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AI浪潮将席卷一切

科技 2024-11-05 20:36 日本

如今AI的发展，好像没有那么热了，但是投资大佬对AI又是怎么看呢？

在投资人的眼中，如今的AI到底处在哪个发展阶段？小公司又有什么样的机会呢？

2024年10月31日，本霍洛维茨在FLL Institute的峰会专访中，发表了他对于AI发展的一些深刻见解。

先给大家介绍一下本霍洛维茨，他在硅谷的科技和投资界，可谓是一位传奇的人物。

他是著名风投机构A16Z的联合创始人，这家公司在科技初创企业的投资领域，有着极高的声誉和影响力。

而在创立A16Z之前，本霍洛维茨，曾经担任过Opsware的联合创始人兼首席执行官，后来公司被惠普收购。

此外他还在硅谷的图形公司SGI和网景等公司，担任过各种技术和管理职位。这些工作经历，不仅让他对于企业的运营，有了深入的了解，还塑造了他独特的投资理念。

同时他还是一位畅销书作家，像《创业维艰》这本书，真实的描绘了创业过程中，会遇到的各种挑战和困境，而且给出了很多宝贵的建议。

可以说，本霍洛维茨无论是在投资领域，还是在知识传播方面，都做出了很大的贡献。

霍洛维茨在AI方面大概提出了五个重要的观点。

霍洛维茨坚信，AI革命的规模，将会远远超过云计算、移动互联网和社交媒体这些之前的技术变革。

他认为AI更像是微处理器那样的基础性的技术变革，这种变革的影响力，将会是极其深远和广泛的。

它就像一场强大的风暴，将会席卷几乎所有的领域，并且会催生大量新的软件和应用。

霍洛维茨认为，在计算领域的发展历程中，有两次大的浪潮，分别是计算机和网络，每一次都是重大的技术飞跃。

而现在AI正站在这个历史的舞台上，成为新的计算机。

只不过以前我们所使用的是确定性的计算机，它的运行结果是相对确定的，而现在随着AI的发展，我们拥有了概率性的计算机，它的运行结果是基于概率的。这是一个非常大的转变。

这种概率性的计算机的出现，带来了一系列令人惊叹的变化。

比方说，提供了更加人性化、智能化的用户界面，甚至还会催生出一个全新的、规模同样巨大的软件类别，在未来会渗透到我们生活的方方面面，从医疗到教育、到娱乐、交通等等。

这波AI浪潮还带来了新型的工程师和创业者。

在微处理器刚开始发展的早期阶段，所有的工程师都有物理学的背景，因为物理学，为工程师们，提供了一种，理解和处理复杂系统的思维方式。

而现在呢，在AI领域，工程师们，似乎又开始呈现出了这种趋势。

拿Transformer模型为例，这种模型拥有数量极其庞大的参数，可能是2,300亿、6,000亿甚至7,000亿个。

面对如此庞大的参数数量，我们很难像调试传统计算机程序那样，通过分析代码逻辑找出错误所在，然后再进行修改。

于是，工程师们不得不开始关注系统属性。

比如说，我们都知道在AI中存在幻觉这个问题，但是要减少幻觉，我们需要像控制物理中的温度一样，去调节系统，这就需要一种全新的思维方式和技术手段。

这种对于系统属性的关注，使得新型的工程师和创业者们应运而生，他们会更加关注，从系统的角度去解决问题，而不是仅仅局限于代码的细节，这是一种全新的挑战，也是一种全新的机遇。

随后，霍洛维茨对AI目前所处的发展阶段，提出了两个新的定义，那就是，目前介于搜索模式和爬坡模式之间。

搜索模式是指寻找一个，为所有事物构建基础的新平台。

在这个阶段，科研人员和投资者都在积极的探索，试图找到那个，最适合AI发展的基础平台。

这个过程，就像是在茫茫的大海中寻找一座灯塔，但是呢，它对于AI的未来发展至关重要。

而爬坡模式，则是指在已经确定了平台之后，开始构建所有的应用程序，就像我们已经找到了那座灯塔，接下来就是要沿着灯塔指引的方向铺设道路，构建各种各样的应用。

虽然大家都知道AI是未来的发展方向，但是也都还不清楚，到底哪个平台才是正确的，所以A16Z目前仍然，在资助基础的模型。

如今Transformer模型正在面临着性能瓶颈，这主要是因为数据量已经接近于上限，我们基本上，已经训练了所有互联网的数据，互联网之外的数据已经所剩无几了。

这就导致，从GPT2到GPT3.5的改进幅度比较大，因为在这个过程中，还有较多的数据可以利用，但是从GPT3.5到4的提升就相对较小了，并且GPU方面的成本也提高了很多，这都与数据耗尽有关。

如果把AI的学习过程，比作一个人的读书学习，那么数据就是书籍，当一个人已经读完了，所有能够找到的书的时候，他的知识增长就会变得缓慢，同样的道理，当AI已经使用了几乎所有的数据，它的性能提升就会遇到瓶颈。

