速览定义当前 AI 革命的 10 家 AI 公司与模型

本文探索定义当前 AI 革命的关键参与者，从 ChatGPT 到 DALL-E、Claude，助您明智选择及信任 AI 工具。本文源自 Shaili Guru 所着文章，由 PANews 整理、编译及撰稿。
（前情提要：盘点近期 Crypto+AI 热门专案，这三个趋势变化显着 ）
（背景补充：微软高管：AI 已爲公司节省五亿美元、35% 程式码由 AI 撰写，裁员 1.5 万人只是开始？ ）

本文目录

• 1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 2. ChatGPT
• 3. Claude
• 4. Gemini
• 5. DALL-E
• 6. Midjourney
• 7. Stable Diffusion
• 8. OpenAI
• 9. Anthropic
• 10. Google DeepMind
• 竞争格局：比较
• 这些差异对使用者意味着什么？
• AI 背后的商业模式
• AI 竞争如何惠及每个人
• AI 竞赛的下一个趋势
• 在 AI 领域做出明智选择
• 全局视角：为何这场竞赛至关重要
• 实际意义

 

AI 领域由少数几家耳熟能详的公司和模型主导。从 ChatGPT 到 DALL-E 再到 Claude，了解这些关键参与者有助于您明智地选择和信任哪些 AI 工具。

下面来探索正在定义当前 AI 革命的 10 家最重要的 AI 公司和模型。

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT 是由 OpenAI 开发的一系列大型语言模型，能够理解和生成涵盖广泛主题和任务的类似人类的文本。

重要性：GPT 模型，尤其是 GPT-3 和 GPT-4，在 AI 能力方面取得了突破性进展，已成为无数 AI 应用的基础。

真实範例：GPT-4 为 ChatGPT、Microsoft Copilot 以及数百款其他应用提供支援，这些应用能够撰写、分析、编写程式码并就複杂主题进行推理。

可以将其想像成：驱动您使用过的许多 AI 应用程式的引擎——就像拥有一个才华横溢、博学多识的助理，几乎可以帮助完成所有基于文本的任务。

主要功能：自然对话、写作辅助、程式码生成、分析推理、创意任务、语言翻译。

演进：GPT-1 (2018) → GPT-2 (2019) → GPT-3 (2020) → GPT-4 (2023)，每个版本都比上一个版本功能显着增强。

2. ChatGPT

这是由 OpenAI 基于 GPT 模型建构的对话式 AI 应用程式，旨在与使用者进行有益、无害且诚实的对话。

重要性：ChatGPT 将先进的 AI 技术带入主流，引发了全球对对话式 AI 工具的关注和採用。

真实範例：每天有数百万人使用 ChatGPT 来处理各种事务，从撰写电子邮件、解释複杂话题到辅导家庭作业以及为创意专案出谋划策。

可以将其想像成：AI 界的 iPhone，它不一定是第一款或最先进的技术，但却是让强大的 AI 触手可及、且对普通人极具吸引力的产品。

其特别之处在于：使用者友善的介面、丰富的知识库、在对话中保持上下文的能力、提供有用且安全的回答。

影响：引发了当前的 AI 热潮，影响了无数竞争对手，改变了人们对 AI 能力的看法。

3. Claude

Anthropic 的 AI 助理旨在提供帮助、无害且诚实，特别注重安全性和遵循「AI 宪法」原则。

重要性：Claude 代表了一种 AI 开发的替代方法，这种方法在注重能力的同时，也将安全性和伦理考量置于优先地位。

真实範例：与其他 AI 系统相比，Claude 能够就複杂话题进行细緻入微的对话，同时对潜在的有害请求更加谨慎。

可以将其想像成：一个体贴入微、学识渊博的对话伙伴，特别注重给出负责任的建议，避免产生有害的内容。

关键差异点：高度重视 AI 安全，「AI 宪法」训练方法，对伦理考量的详细推理，更长的对话记忆。

人们选择 Claude 的原因：更周到的回答，更擅长复杂推理，更强的安全防护措施，更长的上下文视窗。

4. Gemini

Google 的多模态 AI 模型系列，旨在理解和生成文本、图像、音讯和影片，并整合于 Google 的整个生态系统。

重要性：Gemini 代表了 Google 与 OpenAI 竞争的重大举措，它充分利用了 Google 庞大的资料资源，并与众多热门 Google 服务进行了整合。

