如果說(shuō)2023年是當(dāng)之無(wú)愧的“生成式AI的爆發(fā)之年”，那么2024年將是“生成式AI的突破之年”？還是“生成式AI的冷卻之年”？初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)又在哪里？

在本篇文章中，適道將綜合Coatue、a16z、Radical Ventures等明星VC預(yù)言；The Information、FT、Sifted匯集的投資者預(yù)言；以及Greg Brockman等行業(yè)大佬的觀點(diǎn)，試著歸納接下來(lái)一年中AI的發(fā)展脈絡(luò)。

01 主題：是冷卻還是突破？

首先，在一眾AI預(yù)言中，不乏“冷卻論”支持者。

印度IT巨頭Infosys最新發(fā)現(xiàn)，只有6%的歐洲公司通過(guò)生成式AI用例創(chuàng)造了商業(yè)價(jià)值；麥肯錫在2023年的一份報(bào)告中得出結(jié)論:“盡管生成式AI的使用可能會(huì)刺激其他人工智能工具的采用，但我們認(rèn)為企業(yè)對(duì)這些技術(shù)的采用幾乎沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的增長(zhǎng)?！?/p>

而根據(jù)調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner著名的新興技術(shù)炒作周期（Hype Cycle），生成式AI下一階段將是“幻滅的低谷”。（適道注：Gartner將新興技術(shù)炒作周期劃分為“創(chuàng)新觸發(fā)器”、“膨脹預(yù)期峰值”、“幻滅的低谷”、“啟蒙的斜坡”和“生產(chǎn)力的高原”5 個(gè)階段。）

據(jù)此周期，在2024年，隨著實(shí)驗(yàn)和實(shí)施失敗，技術(shù)生產(chǎn)商要么出局，要么失敗，總之人們的興趣會(huì)減少。

資本市場(chǎng)的表現(xiàn)似乎也不樂(lè)觀。一方面，從融資規(guī)模來(lái)看，生成式AI的投資浪潮是一次“短暫繁榮，在融資方面并不是什么大事”。AllianceBernstein成長(zhǎng)股投資者Jim Tierney在FT采訪中稱(chēng)：“2023 年，對(duì)新興人工智能公司的私人投資大幅回升，但投資規(guī)模仍無(wú)法與之前的科技熱潮相提并論。”

該觀點(diǎn)被 Crunchbase 數(shù)據(jù)佐證：在2023 年，人工智能獨(dú)角獸公司的融資大幅下降，僅為 2021 年市場(chǎng)高峰時(shí)的 25% 左右；全球最活躍的九大 VC 在獨(dú)角獸公司的投資大幅下降，共投資了 44 家獨(dú)角獸公司，而在2022年，他們投資了213家公司，2021年則是 471家公司。

另一方面，當(dāng)潮水退去的時(shí)候，才知道誰(shuí)在裸泳。在每家科技公司都制定了生成式AI戰(zhàn)略的一年之后，2024年，投資者要看到實(shí)際的利潤(rùn)。

AllianceBernstein成長(zhǎng)股投資者Jim Tierney表示：“2024年，我們將看到誰(shuí)只是在打人工智能牌，而不是擁有真正的商業(yè)模式”。

對(duì)此，華平投資集團(tuán)（Warburg Pincus）前負(fù)責(zé)人Bill Janeway補(bǔ)充道：“如果有什么不同的話，缺乏更大的人工智能投資泡沫會(huì)阻礙該技術(shù)的發(fā)展，因?yàn)椤囧e(cuò)’會(huì)受到限制。”

當(dāng)然，“突破論者”的聲音更響亮。

例如，TMT之王Coatue在2023年末的報(bào)告中旗幟鮮明地指出：AI不是炒作，AI的黃金時(shí)代還沒(méi)有到來(lái)。

和Gartner的Hype Cycle相似，Coatue對(duì)AI的發(fā)展給出了一個(gè)時(shí)間定位：對(duì)比新技術(shù)在美國(guó)達(dá)到50%用戶滲透率的時(shí)間，PC用了20年，互聯(lián)網(wǎng)用了12年，智能手機(jī)用了6年，而生成式AI大概只會(huì)用3年。Coatue發(fā)現(xiàn)，大多數(shù) AI 投資都聚焦在模型層面（占比60%），入賬價(jià)值已經(jīng)顯現(xiàn)。