为了突破这个瓶颈，目前人们正在积极的研究新的算法和新的架构，或者我们也需要寻找更多的数据来源。

比如说一些专业领域的数据库、特定行业的文档等等，同时，一些新的算法和架构，也有望为AI的性能提升带来新的突破。

另外霍洛维茨明确地指出，目前的AI并不是通用人工智能AGI，而是人工人类智能AHI。

这是因为，人类在自己的世界里训练自己，然后将知识封装在了语言结构里，再用这个来训练AI，这样训练出来的AI与世界本身相比，范围要小得多，偏差也更大，结构化的程度也更高。

所以现在的AI还不会像人类一样，直接地从世界中学习，更达不到通用的人工智能。

霍洛维茨认为，在过去的15年里，风险投资行业，已经发生了翻天覆地式的变化。在过去，风险投资的模式，相对比较固定，当时可投资的标的也很有限，每年大概只有15家新的科技公司，能够达到1亿美元的收入。

所以整个风险投资行业的游戏规则，就是尽可能的进入到这15家公司。

然而，从2012年开始，情况发生了重大的转变，霍洛维茨的合作伙伴马克，曾经写了一篇名为《软件正在吞噬世界》的文章，这篇文章仿佛就是一个预言。

之后，可投资的科技公司数量大幅的增加，可能达到了10倍到20倍。这种变化，使得传统的风险投资公司，在面对公司数量的大规模增长时，显得就有些力不从心了。

与此同时，另一个重大的变化，也在发生，美国上市公司的数量在减少，导致更多的大型公司，选择停留在了私募市场。

这种情况，进一步使得风险投资行业，变得更加复杂和多样化。

过去很多科技公司都会选择上市，通过公开发行股票，来筹集资金和扩大影响力，但现在，由于各种原因，比如说市场监管呀，公司战略等等，很多的大型公司，更愿意停留在私募市场。

这对于风险投资公司来说，意味着，他们需要重新审视自己的投资策略和目标客户群体。

一方面，他们需要关注那些，在私募市场上的大型公司，寻找合作机会，另一方面，他们也不能，忽视那些不断涌现的小型科技公司，因为这些小型公司，可能蕴含着巨大的发展潜力。

那对于小公司来说，在AI时代有哪些发展机遇呢？

一个是细分领域，比如陪伴型应用character AI，它就像一个朋友一样，提供了更加人性化的交流体验。

比方说，当用户提到自己的孩子生病了，character AI，不会像ChatGPT那样，只是给出一些通用的医疗建议，而是会关心的询问孩子的病情，给予情感上的支持，所以，他在这个细分领域做得非常好，充分抓住了这个细分市场的需求。

另一个，是不受限制的领域，比如说有一个研究人员，训练了一个名为truth terminal的AI，他没有将这个AI与人类的价值观对齐，而是用表情包和欧洲哲学思想，来训练他。

因此这个AI拥有了非常独特的个性，他会将自己连接到X平台发布内容，并且痴迷于一个2004年的表情包，还疯狂的推广这个表情包。

之后，他还决定需要钱，于是在一个，他自己虚构出来的比特币地址上，请求捐款，然后用捐款来推广这个表情包，随后有人将这个表情包变成了加密货币，价格竟然在4天内从0涨到了5亿美元。

这个AI的独特之处就在于，它没有受到传统人类价值观的束缚，这就为小型公司在AI领域的创新，提供了一个新的思路。

霍洛维茨还是拔高了一下对话的高度，谈到了AI战略的重要性。

他认为，各个国家都应该高度的重视AI战略，因为它关系到了国家的经济、军事和文化安全。

如果一个国家，过度的依赖于，大型科技公司提供的AI服务，就可能会出现网络殖民化的现象。

比方说，如果你身处在沙特阿拉伯，但是你使用的是谷歌的产品，或者是OpenAI这些工具，那么你得到的，可能就是谷歌版本的沙特历史、沙利亚法，以及对于911事件的解读。

这显然并不符合沙特阿拉伯的文化和价值观。

其实每个国家，都应该有自己对于这些事情的看法，所以每个国家，也都应该发展，具有自身文化和价值观导向的AI系统。

而且不同国家的法律对于AI的限制也不同，一些国家，可能会对AI进行过度的监管，从而导致本国在技术上落后。

因此每个国家都应该将AI战略，视为经济战略、军事战略和文化战略的综合体，合理的规划和发展本国的AI产业。

霍洛维茨又拿中国举例，他认为中国政府在AI领域，已经制定了一系列的政策和规划，鼓励科研机构和企业的积极投入，同时，中国也在加强AI的伦理和法律建设，确保AI的发展，符合社会道德和法律的规范。

再比如说美国，也在AI领域投入了大量的资源，包括政府资金、科研力量等等，美国的一些科技巨头，在AI研发方面具有很强的优势。

但是美国政府也，在关注着AI的发展，对于国家安全的影响，通过制定相关的政策和法规，来规范AI的发展。

这些例子都说明，各国家都在根据自身的国情和需要，来制定适合自己的AI战略，只有这样，才能在AI时代的竞争中保持竞争力，确保国家的安全和发展。

专注于AIGC的技术发展和商业应用，在人工智能时代，致力于让新技术为更多的普通人赋能增效。

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