回顾过去一年，生成式 AI 迎来了井喷式发展，从抽象晦涩的技术概念，转变为人们手中不可或缺的生产力工具，深刻地渗透到社会的每个角落。
展望 2024 年，你是否也在猜测生成式 AI 将会带给我们怎样的惊喜？
从应用场景到技术突破，从潜在风险到市场趋势，我们汇总了一些商业领袖、科学家等专业人士的预测，期望帮助你洞悉 2024 年 AI 潮水的流动方向。
未来生活，AI 将无处不在
比尔·盖茨，微软创始人
如果让我做个预测，在美国这样的高收入国家，我猜离普通民众大量使用 AI 还有 18-24 个月的时间。
而在非洲国家，我预计在 3 年左右的时间里，AI 的使用就会达到类似的水平。这仍然是一个差距，但比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。
Gokul Rajaram，DoorDash 产品和业务助手
2024 年的一大趋势是各类 AI 代理会爆炸式增长，覆盖每一个消费者需求和商业场景。
Anneka Gupta，Rubrik 首席产品官
2024年的一大趋势是大型传统企业终于意识到生成式 AI 在提升生产力方面的优势，并找到了在组织内大规模采用这项技术的方式。
Anish Acharya，Andreessen Horowitz 普通合伙人
2024 年，语音交互将成为主流，大量语音优先的 AI 应用开始出现。
语音将成为一种崭新的技术交互方式，也将成为新型生产力工具的核心。基于语音的 AI 助手将远超 Siri 等传统语音助手，这将为每个人提供一名随叫随到的助理（字面意思）。
语音交互更自然、更高保真，基于语音构建的 AI 工具将深深融入我们的生活，成为生活中不可或缺的一部分。
Canva 发现主管 John Milinovich
2024 年的一大趋势是实时多模态 AI 将无所不在。随着消费者通过 ChatGPT、Bard 和 Bing 等产品接触到多模态 AI，这类技术也正在 API 层面上变得可用。
结合边缘计算设备上低延迟小模型的进步，各种应用和连接设备中会出现人工智能创新的爆发式增长。
Shravan Narayen，IVP 合伙人
2024 年的下一件大事是移动端 AI 驱动的生产力工具会重新兴起。仅仅掌握全球信息已经不够了，我们还希望能够无论身在何处（无论是在工作场所还是在家里）做出决策并采取行动。
生产力应用程序的移动体验在过去几年中已经下降，因为这些产品越来越注重功能和以浏览器为中心。而小模型将使 iOS 和 Android 成为真正的控制中心，新的 AI 原生应用将会出现，将比我们想象的更加高效和协作。
Natalie Sandman，Spark Capital 普通合伙人
2024 年，真正原生的 AI 应用开始出现。目前，Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 ChatGPT 这类大型语言模型仍然处于 AI 版本的「Excel」阶段。
在这些模型的基础上，未来将会出现专门针对复杂工作流程设计的原生 AI SaaS 应用。这些应用从第一天开始就以 AI 为核心构建，可以将当前复杂的专业化工作流进行解耦和重组，使得工作流程的 AI 化变得更加轻松高效。
Sam Dorison，ReflexAI 联合创始人兼首席执行官
2024 年将会有更多软件工具将生成式 AI 真正融入企业工作流程。2023 年大家都在「炒作」和试验，2024 年会看到这些工具在投资回报率、用户接受度、实施难易程度和安全性方面的真实评估结果。
Kathleen Chaykowski，WindBorne Systems 传播与营销主管
人工智能和边缘计算将增强环境感知和天气预报能力。
Aashay Sanghvi，Haystack 合伙人
随着计算规模不断扩大，数据中心资本支出增加，大规模模型训练也在增多。这些都需要大量能源支持。公司将关注高效、清洁、安全的能源采购，比如微软正在押注核能。
Nichole Wischoff，Wischoff Ventures 创始人兼普通合伙人
机器人产业将出现爆炸式增长，Figure 和特斯拉等新进入者正在推动这一趋势，而传统参与者正在打造相关基础设施，仅制造业的市场机会就高达数万亿美元。
Rebecca Kaden，USV 普通合伙人
2024 年软件间的通信将取代人机交互成为下一大趋势。我们现在正处于软件间通信的过渡阶段——在未来十年中，系统与其他系统的对话将超过人类与系统的对话。
这一运动将需要全新的技术堆栈，并将打破我们所依赖的许多工具和平台。数据、计费、支付、安全、监控、报告平台都在随之发展。
蓝雪昭，Basis Set Ventures 创始人兼执行合伙人
