Editor's Note
本文轉載自 " 投資實習所 "。紅杉資本(Sequoia Capital)發布了關于 AI 的第二篇預測文章《Generative AI Act Two》。紅杉資本認爲 AI 已經進入了一個全新的第二個階段,并繪制了一個新的 AI 圖譜。
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在關于 AI 的預測文章《Generative AI:A Creative New World》發布一年後,紅杉資本(Sequoia Capital)今天發布了關于 AI 的第二篇預測文章《Generative AI Act Two》,認爲 AI 已經進入了一個全新的第二個階段,并繪制了一個新的 AI 圖譜。
對于過去一年的第一階段,Sequoia 認爲其核心在基礎模型以及由此帶來的一波新 AI 應用;而現在第二階段的核心,則在真正解決客戶需求的應用,這些應用與第一波 AI 應用有本質上的不同:
它們傾向于将基礎模型作爲更全面解決方案的一部分,而不是整個解決方案。它們引入了新的操作界面,使工作流程更加具有粘性,輸出也更好,同時它們往往是多模态的。
這個第二階段裏,典型的産品包括了我之前介紹過的,AI 伴侶 和 Ava 以及企業搜索和知識管理平台 。
其中,我認爲是目前 AI 真正起飛并且對行業從業者帶來的更多是正面影響的一個垂直行業,除了 Harvey 也包括之前介紹過的其它多個産品,比方說 ,它被 Benchmark 合夥人 會在其所在行業占據主導地位,有的律所客戶在使用其産品後一個季度的收入已經是其之前一年的了。當然類似 Character AI 這種提供情緒價值的 AI 伴侶産品也是我一直比較看好的一個方向。
紅杉也發布了一個新的 AI 圖譜,不過這次不是按照模式來歸類,而是按照應用場景做的産品分類,它反映了市場上兩個重要的推動力:生成式人工智能從技術工具演變爲實際應用和價值,以及生成式人工智能應用日益多模态化的特性。如下圖:
另外,還發布了一個新的 LLM 開發者棧(stack)圖譜,它反映了公司在構建生成式 AI 應用程序時所需要的計算和工具産品,基本上覆蓋了開發者在開發 AI 應用過程中可能需要用到的所有工具,如下圖:
經過一年的發展,紅杉認爲之前在 AI 預測的第一篇文章裏提出的一些觀點已經被證實是錯誤的,這包括了:
1. 整個 AI 發展的速度比之前預計的要快很多。
去年,紅杉預計需要近十年時間才能擁有實習生級别的代碼生成、好萊塢級别的視頻效果和聽起來不那麽機械的人類質量語音克隆和生成。但是現在,基于 Eleven Labs 的聲音已經在 TikTok 上越來越普及、Runway 已經舉辦了 AI 電影節,我們可以清楚地看到未來已經在以超光速到來。甚至 3D 模型、遊戲和音樂也在迅速變得越來越好。
2. 瓶頸在供應端。
沒有預料到客戶對 GPU 的需求大大超過了供應,很多公司的瓶頸都變成了不是客戶需求,而是獲取英偉達最新 GPU 的渠道。長時間等待變成了一種常态,因此也出現了一個簡單的商業模式:支付訂閱費以跳過排隊,獲得更好的模型。
3. 垂直分離(Vertical Separation)尚未發生。
紅杉認爲," 應用層 " 公司和基礎模型提供商之間将會有一種分離,模型公司專門從事規模和研究,而應用層公司專門從事産品和用戶 UI。但事實上,這種分離還沒有完整地發生,現在最成功的面向用戶的應用産品一開始就是垂直整合的。
4. 殘酷的競争環境和現有者的迅速反應。
去年,競争格局中有一些過度擁擠的行業(尤其是圖像和文案生成),但總體上市場是空白的。今天,競争格局裏競争要多于機會,現有公司的快速反應,從 Google 的 Duet 和 Bard 到 Adobe 的 Firefly,以及現有企業願意冒 " 風險 ",加劇了競争。即使在基礎模型層面上,也能看到客戶會選擇各種不同的供應商來建立其基礎設施。
5. 護城河在客戶,而不是數據。
紅杉預測說,最好的生成式人工智能公司可以通過數據飛輪(更多使用→更多數據→更好的模型→更多使用)來産生可持續的競争優勢。雖然這在某種程度上仍然是正确的,特别是在具有非常專業和難以獲取數據的領域,但 " 數據護城河 " 的基礎是不穩固的:應用産品生成的數據并不能創造無法逾越的護城河,下一代基礎模型很可能會摧毀初創公司生成的任何數據護城河。相反,工作流程和用戶網絡似乎正在創造更持久的競争優勢來源。
當然也有一些預測對了的地方,比方說:
1. 生成式 AI 确實是一個大事情。
突然之間,每個開發者都在開發生成式人工智能應用,每個企業買家都在需要它。市場甚至保持了 " 生成式人工智能 " 的名号。人才湧入市場,風險投資資金也蜂擁而至,生成式人工智能甚至成爲了流行文化現象。
2. 第一批殺手級應用已經出現。
