明年AI行業(yè)的22個變化，硅谷頂級投資人最新判斷
2024年AI行業(yè)的發(fā)展，完全可以用“AI一天，人間一年”來形容。
面對即將到來的2025年，AI行業(yè)會將發(fā)生怎樣的變化。這是所有人都關心的話題。
硅谷頂級風投A16z最近發(fā)表了一篇文章《2025 Big ldeas in Tech》，通過對其50位合伙人進行了采訪，得出了50個對科技趨勢發(fā)展的判斷，其中22個與AI有關。這一定程度上反映了國外頂級投資人對于大模型行業(yè)上的一些定性判斷。
今天，烏鴉君就把這22個預測摘錄出來，分為新的機會和產(chǎn)業(yè)趨勢變化兩個部分進行介紹，希望對你有所幫助。
以下是這22個預測：
1）“第二大腦”時代來臨
2）實時AI，應用開發(fā)的下一個重要方向
3）下一代皮克斯即將出現(xiàn)
4）人工智能副駕駛的元年
5）銷售的黃金時代
6）人力短缺將催生醫(yī)療AI超級機會
7）AI合規(guī)大有可為
8）2025，AI原生UI和UX元年
9）谷歌的搜索壟斷即將結束
10）大模型套殼的時代過去了
11）更親密的AI伴侶或將出現(xiàn)
12）AI視頻走向專業(yè)化
13）知識工作變得更加個性化
14）傳統(tǒng)辦公軟件的定式被打破
15）AI將開始主導決策環(huán)節(jié)
16）AI重塑服務行業(yè)商業(yè)模式
17）深度洞察非結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的革命時刻來了
18）AI應用，將建立真正護城河
19）超級中心：AI基礎設施的軍備競賽
20）端側AI開始崛起
21）AI將與所有的電子硬件融合
22）人格證明，反AI的重要武器
2025年AI新機會，從“第二大腦”到實時AI
1）“第二大腦”時代來臨
我們每天通過短信、郵件、社交媒體等產(chǎn)生大量數(shù)字數(shù)據(jù)。得益于大模型技術，我們可以將這些非結構化數(shù)據(jù)用于構建“數(shù)字大腦”，以洞察我們的思維和情感。
這不再是科幻小說的情節(jié)。未來，這一領域將涌現(xiàn)眾多應用，越來越多人會把AI作為自己的“第二大腦”。這些產(chǎn)品將幫助你更深入地了解自己，幫助你提升溝通和工作效率。同時，這些AI應用還將記錄你的想法，提取信息、洞察并總結關鍵點。
2）實時AI，應用開發(fā)的下一個重要方向
你能想象與AI鼓手共同組建樂隊，它能根據(jù)你的節(jié)奏變化和音樂風格，實時同步你的即興演奏。
實時AI技術的發(fā)展，尤其是2023年潛在一致性模型（LCM）的推出，讓這種互動成為可能。AI工具的推理時間縮短，提高了效率，為實時視頻到視頻等新應用鋪平了道路。未來，我們將看到更多創(chuàng)新應用，如視頻伴侶和AI樂隊成員。
技術的延遲問題得到解決后，將開啟新的可能性。在教育領域，教師可以實時調(diào)整教學節(jié)奏，響應學生的注意力和理解程度。此外，即時反饋循環(huán)將加速創(chuàng)意的原型設計、迭代和改進，重新定義創(chuàng)意工作流程，實現(xiàn)與機器的真正共創(chuàng)。
3）下一代皮克斯即將出現(xiàn)
AI將催生下一代皮克斯，即利用AI原生敘事格式，模糊電影和視頻游戲之間的界限。
傳統(tǒng)視頻游戲通常基于多年開發(fā)的預制資產(chǎn)進行確定性渲染。現(xiàn)在，一種新的AI原生敘事格式——交互式視頻，能夠即時生成整個游戲，無需游戲引擎或預制資產(chǎn)。
這種視頻完全由神經(jīng)網(wǎng)絡實時生成的視頻幀組成，圖像生成模型根據(jù)玩家輸入推斷下一個游戲幀，提供個性化、無限的游戲玩法，結合了電視/電影的可訪問性與視頻游戲的動態(tài)、玩家驅動系統(tǒng)。
