Алекс Рен, основатель Fellows Fund: создание ценности ИИ с точки зрения Кремниевой долины

Источник: Лэй Фэн Нет.

Автор: Хуан Нань

14 августа 2023 года в отеле Orchard в Сингапуре стартовала 7-я Глобальная конференция GAIR по искусственному интеллекту и робототехнике, организованная научно-исследовательским институтом GAIR, Leifeng.com, World Science and Technology Press и Kotler Consulting Group.

В эпоху бурного развития предпринимательства в области ИИ эта конференция, как международный форум по ИИ, привлекла множество предпринимателей и инвесторов из Азии. Конференция открыла в общей сложности 10 тематических форумов, посвященных трансформации и инновациям в таких популярных областях, как AIGC, Infra, науки о жизни, образование и SaaS в эпоху больших моделей. В первый день сессии «Выдающиеся участники эпохи GPT» Алекс Рен, первый инвестор Кремниевой долины и партнер-основатель Fellows Fund, выступил с программной речью на тему «Создание ценности ИИ с точки зрения Кремниевой долины».

В последние шесть месяцев предпринимательство в области ИИ было в самом разгаре. Для предприятий и потребителей ИИ означает лучшие решения, лучшие действия, лучшие результаты и лучший опыт. По сравнению с прошлыми несколькими годами некоторые из нынешних ИИ-компаний начали получать прибыль, и перспективы очень многообещающие!

Алекс Рен считает, что нынешние инвестиции в ИИ могут начинаться с четырех измерений: первое — это повышение производительности, то есть инструменты, управляемые ИИ, автоматически выполняют задачи и обеспечивают результат; другое — изменения в отрасли, то есть использование искусственный интеллект для оптимизации процессов для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения результатов; третий — это средний уровень ИИ, который относится к среднему слою ИИ, соединяющему LLM для создания масштабируемых и настраиваемых приложений ИИ; четвертый — агент ИИ ( интеллектуальное тело ИИ), где ИИ заменяет людей и машины для взаимодействия и обучения.

Во время диалога с Цю Чжуном, зарубежным партнером China Shadow Capital, они также обсудили, как ИИ может подорвать метод производства контента в социальных сетях и путь коммерциализации начинающих компаний.

Ниже приводится содержание живого выступления Алекса Рена, которое Leifeng.com отредактировал и организовал без изменения первоначального замысла:

01. Четыре направления инвестиций в ИИ

Мы венчурный фонд, расположенный в Кремниевой долине.В отличие от других венчурных компаний, мы смотрим на проекты с трех точек зрения: пространство, то есть где место для стартап-компаний, большое количество стадий коммерциализации, размеры. , в чем основная компетенция компании, и методология конкуренции с крупными компаниями.

Исходя из этих трех измерений, мы предлагаем четыре направления для инвестиций в ИИ.

Первое направление — это повышенная производительность, когда инструменты на основе ИИ автоматизируют задачи и обеспечивают результат. Сегодня пользователи в целом могут ощутить повышение эффективности, обеспечиваемое инструментами ИИ, такими как использование ChatGPT для генерации текста, написания песни или написания кода и т. д., и это скоро будет завершено. Среди компаний, в которые мы инвестируем, несколько компаний ИИ, таких как Gamma.app, Taskade, CodeComplete, Opus Clip и т. д., их технические модели обеспечивают возможности ИИ за счет комбинации инструментов ИИ, чтобы улучшить способность модели решать проблемы. в поле и повысить эффективность работы производительность.

Второе направление – режим трансформации отрасли. Многие отрасли будут иметь свои собственные данные, такие как биология, страхование, бытовые услуги и т. д. Путем внедрения ИИ в рабочий процесс отрасли для оптимизации можно повысить эффективность, снизить затраты и улучшить результаты. Например, мы инвестируем в Diffuse Bio в области биологии, Kyber в сфере страхования и LiveX AI в сфере жизнеобеспечения.

Третье направление — средний слой ИИ. Если нижний уровень технологии ИИ представляет собой большую модель, то между технологией и конечным приложением нам потребуется больше промежуточного программного обеспечения, такого как LangChain, LlamaIndex или другие инструменты промежуточного программного обеспечения для определенной области или архитектуры. Например, в Anarchy AI, в который мы инвестировали.

