Bản tổng hợp gốc: Lavida

Vào tháng 9 năm 2022, Nghiên cứu về AI sáng tạo của Sequoia America: Một thế giới mới sáng tạo đã kích hoạt làn sóng nghiên cứu đầu tiên về thảo luận về AI sáng tạo và sau đó sự ra đời của ChatGPT và GPT-4 đã thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực GenAI. Tại hội nghị AI Ascent của Sequoia America, một số đối tác đã tiến hành đánh giá khá có hệ thống về sự phát triển của GenAI trong một năm rưỡi qua, tiến bộ trong lĩnh vực GenAI nhanh hơn nhiều so với mọi người mong đợi.

Không giống như các đợt AI trước đây, GenAI đã tạo ra những kết quả đáng kinh ngạc trong năm qua: GenAI đã tạo ra tổng Doanh thu khoảng 3 tỷ USD, chưa bao gồm doanh thu được tạo gián tiếp thông qua AI của những gã khổng lồ công nghệ và nhà cung cấp đám mây, một cấp độ mà ngành SaaS phải mất gần 10 năm mới đạt được. Cụ thể, trong các ngành hoặc tình huống như dịch vụ khách hàng, luật và viết lách, GenAI đã tạo ra những lợi ích thực sự.

Mặc dù sự bùng nổ của lớp ứng dụng không lạc quan như thị trường dự đoán một năm trước, nhưng một số đối tác của Sequoia America cũng chỉ ra rằng với sự ra đời của nhiều lớp ứng dụng hơn mô hình nền tảng thông minh xuất hiện, ví dụ Sora, Claude-3 và các mẫu mới khác đã được ra mắt gần đây và chu kỳ PMF của các sản phẩm AI chắc chắn sẽ tăng tốc trong tương lai. Hơn nữa, các công nghệ mới đòi hỏi một quá trình từ khi xuất hiện đến khi trưởng thành và sự xuất hiện của các ứng dụng mang tính cách mạng cũng cần có thời gian.Trong thời đại Internet di động, các ứng dụng tiêu biểu như Instagram và Doordash chỉ xuất hiện vài năm sau khi iPhone và App Store ra mắt.

Sau đây là mục lục của bài viết, nên đọc kết hợp với những điểm chính.

01 Tại sao là bây giờ: Từ điện toán đám mây đến AI

02 Hiện tại: AI có mặt ở mọi nơi

03 Tương lai: Mọi thứ đều được tạo ra

03 p>

Trong năm vừa qua, thị trường đã trải qua một Chu kỳ cường điệu AI hoàn chỉnh: có sự cường điệu quá mức trong thời kỳ bong bóng, đồng thời cũng có sự thất vọng và nghi ngờ trong thời kỳ đáy giai đoạn này, và bây giờ thị trường đang mở cửa trở lại. Hãy leo lên Cao nguyên Năng suất. Mọi người đang dần nhận ra rằng tác động thực sự của LLM và AI đạt được thông qua ba liên kết sáng tạo, lý luận và tương tác. Những khả năng này cũng đã được tích hợp vào các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau để chúng ta sử dụng.

Ba điều mà AI có Khả năng: Sáng tạo, suy luận và tương tác

AI đã có khả năng sáng tạo và suy luận. Ví dụ: GenAI có thể tạo ra văn bản, hình ảnh , âm thanh và video, Chatbot có thể giải đáp thắc mắc của chúng ta hoặc giúp chúng ta lập kế hoạch công việc theo nhiều bước như một tác nhân, đây là điều mà chưa có phần mềm nào trước đây có thể làm được, đồng nghĩa với việc phần mềm có thể đảm nhiệm cả hai nhiệm vụ sáng tạo của não phải và logic của não trái. Sứ mệnh - Đây là lần đầu tiên trong lịch sử phần mềm có thể tương tác với con người theo cách giống con người và những tác động đối với các mô hình kinh doanh là rất lớn.

Tại sao là bây giờ: Từ điện toán đám mây đến AI 

Đối tác của Sequoia Pat Grady đã đỗ Nhìn lại Trước sự phát triển của ngành điện toán đám mây hơn 20 năm qua trả lời câu hỏi “Tại sao công nghệ AI bùng nổ trong thời gian tới?”

