2024年的AI真是个热闹年头，各种炫技层出不穷。从智能语音到视频生成再到语言模型的推理能力，整个行业像装上了助推器。然而，尽管技术在飞速占领新高地，不少人还是忍不住要问：今年的进展，真的是“革命性”的吗？还是说，这不过是“逐步改进”的另一年？一切要等2025？
回顾2024：AI领域的高光时刻
这一年AI的技术突破不可否认地惊艳：
智能语音模型：AI的语音合成技术已经可以达到以假乱真的地步，从主
播到客服，几乎听不出差别。虽然它在辅助工具领域表现不俗，但还没真正彻底改变主流行业。视频生成技术的进化：AI生成的视频SORA之流越发逼真，不管是娱乐还是广告，这些技术看起来都很酷。但实用价值更多停留在“玩具”层面，离生活必需还有一段距离。
语言模型的推理能力提升：像ChatGPT这样的模型，不仅能回答问题，还可以处理更复杂的逻辑推理任务。虽然对工作流程有一定优化，但距离“彻底改变”还有很大空间。
初步的AI自主代理系统：可以执行多步骤任务的代理型AI已经出现（openai貌似已经发布了），但目前还主要停留在实验室和概念展示阶段，距离大规模应用仍遥不可及。
这些进步无疑很酷，但要说真正“吵翻天”的应用，这一年我们好像还是没看到。
实际影响：进步是有，但谈不上颠覆
很多人会觉得，2024年AI对生活和工作的最大改变，就是效率的提升。比如有网友提到：“ChatGPT让我可以更快找到问题答案。”这种效率上的助力——不管是加速编程解决方案、总结复杂文献，还是处理多语言沟通——确实在方方面面提升了生产力。
但问题在于，AI技术虽然带来了个人层面的便利，却还没有进入社会结构性变革的阶段。很多时候，我们看到的更像是原有工具的小幅升级，而不是全新的工作方式。
尤其是所谓的“差边创新”，比如那些包装现有AI模型的工具（“wrapper tools”），更像是为了让人方便用起来的“小聪明”，而非能够改变世界的“大智慧”。这些阶段性的尝试固然有用，但离我们想象中的AI未来，还有很远的距离。
为何AI的进展让人觉得“不够炸”？
早期适应阶段：正如有网友调侃的那样，我们现在就像在“MS-DOS”的日子里，还在等待第一个“Windows 1.0”问世。真正释放AI潜力的基础设施、行业整合和社会接受度，还远未达到。
低质内容泛滥：AI生成的内容，从博客到社交媒体，充斥着低质量的垃圾信息。这让真正有价值的AI应用被海量噪音掩盖了光芒。
探索最佳用途的学习曲线：目前的工具还在摸索如何更智能地与人类协作。正如有人指出：“下一步的突破将是AI能够真正理解上下文，并把多种能力有机结合起来。”我们距离这一点还有很大差距。
巨头主导局面：大公司对AI的开发和应用起到了主导作用，但他们的重点大多放在企业级解决方案上。中小企业和个人开发者，通常是创新的温床，却还难以获取这些资源。
金矿热阶段：噪音与信号的博弈
我们正在经历AI发展的“金矿热”阶段。各种初创公司、大型企业纷纷涌入，试图在AI领域分一杯羹。这也导致了市场上充斥着五花八门的工具和平台，但很多产品只是徒有其表。
自动化博客（比如我）、低质量视频内容生成（要钱的）、甚至一些吹得天花乱坠的SaaS服务，往往无法兑现承诺，反而让用户对AI的信任度降低。正如一位网友所说：“现在是个混乱期，等市场成熟后，这些噪音自然会消退。”（另一个混乱的表现是，低俗内容非常多，如果你去找，已经有大量的“AI同人”胆大党了。。。
未来展望：革命是否即将到来？
眼下的停滞并不意味着AI的革命性突破不会发生。事实上，2024年很可能成为变革的基础之年。接下来的几年里，以下几个方向值得期待：
多能力整合的上下文智能AI：下一代AI将不仅仅是工具，而是能够处理复杂任务的全能助手。例如，既能编程又能自动调试和部署的AI，将彻底改变行业规则。
中小企业的全面接入：当中小企业能用上开源的、针对自身数据训练的AI模型时，我们将见证真正颠覆性的变化。例如，一个AI可以比老板更懂蛋糕店的供应链和客户需求。
更优的交付机制：AI平台将更加无缝地融入我们的日常工作，而不是仅仅作为单独的工具存在。
开源与公平创新：开放的AI生态系统可以让更多玩家参与创新，打破封闭式垄断，为全社会带来更平等的技术福利。
慢热但值得期待
2024年的AI确实更像“进化”，而非“革命”。但正如智能手机的革命是建立在几十年渐进式技术进步上的，AI的蜕变也需要时间。眼下的进步虽然不够惊艳，但它正为未来的巨大飞跃打下基础。
也许几年后，当我们回头再看这一年时，会说一句：“原来是这样！怎么当时就没想到呢？”在此之前，慢慢进化的脚步，也正在为下一次巨变铺路。
