2022年11月，随着OpenAI宣布正式推出ChatGpt，全球的科技界工业界仿佛被点燃引爆，开始疯狂投入AI领域，各大厂商争先恐后入局加码，有了很多令人瞩目的AI产品和模型，一场AI世界的Big Bang疯狂上演。

网上找了这张图非常棒，总结的相当的到位。源自如下地址。

2、大爆炸

底层大模型

这部分可谓是百家争鸣，百舸争流。自从2022年11月ChatGPT横空出世，它仅用短短五天便吸引了100万用户，两个月后用户数更是突破了亿级，创造了互联网产品增长的最快记录。ChatGPT的成功归功于两大技术突破：一是通过精细的人工调教，使其回答人类问题变得更加自然、流畅；二是发掘了大型模型的“涌现”现象。所谓“涌现”，是指当AI模型的规模扩大到一定程度时，会展现出在小规模模型中不明显的智能行为或能力。比如，随着模型参数数量的增加，模型可能突然能够生成更自然、连贯的语言，或在图像识别任务中展现出更高的准确度。这种现象有时被视为“智能的涌现”，因为它似乎标志着模型从简单数据处理向更高层次的认知能力转变，如上下文学习和思维链能力。

2月，关系微妙的Bing Chat紧随ChatGPT之后发布，在2月就占得先机，原本市场份额不大的Bing搜索引擎因此焕发新生。MetaAI开源的LLaMA模型开启了大模型开源生态的繁荣之路，此后多个所谓的“开源大模型”均源自LLaMA。同月，上海复旦大学发布了国内首个开源大模型MOSS，引起国内极大关注。

3月，OpenAI的GPT4强势发布，被誉为地表最强模型，无数人开始探索如何注册和使用这款耗资数十亿美元打造的“大杀器”。紧接着，Anthropic的Claude和Google的Bard也相继上线，虽然Google显得稍微迟缓，但其最早提出的Transformer架构在大模型技术储备上令人瞩目。国内百度发布了文心一言，虽效果一般，但也算先行者。智谱AI推出了开源中文大模型ChatGLM。斯坦福开源的Alpaca（7B）将微调大模型的成本降至600美元，开启了低成本微调方法的新时代。

4月，LLaMA的泄露事件带来了大模型进化的全新开源分支。GPT和LLaMA这对iOS和Android，共同开启了生成式AI的寒武纪大爆发。Stability AI发布了开源大模型Stable LM，以及文本生图模型Stable Diffusion XL，重新激发了人们对文生图能力的期待。阿里巴巴发布了通义千问大模型。

5月，全球大模型开始百花齐放，Google推出PaLM2，试图追赶OpenAI，但效果仍有待观察。Claude则继续发力，支持长达100K文本上下文。

6月，国内百模大战进入白热化，无数国内企业都拿出了自家的大模型产品。Runway Gen2的发布让大模型在生成式视频领域的玩法更加精进。

7月，MetaAI开源第二代LLaMA2模型，开源模型再上新台阶。同时GPT-4最强对手Claude2也来袭，PDF阅读理解第一名。

8月，MetaAI继续发力，开源编程大模型Code LLaMA发布。

9月，OpenAI发力，GPT多模态版本发布，实时联网功能发布。HeyGen的真人视频生成Demo席卷全球。而Mistral 7B的发布，让欧洲之光的MistralAI进入大众视野。此外StabiltyAI继续在多模态大模型发力，开源StableAudio。

10月，GPT4V发布，让GPT有了眼睛，可以学会看图了。沉寂已久的 DALL·E 更新到第三代。

11月，OpenAI 高层戏剧化政变，Sam Altman几进几出，全球观众不眠不休追剧。GPTs发布让人人开发自己的大模型成为可能。马斯克Grok入局，李开复的01万物开源Yi-34B，苹果也不甘示弱，继续开源更适合苹果硬件的大模型框架MLX。

12月，2023年收官之际，Google发布多模态AI模型Gemini，并开始崭露头角，可以理解文字、图片、代码和音视频。大模型从语言开始卷多模态！成为GPT4V的强力竞争者。Google 在几个月内完成了生成式 AI 生态的完整布局，不得不让人感叹家底雄厚。

应用类

在探讨了AI模型的诸多进展之后，我们不禁将目光转向应用领域，那里的创新如同百花齐放，各领风骚。2023年3月，OpenAI与向量数据库厂商联手，推出了插件体系，为ChatGPT增添了联网功能和代码解释器。这一创新举措引起了广泛关注，为了赋予模型记忆能力和上下文理解力，向量数据库厂商迅速成为了市场的宠儿。同时，这也催生了如langchain这样的框架，它将大模型的能力拓展至聊天工具之外，赋予了智能体更多的功能，如检索知识库、使用工具，甚至协作完成任务。这种发展逐步推动了Agent概念的盛行，为大语言模型的未来展望开辟了新的视野。