2024 年，太空探索、生物学、机器人、半导体和电池技术等「硬科技」领域将迎来突破性进展，从而带动这些领域风险投资的增加。与此同时，供应链、建筑、房地产等「实体经济」行业将经历 AI 带来的重大变革。
Jeff Morris，Chapter One 创始人兼执行合伙人
2024 年，设计、编码、QA、A/B 测试和部署软件方式将迎来最大变革——而这最终由 AI 实现。
随着 2023 年支持 AI 的软件工具的激增，我们将在 2024 年亲眼目睹，世界一流的设计、产品和工程团队将这些新的 AI 「超级力量」有效地集成到他们日常工作流程，尽管这种情况尚未发生（大多数团队仍在尝试）。
2024 年将被视为构建软件发生最大变化的一年。
Adeyemi Ajao，Base10 Partners 联合创始人
2024 年将会是 AI 与实体经济的碰撞之年。我相信，更多百亿美元的 AI 成果将来自服务实体经济的公司——我们已经看到餐饮、物流、食品和金融等领域的公司，在应用层面利用 AI 创造了巨大价值。
Talia Goldberg，Bessemer Venture 合伙人
2024年，健康领域将出现重大转变，从治疗疾病向促进健康转型，从干预治疗向预防转型。利用 AI、大数据和先进诊断技术，每个人都可以更深入地了解自己的生物学特征、健康倾向，并采取相应的健康干预措施。
Jamin Ball，Altimeter Capital 合伙人
2024 年，AI 产品将从初步设计和开发阶段进入到最终制造和投放市场阶段。
2023 年，每个人都在尝试 AI。但有很多问题限制了这些实验的开展。他们要花多少钱？他们安全吗？合规风险有哪些？
到 2024 年，这些问题中的许多问题都将得到解答，我们将看到 AI 应用程序从实验/原型/内部应用程序转向面向客户的大规模部署。
热潮已至，AI 基础设施步入深水区
Bucky Moore，凯鹏华盈合伙人
2024 年的下一件大事将是突破当前 Transformer 架构限制的 AI 模型。新模型将为我们提供更长的上下文窗口、更快、更便宜的推理，以及更智能的整体 AI 系统。
Harry Stebbings，20VC 创始人
2024 年的一大趋势是 LLM（大型语言模型）的请求路由基础设施的形成。由于不同的 LLM 都有各自的优势，要实现 LLM 的大规模应用，最大障碍在于成本。
未来将出现一批公司，致力于通过智能请求路由（请求不同的处理单元或模型）的方式，根据不同的目的和用例，将请求实时分配到不同的 LLM 模型上，以发挥各模型的优势。
这类 LLM 请求路由和调度的基础设施，将大大降低 LLM 应用的成本，使更多公司能够通过混合使用多种 LLM 提供更好的服务。
Jake Saper，Emergence Capital 普通合伙人
2024 年，开源 AI 基础模型将会变得成熟。截至目前，数据隐私问题一直是企业采用 AI 的障碍。成熟的开源模型和训练框架将使注重数据隐私的企业也能部署 AI，同时最大限度地降低第三方风险。
Russ Altman，Kenneth Fong，斯坦福大学 HAI 高级研究员
我对全球 GPU 处理器供应短缺感到担忧，这些处理器是许多人工智能应用的核心。许多大公司（而且数量还在增加）都在试图将 AI 能力引入内部，这导致对 GPU 的需求迅速攀升。
制造这些处理器的公司并不多（英伟达是最主要的一家），但它们可能已经达到了产能极限。这不仅是公司之间竞争的问题，也是对那些不想错过 AI 创新的整个国家的挑战。
担忧 AI 「前方有危险」，人类是认真的
吴恩达，斯坦福大学教授
当我们审视某个应用程序时，我们可以理解安全或危险的含义，并进行适当的调整。监管技术层面的问题在于，由于技术用途广泛，过多的监管会拖慢技术进步的步伐。
其核心问题是：我们认为世界需要更多智能还是更少智能？确实，智能现在包括人类智能和人工智能。而且确实智能可能被用于不正当目的。
但是几个世纪以来，随着人类受教育水平的提高和变得更加聪明，社会得到了发展。我认为，在世界上拥有更多智能，无论是人类智能还是人工智能，都将有助于我们更好地解决问题。
因此，仅仅因为智能可能被用于一些不正当目的，就对智能崛起设置监管障碍，我认为将会使社会倒退。
Yann LeCun，图灵奖得主
AI 将为世界带来许多益处。但人们正在利用对这项技术的恐惧来操纵大众，这使我们面临错过它的风险。这是我们在其他改变世界的技术上犯下的错误。
以 15 世纪印刷术的发明为例。天主教会极度憎恶它，对吧?人们将能够亲自阅读《圣经》而不需要跟牧师谈话。几乎所有建制派都反对广泛使用印刷术，因为它将改变权力结构。
他们是对的，它引发了长达 200 年的宗教冲突。但它也带来了启蒙运动。
Can Duruk，Felt 联合创始人