Четвертое, и самое популярное направление в последние месяц-два, это AI Agent (ИИ агент).AI Agent был предложен давно, но до появления GPT заставил всех задуматься об AI Agent.В настоящее время В Силиконовой долине есть много инженеров, которые занимаются предпринимательством в этой области. Anothermind.ai, в которую мы инвестировали, — это стартап-компания нового типа AI Agent.

Краткий обзор последних трех этапов ИИ: самый ранний период был периодом классического машинного обучения, и появилось множество статистических методов обучения на структурированных данных и предопределенных функциях. Затем наступил этап глубокого обучения, когда нейронные сети могут учиться на неструктурированных данных, таких как изображения, текст и аудио. После Transformer мы также вступили в стадию генеративного искусственного интеллекта и базовых моделей.На основе метода GPT можно генерировать различные тексты, изображения, коды или алгоритмы проектирования микросхем.Можно сказать, что генеративный ИИ - это следующий этап прорывы.

Наша команда уделяет внимание ИИ с 2016 и 2017 годов. Мы можем обнаружить, что основное различие между текущими ИИ-компаниями и предыдущими стартапами заключается в том, что за последние несколько лет прибыльность сценических приложений, представленных автономным вождением, не достигла ожидания, но многие ИИ-компании сегодня очень прибыльны, и мы уже можем видеть, как некоторые ИИ-компании зарабатывают деньги.

Итак, какую ценность может создать ИИ? Мы резюмируем это как лучшие решения, лучшие действия, лучшие результаты и лучший опыт.

Первый заключается в использовании ИИ для принятия более эффективных решений, например, для анализа кредитных рейтингов и анализа финансовых рисков в маркетинговых сценариях.

Во-вторых, лучшие действия, то есть делать выводы из действий пользователей и предоставлять лучшие рекомендуемые персонализированные услуги.

В-третьих, лучшие результаты, то есть получение лучших выходных результатов за счет оптимизации.

Последнее, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Например, если вы звоните в определенный банк или авиакомпанию в Соединенных Штатах и вам часто приходится долго ждать, обслуживание пользователей будет очень плохим, но с помощью обслуживания клиентов с помощью ИИ для оптимизации внутреннего процесса пользовательский опыт также может быть улучшен. значительно улучшенное продвижение.

В определенных приложениях упомянутый выше опыт ИИ должен быть дополнен рабочим процессом.

Например, статья, написанная в СМИ, должна пройти аннотацию рукописи, редактирование и другие процессы, прежде чем ее можно будет опубликовать. и неиспользование кривых ИИ будет отличаться.

При отсутствии помощи ИИ, ограниченной личными способностями или эффективностью скорости, предел скоро будет достигнут. Но с помощью ИИ даже писатель, не имеющий опыта написания юридических документов, может использовать большую модель для завершения написания соответствующих документов и эффективного дополнения содержания. В этом процессе ИИ делает выводы и выполняет действия, понимая потребности людей, и, наконец, помогает людям в процессе написания.

Вот краткое описание того, как большая модель использует Agent для улучшения своих возможностей.

Поскольку большие модели обучаются на исторических данных, они не могут понять текущие события. Предположим, мы позволили большой модели ранжировать погоду и температуру во всех городах Юго-Восточной Азии сегодня.В настоящее время большой модели нужны некоторые инструменты, чтобы иметь возможность общаться с внешним миром для получения этой информации, а затем выполнять рассуждения на основе информации.Это концепция агента. Другими словами, агент — это глаза и уши большой модели, позволяющие большой модели понимать окружающую среду и, таким образом, иметь возможность обрабатывать нашу текущую информацию.

02, большая модель инновационной парадигмы агента

Следующий вопрос, который я хочу обсудить, — что ИИ может сделать для нас?

В основном он включает в себя три аспекта, а именно автоматизацию и вспомогательный ИИ, то есть то, как ИИ может автоматизировать процесс в Workflow, высвободить творческий потенциал и улучшить взаимодействие человека с компьютером.

В автоматизированном и вспомогательном ИИ мы можем различать их разные значения в двух измерениях. Перед лицом проблем с низкой сложностью и большим количеством задач за счет внедрения ИИ в процессы автоматизации рабочих процессов можно значительно повысить эффективность производства предприятий; при столкновении с более сложными задачами ИИ является человеческим инструментом, играющим вспомогательную роль. . Например, в области разработки лекарств и дизайна материалов сами задачи более сложны и требуют более высоких профессиональных знаний, поэтому возможности ИИ, которые он использует, часто не соответствуют тому, что может решить ИИ, умеющий рисовать.

