Стэнфордский университет представил масштабный отчет о достижениях в области искусственного интеллекта за 2024 год. Этот документ, состоящий из 456 страниц, охватывает ключевые тенденции в исследованиях, патентной активности, методах обучения нейросетей и их влиянии на экономику.
Особое внимание уделяется промышленному применению ИИ, который на сегодняшний день обеспечивает до 90% значимых разработок, по сравнению с 60% в 2023 году. Корпорации все чаще обращаются к ИИ для автоматизации рутинных операций, оптимизации персонала и улучшения клиентского сервиса. Однако многие компании пока осторожны в использовании ИИ из-за рисков неточных результатов, регуляторных ограничений и проблем с кибербезопасностью. Тем не менее, разрыв в эффективности между открытыми и закрытыми моделями быстро сокращается.
США и Китай продолжают лидировать по числу научных публикаций и созданных моделей. При этом Китай занимает первое место по общему количеству патентов, составляя 69,7% от мирового объема. Южная Корея и Люксембург опережают другие страны по количеству патентов на душу населения. Американские разработчики выпустили 40 популярных моделей ИИ, китайские — 15, а европейские — три.
Стоимость использования нейросетевых решений продолжает снижаться. Если в конце 2022 года цена обработки миллиона токенов составляла $20, то к осени 2024-го она упала до $0,07. Аппаратные мощности для обучения ИИ становятся более мощными и энергоэффективными, а их производительность ежегодно увеличивается на 43%.
Эксперты прогнозируют, что доступные массивы обучающих данных будут исчерпаны между 2026 и 2032 годами с вероятностью 80%. Обеспокоенность вызывает рост выбросов углекислого газа при обучении моделей: от 0,01 тонны в 2012 году до 8930 тонн для современных крупных систем.