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与创始人交个朋友
我要投稿
今天听了红杉资本2024年AI Ascent开幕致辞。以下是我整理的要点和我的理解。
AI 为什么重要?
能力:这波AI的三个不同能力:
趋势:向云(cloud)的转换:
三个图分别展示了:
先看历史:
这些都是在前期技术基础上的积累和发展。
现在让AI从想法到现实:
因此,AI将在未来10-20年成为主流趋势。
先看历史:由于从云计算(cloud)到移动设备(mobile)的转型,涌现了许多收入达十亿美元的公司。
未来的机会:目前市场上还有很多空缺,机会非常巨大。未来将会有40-50个新的公司标志出现,这些公司可能会在AI领域成为行业巨头。
ChatGPT 在短短1.5年内出现,去年我们认为AI可能会通过以下方式提高生产力:
客服
根据原文章,Klarna AI助手在其上线第一个月内处理了三分之二的客户服务查询。Klarna 现在使用 OpenAI 来处理客户服务工作,已经实现了相当于700名全职代理工作的自动化。
原文章链接:https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
法律
像 Harvey 这样的公司正在自动化律师所做的许多工作,从日常繁重的任务到更高级的分析,帮助律师从重复性工作中解放出来,专注于更复杂的法律分析。
编程
从 AI Copilot 到 AI Agent,AI 正在帮助写代码,提高开发效率。(之前介绍过 号称取代初级工程师的Devin)
AI 虚拟人
Heygen 甚至能呈现出面部紧绷的细节,让虚拟人更逼真。
一年前我们知道AI会提高收入,但不确定具体会发生什么。如今,新的公司和收入模式开始显现。
收入增长
AI的收入增长让所有人震惊。除去FAANG(Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google)几家公司的贡献以及云提供商的增长,AI收入达到了30亿美元。SaaS用了10年才达到这一收入水平,而AI只用了1年。
用户规模
无论是消费者公司还是企业公司,初创公司还是老牌公司,许多AI产品实际上都引起了客户的共鸣,并开始寻找适合跨行业的产品市场。
融资的不均衡
大多数资金流向了AI基础层,而应用层才刚刚起步。
其他成本
去年在NVIDIA GPU上的投资达到了约500亿美元,再加上能源和数据中心的成本,需要的资金远远超过AI目前产生的收入。
尽管人工智能的使用情况、收入和用户数量看起来令人难以置信,但使用数据表明我们还处于早期阶段。
从DAU/MAU和一个月的留存率来看,AI应用仍然远远落后于移动应用。这既是一个问题,也是一个机遇。这是一个机会,因为人工智能对大多数人来说,仍然是一种每周一次、每月一次的使用现象。但我们有机会使用人工智能来创建人们每天都想使用的应用程序。还有很多机会可以构建高频次、长期留存的应用程序。
用户为什么不频繁使用AI,主要是预期和现实之间的差距。AI 并不能完全按照要求完成任务。
但是正如上文提到的,已经花了500亿搞GPU了,可以慢慢构建更加智能的基础模型。例如,刚刚发布的Sora(Sora 视频生成模型)、Claude3(Claude 3 简介(上))和Grok(Elon Musk的X.ai发布的)都是朝着这个方向努力的例子。
2007年:iPhone V1 推出,有一些很有趣、很轻的应用程序,如啤酒饮用应用程序、光剑应用程序、翻盖杯应用程序或手电筒,这些都是新技术的有趣演示。
2008年:有了 App Store。
2010年:Instagram 和 DoorDash 才出现。
我之前分享过 skeuomorph 这个概念,即最开始的设计都是模仿现实世界的简单设计,慢慢才会有真正原生的产品出现。
目前找到产品市场契合度(PMF)的集中产品包括:
2024年AI四个趋势
Copilot 到 Agent
从 Copilot 到 Agent 的转变将是AI发展的重要趋势。我之前看过“编程老师傅”分享的一个视频,很有意思。从 Copilot 到 Agent 的转变,让AI更像是一个同事而不是一个工具。规划与推理
AI会拥有更高的认知能力,能够进行复杂的计划和推理。可靠性与鲁棒性
AI将逐步达到99.999%的可靠性,从强化学习人类反馈(RLHF)到 prompt 训练,再到矢量数据库。
从原型到生产