OpenAI總裁Greg Brockman 也給出了一個(gè)時(shí)間參考：2024年將是突破性的一年。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，只需再過(guò)一年的時(shí)間，每個(gè)人的生活都會(huì)比今天更好。

Altimeter Capital 合伙人 Jamin Ball表示：2024 年將是 "從原型到生產(chǎn)"的一年。2023 年，每個(gè)人都在嘗試 AI，但有很多問(wèn)題限制了這些實(shí)驗(yàn)的推廣，比方它們的成本是多少？它們安全嗎？合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)有多大？2024 年，這些問(wèn)題都將得到解答，我們將看到 AI 應(yīng)用從實(shí)驗(yàn)/原型/內(nèi)部應(yīng)用走向面向客戶的大規(guī)模部署。

02 采用：是緩慢還是飛速？

不難看出，是否更多公司“采用”，將決定2024年AI能否打破“炒作論”，持續(xù)當(dāng)前熱潮的一個(gè)關(guān)鍵因素。

FT在《The AI revolution’s first year》中指出，2023年，許多公司為人工智能的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，現(xiàn)在投資者開(kāi)始展望 2024 年，并開(kāi)始接受至少在短期內(nèi)人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)比較緩慢的事實(shí)。

例如，Adobe的股價(jià)雖然比起2023年初已飆升了近 90%，但其2024年的收入預(yù)計(jì)會(huì)低于華爾街的預(yù)期。

人工智能采用起步緩慢的原因有三：

一是LLMs的“幻覺(jué)”問(wèn)題還沒(méi)得到解決，削弱了其商業(yè)價(jià)值。Salesforce戰(zhàn)略主管Peter Schwartz說(shuō)：“它會(huì)很有用，但不會(huì)像許多人希望的那樣徹底改變游戲規(guī)則。”

二是許多潛在客戶其實(shí)缺乏采用準(zhǔn)備。企業(yè)需要用內(nèi)部數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，而現(xiàn)實(shí)則是“大多數(shù)公司都不具備成熟的數(shù)據(jù)能力，如果你不能使用自己的數(shù)據(jù)，就無(wú)法使用人工智能。”——埃森哲CEO Julie Sweet

三是成本限制。例如，微軟對(duì)AI版 Office 定價(jià)為30 美元/月，這讓一些客戶的軟件成本翻了一番。有分析師警告：高昂的價(jià)格將導(dǎo)致客戶僅在小范圍內(nèi)適用AI技術(shù)，至少在AI工具的價(jià)值不被證明之前。

IT 研究公司Gartner的首席預(yù)測(cè)師John-David Lovelock表示：2024年用于生成式AI的支出將略高于 200 億美元，占全球 IT 支出總額的 0.5%。而且IT 買(mǎi)家在安全方面的支出也將是原來(lái)的五倍。

總而言之，此類(lèi)成本問(wèn)題意味著，至少在短期內(nèi)，新的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)對(duì)科技公司收入和利潤(rùn)的提升可能會(huì)減弱。

樂(lè)觀者的言論也不少。

Theory Ventures 創(chuàng)始人 Tomasz Tunguz表示：2024 年將是企業(yè)通過(guò) AI 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力實(shí)質(zhì)性提高的一年，每名員工的ARR有機(jī)會(huì)增加10-15%。

Rubrik 首席產(chǎn)品官Anneka Gupta表示：2024年的一大趨勢(shì)是大型傳統(tǒng)企業(yè)終于意識(shí)到生成式AI在提升生產(chǎn)力方面的優(yōu)勢(shì)，并找到了在組織內(nèi)大規(guī)模采用這項(xiàng)技術(shù)的方式。

Chapter One 創(chuàng)始人Jeff Morris Jr表示：2024 年將是我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)、編程、質(zhì)量保證、A/B 測(cè)試和部署軟件最大變革的一年，這些工作最終由 AI 實(shí)現(xiàn)。隨著 2023 年 AI 軟件工具的激增，我們將記住 2024 年是世界一流的設(shè)計(jì)、產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)將這些新的 AI 超級(jí)能力有效集成到日常工作流程各個(gè)方面的一年，而這還沒(méi)有發(fā)生（大多數(shù)團(tuán)隊(duì)仍在進(jìn)行試驗(yàn)）。2024 將被銘記為軟件構(gòu)建發(fā)生巨變的一年。