Позвольте мне привести вам пример использования ИИ для управления проектами, в которые мы инвестировали ранее. В Taskade инструкция маркетингового плана отправляется ИИ, генерируются различные роли пользователей, а различные упакованные PDF-файлы передаются ИИ для анализа и обработки текста — это ИИ, управляемый задачами.

Это интегрированный инструмент управления задачами в сочетании с внедрением искусственного интеллекта может реализовать полное управление завершенным производственным процессом. Очень важным моментом в этом инструменте является исследование поведения пользователей, использование контента для взаимодействия с пользователями, производство контента также может генерироваться непосредственно на основе поведения пользователей, а обратная связь со стороны пользователя может использоваться для обратной связи модели, и в то же время можно также использовать персонализацию. Рекомендовать рекламу продукта пользователям.

Поэтому мы считаем, что это должно стать общей тенденцией развития электронной коммерции и розничной торговли следующего поколения.

Следует отметить, что выпуском производительности на основе больших моделей сегодня занимаются и крупные компании, такие как Microsoft.Как должны конкурировать стартапы?

Мы обнаружили, что многие крупные компании часто сталкиваются с проблемой неспособности достичь «последней мили» с точки зрения опыта работы с продуктами ИИ. итерации достаточно быстро, чтобы дать пользователям лучший опыт.

Например, Opus.pro, компания по созданию ИИ-видео, в которую мы инвестировали ранее, всего за два месяца с момента запуска приобрела большое количество постоянных клиентов. Пользователям нужно только ввести ссылку на видео YouTube, и платформа может создавать дюжину коротких видеороликов в течение трех-четырех минут и распространять видео непосредственно в TikTok, Instagram и YouTube. Аналогичные возможности генерации контента с помощью ИИ имеют большой потенциал в играх, фильмах и многом другом.

Что касается взаимодействия с пользователем и общения, ИИ также может решать проблемы с пониманием естественного языка, такие как взаимодействие между людьми и машинами, общение на разных региональных языках и т. д., что отличается от прошлых методов взаимодействия, которые в основном были сосредоточены на вызовах API. Появление больших моделей Метод взаимодействия также претерпел огромные изменения.Этот способ понимания через большую языковую модель, взаимодействие человека с компьютером и человеком сформировал новую парадигму взаимодействия, сосредоточенную на Агенте. Например, при переводе, поиске и других сценариях многие рабочие места переопределяются с помощью ИИ.

Но в то же время мы должны также видеть ограничения больших моделей. Такие как иллюзия поиска, отставание информации и другие проблемы. Например, когда мы ищем в Google чью-то новость об отставке, поскольку для обучения модели используется большой объем прошлых данных для обучения, когда информация не обновляется вовремя, ответ, сгенерированный большой моделью, даст неверные результаты. Необходимо дополнительно всесторонне обработать и повторить проблему с помощью коррекции или руководства со стороны человека, и, наконец, можно будет сделать правильный вывод.Это то, на что мы в настоящее время делаем упор на крупномасштабных модельных инновациях в сценариях поиска.

В применении автоматизированного тестирования ИИ в настоящее время также используется для скрининга лекарств, разработки новых материалов и т. Д. Например, в области дизайна скрининга лекарств цикл разработки элемента лекарства в прошлом составлял от 7 до 12 лет. лет, которые могут быть эффективно сокращены с помощью искусственного интеллекта. Например, Diffuse Bio и Persist AI, в которые мы инвестировали, применяют ИИ для скрининга и упаковки лекарств соответственно.

Экосистема ИИ и структура инвестиций сегодня также сильно изменились. Если нижний уровень определяется как операционная система ИИ, эта операционная система включает в себя различные фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch, компьютерное оборудование и открытые данные домена. Модели в некоторых областях разработки могут быть обработаны на основе данных открытых месторождений, таких как различные распространенные модели GPT, модели диффузии и т. д. Это наше определение новейшей операционной системы.