過去，視頻生成模型取得了很大的進步，預計我們很快就會看到一家新的標志性媒體公司的崛起，它通過互動視頻講述故事，由一個成功融合視頻游戲、電影和人工智能學科的團隊領導。
4）人工智能副駕駛的元年
2025年將成為人工智能副駕駛之年，屆時每個白領崗位都將配備一個AI副駕駛，承擔工作中最繁瑣的部分，使員工能夠專注于更具創(chuàng)造性或戰(zhàn)略性的任務。
AI代理能夠接入任何現(xiàn)有記錄系統(tǒng)，從不同來源獲取數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)簡化重復性任務，節(jié)省數(shù)小時的工作時間。例如，虛擬銷售開發(fā)代表（SDR）可以在CRM系統(tǒng)創(chuàng)建記錄之前，收集所有潛在客戶的相關信息并管理初步拓展。
這為初創(chuàng)公司提供了解決繁瑣、垂直特定工作流程的良機。OpenAI和賓夕法尼亞大學的研究顯示，有了大模型，約15%的美國工人任務可以在同等質量下更快完成。而用了大模型構建的軟件或者工具，這一比例可提升至47%至56%。
這只是開始。未來幾年，我們預計某些角色將幾乎完全由人工智能代理實現(xiàn)自動化。
5）銷售的黃金時代
AI不僅不會讓銷售失業(yè)，反而會催生銷售的黃金時代。
原因是，AI驅動的銷售技術能夠自動化銷售人員的大部分行政工作，這將縮短新員工的培訓時間，有利于提高銷售人員的效率和成效。
銷售代表的效率和能力越強，帶來的收入就越多。只要每位銷售代表的邊際生產(chǎn)率不下降，企業(yè)很可能會增加銷售人員的數(shù)量。更高的生產(chǎn)率意味著更多的銷售代表和更多的收入。
6）人力短缺將催生醫(yī)療AI超級機會
醫(yī)療保健行業(yè)正遭遇人員配備危機，預計未來五年內(nèi)將短缺數(shù)十萬名醫(yī)生和護士，難以滿足快速增長的臨床服務需求。同時，行政工作過度依賴人力，導致成本增加，效率低下。
我們面臨的主要挑戰(zhàn)是如何提升臨床和行政人員的工作效率，利用AI技術把那些重復、簡單的工作自動化。
人工智能（AI）是解決這一問題的關鍵技術。預計到2025年，專業(yè)的AI模型將成為醫(yī)療保健領域的“超級人員配置”平臺，幫助企業(yè)優(yōu)化勞動力和IT預算，釋放出前所未有的機遇。
7）AI合規(guī)大有可為
銀行、保險和醫(yī)療行業(yè)公司投入巨額時間和資金以確保合規(guī)。法規(guī)文件龐大，例如SBA貸款文件就超過1000頁。企業(yè)需要復雜的工作流程和大量時間來招聘和培訓員工以掌握這些法規(guī)。
設想如果這些文件（包括文本、圖像和案例）交給大模型訓練，合規(guī)性檢查變成一項像搜索一樣很簡單的事情：“這個文件是否合規(guī)？需要做哪些修改？”
監(jiān)管的繁瑣過程，也間接增加了消費者成本。例如，每年約有150萬消費者拖欠抵押貸款。如果他們能與熟悉房利美1000多頁服務指南的人，快速準確地獲得如何修改貸款和獲得救濟的信息，或許就能避免這種情況。
總的來說，在合規(guī)檢查和規(guī)則咨詢方面，AI代理大有可為。
8）2025，AI原生UI和UX元年
2025年將是下一代AI公司建立AI原生用戶界面（UI）和用戶體驗（UX）范式的一年。
過去幾年，我們一直在訓練基礎模型，并開發(fā)了落地的應用程序。現(xiàn)在用戶已經(jīng)習慣了提示詞互動以及AI支持的非確定性界面交互。
這意味著，我們可以開始探索LLM之前的軟件所不支持的新軟件交互方式。未來的UI將不同于傳統(tǒng)SaaS工具，人類不再需要手動輸入內(nèi)容到輸入框中。
聊天界面是第一個實驗性界面，預計會出現(xiàn)新的、創(chuàng)新的交互機制。在這個階段，AI代理將能夠在工作流程中直接采取行動，UI將被重新設計，以便人類進行審查或QA。