有充分的證據表明,ChatGPT 是最快達到 1 億月活躍用戶(MAU)的應用,并且僅用了 6 周的時間。相比之下,Instagram 用了 2.5 年,WhatsApp 用了 3.5 年,YouTube 和 Facebook 用了 4 年才達到這個水平。同時,ChatGPT 并不是一個孤立的現象。Character AI 的深度參與度(平均每次使用 2 小時),Github Copilot 的生産力優勢(效率提高 55%),以及 Midjourney 的商業化路徑(數億美元的收入)都表明,第一批殺手級應用已經到來。
3. 開發者是關鍵。
像 Stripe 或 Unity 這樣以開發者優先的公司的核心洞察之一是,開發者可以打開你甚至無法想象的應用場景。在過去的幾個季度中,我們接收到各種各樣的創業産品,從音樂生成社區到 AI 紅娘到 AI 客戶支持代理都有。
4. 産品形态在不斷演變。
AI 應用的第一批産品主要是自動補全和初稿的撰寫,但在産品形态上現在正在變得更加複雜。Midjourney 引入的相機平移和填充是一個很好的例子,說明 AI-first 的用戶體驗變得更加豐富。總體而言,産品形态正在從個人生産力向系統級生産力,以及從人機交互到面向執行的代理系統演變。
5. 版權和倫理等問題。
這些熱門話題的争論一直沒有停過,藝術家、作家和音樂家被分成了兩派,一些創作者對 AI 可能侵犯其産權感到憤怒, 另一些創作者則非常擁抱 AI 這個新的現實。監管這塊也是。
當下 AI 處于一個什麽階段
以及生成式 AI 的價值問題
紅杉認爲,生成式 AI 并不缺應用場景和客戶需求,人們都希望能通過它提高效率,這從 ChatGPT 的快速增長就能看出。
但是在用戶留存這塊還有比較大的空間,紅杉将 AI 優先的幾個産品和現有一些産品的留存做了一下比較,平均來看還是有不少差距的,如下圖:
在用戶的參與度這塊,除了類似 Character AI 這種 AI 伴侶類産品,差距也比較大,這意味着用戶還沒有發現足夠的價值來每天使用生成式人工智能産品。
整體來說,紅杉認爲生成式人工智能最大的問題不是找到應用場景或者說需求,而是如何證明價值。當然 AI 還處于一個非常早期的階段,這些需要通過時間來慢慢解決。
通用的一個劇本
紅杉認爲,經過這一年的發展,在大模型的使用和新的 UI 範式這塊,已經越來越有一些通用的劇本。這包含了模型的開發棧(The Model Development Stack)以及新興産品藍圖(Emerging Product Blueprints)。
在 The Model Development Stack 這塊,
新興的推理技術,如 chain-of-thought、tree-of-thought 以及 reflexion ,正在提高模型執行更豐富、更複雜推理任務的能力,縮小客戶期望和模型能力之間的差距。開發人員正在使用像 Langchain 這樣的框架來調用和調試更複雜的多鏈序列。
檢索增強生成正在引入業務或用戶的上下文背景,減少幻覺,增加真實性和實用性。來自類似 Pinecone 的向量數據庫已成爲 RAG 的基礎設施骨幹。
新的開發工具和應用框架爲公司提供了可重複使用的構建模塊,以創建更先進的人工智能應用程序,并幫助開發人員評估、改進和監控生産中的人工智能模型,包括像 Langsmith 和 Weights & Biases 這樣的 LLMOps 工具。
AI 優先的基礎設施公司如 Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate 和 Modal 正在解構公有雲,并提供 AI 公司最需要的東西:成本合理、按需可用、高度可擴展的大量 GPU,以及良好的 PaaS 開發者體驗。
各種技術的不斷發展正在縮小基礎模型期望與現實的差距,但産品層面也很重要,因此在 Emerging Product Blueprints 這塊,
生成式交互。基于文本的對話式體驗是 LLM 之上的默認交互形式。但這種形态在慢慢地發生變化,從 Perplexity 的生成式用戶界面到 Inflection AI 的類人聲音等新形态。
新的編輯體驗:從 Copilot 到 Director 模式。比方說 Midjourney 的新平移命令和 Runway 的 Director 模式創造了新的類似相機的編輯體驗,Eleven Labs 則在通過提示來操縱聲音。
越來越複雜的代理系統。生成式人工智能應用不再僅僅是爲人類審查提供自動補全或初稿;它們現在具有自主性,能夠解決問題,訪問外部工具,并代表我們解決問題的整個過程。我們正穩步從 0 級自主性逐漸進展到 5 級自主性。
系統範圍的優化。一些公司直接解決系統範圍的優化問題,而不是嵌入單個用戶的工作流程并使該用戶更有效率。
整體來看,随着大家對大模型的新奇逐漸消失,生成式 AI 市場的性質正在發生變化,市場更加關心真正的價值和産品的整體體驗。紅杉認爲,殺手級應用的出現和大規模終端用戶的需求讓我們對市場具有更大信心。
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