Tác giả: Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
Biên dịch: TechFlow sâu
Trong thời đại đầy cơ hội và không chắc chắn này, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đã mở ra cánh cửa vô số khả năng cho chúng ta, nhưng cũng đồng thời đặt ra nhiều câu hỏi sâu sắc và chưa được giải đáp. Liệu chúng ta có tiếp tục tiến lên theo đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ, thậm chí đạt được sự tiến bộ tự thân? Hoặc có giảm bớt tốc độ do sự xuất hiện của các rào cản kỹ thuật? Giới hạn của sự phát triển công nghệ là gần kề hay vẫn còn xa xôi? Thế giới trong tương lai là một hệ sinh thái đóng cửa do một số công ty lớn điều khiển, hay là một hệ sinh thái mở mà có sự cạnh tranh và hợp tác đa phía?
Hướng đi trong tương lai và cơ hội lớn nhất có thể phụ thuộc vào hai yếu tố chính: tốc độ tiến bộ công nghệ và mức độ mở của các mô hình tiên tiến.
Tốc độ tiến bộ công nghệ: Phản ánh tốc độ phát triển năng lực mô hình trí tuệ nhân tạo. Nếu phát triển nhanh chóng, chúng ta có thể đạt đến điểm bùng nổ trí tuệ trong vài năm tới; và nếu phát triển chậm lại, có thể bị trì hoãn mười năm hoặc lâu hơn do đối mặt với chướng ngại kỹ thuật.
Mức độ mở: Đo lường phạm vi quyền lực mà mô hình trí tuệ nhân tạo kiểm soát và giá trị kinh tế được rút ra từ đó. Trong trường hợp mở, hiệu suất của mô hình mở gần như bằng mô hình đóng cửa hoặc có nhiều mô hình đóng cửa chất lượng tương đương đang trong cuộc cạnh tranh gay gắt. Điều này có nghĩa là mô hình không thể chiếm đoạt lợi nhuận kinh tế. Trong trường hợp đóng cửa, một số tên lớn dẫn đầu với mô hình đóng cửa và nắm giữ phần lớn giá trị sáng tạo.
Mặc dù có cơ hội phát triển mới trong mỗi tình huống, nhưng chúng tôi tin rằng, cuối cùng, những phần tư nào sẽ quyết định những dự án, chiến lược và mô hình kinh doanh nào có ưu thế nhất.
Mô hình cơ sở lớn: phân khu góc dưới bên trái
Trong ngăn xếp công nghệ, sự phân phối giá trị giữa lớp cơ sở hạ tầng và lớp ứng dụng luôn căng thẳng. Trong bài viết trên blog của mình mang tên 'Giao thức mập mờ', nhà phân tích của USV Joel Monegro đã chỉ ra rằng: 'Quy luật phân phối giá trị trong ngăn xếp công nghệ Internet truyền thống có đặc điểm của 'giao thức gầy' và 'ứng dụng mập'. Sự phát triển của thị trường cho thấy lợi nhuận từ việc đầu tư vào ứng dụng cao hơn, trong khi lợi nhuận từ công nghệ giao thức trực tiếp thường thấp hơn.' Tuy nhiên, trong ngăn xếp công nghệ blockchain, mối quan hệ này đã đảo ngược, với phần lớn giá trị tập trung ở lớp giao thức. Với trí thông minh nhân tạo trở thành nền tảng chủ đạo mới, chúng ta cần xem xét lại mối quan hệ này - liệu mô hình chính nó có chiếm giữ giá trị chủ yếu, hay là ứng dụng dựa trên mô hình xây dựng có giá trị hơn?
Trong phần tư dưới bên trái, tiến bộ công nghệ tiếp tục gia tốc, cuối cùng tạo ra một hệ sinh thái đóng cửa, mô hình gần như chiếm hết mọi giá trị. Độ mạnh mẽ của mô hình càng lớn, nhu cầu của chúng ta đối với các ứng dụng hoặc mô hình khác được xây dựng dựa trên chúng càng ít.