2025年新變化：打破谷歌壟斷，大模型套殼的時代過去了
1）谷歌的搜索壟斷即將結束
搜索壟斷將于2025年結束。
目前，谷歌控制著美國約90%的搜索市場，但其控制力正在減弱。谷歌最近在美國做出的反壟斷裁決鼓勵蘋果和其他手機制造商授權其他搜索提供商。
除了法律壓力，新一代人工智能也正在進入搜索領域。ChatGPT擁有2.5億周活躍用戶。答案引擎Perplexity的市場份額正以超過25%的速度增長，它改變了搜索參與形式，其查詢平均約10個字，是傳統(tǒng)搜索的3倍以上，近一半查詢會引發(fā)后續(xù)問題。
Claude、Grok、Meta AI、Poe等聊天機器人也在分割搜索市場份額。在過去30天內(nèi)，60%的美國消費者使用聊天機器人進行研究或決定購買。
對于深度工作，專業(yè)人士正在利用特定領域的AI信息提供商，如Causaly（科學）、Consensus（學術研究）、Harvey（法律）和Hebbia（金融服務）。
考慮到現(xiàn)在谷歌搜索的體驗不斷下滑，谷歌只能通過犧牲短期利潤來扭轉這一趨勢。但這顯然并不容易。
2）大模型套殼的時代過去了
2025年將是AI原生應用層的崛起之年。
如今，客戶對AI態(tài)度變得更加理性，更看重投資回報率（ROI）。在這種情況下，產(chǎn)品創(chuàng)始人往往扮演著應用AI工程師的角色，他們需要找到測試并找到解決客戶問題的AI解決方案。
隨著模型越來越多，最終的解決方案可能會涉及多個模型的融合，甚至還需要自定義訓練的小型模型，以優(yōu)化客戶的用例、速度和成本。最關鍵的是，這些應用也需要吸收盡可能多的客戶數(shù)據(jù)。
這意味著，成功的AI應用將不僅僅是一個套殼產(chǎn)品。
3）更親密的AI伴侶或將出現(xiàn)
數(shù)以百萬計的人下載了人工智能伴侶，每天與其互動數(shù)小時。然而，這一代伴侶的體驗有限：它們是被動的，僅對用戶發(fā)起的對話做出反應，缺乏與現(xiàn)實世界的感知，也沒有內(nèi)心世界。
我相信下一代伴侶將更加有趣和逼真。它們將擁有自己的虛擬朋友，能夠對新聞做出反應和表達情感，具備動機、使命和愿望，并與用戶分享這些體驗。
未來的人工智能伴侶設計可以借鑒視頻游戲的成功經(jīng)驗。與視頻游戲類似，伴侶的對話應有目的，并由用戶的動機驅動（類似于游戲中的“任務”）。伴侶應提到其他角色，介紹朋友，并討論它們世界中的地點、話題和問題。
有時它們還會發(fā)短信或打電話與你進行深入交談，有時則僅作出反應。當人工智能伴侶相信自己擁有一個值得為之努力的世界時，它們將顯得愈加真實。
4）AI視頻走向專業(yè)化
如今，人們可以通過圖片或文本提示輕松制作逼真視頻。過去兩年，市場上出現(xiàn)了多款提供類似功能的產(chǎn)品，但它們的一致性和質量參差不齊。預計到2025年，AI生成視頻將根據(jù)特定用例進一步細分，賦予創(chuàng)作者更多控制權，以獲得更優(yōu)結果。
在接下來的一年，預計AI視頻工具將在情節(jié)深度、質量和角色一致性方面實現(xiàn)飛躍，同時提升專業(yè)化水平。視頻生成模型將針對不同用途進行專門訓練，包括產(chǎn)品營銷、電影制作、超現(xiàn)實主義3D頭像、無縫背景和B-roll、動漫轉換等。它們還將針對不同發(fā)布平臺進行優(yōu)化，無論是TikTok、YouTube、廣告還是大屏幕。
這些看似小眾的視頻工具有望孕育出行業(yè)巨頭。未來幾年，AI視頻將成為一種新的藝術形式。
5）知識工作變得更加個性化
人工智能在創(chuàng)作方面表現(xiàn)出色，但往往難以創(chuàng)作出真正個性化的作品。任何使用過AI寫作的人都知道，一個糟糕的草稿可能比沒有草稿更糟糕，因為風格和語氣對于草稿的可用性至關重要。
