AI是一场泡沫吗？

最近看到小红书上有一些偏失望的声响，只要说“AI、大模型是一场泡沫”之类的，就会有不少阅读和点赞，似乎是新的流量暗码……

但一起，我也在即刻上、Reddit上，新看到十分多好玩、好用的AI运用测验——从Cursor建站到刚哥的“汉语新解”Prompt，还有不少现已商业化的产品或许新功用，都让人耳目一新。

失望者总有自洽的解说，但乐观者又开端整活了……

看到最近Lightspeed对商场上的各类“AI整活”从头做了整理，涉及到的产品许多，总结很精当，图表也特别美丽。

之前介绍过Lightspeed关于AI宿世此生论文的整理：《通向AGI之路｜人工智能史上最重磅的19篇论文，体系展现AI怎么从象牙塔走进日子！》，是我十分十分喜爱的内容。15年，19篇论文，4大研讨阵营，作为目录和研讨结构，值得保藏！

Lightspeed作为美国最头部的VC之一，出资了咱们了解的Zoom，AI范畴的Scale AI、Poni.ai等，更在十分初期阶段就投中了美团、拼多多等。

Lightspeed在曩昔十年中，一向亲近重视人工智能研讨。常常积极参与协助科研人员，将他们的主意转化为开创性的企业。是 Mistral、SKILD 和 Snorkel 的前期支撑者，这些公司都源自AI技能的底层根底发现。

今日介绍的内容是Lightspeed的一次“AI时间定格”，只看当下。哪怕许多AI产品仅仅稍纵即逝，但这儿留下了他们此时的闪烁。

在韶光机里，五年后的咱们和AI，都在回眸今日的一举一动。

泡沫与否，或许也并没有那么重要。当下的举动，或许直接决议了咱们的未来……以下内容来自Lightspeed最近研讨，规划AI商场的竞赛分层、产品格式等。

技能，本质上具有周期性，没有哪项技能像AI相同阅历了如此多的崎岖周期。

在阅历了多个绵长的AI隆冬之后，该技能现在正迎来一个炙手可热的夏天，并且没有一点点降温的痕迹。

简直一切环绕这项技能的能量和活动都可以追溯到生成式人工智能的鼓起——更具体地说，可以追溯到 18 个月前 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的 ChatGPT 3。

从那时起，Gen AI 就大举进入大众文化，为咱们的词汇引入了许多新术语——包括即时工程师、深度假造和人工智能女友。到现在为止，就连你的祖父母也听说过 ChatGPT。

虽然这种“一夜成名”实际上是通过多年酝酿的，但其忽然呈现并发生的巨大影响却让世界上一些最大的科技公司陷入了窘境。

自那时起，亚马逊、谷歌和 Meta 等公司一向在竞相追逐，并取得了不同程度的成功（以及一些显着的失误）。

Gen AI 的呈现也为整个草创企业生态体系打开了闸口，从大型言语模型 (LLM) 到支撑根底设施渠道，以及不断增加的顾客、企业和特定职业运用程序。

简而言之，人工智能职业正在迅速发展。一些今日备受重视的公司或许在几年后就不复存在了。相同，那些将在刻画这个新式职业中发挥重要效果的草创企业或许乃至还不存在。咱们的意图是供给当今人工智能商场的快照，咱们估计会影响其未来的要素，以及咱们以为商场长时间的发展方向。

榜首部分：拥堵喧闹的商场

现在，人工智能商场上至少有 200 多家草创公司在抢夺重视，它们散布在 24 个类别中。但它们大致分为三个层次：根底模型、支撑渠道和运用程序。

根底模型层。这些是新一代人工智能运用的根本构建块。根底模型使对话谈天机器人可以解析书面或口头提示并生成文本、图画、音频、视频乃至代码等输出。

在曩昔 18 个月中，根底模型的数量呈爆破式增加，从 OpenAI 的 GPT4、Google Gemini 和 Anthropic 的 Claude 等专有 LLM， 到 Mistral*、Falcon 和 Llama 等开源模型。还有一些模型通过练习可以生成特定类型的输出，例如图画（Midjourney、Stability.ai*）、音乐和音频（Suno*、Udio）、视频（Pika Labs*、Sora）和代码（Codex、Github Copilot）。

值得注意的是，在曩昔一年中，咱们看到小型言语模型 (SLM) 数量有所增加。这些模型在狭隘范畴中的体现简直与大型模型相同好，但本钱更低，碳脚印更小。SLM 还运用较小、通过严厉挑选的数据集进行练习 — — 这使得它们不太简单呈现错觉和版权问题，更适合有针对性的用例。

渠道支撑层。这一层由各种中间件渠道组成，这些渠道履行根本但不那么光鲜的使命。从主动符号许多练习数据集到增强机器学习的安全性和可解说性，这些渠道在 AI 生态体系的成功中发挥着一般不为人知但至关重要的效果。它们还有助于处理整个职业的 GPU 缺少问题，并使企业可以以合规、隐私优先的方法开发自己的 LLM  。

运用层。绝大多数人工智能草创公司都在这一层运营，专心于根底模型和终究用户之间的“终究一英里”。这些运用程序可以进一步细分为顾客、企业和职业特定类别。

虽然面向顾客的运用程序往往备受重视，但咱们信任企业运用程序将成为可扩展且耐久的 AI 商场的支柱。虽然咱们估计更有限的笔直东西将首要取得有意义的重视，但端到端作业流主动化终究将从根本上推翻整个软件类别，从而为简直一切职业带来数万亿美元的价值。