Spark Capital 普通合伙人Natalie Sandman認(rèn)為：2024 年，真正原生的 AI 應(yīng)用開(kāi)始出現(xiàn)。目前，Claude 和 ChatGPT 這類(lèi)LLM仍然處于 AI 版本的“Excel”階段。

在這些模型基礎(chǔ)上，未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)專(zhuān)門(mén)針對(duì)復(fù)雜工作流程設(shè)計(jì)的原生AI SaaS應(yīng)用。這些應(yīng)用從第一天開(kāi)始就以 AI 為核心構(gòu)建，可以將當(dāng)前復(fù)雜的專(zhuān)業(yè)化工作流進(jìn)行解耦和重組，使得工作流程的 AI 化變得更加輕松高效。

德國(guó)GenAI初創(chuàng)企業(yè)Nyonic的CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Vanessa Cann也表示：采用人工智能的公司將脫穎而出。隨著基礎(chǔ)模型能力的巨大飛躍，公司可以顯著提高其生產(chǎn)力、效率和創(chuàng)新速度——根據(jù)麥肯錫最新研究，采用人工智能最高可提升70%的生產(chǎn)力。

相比之下，Meta研究員Martin Signoux的觀點(diǎn)比較中肯，他表示：雖然沒(méi)有重大突破，但各方面都有改進(jìn)。

一方面，新模型不會(huì)帶來(lái)真正的突破（GPT-5)，LLM在本質(zhì)上仍然有限，而且容易產(chǎn)生幻覺(jué)。我們不會(huì)看到任何飛躍，使它們?cè)?024年可靠到足以“解決基本的AGI”。

但另一方面，隨著在RAG、數(shù)據(jù)整理、更好的微調(diào)、量化等方面的改進(jìn)，LLM將在許多用例中變得足夠強(qiáng)大/有用，從而推動(dòng)各行各業(yè)各類(lèi)服務(wù)的采用。

03 模型：是LLMs還是SLMs？

基于Signoux的觀點(diǎn)，我們進(jìn)而提出一個(gè)設(shè)想：2024年，是否有更多企業(yè)和消費(fèi)者采用效率更高、成本更低、可定制的小模型SLM，并在一些應(yīng)用場(chǎng)景中替代 LLM ？

例如Mistral 的混合專(zhuān)家模型 Mixtral 8x7B在一些基準(zhǔn)測(cè)試上甚至超過(guò)了 GPT-3.5；微軟的 Phi-2只有 27 億參數(shù)，可以在手機(jī)上運(yùn)行，并在大多數(shù)常識(shí)推理、語(yǔ)言理解、數(shù)學(xué)和編碼任務(wù)上超越了 Llama2 7B、Llama2 13B、Mistral 7B，與 Llama2 70B 的差距也在縮?。ㄉ踔粮茫?。

Snorkel AI曾做過(guò)一個(gè)試驗(yàn)，分別用GPT-3微調(diào)和自己搭建的小模型來(lái)訓(xùn)練一個(gè)法律領(lǐng)域的垂直模型。GPT-3的微調(diào)和搭建成本是7418美元，1萬(wàn)次推理花費(fèi)173美元，而自己搭建的小模型成本僅為1915美元，1萬(wàn)次推理也只花費(fèi)0.26美元。

從正確率來(lái)看，GPT-3微調(diào)的垂直模型正確率為71.4%，小模型則為71.3%。而GPT-3的參數(shù)量是該小模型的1400倍。

這是“參數(shù)越大，性能越好”失效了嗎？當(dāng)然不是。但有些時(shí)候，正如《華爾街日?qǐng)?bào)》的那句玩笑：用GPT-4總結(jié)電子郵件就像“讓蘭博基尼送披薩”。畢竟，在很多場(chǎng)景下，用戶需要的可能僅僅是寫(xiě)個(gè)總結(jié)。

也就是說(shuō)，規(guī)模較小的模型可以極大拓寬生成式AI的應(yīng)用范圍。

在這種情況下，Lightning AI的創(chuàng)始人William Falcon提出：2024年，1B模型性能將優(yōu)于70B。

Signoux也進(jìn)一步總結(jié)：SLM已經(jīng)出現(xiàn)，成本效益和可持續(xù)發(fā)展將加速這一趨勢(shì)。量化技術(shù)也將大大提高，從而推動(dòng)消費(fèi)服務(wù)的設(shè)備集成浪潮。

