2024年，全球AI大模型产业迎来了前所未有的变革与发展。从年初的技术热潮，到年中的理性审视，再到年末的稳步迈进，AI大模型不仅在技术上实现了质的飞跃，更在多个行业应用中展现出了巨大的潜力。

回顾这一年的历程，AI大模型的融资环境发生了显著变化。据行业数据显示，2024年全年，国内AI领域共发生融资案例439起，总融资额超过564亿元人民币，尽管总额与去年相近，但月均融资金额有所下降，显示出投资者在面对AI领域时的谨慎态度。这一趋势反映出，市场对AI技术的投资正在从狂热转向理性，更加注重技术的实际应用和商业价值。

在技术层面，2024年成为了AI架构创新的一年。众多创新架构如雨后春笋般涌现，这些架构在性能上与传统Transformer模型相媲美，同时在内存效率和可扩展性方面展现出显著优势。例如，meta推出的“记忆层”技术，通过引入高效的查询机制，显著降低了模型在存储和检索数据时的计算成本。混合专家模型（MoE）和元始智能的RWKV架构也受到了广泛关注，它们通过优化算力效率和提升语言建模能力，为AI技术的发展提供了新的可能性。

随着技术的不断进步，AI模型训练成本在2024年也实现了显著降低。这得益于算法优化、硬件升级和云计算服务的普及。DeepSeek v3模型通过采用先进的算法优化技术，仅以557万美元的训练成本，便达到了与顶级模型相媲美的性能。同时，GPU等硬件性能的提升和云计算服务的优化，使得大规模模型的训练变得更加经济高效。这些变化推动了AI技术的广泛应用和创新。

在应用层面，RAG（检索增强生成）技术经历了显著的架构变化和市场趋势的转变。RAG技术通过结合检索和大模型生成，能够避开大模型上下文窗口长度的限制，更好地管理和利用客户专有的本地资料文件，以及控制幻觉问题。随着技术的深入应用和实际落地，RAG逐渐从被视为解决复杂问题的“万能钥匙”，转变为专注于解决“小而难”的问题。这一转变使得RAG在业务流程中的“白盒流程多”、“易控”等特点受到企业客户和开发者的青睐，成为企业级AI设计模式的主流趋势。