第二部分：Lightspeed对企业 AI 的观点

虽然咱们认识到人工智能的显着潜力，但咱们也供认其炒作日益增多。这场游戏仍处于前期阶段，让这些模型为企业客户供给可衡量的价值仍是一项正在进行的作业。

在处理对准确性、牢靠性和一致性的忧虑之前，企业广泛承受人工智能渠道的妨碍依然存在。

当今企业 AI 商场瞬息万变，商场状况每天都在改变，有时乃至每小时都在改变，这意味着咱们有必要承受未来“会发生什么”的不确定性。不过，从现在的状况来看，咱们仍是可以得出一些牢靠的定论。

1. 常识检索将推进生产力的进步，但周到的用户界面（UI）将使其超速作业。

虽然有人猜想人工智能或许会替代数千名常识型职工的作业，但生成式人工智能给企业带来的最大优点是增强现有职工部队，而不是让这些职工被主动化替代。最近的研讨猜测，大约多半美国工人的 10% 作业将被人工智能替代，而其他工人的至少一半作业将完成主动化。

当今企业的根本用例绝大多数仍是供给轻松的信息拜访。80 % 到 90%的企业数据都对错结构化或半结构化的，包括电子邮件、谈天、视频、网页等。法学硕士拿手剖析这些数据并使其易于拜访。

供给安全拜访企业数据的对话式作业助理将进步工程师、出售人员、营销团队、法令部分和后台人员的作业效率。在未来五年内，运用人工智能可以为专业人士每周节约多达 12 个小时的时间。到 2030 年，该技能可以为全球经济奉献超越15 万亿美元，简直悉数来自生产力的进步。

因而，人机协作和直观的用户界面将成为企业在可预见的未来寻求的形式，而在特定范畴供给快速成功的点处理方案将首要被选用。

2. 讨厌科技的职业将开端选用人工智能。

Abridge 和 Ambience（健康）、Harvey 和 EvenUp（法令）、Inceptive 和 Cradle（生物技能）、Avalara 和 Anaplan（金融）等笔直运用程序以及其他渠道都是人工智能可以处理职业特定问题的典型比如。

跟着咱们对 LLM 的优势和局限性以及它们最适合的用例类型有了更深化的了解，咱们将开端看到更多特定范畴的用处呈现并主导企业格式。特别是，咱们估计生成式人工智能将渗透到传统上对软件具有抵抗力的职业，如制造业、建筑业和制药业——咱们以为这些职业代表着一些最风趣的出资时机。

3. 笔直运用程序供给最直接的影响，但真实的长时间利益在于体系集成。

这项技能在由清晰护栏划定的狭义空间内运行时最为强壮。通过精心调优的模型和精选的数据集可供给可衡量的出资回报率，一起防止大型 LLM 的大多数圈套。

但现在，大多数企业都在独立运用程序中布置 AI。因而，人们往往过于重视单个运用程序的功用。当这些运用程序集成在一起并作为一个有凝聚力的体系作业时，更风趣的功用将会呈现。咱们以为，最大的改变将发生在企业转向复合 AI时，将不同的模型组合成更广泛的 AI 架构。

4. 草创公司现在处于领先地位，但现有企业正在兴起。

当时人工智能草创企业格式的特点是存在许多噪音，这首要是因为许多新企业在共同立异方面供给的协助很少。进入当时一代人工智能范畴的门槛依然很低，并且这种状况现已开端闪现。许多前期运用不包括许多原创常识产权；假如没有专有数据或深沉的范畴经历，这些企业就比如在流沙地基上制作建筑物。

老牌软件巨头纷繁将自己重塑为人工智能公司，这让状况变得愈加杂乱；但是，其间许多公司仅仅将人工智能功用附加到现有产品中，而没有实质性的整合或愿景。

好消息是——许多真实有思维、有产品认识的人还没有真实地榜首次答复这些问题。

就像云核算热潮相同，咱们信任，无论是现在仍是未来，最有出路的草创公司都将由具有深沉范畴专业常识的创始人与拿手构建新一代人工智能处理方案的工程师组成。特别是，咱们估计强壮的产品思维和以用户为中心的理念将使真实的立异者与潮流追随者锋芒毕露。

5. 推翻才刚刚开端，最好的主意没有呈现。

大多数安排仍处于试验阶段——正在探索行进的路途，但还没有全速行进。

许多人仍在尽力处理一些根本问题，例如：咱们是否具有正确的数据来使这项技能发挥效果？是否有满足的防护办法来防止版权侵权、数据走漏、缺少透明度或潜在成见等潜在问题？咱们怎么从头界说作业，让咱们的职工和这项新技能可以无冲突地协作？当这些根底模型到达 AGI 时，这些运用程序将发生什么影响？

这是AI商场令人兴奋的时间，但也仍处于前期阶段。

或许，无妨让咱们先保藏此时、记住此时，然后用一点点举动，去影响不远的未来。

多啦A梦口袋里的奇特产品，今日许多现已成为了实际。

今日的咱们，又何曾不是现已乘坐韶光机回到了曩昔的自己……

本文来自微信大众号：AI异类弗兰克，编译：FrankGPT，原文可参阅链接：https://lsvp.com/stories/ai-enterprise-market-map-cutting-through-the-hype/