这一波生成式AI浪潮在我的知识体系中,第一次看到的相对完整且偏行业(而非技术向)的梳理是去年9月红杉美国发的那篇:《Genera
这一波生成式AI浪潮在我的知识体系中,第一次看到的相对完整且偏行业(而非技术向)的梳理是去年9月红杉美国发的那篇:《GenerativeAI:ACreativeNewWorld》这里https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/当时红杉给出了很多观点以及画了好几张直到今天你依然可以在各种关于AI的演讲中会出现的偏行业Maps性质的图片(图1,图2);然后时隔一年,红杉美国最近又发了这个文章系列的更新:《GenerativeAI’sActTwo》https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-act-two/文章的内容质量还是很高的,我简单总结下:1、定义了ACT1是发现了新的“锤子”---基础模型,现在在向ACT2(端到端的解决问题)演进;2、重新画了行业地图(图3),并且按照2C\2B\2内容生产者的框架重新划分;3、增加了LLM开发者生态的行业地图;(图4)4、回溯了之前判断中的错误:发展速度比所有人预期的都快、瓶颈不是客户需求而是GPU、应用和底层模型并未分离、竞争的急速加剧、大家伙们并没有落下、壁垒在客户而不是数据;5、当然也确定了之前一些推论是正确的:生成式AI是一件大事、杀手级应用出现(ChatGPT\CharacterAI\Midjourney)、开发者很关键、大模型能力持续进化、版权/道德/伦理问题;6、从月留存和用户活跃(DAU/MAU)数据对比,现在的AI应用相较于古典web2的那些大家伙们还有比较大的差距,他们需要持续的“证明价值”,以度过“awkwardteenageyears.”;以及英文不好的同学可以看译稿,这里:https://mp.weixin.qq.com/s/e2bOOnRfuV36WylWLidLxw(国内的自媒体生态啊,也是真的够卷的了……)
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