Pat tin rằng điện toán đám mây là một sự thay đổi lớn trong lĩnh vực công nghệ, nó đã phá vỡ bối cảnh công nghệ trong quá khứ và do đó mang đến những mô hình và ứng dụng kinh doanh mới. phương pháp tương tác máy tính. Năm 2010, khi ngành công nghiệp đám mây vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, tổng giá trị thị trường của phần mềm toàn cầu xấp xỉ 350 tỷ USD, trong đó phần mềm đám mây chỉ chiếm khoảng 6 tỷ USD. Nhưng đến năm ngoái, tổng thị trường phần mềm đã tăng từ 350 tỷ USD lên 650 tỷ USD, với doanh thu phần mềm đám mây đạt 400 tỷ USD. Điều này có nghĩa là trong hơn 15 năm, phần mềm đám mây đã duy trì tốc độ CAGR là 40%, đạt mức tăng trưởng đáng kinh ngạc.

Đám mây là một ví dụ tương tự cho AI. Năng lượng đám mây thay thế phần mềm truyền thống vì nó có khả năng tương tác giống con người hơn; tương tự, công nghệ AI hiện nay đã đạt đến tầm cao mới về tính sáng tạo, khả năng suy luận logic và tương tác giữa con người với máy tính. Trong tương lai, cơ hội lớn cho AI sẽ là các dịch vụ thay thế phần mềm. Nếu sự thay đổi này có thể thành hiện thực, tiềm năng thị trường của AI sẽ không phải là hàng trăm tỷ đô la mà là hàng chục nghìn tỷ đô la. Có thể nói, chúng ta đang đứng ở thời điểm có tiềm năng tạo ra giá trị vô hạn lớn nhất trong lịch sử.

Những năm 1960 Những thay đổi công nghệ tiếp theo và các công ty đại diện

Về lý do tại sao ông tin rằng bây giờ là thời điểm quan trọng để tham gia vào AI, Pat Grady đã đề cập rằng Sequoia đã chứng kiến lịch sử kể từ khi thành lập . Chúng tôi cũng đã được hưởng lợi từ một số thay đổi công nghệ trong quá khứ. Trong quá trình này, nhóm cũng hiểu rõ về cách các làn sóng công nghệ khác nhau ảnh hưởng lẫn nhau và thúc đẩy thế giới tiến lên:

· Những năm 1960: Người sáng lập Sequoia Don Valentine phụ trách tiếp thị tại Fairchild Semiconductor. Nguồn gốc của cái tên "Thung lũng Silicon" cũng liên quan trực tiếp đến các bóng bán dẫn dựa trên silicon của Fairchild Semiconductor;

· Thập niên 1970: Dựa vào chip, con người xây dựng hệ thống máy tính;

· Thập niên 1980: Công nghệ mạng biến PC thành Kết nối với nhau, tại cùng thời điểm công nghiệp phần mềm ra đời;

· Những năm 1990: Sự ra đời của Internet đã làm thay đổi phương thức giao tiếp và tiêu dùng của con người;

· Những năm 2000: Internet dần trưởng thành và bắt đầu hỗ trợ các ứng dụng phức tạp, điện toán đám mây ra đời;

· Những năm 2010 : Do sự phổ biến của thiết bị di động, sự ra đời của kỷ nguyên Internet di động một lần nữa đã thay đổi cách chúng ta làm việc.

Mỗi làn sóng công nghệ được chồng lên và phát triển trên nền tảng của làn sóng trước đó. Mặc dù khái niệm về AI đã xuất hiện từ những năm 1940 nhưng phải đến những năm gần đây, AI mới biến ý tưởng, giấc mơ thành hiện thực, bắt đầu được thương mại hóa và giải quyết các vấn đề thực tiễn trong đời sống hằng ngày của con người. bao gồm:

· Giá thấp và sức mạnh tính toán đủ;

· Mạng nhanh, hiệu quả và đáng tin cậy;

· Thông minh Sự phổ biến toàn cầu của điện thoại di động;

· Xu hướng trực tuyến được tăng tốc bởi Covid;

Các quy trình trên đều mang lại một lượng lớn dữ liệu cho AI.