在此，我們可以展望一下：2023年是大模型之年，2024年會(huì)將是“小模型“之年嗎？而小模型+終端設(shè)備會(huì)不會(huì)成為2024年的一大看點(diǎn)？

04 硬件：是蘋(píng)果還是其他？

說(shuō)到“將模型塞進(jìn)進(jìn)手機(jī)里”，你想到的大概率是“小模型”，但如果是將“大模型”塞進(jìn)手機(jī)里呢？

這不得不提2024年AI硬件的競(jìng)爭(zhēng)格局。

根據(jù)The Information的2024年預(yù)測(cè)，微軟和Amazon將推出AI硬件設(shè)備，改變蘋(píng)果、三星雙巨頭壟斷局面。

文章指出：就像毫無(wú)長(zhǎng)進(jìn)的Siri，蘋(píng)果在iPhone中改進(jìn)AI功能的嘗試將讓人失望。盡管彭博社報(bào)道稱(chēng)蘋(píng)果正在緊鑼密鼓地開(kāi)發(fā)一系列生成式AI產(chǎn)品，但由于在隱私問(wèn)題上的強(qiáng)硬立場(chǎng)，蘋(píng)果將掉隊(duì)最先進(jìn)的、在云端運(yùn)行的人工智能模型步伐。

不過(guò)，適道對(duì)此預(yù)言持保留意見(jiàn)。一方面，正如我們?cè)诖饲拔恼隆妒瘴?023年，蘋(píng)果AI“圖窮匕見(jiàn)”：將大模型塞進(jìn)iPhone里》所言，蘋(píng)果在2023年即將結(jié)束之時(shí)，放出了兩篇爆炸性論文。其中一篇論文顯示，在Flash-LLM技術(shù)加持下，速度和大小將實(shí)現(xiàn)雙突破，或許很快可以讓大模型在iPhone、iPad和其他移動(dòng)設(shè)備上流暢運(yùn)行。

另一方面，蘋(píng)果的“保護(hù)隱私”更像是“以退為進(jìn)”。根據(jù)Radical Ventures在Forbes上發(fā)表的2024年預(yù)言：至少有一家美國(guó)法庭將宣布其主要的生成式AI模型違反版權(quán)法，這一爭(zhēng)議可能會(huì)在未來(lái)幾年內(nèi)上升到最高法院。

無(wú)論是GPT-4或Claude 2創(chuàng)作的詩(shī)歌，DALL-E 3或Midjourney描繪的圖像，還是Pika或Runway制作的視頻，這些生成式AI模型都得益于對(duì)世界大部分?jǐn)?shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。而這些AI公司通常是拿了數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練。

這會(huì)帶來(lái)法律風(fēng)險(xiǎn)，例如最近紐約時(shí)報(bào)對(duì)OpenAI和微軟的指控，而此案可能是人工智能使用知識(shí)版權(quán)糾紛的分水嶺。

蘋(píng)果的做法先取得授權(quán)，再拿數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。但蘋(píng)果似乎也沒(méi)有因此而慢下太多。根據(jù)分析師報(bào)告，蘋(píng)果可能在2023年已經(jīng)建造了幾百臺(tái)AI服務(wù)器，而2024年將會(huì)顯著增加。

當(dāng)然，AI硬件不只是智能手機(jī)。根據(jù)Martin Signoux的2024預(yù)測(cè)：AI智能眼鏡將蔚然成風(fēng)。隨著多模態(tài)技術(shù)的興起，領(lǐng)先的人工智能公司將加倍努力開(kāi)發(fā)人工智能可穿戴設(shè)備。還有什么比眼鏡外形更適合承載人工智能助手呢？

這就不得不提Vision Pro。據(jù)蘋(píng)果資深分析師 Mark Gurman 爆料，2024年蘋(píng)果的精力會(huì)重點(diǎn)放在可穿戴產(chǎn)品上（Vision Pro、AirPods、Apple Watch），一向占據(jù)大頭的 iPhone 或?qū)⒆屛弧?/p>