然而，当OpenAI开始自行构建向量数据库，并内置向量检索功能，发布Assistants API，将Agent的各项能力封装其中时，这一系列行动对插件服务商构成了沉重打击。那些辛苦培养起来的用户，似乎一夜之间就被OpenAI所吸引。Sam Altman在9月的YC分享会上也提醒创业者，不应仅仅依赖于ChatGPT的套壳。缺乏专业领域知识和数据壁垒的AI创业，将难以构建起自己的护城河，最终可能被不断成长的大模型能力所取代。

在AI绘画领域，创新同样令人瞩目。Midjourney以其简单易用和高画质著称，从V4升级至V5，即将推出V6，其生成的图片稳定性和自然性不断提升，对光影的掌控更是令人叹为观止。StableDiffusion凭借其免费、开源和可定制的特性，稳固地占据了市场的一席之地。其丰富的插件和多样的checkpoint及Lora模型，支撑起一个价值千万的生态系统。无论你偏爱何种画风，只需一个Lora模型，就能源源不断地生成图片。而ControlNet插件在StableDiffusion中稳居榜首，它控制着构图和风格，是AI绘画不可或缺的工具。OpenAI的Dalle模型，随着Dalle3的发布，画质再次跻身顶级，加之背后GPT大模型的支持，其潜力难以估量。

在视频领域，HeyGen的真人视频生成技术引起了全球轰动，该产品能够整合多项技术，让人物以自己的声音说出任何话语，展示了大模型在视频生成方面的惊人能力。Runway引领的生成式视频领域发展迅速，Runway Gen-2的上线开启了视频生成的新篇章，Pika、LumaAI、Morph Studio、Moonvalley、PlaiDay、Mootion等应用如雨后春笋般涌现。11月，竞争进入白热化阶段，Gen-2在Pika等竞争对手的刺激下完成了重大更新，视频质量实现了质的飞跃。Pika 1.0在可控性方面取得了显著的进步。

Meta和Stability AI分别发布了Emu和Stable video diffusion，学术界也在努力降低生成成本。预计明年，生成式视频将迎来爆发式增长，彻底改变图像创意工作者的工作流程。

3、总结

回顾2023年，AI领域的技术进步和广泛应用令人瞩目。展望未来，我们期待AI能够更好地服务于人类，同时也希望各方共同努力，确保技术的发展与道德伦理相协调，为人类创造一个更加美好的未来。2024年，AI的迅猛发展预示着一个充满希望的新时代已经到来。

4、AI高地坐标

OpenAI

Claude

Gemini - Google DeepMind

Llama 2 - Meta AI

Runway - Advancing creativity with artificial intelligence.

MidJourney

Stability AI

5、引用

2023年最引人瞩目的AI大模型产品和技术 | 数据学习(DataLearner)

2023，生成式AI狂奔的一年

ChatGPT一周年，你错过了多少革命性时刻？一图总结2023生成式AI里程碑大事件时间线-36氪

2023年人工智能行业总结

之前每一年还会做个年终总结，自从创业后内容输出的就少了很多，在期待与仰望2024到来之前，对今年我进行一次年终总结，并且也对这段创业经历做个回顾。

「一句话总结」

创业第二年，经历了失败，方向急转，迷茫，转圈圈到慢慢找回了方向，拍一拍灰尘，继续上路，逐渐找到了感觉。

「创业路上的风景」

一路走来，从2021年10月加入创业公司，自己在心态上还是有很大的变化。当时第一个项目是做有关创作者经济方向的2C产品，当时的心态是非常兴奋的，刚从大厂出来，卷起袖子就是干，必须做出个牛逼的产品，几个人日以继日的窝在天街的民宅里面一点点的把产品弄上线。虽然当时还是在疫情期间，大环境也不好，但是大家的状态还是非常亢奋，毕竟是自己捣鼓出的作品，有人用，喜欢用，大家的那份热情，憧憬，理想还是历历在目。

产品出来后，创始人通过在大厂牛逼经历的背书融到了一笔资金。本想着拿到钱可以开始大量招兵买马，换大办公室继续大干特干。但是创始人一反常态，保持了极其的克制，没有立即迅速扩张，而是在没有得到确切的市场讯号之前还是保持小步制快跑，手握资金，不见兔子不撒鹰。后来回想起来，这段时间的克制，给我们公司获得了宝贵的续命机会。

