前言
為了深入了解新興但未知的AI的未來,在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上,紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。
另外,@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上,也補充了自己的想法和理解,歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。
Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。
核心觀點:
Why Now?
人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素,如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據,直到最近才匯集在一起,使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。
機會:人工智慧有可能用軟體取代服務,瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元,雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元,15年的複合年增長率高達40%。
前景廣闊:人工智慧機會前景廣闊,大部分尚未開發,未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。
推動技術領域的重大轉變:人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變,類似於過去二十年的雲端轉型。
Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀,強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。
核心觀點:
AI產品越來越契合市場的需要:人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如,由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢,實現了相當於700個全職座席工作的自動化。
生成式人工智慧正在經歷快速成長:第一年的收入約為30 億美元,這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比,這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。
AI 的$200B 問題:雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金,光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU,但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題,即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報?
預測:Sonya Huang 預測,2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具,而未來的人工智慧將變成你的同事。
她也預計,隨著人工智慧應用進入生產階段,人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務,如規劃和推理,並使運算的平衡從預訓練轉向推理。
融資環境不平衡:目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡,更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說,這既是挑戰也是機會。
關鍵挑戰:從長遠來看,提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前,與行動應用程式相比,生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。
產品與市場的契合度需要進一步提升:隨著基礎模型變得更加智能,人工智慧的產品與市場的契合度有望加速,從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。
Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來,將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。
核心觀點:
從根本上降低成本:人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命,使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步,它有可能大大降低各行各業的成本,使產品和服務更容易獲得和負擔得起。
注入人工智慧的公司:隨著人工智慧的發展,整個公司可能會開始像神經網路一樣運作,從而產生了一人公司的概念。
將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中,並且預計這一趨勢將加速,人工智慧注入公司的出現,這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來,人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作,導致各行各業的重大變革,並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。
標準普爾500指數正在減少:標準普爾500指數(S&P 500),意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少,這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。
隨著時間推移,電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低,而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹,人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本,這也是十分令人欣喜的方面。
泛化概念重要性提升:隨著人工智慧的不斷進步,計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如,字母“A”將不再表示為像素矩陣,而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。
儘管我們已經認識到人工智慧(AI)所帶來的變革性影響,但考慮到AI正處於一個重要的發展階段,即所謂的“巨型週期”,在這一周期內,歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此,探討這項轉變對產業和社會的深遠影響,無疑是一個值得高度關注的重要議題。
如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中,會怎麼樣?這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。
人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入,這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比,但我個人認為,產業變革會更大,人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。
我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣,AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止,重點一直放在基礎訓練上,但現在它將轉移到更高層次的認知任務,如計劃和推理。
由於成本降低,擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準,取代大型組織或外包公司。
除了降低成本外,以前人類無法完成的自動化任務(基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷)也將為收入成長做出重大貢獻。
就專業職業而言,雖然勞動力可能不容易被取代,但更專業的服務將加速出現,使公眾能夠獲得這些服務。同時,市場將經歷分叉成長,熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值,管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。
在以下三個因素的推動下,擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升:
最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)