Pat Grady tin rằng AI sẽ trở thành chủ đề của 10-20 năm tới và Sequoia có niềm tin mãnh liệt vào điều này, mặc dù giả thuyết này vẫn được xác nhận.

Từ Đám mây và Di động tới Các công ty đại diện trong kỷ nguyên AI

Về bối cảnh ngành AI trong tương lai, Pat Grady lần đầu tiên tóm tắt các công ty có doanh thu vượt quá 1 tỷ USD đã nổi lên trong kỷ nguyên Đám mây và Di động.Company (như được hiển thị ở phía bên trái của hình trên), mặc dù phía ngoài cùng bên phải được đại diện bởi AI hiện nay gần như trống rỗng, nhưng nó cũng tượng trưng cho giá trị và cơ hội tiềm năng to lớn trên thị trường hiện tại. Pat Grady dự đoán rằng trong vòng 10 đến 15 năm tới, khoảng trống bên phải sẽ được lấp đầy bởi 40 đến 50 logo công ty mới và đó là cơ hội để người ta hào hứng với những lời nói dối.

Bây giờ: AI có mặt ở mọi nơi

Sonya Huang, một đối tác tại Sequoia, lần đầu tiên bắt đầu với dịch vụ khách hàng, Các lĩnh vực như luật, lập trình và tạo video đã đánh giá sự phát triển của AI trong năm qua.

Các lĩnh vực ứng dụng AI khác nhau

2023 là một năm rất quan trọng trong lịch sử AI. Một năm rưỡi sau khi ChatGPT ra đời, toàn bộ ngành đã trải qua những thay đổi mạnh mẽ. Năm ngoái mọi người đều nói về việc AI sẽ cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau và mang lại mức tăng năng suất đáng kinh ngạc, nhưng giờ đây AI đã trở thành trung tâm của sự chú ý.

Giám đốc điều hành Klarna Sebastian Siemiatkowski X Tweet

Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, Giám đốc điều hành Klarna Sebastain từng công khai tuyên bố rằng Klarna hiện đang sử dụng OpenAI để xử lý 2/3 yêu cầu về dịch vụ khách hàng và AI có đã thay thế khoảng 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian. Hiện có hàng chục triệu đại lý trung tâm cuộc gọi trên thế giới, trong bối cảnh đó, Sonya tin rằng AI đã tìm thấy PMF trong thị trường dịch vụ khách hàng.

Một năm trước, dịch vụ pháp lý được coi là ngành ít sẵn sàng đón nhận công nghệ và chấp nhận rủi ro nhất. Giờ đây, các công ty như Harvey đã nổi lên có thể biến các luật sư từ Tự động hóa nhiều công việc từ giấy tờ hàng ngày thành nâng cao Phân tích.

Một ví dụ khác, trong lĩnh vực lập trình, sau một năm, chúng ta đã phát triển nhanh chóng từ việc sử dụng AI để viết code cách đây một năm sang việc có các kỹ sư phần mềm AI độc lập . Ngoài ra còn có các công ty sản xuất video AI như HeyGen có thể giúp mọi người tạo hình đại diện để tham gia các cuộc họp Zoom.

Được sử dụng bởi Pat Grady của Sequoia Bản trình bày hình ảnh về Avatar do hội nghị HeyGen in Zoom tạo ra

Sự tăng trưởng gấp 10 lần của GenAI

So sánh tốc độ tăng trưởng doanh thu của AI và SaaS

Có nhiều loại cách mạng công nghệ, bao gồm cách mạng truyền thông do điện thoại mang lại, cách mạng vận tải do tàu hỏa mang lại và cách mạng năng suất do cơ giới hóa nông nghiệp.. Những gì AI mang lại rõ ràng là một cuộc cách mạng về năng suất.