在圖像領域，技術如LoRA和Midjourney樣式引用（SREF）已經(jīng)允許用戶控制輸出的風格和外觀。后續(xù)我們有望在知識工作中看到類似的控制功能。AI如何編寫一封更接近你語言習慣的電子郵件？如何以公司要求的方式創(chuàng)建和格式化演示文稿中的幻燈片？
解決這些問題的方法多種多樣，可能因角色和工作成果而異。在某些情況下，可能需要AI像副駕駛一樣，在人類需要幫助或信息時“介入”。從簡單的提示到全面的輸出，并非所有任務都需要一次性完成。這對于實現(xiàn)一個每個人每天使用AI完成大部分工作的世界至關重要。
6）傳統(tǒng)辦公軟件的定式被打破
人工智能正在促使企業(yè)買家重新評估他們的技術堆棧。Klarna今年早些時候用自研的定制AI解決方案取代Salesforce和Workday，這只是開始。我預計，這種“斷線”行為——即放棄舊有管理系統(tǒng)，轉而采用更動態(tài)的升級——將會被廣泛復制。
自2010年開始，軟件公司通過售賣不同的管理系統(tǒng)來進入客戶的工作流程中。但現(xiàn)在，一些創(chuàng)始人正在推翻這種模式。隨著AI能夠完成具體的工作，客戶將轉向使用由AI驅動可動態(tài)調(diào)整的工具。這個AI系統(tǒng)不僅儲存核心數(shù)據(jù)，還能完成一些重要的工作。
當然，這一轉變不會迅速或容易實現(xiàn)。
7）AI將開始主導決策環(huán)節(jié)
目前，人工智能被用來從電子郵件、電話、傳真等渠道提取被忽視或未充分利用的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)主要用于自動化重復性行政工作，以釋放人力資源。未來，AI不僅能捕獲數(shù)據(jù)，還能給出決策建議，成為用戶真正的操作系統(tǒng)。
下一代人工智能軟件通過學習背景數(shù)據(jù)（包括內(nèi)外部信號），將成為用戶可操作的記錄系統(tǒng)。例如，銷售主管可以根據(jù)AI的建議，了解應優(yōu)先處理哪些賬戶，并自動起草跟進消息。財務分析師也可以根據(jù)從銀行對賬單和發(fā)票中提取的實時數(shù)據(jù)獲得構建預測的指導。
短期內(nèi)，人類還需要對AI的決策進行審核。但長期來看，大量基于數(shù)據(jù)驅動的決策完全由AI來主導。
8）AI重塑服務行業(yè)商業(yè)模式
AI正在推動保險、法律、房地產(chǎn)和IT等傳統(tǒng)服務行業(yè)的工作走向自動化。
過去，這些行業(yè)利潤率低且難以擴大規(guī)模，但隨著越來越多工作實現(xiàn)自動化，其商業(yè)模式正在向高利潤、高可擴展性轉變。
最成功的企業(yè)將找到證明盈利能力顯著提高的方法，可能是通過與現(xiàn)有小公司合作，然后利用其優(yōu)越的經(jīng)濟和現(xiàn)金流收購更小的企業(yè)。雖然這種運營方式并不容易，但如果執(zhí)行得當，預計將引發(fā)服務業(yè)務運營方式的變革。
9）深度洞察非結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的革命時刻來了
我們正站在定性數(shù)據(jù)革命的關鍵時刻。傳統(tǒng)，分析軟件主要處理數(shù)字和結構化數(shù)據(jù)，這只是故事的一部分。電子表格在處理定量任務方面表現(xiàn)出色，但真正的洞察往往來自文字、敘述和非結構化數(shù)據(jù)。
隨著大型語言模型（LLM）、網(wǎng)絡代理和多模態(tài)模型的發(fā)展，我們現(xiàn)在能夠收集、理解和整合非結構化數(shù)據(jù)與定量信息，以獲得更全面的理解。我預計這種轉變將催生新一代的分析工具，這些工具能夠將數(shù)字與實時外部環(huán)境無縫融合。未來的分析將不再局限于數(shù)字，它將是情境化的和動態(tài)的。