真实範例：Gemini 增强了 Google 搜寻结果，辅助撰写 Gmail 邮件，并为 Google Workspace 等应用提供了 AI 功能。

可以将其理解为：Google 试图将先进的 AI 技术融入其所有产品，打造涵盖搜寻、电子邮件、文件等多个领域的一体化 AI 体验。

关键优势：与 Google 服务深度整合，从一开始就提供多模态功能，并可存取 Google 的海量资料资源。

战略重要性：代表了 Google 对 ChatGPT 威胁其搜寻主导地位的回应。

5. DALL-E

DALL-E 是 OpenAI 的 AI 系统，可根据文本描述生成图像，能够创建逼真的照片、艺术作品和创意视觉化效果。

重要性：DALL-E 证明了 AI 可以真正发挥创造力，生成独一无二的原创图像。

真实範例：输入「一只戴着侦探帽的柯基犬坐在图书馆里」，DALL-E 就能生成一幅与该描述完全匹配的独特且逼真图像。

可以将其理解为：拥有一个世界级的艺术家，无论你描述的图像多么奇特或具体，他都能瞬间创作出来。

功能：逼真的照片效果、艺术风格、以新颖方式融合概念、编辑和修改现有图像。

影响：引发了 AI 艺术革命，引发了关于创造力和版权的讨论，展示了 AI 在文本之外的潜力。

6. Midjourney

Midjourney 是一个独立的 AI 艺术生成平台，以创作极具美感和艺术性的图像而闻名，经常受到创意专业人士的青睐。

重要性：Midjourney 已成为许多艺术家和设计师的首选，这表明专业化的 AI 工具能够与大型科技公司一较高下。

真实範例：您在社群媒体上看到的许多热门 AI 图像很可能都是使用 Midjourney 创作的，Midjourney 以其独特的艺术风格和高品质的输出而闻名。

可以将其想像成：一家精品艺术工作室，专注于创作令人惊叹、适合在 Instagram 上分享且具有独特美学风格的图片。

其独特之处：卓越的艺术品质、强大的使用者社群、专注于创意而非商业应用、独特的美学风格。

商业模式：透过 Discord 存取的订阅式服务，展示了 AI 产品分发的替代方法。

7. Stable Diffusion

Stable Diffusion 是一个开源的 AI 图像生成模型，可以在本地执行或由开发者修改，代表了 AI 艺术生成的民主化。

重要性：Stable Diffusion 证明了强大的 AI 不必由大型科技公司控制——它可以开放并供所有人使用。

真实範例：开发者们为 Stable Diffusion 创造了数百种变体和改进，涵盖了从特定的艺术风格到诸如照片编辑和影片生成等应用。

可以将其想像成：AI 艺术界的 Android 系统，开放、可自订，任何人都可以修改和改进。

主要优势：无使用费用，可在个人电脑上执行，完全可自订，拥有庞大的开发者和使用者社群。

影响：引发了开源 AI 运动，催生了无数 AI 艺术应用，对专有 AI 商业模式发起了挑战。

8. OpenAI

OpenAI 是 GPT、ChatGPT 和 DALL-E 背后的研​​究公司，最初成立时是一家非营利组织，但现在以混合型营利机构的形式运营。

重要性：OpenAI 的研究和产品极大地塑造了当前的 AI 格局，并引发了生成式 AI 革命。

真实範例：OpenAI 的 API 为数千个应用程式提供支援，从写作助理到客服机器人，再到教育工具。

可以将其想像成：这家公司将 AI 从研究实验室带入主流应用，就像苹果公司把电脑带入了寻常百姓家一样。

主要贡献：GPT 系列模型、ChatGPT 介面、DALL-E 图像生成、支援无数 AI 应用的 API 生态系统。

争议：从非营利组织向营利组织的转变、关于 AI 安全优先级的质疑、关于 AI 发展速度的争论。

9. Anthropic

Anthropic 是一家专注于 AI 安全的公司，由前 OpenAI 研究人员创立，致力于开发安全、有益且易于理解的 AI 系统。

重要性：Anthropic 代表了 AI 开发「安全第一」的理念，将负责任的 AI 发展置于快速提升能力之上。

真实範例：Anthropic 对「AI 宪法」的研究影响了其他公司如何训练 AI 系统，使其更有益、更少危害。

不妨将其理解为：这是对「快速行动，打破常规」这一理念的深思熟虑且谨慎的补充，强调在 AI 开发中优先考虑安全性和道德规範。

主要贡献：Claude AI 助理、AI 宪法研究、AI 安全方法论、负责任的扩展策略。

理念：AI 的研发应谨慎进行，採取强而有力的保障措施，公开限制并充分考虑其对社会的影响。

10. Google DeepMind

Google DeepMind 是 Google 旗下首屈一指的 AI 研究部门，由 Google AI 和 DeepMind 合併而成，专注于通用 AI 和突破性 AI 研究。

重要性：DeepMind 取得了历史上一些最令人瞩目的 AI 突破，并持续突破 AI 的极限。

真实範例：DeepMind 的 AlphaGo 在複杂的围棋游戏中击败了世界冠军，而 AlphaFold 则彻底改变了生物学研究中的蛋白结构预测。

可以将其想像为：致力于解决最具挑战性的 AI 问题的先进研究实验室，常常取得几年前还看似不可能实现的重大突破。

主要成就：游戏 AI (围棋、星际争霸、国际象棋)、蛋白折叠预测、能效最佳化、天气预报。

当前重点：通用 AI、科学发现、与 Google 产品和服务的整合。

竞争格局：比较

对话式 AI 领导者：

• ChatGPT：最受欢迎、使用者友善、功能广泛
• Claude：注重安全、推理能力更强、对话时间更长
• Gemini：与 Google 整合、从一开始就採用多模式、搜寻优势明显