Trong tình huống này, người dẫn đầu sẽ là một số mô hình cơ sở lớn và cơ sở hạ tầng cần thiết của chúng. Để duy trì sự mở rộng của những mô hình này, chúng ta cần tiêu tốn một lượng lớn năng lượng (bao gồm cả năng lượng mới hiệu quả hơn). Việc xây dựng cơ sở hạ tầng xung quanh phần cứng, phần mềm và sản xuất năng lượng sẽ trở thành một lĩnh vực tạo giá trị quan trọng. Ví dụ, các công ty như Radiant, Blixt, Lydian và Glow trong danh mục đầu tư USV đều đang tập trung vào sáng tạo năng lượng và quản lý năng lượng. Ngoài ra, còn cơ hội để hỗ trợ những mô hình kiến trúc sử dụng các con đường công nghệ khác nhau, chẳng hạn như huấn luyện phi tâm trung ương, những con đường này có thể trở thành những người chiến thắng trên thị trường trong tương lai.
Sự trỗi dậy của mô hình khách hàng mục tiêu: Vùng phần tư trên bên trái
（Gate.io chú thích: Mô hình lợi nhuận (Niche Model) là mô hình trí tuệ nhân tạo tập trung vào đáp ứng các lĩnh vực hoặc nhu cầu cụ thể. Khác với mô hình tổng quát (như mô hình ngôn ngữ lớn), mô hình lợi nhuận thường được tối ưu hóa cho một ngành công nghiệp, nhiệm vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể, với độ chuyên sâu và định hướng cao hơn.）
Trong phần tư trên bên trái, mặc dù hệ sinh thái được đóng cửa, nhưng tiến bộ công nghệ chậm lại, tạo cơ hội cho các mô hình niêm yết để điền vào khoảng trống về khả năng mô hình cơ bản. Hiện tại, chúng ta đã thấy xu hướng này trong nhiều lĩnh vực như công nghệ sinh học, chăm sóc sức khỏe, công nghệ robot, phân tích cảm xúc, tập dữ liệu cá nhân hóa và dữ liệu thế giới vật lý. Một số lĩnh vực này đã nhận được đầu tư từ USV. Trong trường hợp này, dữ liệu càng cụ thể và cụ thể hơn, hiệu quả của mô hình cũng rõ ràng hơn. Bằng cách giới hạn phạm vi ứng dụng và tăng tính đặc thù, độ chính xác và tính thực tiễn của mô hình có thể được cải thiện đáng kể. Trong phần tư này, chúng ta sẽ thấy sự phát triển liên tục của các mô hình niêm yết trong nhiều lĩnh vực và trở thành cơ sở xây dựng quan trọng.
Ứng dụng có hiệu ứng mạng: phần tư bên phải trên
Trong phần tư trên bên phải, tốc độ tiến bộ công nghệ của mô hình cơ bản đã giảm, nhưng hệ sinh thái vẫn duy trì sự mở cửa. Khả năng của mô hình có hạn chế nhất định, phạm vi ứng dụng cũng cụ thể hơn, điều này tạo cơ hội cho các doanh nghiệp khởi nghiệp chuyển đổi AI thành ứng dụng sản phẩm và xây dựng trên cơ sở mô hình.
Kết quả này không xa lạ đối với hệ sinh thái đầu tư rủi ro. Điều này không chỉ là bước đột phá về công nghệ, mà còn là thử thách về trí tưởng tượng. Cơ hội nằm ở việc thiết kế lại cách chúng ta tương tác với trí tuệ nhân tạo, từ đó thay đổi công việc và cuộc sống của chúng ta. Chúng ta có thể dự đoán rằng trong tương lai sẽ xuất hiện các ứng dụng, lớp hỗ trợ và giao diện tương tác hoàn toàn mới, đổi mới hoàn toàn cách chúng ta học tập, nghiên cứu, cung cấp dịch vụ y tế, sáng tạo, giải trí, mạng xã hội, thực hiện nhiệm vụ và quản lý doanh nghiệp của chúng ta. Thông qua các con đường tiếp cận người dùng, người học, bệnh nhân hoặc khách hàng một cách trực tiếp hơn, chi phí sẽ giảm đáng kể, sẵn có cũng sẽ tăng đáng kể.
Như mọi chu kỳ công nghệ trước đây, nhiều nhà phát triển sẽ cạnh tranh cho cùng một cơ hội. Do đó, hiệu ứng mạng (bằng cách tăng trưởng người dùng hoặc tích lũy dữ liệu) sẽ trở thành yếu tố quan trọng để tích lũy và bảo vệ giá trị cốt lõi của doanh nghiệp.