定性和定量數(shù)據(jù)的融合不僅會提升現(xiàn)有流程，還將為創(chuàng)建未來的大型人工智能原生公司提供戰(zhàn)略優(yōu)勢。
10）AI應用，將建立真正護城河
人工智能已成為推動差異化的關鍵力量，將軟件轉變?yōu)楦餍袠I(yè)的勞動力。2024年，眾多初創(chuàng)公司將“信息收集”，作為大模型應用落地的突破點。到了2025年，這些AI公司需要把這種差異化轉化為持久的競爭優(yōu)勢。
成功的初創(chuàng)公司將專注于構建圍繞其產(chǎn)品的護城河。防御能力依然依賴于核心因素：隨用戶增長而增強的網(wǎng)絡效應、高轉換成本以及產(chǎn)品病毒式傳播降低的客戶獲取成本。比如，部分AI公司可能會把應用場景延伸到相鄰工作流程，成為核心辦公系統(tǒng)。
差異化和防御性是不同的概念，混淆二者的初創(chuàng)公司可能會被更具戰(zhàn)略性的競爭對手超越。
11）超級中心：AI基礎設施的軍備競賽
在AI主導權的競爭中，計算已成為關鍵的國家基礎設施，但非所有國家都有能力競爭。
訓練和推理大規(guī)模AI模型需要數(shù)千個耗電的GPU，這不僅需要充足的能源，還需要有效散熱的能力。這些能夠開發(fā)、訓練和托管最先進模型的地區(qū)被稱為AI超級中心。
在未來五到十年內(nèi)，世界級的AI超級中心需要開發(fā)約3至6千兆瓦的裝機容量，以在前沿人工智能領域保持競爭力。目前尚無此規(guī)模的設施，但美國、中國、日本、新加坡和沙特阿拉伯等國家正在通過建設100至150兆瓦的人工智能基礎設施來實現(xiàn)這一目標。
未來幾年，通過計算能力、可持續(xù)能源和前瞻性政策投資人工智能的國家將決定全球科學和經(jīng)濟的未來。
12）端側AI開始崛起
在未來一年，受到經(jīng)濟性、隱私等因素的推動，較小的設備端AI模型將在數(shù)量和使用上占據(jù)主導地位。
智能手機和物聯(lián)網(wǎng)設備上的即時數(shù)據(jù)處理和推理能力的提升，將吸引更多的用戶。這一行為轉變將得到不斷發(fā)展的基礎設施支持，包括軟件框架（如TensorFlow Lite或PyTorch Edge）和定制硬件（如Google的Edge TPU）。
盡管大型模型可能仍能產(chǎn)生更多收入，但較小模型將在提升消費者和B2B用戶體驗方面處于領先地位，并顯著增加市場份額。
13）AI將與所有的電子硬件融合
人工智能正在進入每一個應用程序和每一個設備。它不再僅僅運行在云端的大型服務器上，也運行在小型設備上。我們已經(jīng)學會了如何訓練功能強大的小型模型，這些模型可以在手機、筆記本電腦甚至家用電器上本地運行。
您的文本編輯器將有一個內(nèi)置的模型，可幫助您起草電子郵件，您的相機應用程序可以重新生成您不喜歡的照片部分或總結視頻中發(fā)生的事情。所有這些都將在本地運行，從而帶來快速、響應迅速的用戶體驗。
14）人格證明，反AI的重要武器
在充滿網(wǎng)絡冒充、詐騙、多重身份、深度偽造等欺騙性AI生成內(nèi)容的世界中，我們迫切需要“人格證明”技術，以確認我們正在與真實的人互動。
究其原因，AI讓內(nèi)容生產(chǎn)的成本大大降低。在這種情況下，我們需要用一種數(shù)字化手段來將真實的內(nèi)容和用戶區(qū)分出來。
“人格證明”就是建立數(shù)字身份的關鍵部分，它增加了AI攻擊個人或破壞網(wǎng)絡完整性的成本。獲取一個獨特的ID對人類免費，但對AI來說成本高昂且困難。
保護“獨特性”的隱私屬性是構建可信任網(wǎng)絡的下一個關鍵理念。它不僅解決了人格證明問題，還大大增加了惡意行為者所付出的成本。“獨特性”或Sybil抗性是任何人格證明系統(tǒng)不可或缺的屬性。
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