《2024大模型发展要素洞察报告》由亿欧智库发布，大模型产业的发展驱动因素、生产要素限制以及未来展望。大模型产业的发展受到技术进步、市场需求和政策支持等多方面因素的推动，同时也面临着算力、语料和能源等生产要素的限制。

报告人工智能的发展历程，从1956年的“达特茅斯会议”到2024年的GPT-4o，展示了AI技术的演进路径。在技术层面，大模型的发展依赖于硬件、数据、训练、存储和扩展等多个维度的协同进步。硬件方面，GPU、CPU、ASIC、FPGA等技术的发展为大模型强大的算力支持。数据方面，海量的语料数据是大模型训练的基础，而数据的质量和多样性也直接影响模型的性能。

算力要素的发展，指出智能算力规模呈现出快速增长的趋势，预计到2026年将达到56.16ZB，年复合增长率达到45.4%。报告也关注到了语料要素的发展，高质量语料对于大模型训练的重要性，并预测到2028年，80%的数据将被用于AI训练。

在能源要素方面，AI训练的能耗问题日益凸显，需要更加高效的能源利用方式和可持续的能源供应。技术的进步，AI训练的能耗效率将得到提升，但同时也需要政策和市场的共同作用，以推动绿色能源的应用。

对大模型产业的未来发展进行了展望，认为GPU、ASIC和Chiplet等技术将继续推动AI硬件的发展，而数据隐私和安全将成为语料收集和使用的重要考量因素。量子计算等新兴技术在未来的潜力，以及它们可能对大模型产业带来的变革。

《2024大模型发展要素洞察报告》为理解大模型产业的发展全面的视角，不仅涵盖了技术层面的分析，还包括了市场趋势、政策环境和能源挑战等多个维度。报告的结论为相关企业和研究机构宝贵的参考，有助于他们把握大模型产业的发展机遇，应对潜在的挑战。

来源：亿欧智库