另外，根據(jù)a16z的2024年預(yù)測(cè)，在“文生文、文生視頻、文生圖像”等技術(shù)無(wú)限降低游戲組成元素的邊際成本時(shí)，一條游戲行業(yè)“降本增效——UGC——XR頭顯”的路徑變得更加清晰。Andrew Chen認(rèn)為：“下一代頭顯最好加倍下注”，并在此過(guò)程中會(huì)吸引數(shù)百萬(wàn)消費(fèi)者，而不是想著跳到需求低迷的生產(chǎn)力工具上。

而上述蘋(píng)果發(fā)表的兩篇論文中的另外一篇，則詳細(xì)介紹了一項(xiàng)名為 HUGS的生成式 AI 技術(shù)，該技術(shù)僅僅需要一個(gè)約50-100幀的原始視頻，相當(dāng)于2到4秒24fps的視頻，就能在30分鐘內(nèi)生成一個(gè)“數(shù)字人分身”。

不得不說(shuō)，比起“AI Pin”的小打小鬧，蘋(píng)果的技術(shù)準(zhǔn)備更像是步步為營(yíng)。所以，在2024年的AI硬件突破上，適道先站隊(duì)蘋(píng)果。

05 監(jiān)管：是威脅還是機(jī)會(huì)？

接著蘋(píng)果的隱私保護(hù)，繼續(xù)說(shuō)AI監(jiān)管。

一方面，AI監(jiān)管的壓力越來(lái)越大。例如，Adobe 因監(jiān)管壓力終止了對(duì) Figma 的收購(gòu)。

Felt 的CTO Can Duruk表示：2024 年，我們可能會(huì)首次遇到由人工智能引起的“Wow”時(shí)刻。這可能是一些引人注目的丑聞：比方說(shuō) Midjourney + Elevenlabs 生成的假新聞引發(fā)了動(dòng)蕩，或者某位名人聲稱(chēng)一張尷尬的“真實(shí)照片”實(shí)際上是由AI生成的。即將到來(lái)的 2024 年美國(guó)選舉將成為這一切的“有趣”背景。

另外，想必大家都看過(guò)ChatGPT費(fèi)水的新聞：“到2027年，全球范圍內(nèi)的AI需求可能會(huì)需要消耗掉66億立方米的水資源，幾乎相當(dāng)于美國(guó)華盛頓州全年的取水量?！?/p>

Merantix的聯(lián)合創(chuàng)始人Rasmus Rothe從AI和環(huán)境的角度提出了預(yù)測(cè)：AI對(duì)環(huán)境的影響將成為主導(dǎo)話題。在2024年，人工智能界的爆炸性增長(zhǎng)將與社會(huì)對(duì)氣候變化和能源消耗的擔(dān)憂形成對(duì)立。這將對(duì)人工智能系統(tǒng)造成經(jīng)濟(jì)和政治壓力，要求它們創(chuàng)造出更好的模型架構(gòu)——意味著用更少的數(shù)據(jù)和能源訓(xùn)練和使用人工智能模型。我們不僅需要更高的效率來(lái)減輕環(huán)境影響，也需要降低客戶的成本。

但另一方面，AI安全也將成為投資新機(jī)遇。Speedinvest投資人Rick Hao表示：2023年，AI安全已進(jìn)入公眾討論的視野。隨著企業(yè)急于采納最新的人工智能技術(shù)，透明度、信任、治理成為越來(lái)越多人關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，我們預(yù)測(cè)，與技術(shù)能力相比，AI安全領(lǐng)域的投資將繼續(xù)不足。我們已經(jīng)在這方面進(jìn)行了一次投資，并將在2024年進(jìn)一步加碼。

結(jié)語(yǔ)

篇幅關(guān)系，適道不能對(duì)2024的AI預(yù)言一一鋪開(kāi)，而是采取總結(jié)脈絡(luò)的方式進(jìn)行大致梳理。

總而言之，生成式AI到底是史詩(shī)級(jí)的技術(shù)革命，還是僅僅成為企業(yè)IT武器庫(kù)中的一個(gè)有力的補(bǔ)充，一切答案都會(huì)在2024年見(jiàn)分曉。

對(duì)于初創(chuàng)公司而言，“尋找需求”遠(yuǎn)大于“死磕大模型”。目前階段要求生成式AI必須具備解決問(wèn)題的能力?！案叨茸儸F(xiàn)的殺手級(jí)應(yīng)用”是生成式AI從模型變?yōu)榫薮笥♀n機(jī)的關(guān)鍵。