生成式AI进入第二阶段 | 红杉外汇

和Ava，它们正要创立数字连续性恋。

商品格局

我们更为再转换成式AI商品由此可知如下：

与当年的地由此可知多种不同，我们选项按照可用与此无关而不是三维假定来民间组织这张地由此可知。这解读了商品上两个重要的推动力：转换成式AI从新科技锤子到实际可用与此无关和实用价值的转变，以及转换成式AI应用层面日益多假定的物理连续性质。

此外，我们还转为了一个再LLM程序员子程序，解读了该公司在装配中都相结合转换成型AI应用层面时方向移动的计算和用以供给商。

再审视我们的论述

我们当年的文章提出了一个关于转换成式AI商品借助的一般连续性，以及对商品如何转变的结论。如今一年无论如何了，来看看我们计算得怎么样呢？

一般而言是我们计算错的：

事情转更很快。当年，我们预计还即可要近几年来的时间段握有实习生级别的代码转换成、好莱坞准确连续性的录像带或不发机械声的人类文明准确连续性语音。但听得一听得Eleven Labs在TikTok上的声音或Runway的AI电影节就无论如何，未来就会并未以相对速度预感。甚至3D三维、RPG和音乐都短时间段内更高水准。困难在供给下端。我们从未预料到最终应用程序的即可要就会超过GPU的供给。许多该公司增加的困难很快就不是零售商即可要，而是获取Nvidia的最新GPU。长时间段的等待带入其本质，用到了一个恰当的商贸三维：支付订阅费过关等待队列并获更为好的三维。向下分离出来尚未时有发生。我们仍然相信“应用层面层”该公司和基本三维备有商二者之间就会有分离出来，三维该公司专心于冲击力也和研究，应用层面层该公司专心于厂商和UI。实际上，这种分离出来还从未干净利落地时有发生。事实上，最初面向应用程序的应用层面中都最成功的是向下结合的。相互竞争环境杀戮，既有相互后继者的反应迅速。当年，相互竞争格局中都有几个过于拥挤的类别（特别是由此可知像转换成和文案文学评论），但总体上商品还是一个空白范围内。如今，相互竞争格局的许多四周比借助还要相互竞争激烈。从Google的Duet和Bard到Adobe的Firefly，既有相互后继者迅速的反应——以及他们最终愿意担负“不确定连续性”的意愿——加剧了相互竞争的热度。即使在基本三维层，我们也看到零售商在多种不同供给商二者之间建立自己的基本设施。壁垒在零售商中都，而不是在统计数据中都。我们计算，最好的转换成式AI该公司可以通过统计数据飞轮转换成可持续连续性的相互竞争压倒连续性：更为多可用→更为多统计数据→更为好的三维→更为多可用。尽管这在或许上仍然是对的，特别是在握有十分专业人士和难以获的统计数据的层面，但“统计数据壕沟”正始终保持周期性地面：应用层面该公司转换成的统计数据并从未建构一个很难谨守的壕沟，下一代基本三维很不太可能就会摧毁草创该公司转换成的任何统计数据壕沟。比如说，社会活动流和应用程序网络似乎正要建构更为长久的相互竞争压倒连续性；也。

一般而言是我们计算对的：

转换成式AI是一种想像。忽然二者之间，每个程序员都在研究转换成式AI应用层面，每个企业货品都在要求它。商品甚至沿用了“转换成式AI”的名称。师资移入商品，不确定连续性资本也移入。转换成式AI甚至带入了流行文化周期连续性，如“哈利·波特瓦伦西亚加”这样的病毒录像带，或者由Ghostwriter作曲的模仿克拉克的歌曲“Heart on My Sleeve”，这首歌并未带入了榜首上的热门歌曲。第一个杀手级应用层面并未用到。正因如此，ChatGPT是破纪录翻倍1亿MAU的应用层面程序——并且在短短6年末自然环境而然地做到了这一点。相比之下，Instagram大花了2.5年，WhatsApp大花了3.5年，YouTube和Facebook大花了4年才翻倍那种应用程序即可要水平。但ChatGPT并不是一个孤立的周期连续性。Character AI的积极参与深度（平均每次就会话2时长）、Github Copilot的生活水准更进一步（生产成本降低55%）以及Midjourney的商贸化逆时针（数亿美元的收入）都表明，第一批杀手级应用层面并未预感。程序员是关键。像Stripe或Unity这样以程序员为中都心的该公司的核心洞察是，程序员建构了你甚至很难只想象的可用与此无关。在无论如何的几个周内里头，我们接到了从音乐转换成小区到AI红娘到AI零售商背书代理的各种只想法。结构上正要转变。AI应用层面的英文版多数是则会收尾和初稿，但这些结构上现今正要更更比较恰当。Midjourney导入的摄像机旋转和填充是转换成式AI原则上应用程序领略更更为丰富的一个更好的例子。总的来说，结构上正要从连续性状到子系统级的生活水准，从人在尿素中都到监督导向的代理子系统转变。版权、和近十年存在的恐惧。这些热点话题的讨论如火如荼，艺术文学作品、作家和音乐家赞同不一，有些作者正当地愤怒于其他人从衍生文学作品中都收益，有些作者则拒绝接受了再AI虚幻（Grimes的利润回馈提议和James Buckhouse对带入创意基因组的一部分的乐观立场浮现今脑海中都）。从未草创该公司只想带入最终的Spotify的Napster或Limewire（感谢Jason Boehmig）。规则是模糊的：日本人并未宣布用于专业培训AI的素材从未IP公民权利，而欧洲并未提议下重手完成政府机构。我们现今所处的左边？转换成式AI的实用价值原因

