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EP02 - 紅杉資本展望未來 AI 發展趨勢
紅杉資本 | NVIDIA | Higgsfield AI
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OVERVIEW
本期重點
NVIDIA 78% 收入來源為 AI 資料中心
紅杉資本合夥人展望 2024 年 AI 的發展趨勢
AI 影片生成新玩家 Higgsfield AI
VISUALIZATIONS
NVIDIA 78% 收入來源為 AI 資料中心
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Source : affinity data
Nvidia Q1的營收成長 265%,達到 $22.1 億
Data center 成長迅速,比去年同期成長近 500%,已成為公司最主要收入來源
收入大宗來自 H100 圖形處理器
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紅杉資本合夥人展望 2024 年 AI 的發展趨勢
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紅杉資本 2024 AI Ascent
2023 年,人工智慧 (AI) 持續引領科技浪潮,各大科技公司紛紛投入大量資源研發強大的 AI 模型。作為風險投資界的翹楚,紅杉資本對 AI 的發展趨勢自然也持高度關注。
在近期舉辦的 AI Ascent 2024 大會上,紅杉資本的三位合夥人 Sonya Huang 、Pat Grady 和 Constantin Broder 與 100 多位 AI 創業家和研究人員,就 AI 的機遇、現狀及影響等話題展開了深入討論。
以下是他們對 2024 年 AI 發展的幾點重要觀點。
▋ AI 已然具備了類人交互能力,將使 "軟體取代服務" 成為可能。
紅杉合夥人 Pat Grady 指出,AI 模型不僅擁有創造力和推理能力,還能像人腦左右腦般靈活交互,成為商業服務的新利器。
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電腦科學領域每十年的機會
從 1960 開始電腦科學領域每十年的機遇,每次都帶來更多的機會。
他預測,類似雲計算對傳統軟件產業帶來顛覆性改變,AI 也將為服務業帶來變革浪潮。以往軟體營收僅約 60 億美元,如今卻已飆升至 4000 億,年複合增長率驚人。未來 AI"軟體化" 服務,潛在市場規模可達數萬億。
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右側的空白區域就是未來公司的機會
▋ AI 技術將擴展自動化觸角
Sonya Huang 則進一步解析,AI 技術將擴展自動化觸角,從輔助工具提升為可完全取代人力的系統,滲透軟體工程、客服等多個行業。
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3B 營收 AI 只花了一年,SAAS 走了十年
業界已有頂尖企業實踐,Klarnas 借助 ChatGPT 大幅提高客服效率。
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她同時也認為,2024 年將會是 AI 應用從實驗階段走到產品化的一年,將會有更多公司開發出符合使用者需求的服務。
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▋ AI 的本質是一場生產力革命
Constantin Broder 則從宏觀視角分析,認為 AI 的本質是一場生產力革命。類似火車和機械化生產曾降低運輸和農業成本,AI 也將為教育、醫療等傳統高成本領域帶來通脹紓緩。
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從工具到機器到全線自動化
他預計,隨著神經網絡技術演進,未來公司將如同大腦般運作,以 AI 驅動各環節流程與關鍵指標,最終演化為一人公司。個人不但能處理更大工作量,還能像科技人一樣為社會創造美好。Sam Altman 先前也曾在訪談中預測,未來將會有一人獨角獸公司。
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總結:
總體而言,紅杉資本對 AI 在 2024 年及未來的發展抱有極高期望。隨著 AI 技術的升級演進,他們預期 AI 的可靠性、自動化程度和產業滲透率都將持續提高,甚至將引發商業運作模式的深刻變革。
個人十分看好 AI agent 的潛力,從各種的開源社群中觀察到,開發者們正在將精力與資源投入到這個領域,讓 agent 更簡單的佈署與調整。
未來開會的時候, AI 不再只是幫你做會議記錄的工具,而是你可以透過特別的服務邀請三、四個專業的 AI agent 一起討論,按需收費,做到 Expertise on demand.
NEWCOMPANY
AI 影片生成新玩家 Higgsfield AI
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source : Higgsfield AI
Higgsfield AI 是由前 Snap 生成式 AI 負責人 Alex Mashrabov 創立的初創公司。他們剛剛獲得了 800 萬美元的種子輪融資,目標是讓 AI 影片創作更佳的個性化。
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source : Higgsfield AI
▋Diffuse APP
他們的首款手機應用程式 Diffuse 可以讓用戶只需使用一張自拍照就能創造出個性化的內容。
該應用程式可以生成一個與用戶相似的真實人物角色,並將其插入不同的情景中。
Diffuse 還具有提示詞生成器功能,用戶可以通過文字提示、參考圖像或載入影像來生成內容。
▋策略
Higgsfield AI 採取了以移動端和社交媒體為主的策略,優先在 iOS 和 Android 上推出應用,而非桌面應用。(目前歐美 AI 應用首發 80% 選擇桌面應用)
目標受眾包括各種創作者,從個人創作有趣內容的人到社交內容創作者和行銷人員。
Higgsfield AI 由 16 人的團隊在不到 9 個月內開發出來,並只在 32 個 GPU 上訓練。
相信在拿到新的融資後能加大訓練基礎,調整出更好的模型,讓生成式影片普及到手機端。
Diffuse IOS
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