美国斯坦福大学发布2024年AI指数报告
2024年4月，美国斯坦福大学（Stanford University）发布2024年人工智能（AI）指数报告（2024 AI Index Report，以下简称AI指数），跟踪、整理、提炼和可视化与AI相关的数据，以便各方对人工智能的复杂领域有更透彻和细致入微的理解。本文整理第一章研究与开发的相关要点。
1. 产业界继续主导AI前沿研究。
2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界仅贡献了15个。2023年，产学合作产生了21个著名模型，创下新高。
2. 出现了更多的基础模型和开放基础模型。
2023年，共有149个基础模型发布，是2022年的两倍多。在这些新发布的模型中，65.7%为开源模型，而2022年仅为44.4%，2021年为33.3%。
3. 前沿模型变得更加昂贵。
根据AI指数估计，最先进的AI模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4的计算成本约为0.78亿美元，而谷歌的Gemini Ultra的计算成本为1.91亿美元。
4. 美国领先于中国、欧盟和英国，成为顶级AI模型的主要来源。
2023年，61个著名的AI模型源自美国机构，远远超过欧盟（21个）和中国（15个）。
5. AI专利数量激增。
2021至2022年，全球AI专利授权量大幅增长62.7%。自2010年以来，AI专利授权量增长超过31倍。
6. 中国主导AI专利。
2022年，中国以61.1%的占比领跑全球AI专利来源国，大幅超过美国（20.9%）。自2010年以来，美国的AI专利占比开始下降。
7. 开源AI研究爆炸式增长。
自2011年以来，GitHub上AI相关项目的数量持续增长，从2011年的845个增至2023年的约180万个。仅2023年，GitHub上的AI项目总数就急剧增加了59.3%。GitHub上AI相关项目的星级总数也显著增加，从2022年的400万增至2023年的1220万，增加了两倍多。
8. AI出版物数量持续上升。
2010至2022年，AI出版物总量增加了近两倍，从2010年的约88,000篇增至2022年的超过240,000篇。