转换成式AI并不依赖于可用与此无关或零售商即可要。应用程序普通人AI能使他们的社会活动更更为容易，他们的社会活动厂商更更为好，这就是为什么他们就会以了了的速度涌向各种应用层面的原因（尽管依赖于自然环境分布）。

但人们就会之后可用吗？不一定。前面的由此可知表比较了AI原则上应用层面与既有该公司的首月底移动应用层面留存率。

应用程序积极参与度也不佳。一些最好的消费该公司有60-65%的DAU/MAU，WhatsApp的为85%。相比之下，转换成式AI应用层面的中都位数为14%（Character和“AI陪伴”类别是显著的例外）。这也就是说应用程序还从未在转换成式AI厂商中都找足以的实用价值，以至于每天都在可用它们。

简而言之，转换成式AI最大的原因不是寻找可用与此无关、即可要或分发，而是证明了实用价值。正如我们的上司Did Cahn作者：“2000亿美元的原因是：你打算可用所有这些基本设施来做什么？它如何扭转人们的生活？”建立长久的业务的逆时针将即可要补救沿用原因，并为零售商转换成足以熟悉的实用价值，使他们坚持并带入每日引人注目应用程序。

但我们不应当绝望。转换成式AI仍始终保持其“失望的青春期”。有时就会有卓越的可能，当厂商从未翻倍期望时，挫败一般来说是合理的、可重复的且可修复的。我们的社会活动摆在面前。

第二阶段比对

创立者正要完成prompt工程施工、见下文和统计数据集策划的艰苦社会活动，以使他们的AI厂商高水准痛快。他们正要逐步地新建，将与众多种不同的Demo展示换成完备的厂商领略。与此同时，基本三维上层之后充满研究和创新。

随着该公司找长久实用价值的逆时针，正要转变一个分享的编剧。我们现今有了分享的新科技来使三维更有生产成本，以及将描绘出转换成式AI第二幕的新兴UI范式。

三维共同开发子程序

新兴的侦探小说新科技，如速食认知、树状认知和入射，正要降低三维监督更为丰富、更为比较恰当的侦探小说任务的能力，从而缩减了零售商期望与三维能力二者之间的落差。程序员可用像Langchain这样的框架来调用和调试更为比较恰当的多链序列。迁到学习新科技，如RLHF和见下文，正更更为加可用，特别是随着GPT-3.5和Llama-2的见下文的最近可用连续性，这也就是说该公司可以将基本三维适应环境其特定层面，并从应用程序该系统中都基础上。程序员从Hugging Face下载开源三维，并见下文它们以实现优质的可靠连续性。检索减弱转换成（RAG）正要导入关于业务或应用程序的上下文，减少恐惧并增加真实连续性和技术连续性。像Pinecone这样的该公司的向量统计数据库已带入RAG的基本设施正因如此。再程序员用以和应用层面框架为该公司备有了可重用的相结合块，以创立更为先进的AI应用层面，并借助程序员评估、基础上和监控装配中都的AI三维的可靠连续性，有数像Langsmith和Weights Co Biases这样的LLMOps用以。像Corewee、Lambda Labs、Foundry、Replicate和Modal这样的AI-first基本设施该公司正要解除公共云的锁链，并备有AI该公司最即可要的两边：大量的GPU以适当的成本高、按即可可用和高度可扩张，以及一个不错的PaaS程序员领略。

这些新科技应当能够在基本三维同时基础上的前提，缩减期望与虚幻二者之间的落差。但使三维更优异只是成功了一半，转换成式AI原则上的应用程序领略也在演化出：

新兴厂商蓝由此可知

转换成式介面：基于文本的对话应用程序领略是LLM的默认介面。越来越地，再结构上踏入了定时，从Perplexity的转换成应用程序介面到Inflection AI的语音发声等再假定。再编者领略：从Copilot到监制方式而（Director‘s Mode）。随着我们从Zero-shot到ask-and-adjust（感谢Zach Lloyd），转换成式AI该公司正要发明一套再旋钮和电源，它们好像与传统的编者社会活动流程十分多种不同。Midjourney的再旋转下令和Runway的监制方式而建构了再单反般的编者领略。Eleven Labs使得通过提示（Prompt）加载声音带入不太可能。更比较恰当的代理子系统：转换成式AI应用层面更不仅仅是即可要人来审查的则会收尾或初稿；它们现今有自主权来补救原因、访问外部用以并代表我们下端到下端地补救原因。我们正稳步从0级进展到5级自主权。子系统范围内的简化：有些该公司并不是比如说单个人应用程序的社会活动流程并使该连续性状更为有效，而是直接补救子系统范围内的简化原因。你能否选项一部分背书票据或拉取请求并自主地补救它们，从而使整个子系统更为加有效？结尾的认知

当我们相对于基础连续性悖论，当Transformers和散布三维的与众多种不同连续性逐渐消失时，转换成式AI商品的连续性质正要时有转变。广告宣传和短时间段内展览正要为确实的实用价值和完备的厂商领略所取代。

在橄榄树美国，我们仍然忠于地相信转换成式AI。这个商品飞离所即可的前提在几十年的时间段里头并未暴增痛快，商品终于预感了。杀手级应用层面的用到和终下端应用程序即可要的巨大冲击力也加深了我们对商品的热诚。

然而，Amara的本质——我们倾向于短期内高估一项新科技的效果，在近十年内低估其效果的周期连续性——正要发挥作用。我们在投资决策中都运用耐连续性和判断，密切关切创立者是如何补救实用价值原因的。该公司可用的分享编剧来推动三维可靠连续性和厂商领略的界线，使我们对转换成式AI的第二阶段觉得乐观。

注解零售商端：

— 完 —

粒子位 QbitAI · 头条号签约

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