红杉资本 | 2024年：AI的机遇、现状和未来预测

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来源 | 红杉资本

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前言

为了深入了解新兴但未知的AI的未来，在近期红杉资本的 AI Ascent 2024 活动的上，红杉的 3 位合作伙伴Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler 在活动期间分享了关于AI的一些独特的见解。

另外，@sequoia在以上三个人的发言的基础之上，还补充了自己的想法和理解，欢迎更多的小伙伴和我们互动交流。

Pat Grady：构建AI社会

Pat Grady的演讲重点阐述了人工智能带来的巨大机遇及其在各个行业创造价值的潜力。

核心观点：

Why Now?

人工智能以独特而引人注目的方式解决现实世界问题所需的要素，如廉价而丰富的计算、快速可靠的网络以及随时可用的数据，直到最近才汇集在一起，使人工智能成为未来 10-20 年主导主题的最佳时机。

机会：人工智能有可能用软件取代服务，瞄准可能达到数十万亿美元的市场机会。全球软件TAM从2010年的3500亿美元增长到2022年的6500亿美元，云软件部分从60亿美元增加到4000亿美元，15年的复合年增长率高达40%。

前景广阔：人工智能机会前景广阔，大部分尚未开发，未来十年有可能出现 40-50 家价值数十亿美元的新公司。这为企业家和企业创造了价值和颠覆行业提供了重要机会。

推动技术领域的重大转变：人工智能以类似人类的方式进行创造、推理和交互的能力正在推动技术领域的重大转变，类似于过去二十年的云转型。

Sonya Huang：当今的人工智能现状

Sonya Huang 的演讲深入探讨了人工智能的现状，强调了它在各个行业的影响以及人工智能充分发挥其潜力需要解决的挑战。

核心观点：

AI产品越来越契合市场的需要：人工智能已经在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。例如，由人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 通过处理三分之二的客户服务查询，实现了相当于700个全职座席工作的自动化。

生成式人工智能正在经历快速增长：第一年的收入约为 30 亿美元，这一壮举是 SaaS 市场花了近十年时间才实现的。与以前的技术转变相比，这凸显了人工智能的加速采用和价值创造潜力。

AI 的 $200B 问题：虽然公司在 AI 基础设施上投入了大量资金，仅去年一年就有大约 500 亿美元用于 NVIDIA GPU，但 AI 应用程序产生的收入仍然相对适中。这就提出了一个问题，即对人工智能的投资何时以及如何转化为可观的回报？

预测：Sonya Huang 预测，2024年将是真正的AI应用将我们从Copilots(副驾驶)转变为可以作为人类Agents(代理)的一年。之前的人工智能可能更像是一种辅助工具，而未来的人工智能将变成你的同事。

她还预计，随着人工智能应用进入生产阶段，人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，如规划和推理，并使计算的平衡从预训练转向推理。

融资环境不均衡：目前的人工智能公司的融资环境并不均衡，更关注基础模型而不是应用。对于希望利用人工智能革命的初创公司来说，这既是挑战也是机遇。

关键挑战：从长远来看，提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距是人工智能应用取得成功需要解决的关键挑战。目前，与移动应用相比，生成式 AI 应用的日月活跃用户比率和一个月留存率较低。

产品与市场的契合度需要进一步提升：随着基础模型变得更加智能，人工智能的产品与市场的契合度有望加速，从而在各个行业中出现更成功的人工智能应用。

Konstantine Buhler：人工智能的长期未来

Konstantine Buhler 的演讲重点关注人工智能的长期未来，将其定位为一场将改变行业和整个社会的生产力革命。

核心观点：

从根本上降低成本：人工智能代表了一场类似于农业机械化的生产力革命，使人类能够用更少的努力和资源取得更大的成就。随着人工智能的不断进步，它有可能大大降低各行各业的成本，使产品和服务更容易获得和负担得起。

注入人工智能的公司：随着人工智能的发展，整个公司可能会开始像神经网络一样运作，从而产生了一人公司的概念。

将 AI 集成到各种流程和 KPI 中已经在进行中，并且预计这一趋势将加速，人工智能注入公司的出现，这些公司以前所未有的效率和适应性运营。未来，人类将与复杂的人工智能代理网络一起工作，导致各行各业的重大变革，并降低教育、医疗保健和住房等关键领域的成本。

标准普尔500指数在减少：标准普尔500指数（S&P 500），意思是成份股公司创造100万美元收入所需的工人数量正在迅速减少，这凸显了人工智能推动整个经济生产力增长的潜力。

随着时间推移，计算机、软件、玩具、视频等成本不断降低，而教育、住房、医疗等成本增速远高于通货膨胀，人工智能的发展有望降低这些关键领域的成本，这也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：随着人工智能的不断进步，计算中的泛化概念将变得越来越重要。例如，字母“A”将不再表示为像素矩阵，而是表示为可以由人工智能系统生成和上下文化的多维概念。

我的主要收获

尽管我们已经认识到人工智能（AI）所带来的变革性影响，但考虑到AI正处于一个重要的发展阶段，即所谓的“巨型周期”，这一周期内，历史上众多产品和解决方案都将逐渐被AI驱动的创新替代品所取代。因此，探讨这一转变对行业和社会的深远影响，无疑是一个值得高度关注的重要议题。

如果我们将人工智能以类人的方式进行创建、推理和交互的能力引入需要大量劳动力或只能由专业人员执行的任务中，会怎么样？这个问题对于发展基于人工智能的业务至关重要。

人工智能行业在一年内实现了与 SaaS 行业十年时间相同的收入，这一事实很好地表明了这种变化的规模。虽然已经对云转型进行了类比，但我个人认为，产业变革会更大，人工智能相关行业的TAM将扩展到几乎所有人类参与的行业。

我们正处于应用层大量创新的第一年。正如Sonya所预测的那样，AI已经从副驾驶转向了代理。虽然到目前为止，重点一直放在基础训练上，但现在它将转移到更高层次的认知任务，如计划和推理。

由于成本降低，拥抱人工智能的公司将越来越多地成为行业标准，取代大型组织或外包公司。

除了降低成本外，以前人类无法完成的自动化任务（基于人工智能的客户支持、销售、营销）也将为收入增长做出重大贡献。

就专业职业而言，虽然劳动力可能不容易被取代，但更专业的服务将加速出现，使公众能够获得这些服务。同时，市场将经历分叉增长，熟练AI的专业人员能够产生高附加值，管理人工智能工人并产生更多高价值收入。

在以下三个因素的推动下，拥抱人工智能的公司的竞争优势将继续上升：

开展业务的成本降低
投资成本降低
收入增长及利用人工智能创新传统行业

最后感谢Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler在红杉资本的 AI Ascent 2024 活动中的演讲。

原文链接如下：

https://www.sequoiacap.com/article/ai-ascent-2024/

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来源：数据法盟

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