最近看到小紅書上有一些偏悲觀的聲音，只要說“AI、大模型是一場泡沫”之類的，就會有不少瀏覽和點贊，彷彿是新的流量密碼……
但同時，我也在即刻上、Reddit上，新看到非常多好玩、好用的AI應用嘗試——從Cursor建站到剛哥的“漢語新解”Prompt，還有不少已經商業化的產品或者新功能，都讓人耳目一新。
悲觀者總有自洽的解釋，但樂觀者又開始整活了……
看到最近Lightspeed對市場上的各類“AI整活”重新做了梳理，涉及到的產品很多，總結很精當，圖表也特別漂亮。
之前介紹過Lightspeed關於AI前世今生論文的梳理：通向AGI之路｜人工智慧史上最重磅的19篇論文，系統展示AI如何從象牙塔走進生活！是我非常非常喜歡的內容。
15年，19篇論文，4大研究陣營，作為目錄和研究框架，值得收藏！
Lightspeed作為美國最頭部的VC之一，投資了我們熟悉的Zoom，AI領域的Scale AI、Poni.ai等，更在非常初期階段就投中了美團、拼多多等。
Lightspeed在過去十年中，一直密切關注人工智慧研究。經常積極參與幫助科研人員，將他們的想法轉化為開創性的企業。是 Mistral、SKILD 和 Snorkel 的早期支持者，這些公司都源自AI技術的底層基礎發現。
今天介紹的內容是Lightspeed的一次“AI時間定格”，只看當下。哪怕很多AI產品只是曇花一現，但這裡留下了他們此刻的閃耀。
在時光機裡，五年後的我們和AI，都在回眸今天的一舉一動。
泡沫與否，也許也並沒有那麼重要。當下的行動，可能直接決定了我們的未來……
以下內容來自Lightspeed最近研究，設計AI市場的競爭分層、產品格局等。原文可參考連結——https://lsvp.com/stories/ai-enterprise-market-map-cutting-through-the-hype/
技術，本質上具有周期性，沒有哪項技術像AI一樣經歷瞭如此多的起伏週期。
在經歷了多個漫長的AI寒冬之後，該技術現在正迎來一個炙手可熱的夏天，並且沒有絲毫降溫的跡象。
幾乎所有圍繞這項技術的能量和活動都可以追溯到生成式人工智慧的興起——更具體地說，可以追溯到 18 個月前 OpenAI 於 2022 年 11 月推出的 ChatGPT 3。
從那時起，Gen AI 就大舉進入大眾文化，為我們的詞彙引入了許多新術語——包括即時工程師、深度偽造和人工智慧女友。到現在為止，就連你的祖父母也聽說過 ChatGPT。
儘管這種“一夜成名”實際上是經過多年醞釀的，但其突然出現併產生的巨大影響卻讓世界上一些最大的科技公司陷入了困境。
自那時起，亞馬遜、谷歌和 Meta 等公司一直在競相追趕，並取得了不同程度的成功（以及一些明顯的失誤）。
Gen AI 的出現也為整個初創企業生態系統打開了閘門，從大型語言模型 (LLM) 到支援基礎設施平臺，以及不斷增長的消費者、企業和特定行業應用程式。
簡而言之，人工智慧行業正在迅速發展。一些今天備受關注的公司可能在幾年後就不復存在了。同樣，那些將在塑造這個新興行業中發揮重要作用的初創企業可能甚至還不存在。我們的目的是提供當今人工智慧市場的快照，我們預計會影響其未來的因素，以及我們認為市場長期的發展方向。
第一部分：擁擠嘈雜的市場
如今，人工智慧市場上至少有 200 多家初創公司在爭奪關注，它們分佈在 24 個類別中。但它們大致分為三個層次：基礎模型、支援平臺和應用程式。
基礎模型層。這些是新一代人工智慧應用的基本構建塊。基礎模型使對話聊天機器人能夠解析書面或口頭提示並生成文字、影像、音訊、影片甚至程式碼等輸出。
在過去 18 個月中，基礎模型的數量呈爆炸式增長，從 OpenAI 的 GPT4、Google Gemini 和 Anthropic 的 Claude 等專有 LLM，到 Mistral*、Falcon 和 Llama 等開源模型。還有一些模型經過訓練可以生成特定型別的輸出，例如影像（Midjourney、Stability.ai*）、音樂和音訊（Suno*、Udio）、影片（Pika Labs*、Sora）和程式碼（Codex、Github Copilot）。
值得注意的是，在過去一年中，我們看到小型語言模型 (SLM) 數量有所增加。這些模型在狹窄領域中的表現幾乎與大型模型一樣好，但成本更低，碳足跡更小。SLM 還使用較小、經過嚴格篩選的資料集進行訓練 — — 這使得它們不太容易出現幻覺和版權問題，更適合有針對性的用例。
平臺支援層。這一層由各種中介軟體平臺組成，這些平臺執行基本但不那麼光鮮的任務。從自動標記大量訓練資料集到增強機器學習的安全性和可解釋性，這些平臺在 AI 生態系統的成功中發揮著通常不為人知但至關重要的作用。它們還有助於解決整個行業的 GPU 短缺問題，並使企業能夠以合規、隱私優先的方式開發自己的 LLM 。
應用層。絕大多數人工智慧初創公司都在這一層運營，專注於基礎模型和終端使用者之間的“最後一英里”。這些應用程式可以進一步細分為消費者、企業和行業特定類別。