图像生成：

• DALL-E：最易存取、与 ChatGPT Plus 整合
• Midjourney：艺术品质最高、创意社群强大
• Stable Diffusion：开源、可自订、本地执行

企业策略：

• OpenAI：API 优先，为众多第三方应用提供支援
• Google：与现有产品生态系统整合
• Anthropic：注重安全与伦理，以研究为导向的开发

这些差异对使用者意味着什么？

选择对话式 AI：

• 通用：ChatGPT (功能最丰富)
• 複杂推理：Claude (回覆更周全)
• Google 整合：Gemini (可与 Gmail、Docs 等配合使用)

图像生成选择：

• 初学者：DALL-E (整合 ChatGPT)
• 艺术家：Midjourney (最佳美感)
• 开发者：Stable Diffusion (免费，可自订)

商业考量：

• 可靠性：Google/Microsoft 的支援提供了稳定性
• 创新：OpenAI/Anthropic 通常率先推出新功能
• 成本：开源选项 vs. 订阅服务
• 隐私：考虑每个供应商的资料处理政策

AI 背后的商业模式

API 优先模式 (OpenAI)：

• 按使用次数向开发者收费
• 支援成千上万的第三方应用程式
• 专注于建构最佳的基础模型

产品整合 (Google)：

• 将 AI 融入现有的热门产品
• 利用 AI 捍卫搜寻和生产力领域的市场地位
• 利用海量使用者基础和资料优势

安全第一研究 (Anthropic)：

• 专注于负责任的 AI 开发
• 透过透明度和安全措施建立信任
• 瞄準注重可靠性的企业客户

开源社群 (Stability AI)：

• 免费发布模型，建构生态系统
• 透过商业授权和服务营利
• 普及 AI 技术

AI 竞争如何惠及每个人

快速创新：

• 企业不断努力超越竞争对手
• 新功能频繁发布
• 价格通常会随着时间的推移而下降

多元化方法：

• 不同的理念 (速度 vs. 安全，开放 vs. 封闭)
• 适用于不同用例的专业工具
• 针对不同隐私和成本要求的选项

品质改进：

• 竞争推动更好的使用者体验
• 安全和伦理考量日益受到关注
• 更可靠、更强大的 AI 系统

AI 竞赛的下一个趋势

新兴战场：

• 多模态 AI：融合文本、图像、音讯和影片
• AI 代理：能够採取行动并完成複杂任务的系统
• 专用模型：针对特定产业或用例进行调整的 AI
• 边缘 AI：在个人装置上执行强大的 AI

值得关注的新玩家：

• 微软：大力投资 OpenAI，并与 Office 产品整合
• Meta：採用 Llama 模型的开源方法
• 亚马逊：借助 AWS Bedrock 专注企业 AI
• 新创公司：面向特定产业的专业 AI 工具

监管考量：

• 全球政府监管力道不断加大
• 隐私和资料保护要求
• 竞争和反垄断问题
• 国际 AI 治理讨论

在 AI 领域做出明智选择

个人用途：

基于以下方面进行评估：

• 您最需要帮助完成的任务是什么
• 隐私
• 成本考量 (免费版 vs 付费版)
• 与您现有工具的整合

商业用途：

基于以下方面进行评估：

• 可靠性和正常执行时间要求
• 资料安全和合规性需求
• 与现有业务系统的整合
• 总成本，包括训练和支援

跟上潮流：

• AI 领域瞬息万变
• 新模型和新功能频繁发布
• 关注主要 AI 公司的公告
• 在新工具出现时尝试使用

全局视角：为何这场竞赛至关重要

加速创新：

• 竞争推动的进步比任何一家公司单独实现的进步都要快。
• 不同的方法带来不同的解决方案
• 使用者受益于快速改进和成本下降

防止垄断：

• 多家实力雄厚的参与者阻止任何一家公司控制 AI
• 开源替代方案可对专有系统进行制衡
• 竞争确保持续创新和合理定价

全球 AI 领导力：

• 各公司和国家争夺 AI 主导地位
• 全球各地正在涌现不同的监管方式
• 创新中心正在全球範围内兴起

实际意义

对于个人：

• 学习将多种 AI 工具满足不同需求
• 了解每种工具的优势和局限性
• 随时了解新的发展和功能
• 培养人工智慧素养，以便更好地选择工具

对于企业：

• 不要将所有 AI 投资都集中在一家公司的生态系统中
• 根据特定的业务需求评估 AI 工具
• 规划 AI 工具转换成本和供应商锁定
• 培养内部 AI 专业知识，以便做出明智的决策

对于社会：

• 多种 AI 方法增加了获得有益结果的机会
• 竞争有助于识别和应对 AI 风险
• 多元化的 AI 生态系统减少单点故障
• 创新成果惠及更广泛人群