На этой основе добавляйте вертикальные полевые данные, то есть данные, которых нет у таких компаний, как OpenAI или Google, и обучайте проприетарные крупномасштабные модели на основе конкретных полей, дополняя их инструментами для лучшего обучения модели и решения векторных баз данных и данных. , Такие вопросы, как приватизация, а также современный горячий агент чата, помогающий людям делать некоторые вещи, а некоторые работают над использованием ИИ для изменения взаимодействия с пользователем в определенных областях приложений.

В прошлом Интернет оцифровывал нас, будь то люди, сцены, объекты или поведение, на основе производных цифровых поисковых систем, различных платформ электронной коммерции и т. д., и управлял ими в форме Интернета. Но сегодня мы должны сделать то, как превратить некоторые задачи или проблемы, реализуемые с помощью ИИ, в агентов, чтобы добиться автоматизации и более эффективной обработки, что станет фокусом следующего прорыва в области ИИ.

Благодаря AGI (Искусственный общий интеллект, общий искусственный интеллект) ИИ сможет в будущем превзойти людей и освободить людей для более творческих и ценных вещей. Мы можем переключиться на что-то более интересное, ценное или более нуждающееся в «человеческих» способностях. Потенциал развития ИИ очень велик, но я не беспокоюсь Среди них мы видим удобство, которое каждое поколение технологических инноваций приносит людям, позволяя людям делать более ценные вещи. Поэтому мы также надеемся, что в будущем мы сможем лучше поддерживать новаторов в различных областях и поможем вам создать отличный бизнес в Силиконовой долине и во всем мире!

03、Алекс Рен разговаривает с Цю Чжуном из Huaying Capital

**Цю Чжун:**Я много лет инвестировал в Силиконовую долину. В последнее время я много путешествовал между Китаем и Соединенными Штатами. Меня больше беспокоят некоторые направления выхода китайских компаний за границу. Искусственный интеллект — самая важная часть этого. Я хотел бы задать Алексу первый вопрос.Только сейчас вы много говорили об AI Value Creation (создание ценности AI).Мы часто говорим, что частью создания ценности является AI.Как ключевой фактор в стартапах,можете поделиться некоторыми кейсами как приземлился? Социальные сети и электронная коммерция вступили в период узкого места, может ли ИИ принести какие-либо революционные изменения? Как оценить с инвестиционной точки зрения?

Алекс Рен: В настоящее время мы видим много дискуссий об ИИ, в основном о том, как интегрировать его в повседневную работу и жизнь, чтобы помочь людям сэкономить время и повысить эффективность. С другой стороны, это развлечение и взаимодействие.

Одно из больших преимуществ искусственного интеллекта заключается в его способности рассказывать истории. Будь то фильм, роман или видео на YouTube, традиционным контентом для историй занимаются люди. Я часто привожу пример, например, Цао Сюэцинь написал «Сон о красных особняках», Цзя Баоюй стал монахом, а Линь Дайюй умер.Эта история установлена, но в логике повествования новой эпохи каждый должен иметь возможность испытать Мечта о красных хоромах, а результат не тот. Например, в моей истории я могу поболтать с Цзя Баоюй и спросить его, почему он хочет стать монахом, а также изменить концовку Линь Дайюй.

Таким образом, Gen AI на самом деле является очень хорошей возможностью для создания повествовательной логики контента в новую эпоху. Каждое поколение социальных медиа производит контент по-новому, и этот новый способ также создает новое средство, поэтому новое средство на самом деле представляет собой высоко персонализированный инструмент повествования. То же самое верно и для электронной коммерции.Может ли будущая платформа электронной коммерции Amazon использовать модель Peer to Peer и использовать модель, лежащую в ее основе, чтобы понимать потребности людей, соответствовать им и даже производить? Таким образом, форма этой традиционной большой платформы может быть полностью подорвана в будущем развитии ИИ. Что нам нужно сделать, так это найти и расширить эти возможности для создания социальных сетей нового поколения и новых платформ электронной коммерции. Его методы могут быть совершенно не похоже на то, как мы используем его сегодня.

Цю Чжун: Это очень интересно и напоминает мне, что самой ранней формой электронной коммерции на самом деле является P2P. Действительно, с точки зрения юнит-экономики (юнит-экономических выгод) эту модель со слишком большим вмешательством ручных операций трудно реализовать, но если использовать ИИ, особенно в виде больших моделей, это может стать очень основным направлением. Второй вопрос, если посмотреть на путь коммерциализации, можете ли вы дать какое-то направление крупным стартапам?

