Sora爆火，2024年AI全面渗透，引领多行业创新！

近日，Open AI正式发布了首款文生视频大模型Sora，掀起了大家对于人工智能（AI）的狂热讨论。AI浪潮席卷全球，正以不可阻挡之势改变着我们的生活和工作。2024年，AI将在多个半导体领域实现更深层次的渗透和革新，其中包括AI PC、AI智能手机、生成式AI应用以及AI在芯片设计方面。在过去，AI主要被视为一种辅助工具，但现在，它已经成为各行各业创新的核心驱动力。

生成式AI进入深水区

2023年ChatGPT是生成式AI领域当红炸子鸡。全球范围内，从谷歌的Gemini到亚马逊云科技的Titan，云服务巨头们相继推出大模型，中国市场也掀起了“百模大战”，生成式AI的研发和应用正迅速扩展。如果2023年是生成式人工智能元年，那么2024年其增长轨迹将会加速。

虽然关于生成式AI，许多企业还抱有审慎的态度，但是2024年，无疑将会有更多员工使用生成式人工智能来提高效率和生产力。IDC在2023年8月的《Gen AI ARC Survey》的调研报告中指出，在拥有5000名以上员工的企业中，80%的企业认为GenAI（生成式AI）将在未来18个月内颠覆他们的业务。高管们希望在2024年看到GenAI在客户体验、决策制定和订单速度方面的收益。不少企业已经把生成式AI支出纳入年度预算。

在这样的背景下，必将催生出更多的AI初创公司，他们可能不会扎堆生产像ChatGPT这样的以人工智能聊天机器人为中心的产品，而是会创建更具体的以应用程序为中心的产品。例如，针对特定行业需求的定制模型，或是为体量稍小的中小模型等。

总的来说，2024年将是生成式AI技术加速发展和深入应用的一年。随着更多企业和初创公司的参与，我们将见证这一技术如何持续推动商业和社会的变革，为我们的工作和生活带来更多可能。

AI PC：个人计算的新纪元

在个人计算（PC）领域，从PC芯片制造商Intel和AMD内置人工智能加速器的PC处理器，到微软为Windows 11电脑推出的Copilot键（这是Windows PC键盘近三十年来的首次重大变化），再到三星、戴尔、LG、联想、华硕、宏碁、微星、技嘉陆续推出的AI PC笔电，一场AI PC的热潮正在袭来。

随着云计算在人工智能发展中的规模和成本方面所面临的挑战，如GPT-4模型的高运算成本。这推动了AI PC的兴起。通过集成更高效的AI处理器和优化的软件算法，AI PC 将通过为开发人员提供本地高性能和高效的AI计算，解决AI应用程序的增长挑战以及当今纯云AI应用程序面临的挑战。这些设备不仅能够根据用户的使用习惯和偏好进行自我调整，还能在处理复杂任务时提供实时的智能辅助。

从高效的能源管理到智能的数据分析，AI PC所带来的进阶协作、生产力和创造力将变革PC的未来。分析师表示，AI PC 潮将有助于刺激PC销量在2024年反弹。IDC预测，在销量连续两年下降之后，2024年PC出货量将增长3.4%。IDC表示，2022年PC出货量将下降16.6%，2023年将下降13.8%。而且AI PC预计将提高PC的平均售价，从而增加PC制造商和处理器供应商的收入。

AI智能手机：新赛道，新竞争

智能手机市场已进入存量竞争时代，传统的性能提升已难以吸引消费者眼球。2024年，一个新的变革者—AI—可能会是智能手机创新的一针强心剂。Oppo Find X7搭载AndesGPT大模型，三星也将于1月17日发布AI智能手机Galaxy S24系列。而苹果公司，根据彭博社的报道，也计划在其下一版iOS中整合更多AI元素。生成式AI或将2024年成为智能手机的中心舞台。

随着生成式AI迅速进入移动领域，它不仅会提升用户体验，还会重塑行业动态。根据Counterpoint研究所的最新报告，2024年将成为生成式AI的关键元年，预计AI智能手机的出货量将突破1亿台。到2027年，这一数字预计将增长至5.22亿台，年复合增长率高达83%，至2027年累计出货量有望达到10亿台。

生成式AI引入到智能手机中，意味着智能手机将不再只是连接和通讯的工具，而是转变为一个全方位的智能助理。这种技术能够在用户与设备的交互中提供更加个性化、富有创造力的体验。从语音助手到图像和视频生成，再到个性化内容推荐，生成式AI正改变着用户对智能手机的期待和使用方式。

总之，生成式AI的出现不仅为智能手机行业带来了新的生机，也为消费者带来了前所未有的体验。

AI变革芯片设计：提高生产力

芯片是驱动AI发展的引擎，反过来，AI也在反哺芯片设计。

随着对更高效、更智能处理器的需求日益增长，芯片设计面临前所未有的复杂性挑战。这一背景下，领先的电子设计自动化（EDA）厂商如Cadence、新思科技和西门子等，正积极将AI融入其EDA工具中。

AI的一个关键应用是在芯片设计中实现自动化。通过利用AI生成逻辑图和优化芯片布局，设计师能够节省大量时间和精力，从而将注意力集中在更加复杂和创新的设计任务上。此外，AI在提高芯片质量和可靠性方面也显示出巨大潜力。通过智能分析和学习，AI可以帮助设计师在早期阶段发现潜在的设计错误，从而减少后期修改的成本和时间。随着设计数据量的增加，AI可以有效地处理和分析这些大数据，为设计师提供更加精确和深入的洞见，从而引导更优化的设计决策。

结语

总体而言，2024年将是AI全面渗透各行各业的一年。从个人设备到专业工具，从内容创作到硬件设计，AI的影响无处不在。这场人工智能变革将如何重塑半导体产业？让我们拭目以待。

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