神经元新计算模型：构建更强大AI的智能之路

[瞻观前沿]
几乎所有支持现代人工智能(AI)工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。然而，美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心(CCN)开发的新模型表明，这种已有数十年历史的近似模型，并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力，并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。
CCN模型开发者认为，单个神经元对周围环境的控制力远比以前认为的要大。更新后的神经元模型最终可能会产生更强大的人工神经网络，更好地捕捉人类大脑的力量。
团队负责人德米特里·奇克洛夫斯基表示，神经科学在过去60年中取得了长足进步，我们现在认识到，以前的神经元模型还很初级。真实神经元比这个过于简化的模型要复杂得多，也“聪明”得多。
相比之下，新模型将神经元视为微小的“控制器”(指能够根据收集到的信息来影响周围环境的器件)，因为人类脑细胞不仅能被动地传递输入信息，实际上它们还可控制其他神经元的状态。奇克洛夫斯基认为，这种更为现实的神经元控制器模型，可能是提高许多机器学习应用性能和效率的重要一步。
[技术价值观察]
人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备，其中包括芯片、大数据、云计算服务等，为人工智能提供数据服务和算力支持；中游是人工智能产业的技术核心，包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面，涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术；下游是人工智能的应用产品和场景，涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。
[美国CCN开发出神经元计算新模型，更新后的神经元模型最终可能会产生更强大的人工神经网络，更好地捕捉人类大脑的力量。因此，从人工智能产业链上看，该技术处于产业链的中游环节。
[宏观市场观察]
——AI大模型是一种新的智能计算范式
超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等；视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文图生成技术迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content, AIGC)已成为AI下一个发展的重点领域。
[全球生成式AI应用需求分析]
根据麦肯锡在2023年4月进行的一项调查，尽管GenAl进入公众视野并不久，但对这些工具的尝试性应用已经相当普遍，受访者们预计这些新能力将改变其所在行业。生成式AI已引起商界人士的兴趣：受访者不分地区、行业和资历等级，人人都在工作中和工作之外尝试使用生成式AI。79%的受访者表示，他们至少在工作中或工作之外接触过生成式AI。22%的受访者表示，他们会在工作中经常使用生成式AI。不同资历受访者的生成式AI使用率非常相似，而从行业和地区来看，技术行业和北美地区受访者的生成式AI使用率最高。
[全球生成式AI行业市场规模及预测]
随着ChatGPT的火爆出圈，生成式AI成为各行各业关注和热议的话题。全球科技巨头和AI厂商纷纷下场，唯恐错过此番科技盛宴。行业翘楚和媒体将生成式AI浪潮类比昔日的移动互联网机遇，认为它将对全球经济和各个行业带来深远影响，企业也将迎来重大变革机遇，同时，根据Bloomberg Intelligence披露的数据，2023年全球生成式AI市场整体规模约为670亿美元，预计2029年及2032年将分别达到7280亿美元和1.3万亿美元，2022-2032年复合增长率高达42%。
[中国生成式AI发展情况]
2023年以来，由ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球，带动AI产业取得了空前发展。其中，生成式AI(也称AIGC)这一分支备受投资者和科技巨头青睐，各类AIGC大模型纷纷面世，收获了数亿级以上的用户量，其影响力、应用范围和迭代速度尤为令人瞩目。因此，2023年被业界内外誉为“生成式AI元年”。
据工信部测算数据，2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元；同时，预计到2035年将突破30万亿元，在全球总市场规模中占比超过35%，成为全球AI产业链的重要一环。
从生成式AI在我国各细分领域的采用率来看，制造业、医疗健康、电信行业和零售业中对生成式AI技术的采用率有较快增长，但也仅分别达到5%、7%、10%和13%，与人工智能企业整体平均的采用率(15%)尚有一定差距。究其原因，可能是当前应用端尚未真正做到易懂易用，AI成为合格生产力前仍需进行过多调校、及其他限制。但可以预见，一旦攻克应用端使用效率问题，生成式AI的市场规模、及其在各行业的使用率会迎来真正的爆发期。
生成式人工智能可能会逐渐影响所有行业，但某些行业有望优先从这项技术中受益。