我们将经历首次因为 AI 引发的「呃哦」时刻，这可能是 Midjourney 和 Elevenlabs 生成假新闻而导致的骚乱，或者名人声称某张令人尴尬的「真实照片」实际上是由 AI 生成的。2024 年的选举将成为这类事件的「催化剂」。
此外，真正的白领公司将首次实现 AI 驱动的裁员。比如亚马逊解雇整个美国审核团队，或者 Google 解雇工程师等。这对于社会是否是好事还有待观察。
Jeffrey Preston，亚马逊创始人
尽管专业化的 AI 也可能对人类造成巨大危害，常规的机器学习模型也能制造出极具破坏性和威力的武器，但这些都不是通用 AI，它们只是非常智能的武器。
因此，我们必须慎重考虑各种可能性。我对此持乐观态度。即便面临诸多不确定性，我认为这些强大的工具更有可能帮助和拯救人类，胜过它们伤害和毁灭人类的可能性。
我们人类自有诸多方式导致自我灭绝，这些新技术反而可能阻止我们自取灭亡，从而拯救人类。所以那些过度担忧的人，在我看来无疑是担忧过头了，当然，这也是场有价值的辩论。
2024，AI 有前景，也有「钱」景
Jake Saper，Emergence Capital 普通合伙人
2024 年的一大趋势是创业公司开始尝试基于产出的定价模式。随着新一代 AI开始显示出可量化的商业价值，创业公司将采取行动，通过与客户实现价值共创来调整定价策略。
我们可以注意到 Intercom 试图对其产品 Fin 实施按工单收费的尝试 - 每解决一个工单收取 1 美元。这种定价试验可能会比较艰难，我预测 2024 年将是一个大家积累经验的学习之年。但这种与客户利益共赢的定价策略是一种趋势和未来方向。
Tomasz Tunguz，Theory Ventures 创始人兼普通合伙人
2024 年的一大趋势将是企业通过 AI 实现生产力的实质性提高，每名员工的 ARR（年度经常性收入）增加 10-15%。
Jake Saper，Emergence Capital 普通合伙人
2024 年的一大趋势将是借助生成式 AI（GenAI） 将服务产品化。麦肯锡和埃森哲等企业将面临压力，因为 Mechanical Orchard 等技术优先的初创公司可以通过 GenAI 为客户提供更好、更快、更便宜的结果。
Chad Byers，Susa Ventures 联合创始人兼普通合伙人
2024 年将是独角兽泡沫破裂的一年。
初创企业是创新的引擎。当更多的初创公司获得资助并尝试为难题建立解决方案时，这对世界来说是一件好事。然而，由于多种原因，过去几年创立了一些没有明显的产品市场契合度但资本充足的公司。
尽管我们看到其中一些公司在今年倒闭，但我预测 2024 年将是我们看到真正淘汰的一年。这对生态系统是一次痛苦但必要的整顿，可以回收人才和资本，让其更好地配置到有价值的创新公司。
王晨丽，WndrCo 普通合伙人
2024 年的下一件大事将是基于数据和 AI 业务转型的全新私募股权投资模式将兴起。
蓝雪昭，Basis Set Ventures 创始人兼执行合伙人
随着 AI 机器学习的发展日益加速，2024 年创始人的形象也在不断变化，精英学历和科技巨头背景的重要性正在降低。
在 AI 新时代，「教科书式」的机器学习程序员贡献可能不如长期开源贡献者。风险投资需要看到拥有广泛经验、非主流教育和工作经历的创业者。如果继续墨守成规，只看重「纸面」条件，将会被时代潮流淘汰。
Tara Viswanathan，Rupa Health 联合创始人兼首席执行官
2024 年，组织文化和公司建立方式将发生革命性的变化。
历史上的每一次重大经济和技术变革，不仅改变了人类创造的产物，也改变了人类的协作方式。
当前，AI 革命同样在重塑我们的工作方式。我预测 2024 年将会是这一变化的关键之年。
AI 将取代过去我们依赖的许多核心技能。一个人的创造力和生产力将指数级提升。
在这种环境下，传统的最佳实践不再适用，公司需要从首要原则出发建立新的运营系统，否则将被淘汰。
2024 年工作方式必然发生革命性变化，组织文化和协作模式也必须适应 AI 时代。这将是一次痛苦的转型，但也将释放巨大的创造力和效率，推动人类文明进入新阶段。
刘慈欣在《朝闻道》中将人类对宇宙奥秘的追求起点，追溯至远古猿猴仰望星空的瞬间。
这个简单而又深刻的场景凸显了科技发展中的真理：每一次技术的演进都源于人类对未知的渴望和追求。
从去年底至今，我们一同见证了生成式 AI 雏形演变，也经历了一个从观察者到主动践行者的完整周期。
在即将拉开帷幕的 2024 年，生成式 AI 的焦点也将从单一的 0-1 进化为更加广泛的 1-N。
技术革新带来的不止于便利，更让我们看到无限的可能，我们也和各位一同期待 2024 年的到来，成为这个时代变革中的积极参与者。
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