果然，时间到了产品上线后的6-7个月，整体的数据和市场反馈都不尽如人意，立马感知到在当时国情下，继续在中国做2C的生意是玩不转，看不到希望的，继续走下去是绝对的死路一条。

2022.8月份，大家聚在一起开了一次全员动员大会，提出创业方向需要果断转型，从面向国内到「出海」，从2C到2B，并将创业领域从创作者经济切回到老本行Fintech上，而市场方面选择欧美这一付费意愿更高的市场区域。考虑到当时中美地缘政治比较紧张，以及美国硅谷的高手云集，先挑了英国这一偏安一隅的地方，作为欧洲的桥头堡。

这个调整，在当时是极其巨大的。很多小伙伴其实是对Fintech领域完全没有概念的。而且虽然大方向是Fintech，但是具体做什么，客群选哪些，还都是未知。当时创始人也是备受压力，2022.8月-2022.11月，这3个月是最最迷茫的时段，全员和创始人一起调研学习，一起访谈客户，一起探索方向，从ARAP，到交易支付，到费控管理，Fintech的每块都摸了一遍。

最终我们拍板定下服务中小企业财会的方向，先从企业的AR，AP做起。当时通过学习竞品软件，对标美国成功的案例，一步一步模仿着开始做ARAP的Saas软件。同时我们产研也开始搭建海外的研发基建，把原来在蚂蚁国际沉淀的多币种，多语种，多时区的经验正好拿过来直接用。为了能够在英国Run起来，我们还学习了英国欧洲的支付方式OpenBanking，打通用户的支付体验。当我们将官网部署到AWS的海外机房的那一刻，我们还挺高兴的说，打趣的说迈出了出海的第一步！

2022.11月，创始人真正到了英国，去了解市场，了解客户在ARAP方面的痛点。压力山大，两眼一抹黑，陌生的国度，差异巨大的文化，融入当地非常难。难以找到合适的目标用户聊，获得的正反馈的几率也是微乎其微。

我想这可能也是每个创业人在创业中都会遇到的问题：在获得的有限的样本里面，如果一直和自己的设想不匹配，是继续坚持己见，还是果断放弃？这样的抉择和判断力相当的难。

在尝试各种方式去和各行各业的客户沟通（有段时间还聚焦在古老而传统的地产经济行业），最终还是没有找到能够仅仅为ARAP买单的群体。由于找不到做ARAP解决客户痛点的现实支撑点，当时创始人的沮丧到最顶点。

2022.11月，OpenAI Chatgpt的出现，让我们又看见了希望，创始人判断AI的到来会带来一些机会。在每一次技术浪潮下，新入局者通过拥抱新技术，新玩法，就有可能颠覆上一代传统的玩家。所以相信企业软件确实会借助AI迎来一些机会。所以从2023年初开始，我们又开始全员学习AI技术知识，尽可能地吸收这波科技带来的红利。

其实经过两年的创业反思，我们这波人创业遇到的最大的问题就是，我们对于终端客户是不够充分了解的，认知一直浮于表面，按照我们YY设想的方式去创造产品。战略方向上想的清清楚楚，一到实操就偏离轨道和预期不符。

所以为了解决我们对于客户需求认知不足的问题，创始人下了个极其关键的决断，成立会计公司直接去服务于终端客户。能够在服务客户的同时第一手地获取最新的知识，贴近客户，了解客户。虽然这是个非常重的模式，但也是我们和其他Saas公司的区别和护城河。传统的会计公司会通过堆叠大量人力的方式来做好服务交付；为了压缩人力成本，好一点的公司可能会到东南亚招聘更便宜的人力来做。而我们则希望通过技术驱动来重构会计这个行业，而不是直接通过堆人的方式来解决。因为我们相信我们骨子里面是一家技术科技公司。

这样我们公司就在英国开始招聘本地会计师，并且要求每一位中国团队的成员也开始学习财会知识，学习如何做Bookkeeper来服务客户。一下子公司变成了一家中英跨国的企业，异地协同的难度也就上去了。

公司有了，那就得获客了。在获客过程中，无意中发现了小红书这个大宝藏，我们的大PD，直接化身小红书网红，通过发布大量英国财会类的知识信息，斩获了很多潜在在英国创业的中国客户，开始让公司有了英镑的营收，虽然离收支打平还有点距离，那段时间大家又燃起了希望，兴奋了起来。

当然我们的状态还远没有达到PMF，我们当前仅仅做到了一家传统的会计公司，还需要逐步通过科技的加持来将人工的支持转变为技术的支持。需要将人工的瓶颈通过技术的手段来打破，大幅度提高人效比。