AI mở thực sự: Phần tử góc dưới bên phải
Nếu mô hình phát triển nhanh chóng trong hệ sinh thái mở, chúng ta sẽ chứng kiến cảnh tượng đáng tưởng tượng nhất: một lượng lớn mô hình siêu thông minh và tiến hóa nhanh chóng tương tác ở mức tần suất và trình độ kỹ năng cao.
Trong ngữ cảnh này, nhiều mô hình mở sẽ chiếm ưu thế trên từng lĩnh vực thị trường của mình, nhưng những mô hình này cần các công cụ để tương tác hiệu quả với nhau. Trong một thế giới do các đại lý thông minh (đại lý trí tuệ nhân tạo) thống trị, những đại lý thông minh này cần phải thực hiện giao dịch thường xuyên. Tiền điện tử có thể trở thành hình thức tiền số đơn giản và linh hoạt nhất giữa các đại lý thông minh này, điều này sẽ mang lại lợi ích cho các token chính, cơ sở hạ tầng phi tập trung cũng như các giao thức tương tác như Farcaster. Có thể tưởng tượng rằng trong tương lai sẽ xuất hiện nhiều đại lý thông minh có ví và ngân sách, thường xuyên thực hiện giao dịch trong một kịch bản kinh tế số.
Tổng kết
Khung này, mặc dù đơn giản hóa, nhưng không thể phủ nhận rằng nó đã cung cấp cho chúng ta một điểm khởi đầu cho việc suy nghĩ. Các phương pháp chiếm ưu thế trong mỗi phần tư có thể nổi bật trong các tình huống cụ thể. Đặc biệt là những sản phẩm có thể khơi nguồn hành vi mới cho người dùng, tạo ra giá trị mới hoàn toàn và thúc đẩy người dùng sử dụng chủ động sẽ có tiềm năng tạo ra giá trị lớn.
Phân chia các phần tư này giúp đội của chúng tôi suy nghĩ sâu hơn trong giai đoạn đầy không chắc chắn này: "Để một phương pháp thực sự chiếm ưu thế, cần những điều kiện gì để thực hiện?"
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Union Square Ventures: một bức tranh tổng quan về 4 hướng tiềm năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong tương lai
Tác giả: Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
Biên dịch: TechFlow sâu
Trong thời đại đầy cơ hội và không chắc chắn này, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đã mở ra cánh cửa vô số khả năng cho chúng ta, nhưng cũng đồng thời đặt ra nhiều câu hỏi sâu sắc và chưa được giải đáp. Liệu chúng ta có tiếp tục tiến lên theo đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ, thậm chí đạt được sự tiến bộ tự thân? Hoặc có giảm bớt tốc độ do sự xuất hiện của các rào cản kỹ thuật? Giới hạn của sự phát triển công nghệ là gần kề hay vẫn còn xa xôi? Thế giới trong tương lai là một hệ sinh thái đóng cửa do một số công ty lớn điều khiển, hay là một hệ sinh thái mở mà có sự cạnh tranh và hợp tác đa phía?
Hướng đi trong tương lai và cơ hội lớn nhất có thể phụ thuộc vào hai yếu tố chính: tốc độ tiến bộ công nghệ và mức độ mở của các mô hình tiên tiến.
Tốc độ tiến bộ công nghệ: Phản ánh tốc độ phát triển năng lực mô hình trí tuệ nhân tạo. Nếu phát triển nhanh chóng, chúng ta có thể đạt đến điểm bùng nổ trí tuệ trong vài năm tới; và nếu phát triển chậm lại, có thể bị trì hoãn mười năm hoặc lâu hơn do đối mặt với chướng ngại kỹ thuật.
Mức độ mở: Đo lường phạm vi quyền lực mà mô hình trí tuệ nhân tạo kiểm soát và giá trị kinh tế được rút ra từ đó. Trong trường hợp mở, hiệu suất của mô hình mở gần như bằng mô hình đóng cửa hoặc có nhiều mô hình đóng cửa chất lượng tương đương đang trong cuộc cạnh tranh gay gắt. Điều này có nghĩa là mô hình không thể chiếm đoạt lợi nhuận kinh tế. Trong trường hợp đóng cửa, một số tên lớn dẫn đầu với mô hình đóng cửa và nắm giữ phần lớn giá trị sáng tạo.
