Sarah Guo总结2024年AI现状：应用层的价值被低估了

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文章摘要

在NeurIPS 2024大会上，Conviction Capital的创始人Sarah Guo和合伙人Pranav Reddy深入探讨了AI创业公司的现状，并梳理出2024年AI领域的五大关键主题。这些主题包括底层模型竞争格局的变化、开源模型的快速进步、小模型的性价比优势、多模态的突破，以及Scaling Law的突破口和2025年的投资机会。他们指出，AI投资环境正趋于理性，应用层的价值被重新评估和重视。

底层模型竞争在2024年变得更加激烈，谷歌的模型在大模型评估中表现超越OpenAI，市场上出现了多种LLM供选择。开源模型的竞争力不断提升，在多个关键领域表现出色，尤其是Llama模型在SEAL排行榜上跻身前三。同时，大参数模型与小型模型之间的差距在缩小，智能的价格大幅下降，API成本在过去一年半内下降了约80-85%。

多模态成为未来发展的重要方向，低延迟语音和笛卡尔模型提供了全新的交互体验，执行能力如代码执行功能也成为新兴用例。视频作为新模态的出现，预示着更多领域的发展潜力。关于Scaling Law，虽然存在限制，但新的扩展范式出现，OpenAI似乎已经找到了突破限制的方法。

在AI泡沫的讨论中，融资环境的现实看起来理性和健康得多，流向真正运营的公司的资金规模合理。AI生态系统的机会丰富，创新层出不穷，市场竞争激烈，开源项目蓬勃发展。AI Infra，即算力和数据，成为投资方向。数据需求变化，需要更多专家数据和更多类型的数据。

最后，讨论了胜利成果流向巨头还是创业公司的问题。虽然在位者拥有分销渠道、产品界面和数据，但创业公司可以通过提供更优秀或更具创新性的产品来竞争，探索新的商业模式和分销渠道。AI确实有用，可以改变市场的购买模式和结构。社交、内容生成和游戏领域的机会巨大，AI可以针对成果和服务而不是软件支出来销售。创业公司成功的关键在于深入理解产品界面和数据，以及如何应对创新者困境。

Sarah Guo和Pranav Reddy将这一系列变革概括为“软件3.0”，认为这是一次全栈式的重新思考，将为新一代公司带来巨大优势。变革的速度对创业公司有利，市场机遇发生变化，价值万亿美元的市场已经不仅仅是过去二十年那种替代型软件市场。现在是产品方面极具创造力的时期，需要彻底颠覆现有的流程。最后，他们呼吁大家抓住这个机会，这是见过的最大的技术和经济机遇。