所以后面的路还长，但是感觉这次方向是对了，继续再接再厉，做难而正确的事情。

「创业心得」

在这两年的创业期间也从创始人身上学到了，自己也总结了不少心得体会。

• 创业VS做生意。一开始一直以为两者是一样的，没啥区别，都是只要做到收支平衡，旱涝保收，先活下来就可以了。实际上并不是，创业需要按照风险投资的方式来做，投资人才是真正的老板，他们给你真金白银，买的是我们的时间，决断力和执行力，去做商业利益最大化的尝试。希望通过给你400W，几年后给他返回一个小目标。不可能让你做小而美，苟活就行。

• 创业的终局只有两个：要么failed，两手空空，打包回家；要么就是收获很大的成功，满载而归。不能仅仅做活着就行，求稳的事。

• 创业找对方向，创始人和创始团队的技能禀赋和创业方向的契合度高度重合是非常非常重要，在错误的方向再努力就等于死。并且初期需要投入大量的时间在客户调研上，大厂那种高谈阔论，纸上谈兵是不work的。

• 创业是个无限的开放性游戏。找到PMF很难；将公司从1增长到10也很难；即使成为了独角兽公司也可能会像OpenAI的山姆奥特曼一样被踢出局。所以创业的过程，其实就是持续学习，一直学习，一直持续的学习的过程，无尽的修炼。

• 大厂员工出来创业可能会遇到的一些问题。

  • 在大厂其实我们离客户非常遥远，对于终端客户的理解是很浅薄。

  • 大厂做事情是有大厂的光环加持。在大厂能够成事，出来了不一定能够继续成事。

  • 大厂的战略，前瞻性，高谈阔论在创业初期就要放一放，收一收。

「做技术的几点总结」

• 不要一开始就把模型设计的过于复杂，灵活。快，是首要需要考虑的。

• 能复用的一定要组件化，因为系统会随着业务的调整快速废弃，但是组件是可以保留下来的。

• 性能优化在找到PMF之前，永远都放在功能之后。

• 增加技术广度，快速将技术能力融入到产品中

• 全局业务模型，全局部署架构必须绘制出一张大图，了然于心。

• 多写些文档，因为时间长了，真的会忘记。

• 不要迷信任何技术（包括AI），面向客户一定要通过工程化，系统化的方式去解决。

「创造与输出」

年初也做了些规划，培养一些知识输出的能力。

• 掘金

用于创业路上的技术分享。9篇文章，获得1.36W阅读

• 小红书

  用于财会知识的分享。50篇文章，获得1443赞与收藏，169个粉丝

• 抖音

  用于记录运动和生活的瞬间。25个短视频，获得500赞，67个粉丝

「生活变化」

• 娃从幼儿园毕业开启小学生涯

参加了娃的幼儿园毕业典礼，陪娃参加了幼儿园的毕业露营之夜，让娃第一次感受到了和同学们一起住在帐篷过夜的感觉。

小朋友开始上小学后，感觉一下子成长了很多，认识了很多拼音，会写了很多字。学习知识的海绵一下子打开膨胀起来。

• 新房装修完成

为期一年多的装修工程终于完工，从选装修队，到选装修材料，到学习硬装知识，到网络设备配置，感觉装修就是个心力和体力的磨炼。装修后期多亏了老丈人的给力支持，得以让工程落地加速完成。

• 坚持古典自重运动

基本完成了年初制定的引体向上15个一组的目标，从年初5个增长到15个。

多了一些针对拳击的训练，觉得还是围绕自己喜欢的运动项目，来制定自己的健身计划，不仅要创业成功，身体还得好！

• 新疆自驾旅行

十一长假，计划了一段梦想已久的旅行，带上老婆和小朋友，自驾领略了新疆的大美，感受到了河山的壮美。

「放眼2024」

新的一年，继续在创业路上加油干，希望明年公司能够在业务发展上更上一个台阶，我是很有信心的。同时对于个人也有些如下的计划：

• 多一些内容输出，可以逐步围绕个人品牌来做

• 内容输出翻一倍，多写一些博客文章

• 想在现有输出的基础上，加上一些运动的教学长视频，把我练习拳击的心得分享出来。

• 建立和运维个人网站，学习一些前端知识

• 多一些英文交流

• 蹩脚的英文口语，可以多加练习

12月拳馆的业余拳赛上，领略到一位45岁的大姐在拳台上飒爽的英姿，眼前颇为一亮，年龄真的只是个数字，可以创造更多未知的可能，想做什么事情就立即做，加油做，一直做下去！！！