人工智能是一个90万亿美元的市场，而企业才刚刚开始涉足其中。

The人工智能当前的人工智能市场约为9万亿美元，且企业才开始探索它的潜力领头的是人工智能芯片制造商 Nvidia以及模型制作商OpenAI，在人工智能竞赛中相互竞争。

最新的AI发展报告由AI投资者Nathan Benaich和Air Street Capital平台负责人Alex Chalmers联合撰写的一份分析报告，详细介绍了目前人工智能领域的观察与预测，并探讨了这一新兴技术未来可能的发展方向。

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他们对未来一年人工智能的发展预测包括以下几点：

• 一个完全没有编程能力的人独自创建的应用或网站会走红（例如进入App Store百强榜单）。
• 前沿实验室在案件开始进入审判后，实施有意义的数据收集实践变更。
• 一个开源的OpenAI o1的替代品在一系列推理基准测试中超越了它。
• 挑战者未能对英伟达的市场地位造成任何实质性的影响。
• 苹果设备端研究取得的强劲成果加速了个人设备端人工智能的发展势头。

Benaich过去报告中的预测大多准确。其中几次失误之一是预测“生成AI的规模竞赛将有一组花费超过10亿美元来训练单一的大规模模型。”这种情况尚未发生，他们承认这一点，但表示“再给它一年时间”。

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他们还预测，“随着推理工作负载和成本的显著增长，一家大型AI公司（例如OpenAI）将收购或建立一个专注于推理的AI芯片公司。” 他们指出，“据报道，Sam Altman 正在筹集大量资金来实现这一目标，而谷歌、亚马逊、Meta 和微软则继续构建和改进其自有 AI 芯片。”

共同作者还研究了企业中人工智能的采用情况。“企业自动化即将迎来以AI优先的升级，”他们观察到。这包括由人工智能驱动的机器人流程自动化（RPA）。

также： （注意，这里的“也即”不是准确翻译，因为源文本只是“Also:”，在没有具体上下文的情况下，“Also:”一般用来引出附加信息或进一步说明，在中文语境中通常直接使用“此外：”、“另外：”或者根据具体情况调整。但按照指示只输出翻译结果的要求，这里呈现原文：“Also:”。） 由于要求是确切的翻译且避免添加注释，所以遵循指令直接给出： Also:OpenAI的阿尔特曼认为“超级智能”即将来临——但他对此细节不足

"传统的机器人流程自动化，以UiPath为代表，面临着高昂的设置成本、脆弱的执行能力和繁重的维护负担的问题，"他们说。“两种新颖的方法，FlowMind（摩根大通）和ECLAIR（斯坦福大学），使用基础模型来解决这些限制。”

例如，他们解释说“FlowMind在工作流理解方面达到了99.5%的准确率。” 同时，“ECLAIR采取了更为广泛的方法，使用多模态模型从演示中学习，并直接与各种企业环境中的图形用户界面交互。在网页导航任务上，ECLAIR将完成率从0%提高到了40%。”

贝尼奇和查尔默斯对英伟达，这家领先的AI芯片生产商，投入了大量关注，并且他们观察到，“英伟达仍然是世界上最强大的公司之一，其市值一度达到了3万亿美元的俱乐部。”“英伟达已经为其新的Blackwell系列GPU预订了大量的预售订单，并积极争取政府市场，而且它的雄心还在不断增长。”

人工智能世界里的另一头大象，开放人工智能组织，该报告也为这一内容分配了大量篇幅。“OpenAI的统治终结于草莓[o1]的到来，这标志着在推理计算上加倍投入以扩大规模的时代开始了，”Benaich和Chalmers写道，并引用了OpenAI的最新模型。“随着o1的发布，OpenAI继续保持其领先地位，因为规划与推理已经成为一个重要前沿领域。”

также： （由于"Also:"本身是一个简短且通用的表达方式，在不同的语境中有不同的准确翻译。根据提供的内容，“Also”在中文中最常用的翻译是“也”，但是单独使用时可能需要前后文，这里按照字面意义进行了转换。如果这里的意图是指某种特定场景或上下文中更具体的含义，请提供更多信息以便做出更精确的翻译。） 原文：Also:欢迎来到人工智能革命

通过将AI计算“从预训练和后训练转移到推理中，o1能够逐步解析复杂的提示，在链式思考（COT）风格下进行操作，并利用强化学习来优化COT及其使用的策略”，他们补充道。“这解锁了解决多层数学、科学和编码问题的可能性，在历史上由于下一个令牌预测的内在局限性，LLM在这方面一直面临挑战。”

当前的人工智能市场非常庞大。作者估计人工智能公司的价值为9万亿美元，“而私人公司在投资水平上健康增长。”他们还指出，初创公司开始在视频和音频生成等领域的影响力逐渐增强。