雖然面向消費者的應用程式往往備受關注，但我們相信企業應用程式將成為可擴充套件且持久的 AI 市場的支柱。雖然我們預計更有限的垂直工具將率先獲得有意義的關注，但端到端工作流自動化最終將從根本上顛覆整個軟體類別，從而為幾乎所有行業帶來數萬億美元的價值。
第二部分：Lightspeed對企業 AI 的看法
雖然我們認識到人工智慧的明顯潛力，但我們也承認其炒作日益增多。這場遊戲仍處於早期階段，讓這些模型為企業客戶提供可衡量的價值仍是一項正在進行的工作。
在解決對準確性、可靠性和一致性的擔憂之前，企業廣泛接受人工智慧平臺的障礙仍然存在。
當今企業 AI 市場瞬息萬變，市場狀況每天都在變化，有時甚至每小時都在變化，這意味著我們必須接受未來“會發生什麼”的不確定性。不過，從目前的情況來看，我們還是可以得出一些可靠的結論。
1. 知識檢索將推動生產力的提高，但周到的使用者介面（UI）將使其超速運轉。
儘管有人猜測人工智慧可能會取代數千名知識型員工的工作，但生成式人工智慧給企業帶來的最大好處是增強現有員工隊伍，而不是讓這些員工被自動化取代。最近的研究預測，大約八成美國工人的 10% 工作將被人工智慧取代，而其餘工人的至少一半工作將實現自動化。
當今企業的基本用例絕大多數仍是提供輕鬆的資訊訪問。80 % 到 90%的企業資料都是非結構化或半結構化的，包括電子郵件、聊天、影片、網頁等。法學碩士擅長分析這些資料並使其易於訪問。
提供安全訪問企業資料的對話式工作助理將提高工程師、銷售人員、營銷團隊、法律部門和後臺人員的工作效率。在未來五年內，使用人工智慧可以為專業人士每週節省多達 12 個小時的時間。到 2030 年，該技術可以為全球經濟貢獻超過15 萬億美元，幾乎全部來自生產力的提高。
因此，人機協作和直觀的使用者介面將成為企業在可預見的未來追求的模式，而在特定領域提供快速成功的點解決方案將首先被採用。
2. 厭惡科技的行業將開始採用人工智慧。
Abridge 和 Ambience（健康）、Harvey 和 EvenUp（法律）、Inceptive 和 Cradle（生物技術）、Avalara 和 Anaplan（金融）等垂直應用程式以及其他平臺都是人工智慧能夠解決行業特定問題的典型例子。
隨著我們對 LLM 的優勢和侷限性以及它們最適合的用例型別有了更深入的瞭解，我們將開始看到更多特定領域的用途出現並主導企業格局。特別是，我們預計生成式人工智慧將滲透到傳統上對軟體具有抵抗力的行業，如製造業、建築業和製藥業——我們認為這些行業代表著一些最有趣的投資機會。
3. 垂直應用程式提供最直接的影響，但真正的長期利益在於系統整合。
這項技術在由明確護欄劃定的狹義空間內執行時最為強大。經過精心調優的模型和精選的資料集可提供可衡量的投資回報率，同時避免大型 LLM 的大多數陷阱。
但目前，大多數企業都在獨立應用程式中部署 AI。因此，人們往往過於關注單個應用程式的效能。當這些應用程式整合在一起並作為一個有凝聚力的系統工作時，更有趣的功能將會出現。我們認為，最大的轉變將發生在企業轉向複合 AI時，將不同的模型組合成更廣泛的 AI 架構。
4. 初創公司目前處於領先地位，但現有企業正在崛起。
當前人工智慧初創企業格局的特點是存在大量噪音，這主要是因為許多新企業在獨特創新方面提供的幫助很少。進入當前一代人工智慧領域的門檻仍然很低，而且這種情況已經開始顯現。許多早期應用不包含大量原創智慧財產權；如果沒有專有資料或深厚的領域經驗，這些企業就好比在流沙地基上建造建築物。
老牌軟體巨頭紛紛將自己重塑為人工智慧公司，這讓情況變得更加複雜；然而，其中許多公司只是將人工智慧功能附加到現有產品中，而沒有實質性的整合或願景。
好訊息是——許多真正有思想、有產品意識的人還沒有真正地第一次回答這些問題。
就像雲計算熱潮一樣，我們相信，無論是現在還是未來，最有前途的初創公司都將由擁有深厚領域專業知識的創始人與擅長構建新一代人工智慧解決方案的工程師組成。特別是，我們預計強大的產品思維和以使用者為中心的理念將使真正的創新者與潮流追隨者脫穎而出。
5. 顛覆才剛剛開始，最好的想法尚未出現。
大多陣列織仍處於實驗階段——正在摸索前進的道路，但還沒有全速前進。
許多人仍在努力解決一些基本問題，例如：我們是否擁有正確的資料來使這項技術發揮作用？是否有足夠的防護措施來避免版權侵權、資料洩露、缺乏透明度或潛在偏見等潛在問題？我們如何重新定義工作，讓我們的員工和這項新技術能夠無衝突地合作？當這些基礎模型達到 AGI 時，這些應用程式將產生什麼影響？
這是AI市場令人興奮的時刻，但也仍處於早期階段。
也許，不妨讓我們先收藏此刻、記住此刻，然後用一點點行動，去影響不遠的未來。
多啦A夢口袋裡的神奇產品，今天很多已經成為了現實。
今天的我們，又何嘗不是已經乘坐時光機回到了過去的自己……
參考閱讀：
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