商汤科技在2024年上半年业绩报告中展示了AI领域的强劲实力，尤其在生成式AI业务上实现了同比256%的增长，首次超越传统AI业务，占总收入的60%。总营收达到17.4亿元，同比增长21%，尽管净亏损为24.7亿元，但亏损幅度同比收窄21%。生成式AI业务的亮眼表现标志着公司业务重心的战略性转移，技术实力显著，其大模型“日日新”在多项评测中超越GPT-4Turbo。调用量实现400%增长，显示了市场对其技术的认可。商汤科技正将生成式AI技术应用于金融、医疗等多行业，推动大模型技术在智能问答、合规风控、药物研发等领域实现业务落地，展现其在AI领域的领先地位及对整个生成式AI市场的巨大潜力的把握。

当前AI行业竞争激烈，销售AI模型的生意正迅速变为零利润行业。像OpenAI和Anthropic等公司因在训练大型模型上投入数十亿美元，导致整体业务脆弱。价格战使得AI模型研发公司的边际利润几乎消失，仅依赖模型销售的业务面临艰难。AI模型的高昂研发成本与硬件费用，加上价格竞争，使得各公司面临亏损。虽然短期内亏损，但AI模型的长期市场潜力被看好。初创企业如Cohere在亏损中运营，面临巨大挑战。依赖云服务提供商的商业模式被认为是危险的。尽管对AI模型创新充满期待，但何时能实现盈利仍不确定，且非所有AI初创公司都能等到盈利的时刻。

人工智能技术的快速发展使得AI行业成为应届毕业生就业的热门选择。求职者不仅要具备专业技能，还需通过实习、志愿者项目积累实战经验，打造个人作品集，并收集推荐信以增强竞争力。2024年，AI行业为应届毕业生提供了包括机器人工程师、数据科学家、数据分析师等在内的多个高薪职位，年薪范围从10万美元到16万美元不等。AI领域薪酬高主要源于市场需求、专业知识稀缺、对业务影响显著、人才短缺以及持续学习的要求。为在AI领域获得更高薪酬，毕业生应不断拓展技能组合，追求更高学历或专业认证，积累实践经验，获得权威认证。随着AI技术在各行业需求的增长，掌握编程、数据处理和机器学习等核心技能的毕业生在就业市场中将占据优势。AI工程师、机器学习工程师和数据科学家等职位不仅薪酬丰厚，还能参与最前沿的技术项目。刚入AI领域的毕业生应打好基础、积累经验，并保持对行业动态的敏感度，通过不断学习和实践找到适合自己的发展道路。

自2022年11月ChatGPT发布以来，中国新注册的人工智能企业中，近9%已处于注销、吊销或停业状态，总数接近8万家，占同期新注册企业的8.9%。过去三年内，超过20万家AI相关企业被注销或吊销。过去十年中，35.3万家AI企业消失。目前，中国存有180.43万家AI相关企业，其中超过4500家被工信部统计为AI产业体系企业，180多个大模型为公众提供服务，注册用户数超过5.64亿。今年新增注册AI企业30.07万家，显示出行业内的新“轮替”现象。

OpenAI宣布其年度开发者大会DevDay将从大规模新闻发布会转变为全球范围内的开发者见面会，强调深耕开发者生态系统而非追求轰动效应。今年DevDay将集中在API和开发者服务的更新上，而非发布新AI模型。此举反映AI行业挑战，包括高质量训练数据稀缺、网站对AI爬虫屏蔽和潜在版权纠纷。活动将在旧金山、伦敦和新加坡举行，内容涵盖研讨会、分组会议和产品演示。OpenAI选择提升现有模型性能和稳定性，而非一味追求技术突破，这可能是对行业现状的务实回应。公司与出版商和数据代理商签订许可协议，开发新推理技术，承诺未来模型具备"博士级"智能。然而，这些措施带来巨大研发和人才成本，公司面临争议，包括使用版权数据训练和员工保密协议问题。OpenAI的策略调整对行业产生深远影响，显示公司在快速发展的AI领域寻求可持续发展路径的决心。

《经济学人》杂志文章指出，AI公司面临因互联网高质量数据枯竭导致的"数据墙"挑战，预测到2028年，所有高质量文本数据将被用尽，影响机器学习进展。加州大学伯克利分校教授斯图尔特·罗素曾警告ChatGPT等AI可能耗尽宇宙中的文本。然而，斯坦福大学教授李飞飞表示，仍存在大量差异化数据可挖掘。为解决数据短缺，使用合成数据成为可能的解决方案，但《自然》杂志论文提出使用AI生成的数据集训练模型可能导致"模型崩溃"，建议保留原始数据，使用多样化数据源，并研究更鲁棒的训练算法。突破"数据墙"限制，确保高质量训练数据的持续供应，是AI行业亟待解决的紧迫课题，需要技术创新和多方合作。

人工智能领域的领军企业OpenAI正在积极探索开发自己的人工智能芯片。这一举措不仅显示了OpenAI在技术创新方面的雄心，也反映了当前AI行业面临的芯片供应压力。

人工智能领域知名专家李飞飞在短短四个月内创立了一家名为"世界实验室"（World Labs）的初创企业，该公司已迅速成为 AI 领域的独角兽。据两位知情人士透露，世界实验室目前估值已超过10亿美元，并已完成两轮融资。

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