Các cuộc cách mạng năng suất trong lịch sử đều có mô hình giống nhau: lúc đầu, con người sử dụng công cụ, sau đó phát triển thành con người hợp tác với máy móc, và cuối cùng đã biến đổi Để con người có thể cộng tác bằng các công cụ cộng tác, được kết nối mạng. Điều này cho thấy sự phát triển của AI sẽ trải qua một quá trình tiến hóa dần dần từ một điểm duy nhất đến một mạng lưới tích hợp cao, điều này sẽ thay đổi đáng kể cách chúng ta làm việc và sản xuất.

Lịch sử Sự thay đổi từ liềm sang máy gặt đập liên hợp

Trong lĩnh vực trồng trọt, con người đã sử dụng liềm như một công cụ trong hơn 10.000 năm, và sau đó là phát minh ra máy móc vào năm 1831 Harvester, giờ đây chúng ta có một máy gặt đập liên hợp có mạng lưới phức tạp bao gồm hàng chục nghìn hệ thống máy và một máy duy nhất trong hệ thống là một Tác nhân.

Trong công việc tri thức và viết Một mô hình tương tự tồn tại cho các tên miền. Các công cụ ban đầu dành cho công việc tri thức chỉ là bút và giấy, sau đó được phát triển thành lập trình và giờ đây máy tính và IDE có thể hỗ trợ phát triển phần mềm trên quy mô lớn. Phát triển phần mềm sẽ không còn là một quá trình biệt lập mà là một chuỗi các mạng máy làm việc cùng nhau để xây dựng các hệ thống kỹ thuật phức tạp, với nhiều Tác nhân làm việc cùng nhau để hoàn thành việc tạo mã.

Việc viết trước đây hoàn toàn là thủ công. Sau này, mọi người cộng tác với trợ lý máy móc và bây giờ nhiều người có thể được sử dụng Công cụ cộng tác. Ví dụ: các trợ lý AI mà chúng tôi sử dụng hiện nay không chỉ là GPT-4 mà còn cả các công cụ như Mistral-Large và Claude-3, đồng thời chúng tôi sử dụng chúng để xác minh lẫn nhau và nhận được câu trả lời tốt hơn.

AI mang lại nhiều ngành công nghiệp khác nhau Chi phí nhìn chung giảm

Tác động của cuộc cách mạng năng suất đối với xã hội là lan rộng và sâu rộng. Từ góc độ kinh tế, điều này có nghĩa là chi phí có thể giảm đáng kể. Biểu đồ trên cho thấy số lượng nhân viên cần thiết trên mỗi 1 triệu đô la doanh thu của các công tyS&P 500 đang giảm nhanh chóng. Sự thay đổi này có nghĩa là chúng tôi sẽ có thể hoàn thành công việc nhanh hơn và sử dụng ít nhân lực hơn. Nhưng điều này không có nghĩa là chúng ta phải làm ít hơn mà là chúng ta có thể làm được nhiều hơn trong cùng một thời điểm.

Tiến bộ công nghệ ở nhiều lĩnh vực khác nhau trong lịch sử sẽ kéo theo giảm phát. Lấy phần mềm máy tính làm ví dụ, do công nghệ không ngừng đổi mới nên giá thành phần mềm không ngừng giảm. Nhưng trong những lĩnh vựcquan trọng nhất đối với xã hội, chẳng hạn như giáo dục, y tế, nhà ở, v.v., giá cả đang tăng nhanh hơn nhiều so với lạm phát và AI giúp giảm chi phí trong những lĩnh vực này.

Do đó, nhận định quan trọng đầu tiên về tác động lâu dài của AI là:AI sẽ là một cuộc cách mạng năng suất khổng lồ dựa trên chi phí , Giúp chúng tôi làm được nhiều việc hơn với nguồn lực ít hơntrong các lĩnh vực quan trọng của xã hội.

Phán quyết 2: Mọi thứ đều có thể được tạo ra

Thứ hai Điều này phán quyết chủ yếu thảo luận về những gì AI có thể làm.

Một năm trước, Jensen Huang đã đưa ra dự đoán rằng trong tương lai, hình ảnh sẽ không còn được hiển thị nữa mà được tạo ra. Điều này có nghĩa là chúng ta đang chuyển từ việc lưu trữ thông tin dưới dạng ma trận pixel sang biểu diễn nó dưới dạng khái niệm đa chiều. Lấy chữ "a" làm ví dụ, trước đây chữ "a" được lưu trữ dưới dạng dữ liệu gốc của mã ASCII 97, nhưng giờ đây máy tính không còn chỉ tập trung vào việc biểu diễn pixel mà hiểu chữ cái này như một Thư tiếng Anh trong một bối cảnh cụ thể.