Mặc dù có cơ hội phát triển mới trong mỗi tình huống, nhưng chúng tôi tin rằng, cuối cùng, những phần tư nào sẽ quyết định những dự án, chiến lược và mô hình kinh doanh nào có ưu thế nhất.
Mô hình cơ sở lớn: phân khu góc dưới bên trái
Trong ngăn xếp công nghệ, sự phân phối giá trị giữa lớp cơ sở hạ tầng và lớp ứng dụng luôn căng thẳng. Trong bài viết trên blog của mình mang tên 'Giao thức mập mờ', nhà phân tích của USV Joel Monegro đã chỉ ra rằng: 'Quy luật phân phối giá trị trong ngăn xếp công nghệ Internet truyền thống có đặc điểm của 'giao thức gầy' và 'ứng dụng mập'. Sự phát triển của thị trường cho thấy lợi nhuận từ việc đầu tư vào ứng dụng cao hơn, trong khi lợi nhuận từ công nghệ giao thức trực tiếp thường thấp hơn.' Tuy nhiên, trong ngăn xếp công nghệ blockchain, mối quan hệ này đã đảo ngược, với phần lớn giá trị tập trung ở lớp giao thức. Với trí thông minh nhân tạo trở thành nền tảng chủ đạo mới, chúng ta cần xem xét lại mối quan hệ này - liệu mô hình chính nó có chiếm giữ giá trị chủ yếu, hay là ứng dụng dựa trên mô hình xây dựng có giá trị hơn?
Trong phần tư dưới bên trái, tiến bộ công nghệ tiếp tục gia tốc, cuối cùng tạo ra một hệ sinh thái đóng cửa, mô hình gần như chiếm hết mọi giá trị. Độ mạnh mẽ của mô hình càng lớn, nhu cầu của chúng ta đối với các ứng dụng hoặc mô hình khác được xây dựng dựa trên chúng càng ít.
Trong tình huống này, người dẫn đầu sẽ là một số mô hình cơ sở lớn và cơ sở hạ tầng cần thiết của chúng. Để duy trì sự mở rộng của những mô hình này, chúng ta cần tiêu tốn một lượng lớn năng lượng (bao gồm cả năng lượng mới hiệu quả hơn). Việc xây dựng cơ sở hạ tầng xung quanh phần cứng, phần mềm và sản xuất năng lượng sẽ trở thành một lĩnh vực tạo giá trị quan trọng. Ví dụ, các công ty như Radiant, Blixt, Lydian và Glow trong danh mục đầu tư USV đều đang tập trung vào sáng tạo năng lượng và quản lý năng lượng. Ngoài ra, còn cơ hội để hỗ trợ những mô hình kiến trúc sử dụng các con đường công nghệ khác nhau, chẳng hạn như huấn luyện phi tâm trung ương, những con đường này có thể trở thành những người chiến thắng trên thị trường trong tương lai.
Sự trỗi dậy của mô hình khách hàng mục tiêu: Vùng phần tư trên bên trái
（Gate.io chú thích: Mô hình lợi nhuận (Niche Model) là mô hình trí tuệ nhân tạo tập trung vào đáp ứng các lĩnh vực hoặc nhu cầu cụ thể. Khác với mô hình tổng quát (như mô hình ngôn ngữ lớn), mô hình lợi nhuận thường được tối ưu hóa cho một ngành công nghiệp, nhiệm vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể, với độ chuyên sâu và định hướng cao hơn.）
Trong phần tư trên bên trái, mặc dù hệ sinh thái được đóng cửa, nhưng tiến bộ công nghệ chậm lại, tạo cơ hội cho các mô hình niêm yết để điền vào khoảng trống về khả năng mô hình cơ bản. Hiện tại, chúng ta đã thấy xu hướng này trong nhiều lĩnh vực như công nghệ sinh học, chăm sóc sức khỏe, công nghệ robot, phân tích cảm xúc, tập dữ liệu cá nhân hóa và dữ liệu thế giới vật lý. Một số lĩnh vực này đã nhận được đầu tư từ USV. Trong trường hợp này, dữ liệu càng cụ thể và cụ thể hơn, hiệu quả của mô hình cũng rõ ràng hơn. Bằng cách giới hạn phạm vi ứng dụng và tăng tính đặc thù, độ chính xác và tính thực tiễn của mô hình có thể được cải thiện đáng kể. Trong phần tư này, chúng ta sẽ thấy sự phát triển liên tục của các mô hình niêm yết trong nhiều lĩnh vực và trở thành cơ sở xây dựng quan trọng.
Ứng dụng có hiệu ứng mạng: phần tư bên phải trên
Trong phần tư trên bên phải, tốc độ tiến bộ công nghệ của mô hình cơ bản đã giảm, nhưng hệ sinh thái vẫn duy trì sự mở cửa. Khả năng của mô hình có hạn chế nhất định, phạm vi ứng dụng cũng cụ thể hơn, điều này tạo cơ hội cho các doanh nghiệp khởi nghiệp chuyển đổi AI thành ứng dụng sản phẩm và xây dựng trên cơ sở mô hình.
Kết quả này không xa lạ đối với hệ sinh thái đầu tư rủi ro. Điều này không chỉ là bước đột phá về công nghệ, mà còn là thử thách về trí tưởng tượng. Cơ hội nằm ở việc thiết kế lại cách chúng ta tương tác với trí tuệ nhân tạo, từ đó thay đổi công việc và cuộc sống của chúng ta. Chúng ta có thể dự đoán rằng trong tương lai sẽ xuất hiện các ứng dụng, lớp hỗ trợ và giao diện tương tác hoàn toàn mới, đổi mới hoàn toàn cách chúng ta học tập, nghiên cứu, cung cấp dịch vụ y tế, sáng tạo, giải trí, mạng xã hội, thực hiện nhiệm vụ và quản lý doanh nghiệp của chúng ta. Thông qua các con đường tiếp cận người dùng, người học, bệnh nhân hoặc khách hàng một cách trực tiếp hơn, chi phí sẽ giảm đáng kể, sẵn có cũng sẽ tăng đáng kể.
Như mọi chu kỳ công nghệ trước đây, nhiều nhà phát triển sẽ cạnh tranh cho cùng một cơ hội. Do đó, hiệu ứng mạng (bằng cách tăng trưởng người dùng hoặc tích lũy dữ liệu) sẽ trở thành yếu tố quan trọng để tích lũy và bảo vệ giá trị cốt lõi của doanh nghiệp.
AI mở thực sự: Phần tử góc dưới bên phải
Nếu mô hình phát triển nhanh chóng trong hệ sinh thái mở, chúng ta sẽ chứng kiến cảnh tượng đáng tưởng tượng nhất: một lượng lớn mô hình siêu thông minh và tiến hóa nhanh chóng tương tác ở mức tần suất và trình độ kỹ năng cao.
Trong ngữ cảnh này, nhiều mô hình mở sẽ chiếm ưu thế trên từng lĩnh vực thị trường của mình, nhưng những mô hình này cần các công cụ để tương tác hiệu quả với nhau. Trong một thế giới do các đại lý thông minh (đại lý trí tuệ nhân tạo) thống trị, những đại lý thông minh này cần phải thực hiện giao dịch thường xuyên. Tiền điện tử có thể trở thành hình thức tiền số đơn giản và linh hoạt nhất giữa các đại lý thông minh này, điều này sẽ mang lại lợi ích cho các token chính, cơ sở hạ tầng phi tập trung cũng như các giao thức tương tác như Farcaster. Có thể tưởng tượng rằng trong tương lai sẽ xuất hiện nhiều đại lý thông minh có ví và ngân sách, thường xuyên thực hiện giao dịch trong một kịch bản kinh tế số.
Tổng kết
Khung này, mặc dù đơn giản hóa, nhưng không thể phủ nhận rằng nó đã cung cấp cho chúng ta một điểm khởi đầu cho việc suy nghĩ. Các phương pháp chiếm ưu thế trong mỗi phần tư có thể nổi bật trong các tình huống cụ thể. Đặc biệt là những sản phẩm có thể khơi nguồn hành vi mới cho người dùng, tạo ra giá trị mới hoàn toàn và thúc đẩy người dùng sử dụng chủ động sẽ có tiềm năng tạo ra giá trị lớn.
Phân chia các phần tư này giúp đội của chúng tôi suy nghĩ sâu hơn trong giai đoạn đầy không chắc chắn này: "Để một phương pháp thực sự chiếm ưu thế, cần những điều kiện gì để thực hiện?"