**Алекс Рен:**С точки зрения начинающей компании, мы должны четко понимать свои собственные ограничения, то есть что мы можем сделать? В чем ты хорош?

Как я уже говорил ранее, когда стартапы конкурируют с крупными компаниями, их преимущество не в моделях обучения или проведении инфры, а в реализации ценности для клиента. У китайских предпринимателей есть особое преимущество, то есть в эпоху Интернета они научились быстро повторять и находить болевые точки пользователей. Потребительский Интернет — это не модель «скажи мне, что тебе нужно, и я сделаю это для тебя», а модель «мы все замолвим слово, облим грязью стену и посмотрим, какой кусок может палку, и мы выберем эту вещь», эта модель также применима к ИИ сегодня. Кроме того, следует обратить внимание на скорость принятия (посадки). На рынке есть три разных клиента: один — To C, один — Prosumer (профессиональный потребитель), а третий — предприятие. Что касается сегодняшнего рынка, то понятно, что To C и Prosumer будут реализованы намного быстрее, но корпоративная сцена будет медленнее. Поэтому в этом процессе начинающим компаниям необходимо знать ваш сценарий приземления, кто ваши клиенты и каковы их болевые точки? Как быстро происходит ваше усыновление? Если скорость посадки будет относительно медленной, это будет более болезненно для развития компании, и то, что компания может построить, - это технический порог. Конечно, это тоже можно сделать, но это относительно медленно.

**Цю Чжун:**Позвольте мне также кое-что добавить. На самом деле, сегодня мы видим очень много проектов, связанных с коммерциализацией, мы по-прежнему больше обращаем внимание на самого предпринимателя, его промышленный бэкграунд и его понимание сценариев применения. С точки зрения крупномасштабных моделей пути китайских и американских стартапов имеют два основных отличия: одно — это путь реализации, а другое — статус принятия. По вашим наблюдениям, есть ли различия между ними?

**Алекс Рен: **Сегодня у предпринимателей в Китае или Сингапуре вообще есть преимущества в To C и To SMB, но To Enterprise сложнее, потому что маркетизация корпоративных клиентов в США тоже большая проблема.Каждый американец Компании To B необходимо создать большую команду по продажам и маркетингу, что является проблемой не только для китайских компаний, но и для всех зарубежных предпринимателей.

Разница между ними заключается в том, что большинство стартапов в Силиконовой долине редко говорят о макростратегии до раунда А и больше внимания уделяют тому, как продукт решает болевые точки пользователей. так будет более приземленно. Силиконовая долина часто делает упор на PLG, Power Lead Growth, чтобы привлечь пользователей за счет улучшения функций продукта.Это основной ярлык, который обращает внимание на отзывы каждого пользователя о продукте, а затем выполняет быстрые итерации.

Цю Чжун: В настоящее время в Китае много компаний, занимающихся ИИ, будь то прикладной уровень, нижний уровень, включая инфраструктурный уровень, все очень активны. В отличие от этого, как измеряется прогресс принятия американских стартапов? На каком этапе?

**Алекс Рен: **На данном этапе более зрелыми являются текст и диаграммы Винсента. Фактически, от самой ранней компании Jasper AI до ChatGPT и Midjourney в области Wenshengtu все они приземлились очень быстро. Но что у них общего, так это то, что все они ориентированы на потребителей C-стороны или просьюмеров.

В американских компаниях есть очень интересное явление, то есть, например, Midjourney вызывается через такую платформу, как Discord, то есть сетевой эффект, о котором мы говорили в эпоху Интернета. генерировать дела других людей.Этот сетевой эффект заключается в обучении пользователей друг у друга.Поэтому Discord также является очень важной платформой для распространения продуктов, особенно для просьюмеров.Каждый может быстро сформировать сообщество.

Эта модель очень важна для компаний, находящихся на ранней стадии развития.Сетевой эффект, формирующийся среди пользователей, может ускорить распространение продукта, что приведет к быстрому взрыву группы пользователей. Конечно, что касается современности, текущие взрывоопасные приложения по-прежнему в основном представляют собой генерацию и обработку текста и двумерных изображений, а другие технологии недостаточно готовы и все еще находятся в стадии разработки.