如果能够完成这个转变,以下因素将变得尤为重要:延时、成本、模型所有权、数据所有权。计算资源将从预训练转向推理,这意味着对计算能力的需求将更加侧重于实时应用和实际部署,而不仅仅是模型的训练阶段。
技术革命有很多种类型:
我们认为人工智能主要是一场生产力革命。这种革命遵循一种模式:
我们可以将系统中的单个机器参与者称为“代理”。这种系统包括代理的拓扑结构以及信息在代理之间的传输方式,我们将这种传输方式称为“推理”。
本质上,我们正在人工智能基元之上构建非常复杂的抽象层,这种复杂的层次结构和交互方式,将进一步推动生产力的提升和革命。
例子1: 软件开发
软件开发最初是一个非常手动的过程。艾达·洛夫莱斯(Ada Lovelace)用笔和纸编写了逻辑编程,能够完成计算,但没有机器的帮助。现在,我们生活在一个拥有重要计算机器助手的时代,不仅有计算机,还有集成开发环境(IDE)和越来越多的技术来加速软件开发。我们正在进入一个新时代,这些系统在复杂的机器网络中协同工作。你所看到的是一系列协同工作的过程,以产生复杂的工程系统。这些代理一起工作来生成代码,不是一次一个,而是实际上是一致和谐的。
例子2: 写作
写作是一个人类的过程,是人类,也是一种工具。随着时间的推移,这已经发展为人类和机器助手的合作。现在我们有了一个人,他实际上利用的不是一个助手,而是一个助手网络。我在自己的个人工作流程中,每当我呼叫人工智能助手时,我不仅仅是呼叫 GPT-4,我还呼叫 Mistral-Large 和 Claude-3,我正在呼叫他们共同努力,也相互互动,以获得更好的答案。
第一张图表显示了标准普尔500强公司产生100万美元收入所需的员工数量,这个数字正在迅速下降。
第二张图表显示了我们过去在各种领域取得的进展,这些领域都出现了通货紧缩。我会举计算机软件和配件为例。由于我们不断地相互构建,计算机软件的成本实际上随着时间的推移而降低。电视也是如此,但对我们社会来说最重要的一些事情,如教育、大学学费、医疗和住房,它们的增长速度远远快于通货膨胀。人工智能有望帮助降低这些和许多其他关键领域的成本,从而降低这些领域的价格。我们将用更少的资源做更多的事情。
未来,像素将不再被渲染,而是被生成。任何给定的图像,甚至信息都会被生成。——黄仁勋
阶段一:从历史上看,图像一直被存储为死记硬背的记忆。比如字母A,ASCII字符编号97,将其存储为像素矩阵。
阶段二:我们已经在表示像字母A这样的概念,不是作为死记硬背的存储,不是作为像素的存在或不存在,而是作为一个概念,一个多维点。我们需要考虑的是字母A的概念图像,这个概念可以扩展到任何给定的字母A的格式。
阶段三:能够将这种理解置于具体的情境中。计算机将理解字母A,能够渲染它,理解它是一个字母,理解它是一个英文字母,并理解它在这个渲染的更广泛的上下文中意味着什么。计算机会看到“多维”这个词,甚至不会考虑A,而是理解为什么要提出这个词的完整背景。
这个未来就是我们的思维方式,人类的思维方式。我们不再存储计算机内存中的死记硬背像素。我没有被告知字母A代表页面上像素的存在或不存在。相反,我们会将其视为一个概念。这就是我们数千年来对它的哲学思考。2500年前,柏拉图形式的理念是我们所有人都认同的,也是我们所有人都在努力追求的。在字母A的例子中,你有这个概念,或者我们实际上能够围绕它构建模型的软件工程概念。
这对公司建设意义重大。
例子:
这是客户支持流程的流程图。您的客户服务具有特定的KPI。这些是由文本到语音、语言生成、客户个性化等驱动的。这会输入到您正在优化的子模式、子树中。最终,你实际上会在这里得到一个完全连接的图。实际上,您将获得从语言生成到最终客户服务KPI的反馈。在某种程度上,这将成为一个抽象层,由神经网络管理、优化和改进客户支持。
现在,让我们考虑一下独特的客户,这是建立业务的重要工作的另一部分。拥有从语言生成到增长引擎的以添加定制和优化。
这里强有力的结论是,最终这些抽象层将变得可互操作,使整个公司能够像神经网络一样运作。
一人公司的崛起:
一个人的公司将使我们不仅做得更少,而且做得更多。更多的问题可以由更多的人来解决,从而创造一个更美好的社会。
我们对未来充满了期待,因为我们坚信人工智能能够帮助我们降低成本,提高社会在一些最关键领域的生产力,例如提供更优质的教育,培养更健康、更高效的人口。AI技术的进步将带来一系列积极变化,改善我们的生活质量并推动社会进步。我们相信,人工智能将成为实现这些目标的关键工具,帮助我们构建一个更加美好和高效的未来。
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