随着大型語言模型（LLM）的引入，機器學習（ML）和人工智能（AI）首次被日常開發人員所使用。這些令人感覺很神奇的應用程式，甚至是擁有數十億研發支出的，在以前連大型科技公司幾乎不可能建構的軟體，現在突然變得不僅有可能，而且能夠建構和共享。
人工智能的建立上升趨勢始于2021年，在2022年迅速增長，并在2023年上半年爆發。随着越來越多的LLM提供商（如Google、OpenAI、Cohere、Anthropic）和開發工具（如ChromaDB、LangChain）的出現，開發速度有所提高。與此同時，生成代碼的自然語言接口使得其建立比以往任何時候都更容易被更多的人通路。
在這裡分享一些關于人工智能發展狀況的統計資料。
人工智能的建立
自2022年第四季度以來，我們看到人工智能項目呈爆炸式增長。截至23年第二季度末，有近300000個與人工智能相關的不同項目。相比之下，對GitHub的搜尋顯示，在同一時間段内，隻有約33k個OpenAI存儲庫。
其中約160000個項目是在23年第二季度建立的。這是季度環比增長約80%，年環比增長34倍。而且繼續看到這些數字在加速增長。
這些項目中的大多數都在使用OpenAI。當我們比較提供商時，OpenAI在市面上占主導地位的人工智能項目超過80%。OpenAI GPT-3.5 Turbo模闆目前擁有8000多個forks。但有迹象表明，情況可能正在發生變化。
在23年第2季度，我們看到：
OpenAI項目跨越+125k（增長80%）
相幹項目跨越+1k（增長100%）
Anthropic和Google項目保持<1k
LangChain的出現
人工智能活動中最著名的名字之一是LangChain。使用LangChain作為其中一些模型的包裝器加速了開發，并且繼續被大量采用。
截至23年第二季度，Replit上有近25000個活躍的LangChain項目+其中2萬個是在該季度建立的，比上一季度增長了400%。
需要注意的是，LangChain圍繞LLM提供者提供了足夠的抽象，使開發人員可以輕松切換。該項目的發展可能在新LLM提供商和開源LLM的興起中發揮了作用。
由Mckay Wrigley創辦的Takeoff School開設了一門名為LangChain 101的課程，今天人們可以在這裡開始學習LangChain。該項目即将通過1000個forks。
開源模型的興起
我們還看到利用開源模型的項目在增加。Hugging Face和Replicate是兩個API提供者和SDK，它們是開源模型的重要入口點。
在23年第二季度，我們使用開源模型的項目超過了5000個。累計數量同比增長141%。超過70%的項目利用了Hugging Face，但Replicate的使用量增長了近6倍的QoQ。
程式設計語言的分類
有趣的是，我們看到Python和JavaScript的增長速度非常相似，Python是人工智能開發中稍微常見的語言。然而，JavaScript在第二季度的增長速度略快。
值得注意的是，項目可以有Python和JavaScript。兩者并不互相排斥。許多（如果不是大多數的話）項目都有Python後端和JavaScript前端。
有趣的是，語言因地理位置而異。某些地區使用JavaScript而不是Python。
在過去的90天裡，約有5萬名Python開發人員：
美國：32%
印度：11%
英國：7%
加拿大：3%
巴西：3%
然而JavaScript看起來非常不同。在約3.4萬名JavaScript開發人員中，當中各地區占比：
美國：22%
印度尼西亞：10%
印度：9%
越南：7%
菲律賓：5%
人工智能領域的JavaScript開發人員更傾向于亞洲，而Python開發人員則更傾向于北美。印度的代表性似乎相對均衡。
他們在建什麼
正在建構的應用程式非常出色，我們不可能在這裡公正地對待所有應用程式。超級令人興奮的是，人工智能正在為新一代創業者建構以前不可能的應用程式鋪平道路。示例包括：
CampLingo：生成語言學習産品。
NodePad.space-人工智能的視覺構思。
魔法學校-教育工作者的人工智能工具。
MightyDeals AI-在網際網路上達成價格合理的交易（故事）。
帶有LeapAPI的AI化身-建立專業或主題頭像的模闆。
BabyAGI-一個可以讀寫自己代碼的代理。
從支援服務不足的情況，到現在能夠采取自己行動的自主主體，這些項目每天都在發展，并且非常迅速。