分为以下几个方面：

智能视觉：大模型可以通过深度学习和计算机视觉技术，对工业图像进行高效、准确的分析和处理，实现对产品质量、设备状态、生产环境等的智能检测、识别和监控。例如，思谋科技发布的全球首个工业多模态大模型IndustryGPT，可以理解并回答生产环境中的问题，提供精准决策支持，如识别金属产品的表面缺陷、判断设备运行状况等。这样可以提高产品质量，降低缺陷率，减少人工巡检的成本和风险，提升生产安全性和可靠性。

智能检测：大模型可以通过自然语言处理和知识图谱技术，对工业数据进行智能挖掘和分析，实现对生产过程、设备性能、能耗效率等的智能评估、预测和优化。例如，百度发布的工业大模型PaddleHelix，可以利用深度学习和生物信息学技术，对生物医药数据进行智能检测和生成，实现对药物分子、蛋白质结构、基因序列等的智能设计、筛选和优化。这样可以加速药物研发，降低研发成本，提高研发成功率，促进医药创新。

智能调度：大模型可以通过强化学习和运筹学技术，对工业资源