Điều mạnh mẽ hơn nữa là máy tính không chỉ có thể hiểu được cách biểu diễn đa chiều này và hiển thị nó dưới dạng hình ảnh; Có thể ngữ cảnh hóa nó và hiểu "a" nghĩa là gì khi là một chữ cái tiếng Anh trong một ngữ cảnh cụ thể, không chỉ là một ký hiệu biệt lập. Ví dụ, khi nhìn thấy từ "đa chiều", máy tính sẽ không chú ý đến chữ "a" mà để hiểu toàn bộ ngữ cảnh và nghĩa của từ đó.

Quá trình này là đặc điểm cốt lõi của tư duy con người. Cũng giống như khi học chữ “a”, chúng ta không ghi nhớ một ma trận pixel mà nắm vững một khái niệm trừu tượng. Cách suy nghĩ này có thể bắt nguồn từ Lý thuyết về ý tưởng của Plato 2.500 năm trước. Plato tin rằng đằng sau mọi thứ đều có một thế giới ý tưởng vĩnh cửu và rằng mọi thứ trong thế giới thực đều phản ánh hình thức hoàn hảo của thế giới ý tưởng. phù hợp với cách học hiện tại của AI. Các quy trình cũng tương tự.

Và vấn đề này là ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh là rất lớn. Hiện tại, các doanh nghiệp đã bắt đầu tích hợp AI vào các quy trình và công thức KPI cụ thể, chẳng hạn như Klarna nói trên sử dụng AI để cải thiện hiệu suất liên quan đến hỗ trợ khách hàng và tạo ra trải nghiệm khách hàng chất lượng cao bằng cách thiết lập hệ thống thông tin truy xuất AI. Thay đổi này cũng đi kèm với sự xuất hiện của các giao diện người dùng mới có thể hoàn toàn khác với cách chúng tôi đã liên lạc với bộ phận hỗ trợ trước đây.

Xu hướng này rất quan trọng vì nó có nghĩa là các doanh nghiệp cuối cùng có thể hoạt động giống như mạng lưới thần kinh, với nhiều bộ phận khác nhau được kết nối và làm việc cùng nhau để tự tối ưu hóa. thích ứng với nhau và không ngừng nâng cao hiệu quả.

Dựa trên hỗ trợ khách hàng Ví dụ, hình trên là sơ đồ của một quy trình dịch vụ khách hàng đơn giản. Bộ phận chăm sóc khách hàng có một loạt các KPI, các chỉ số này bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như giọng nói của Vincent, khả năng tạo ngôn ngữ, cá nhân hóa khách hàng,… Các yếu tố này tạo thành các mẫu con hoặc cây con trong sơ đồ cây tối ưu hóa, cuối cùng tạo thành một hệ thống phân cấp rõ ràng. và hệ thống được kết nối với nhau.Hình, trong đó phản hồi do ngôn ngữ tạo ra sẽ tác động trực tiếp đến KPI cuối cùng của việc phục vụ khách hàng. Với sự trừu tượng hóa này, toàn bộ quy trình dịch vụ khách hàng sẽ được quản lý, tối ưu hóa và cải tiến bởi mạng lưới thần kinh.

Hãy nghĩ lại về tình hình thu hút khách hàng của công ty. Các công nghệ AI như tạo ngôn ngữ, công cụ tăng trưởng, tùy chỉnh và tối ưu hóa quảng cáo có thể giúp doanh nghiệp đáp ứng tốt hơn nhu cầu của từng khách hàng. Sự tương tác giữa các công nghệ này có thể thúc đẩy doanh nghiệp tự học và thích ứng giống như mạng lưới thần kinh. Các cá nhân sẽ có thể hoàn thành nhiều công việc hơn, điều này cũng sẽ dẫn đến sự xuất hiện của nhiều công ty một thành viên hơn.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia