Union Square Ventures：一張圖，縱覽 AI 技術未來可能的 4 種走向
作者：Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
編譯：深潮 TechFlow
在這個充滿機會與不確定性的時代，人工智慧的快速發展為我們打開了無數可能性的大門，但同時也帶來了許多深刻而尚未解答的問題。 我們是否會繼續沿著技術的指數級成長曲線前進，甚至實現自我改進的飛躍？ 還是會因為技術瓶頸的出現而放慢腳步？ 科技發展的極限究竟是近在眼前，還是依然遙不可及？ 未來的世界，是少數巨頭主導的封閉生態，還是多方競爭、合作共生的開放生態？
未來的方向以及最大的機會，可能取決於兩個關鍵因素：和。
科技進步的速度：反映人工智慧模型能力發展的速度。 如果發展迅速，我們可能在未來幾年內達到「智慧爆發」的臨界點；而如果發展放緩，可能會因遇到技術瓶頸而推遲十年甚至更久。
開放程度：衡量人工智慧模型掌控的權力範圍及其從中提取的經濟價值。 在開放的情況下，開放模型的表現接近封閉模型，或有許多質量相近的封閉模型在激烈競爭，這意味著模型無法壟斷經濟利益。 而在封閉的情況下，少數巨頭憑藉著封閉模型遙遙領先，並掌握大部分的價值創造。
雖然每種情境下都會有新的發展機會，但我們認為，最終落入的象限將決定哪些專案、策略和商業模式最有優勢。
大型基礎模型：左下象限
在技術堆疊中，基礎設施層和應用層的價值分配一直存在張力。 2016 年，USV 分析師Joel Monegro 在其部落格文章《胖協議》中指出：「傳統互聯網技術棧的價值分佈呈現'瘦協議'和'胖應用'的特點。市場發展表明，投資應用程序的回報率 較高，而直接投資協議技術通常回報較低。 隨著人工智慧成為新的主導平台，我們需要重新審視這段關係──究竟是模型本身佔據主要價值，還是基於模型建構的應用更有價值？
在左下象限中，技術進步持續加速，最終形成一個封閉的生態系統，模型幾乎掌握了所有的價值。 模型的能力越強，我們對基於它們所建構的應用或其他模型的需求就越少。
在這種情境下，主導者將是少數幾個巨大的基礎模型及其所需的基礎設施。 為了維持這些模型的擴展，我們需要消耗大量能源（包括更有效率的新型能源）。 圍繞硬體、軟體和能源生產的基礎設施建設將成為重要的價值創造領域。 例如，USV 投資組合中的 Radiant、Blixt、Lydian 和 Glow 等公司正致力於能源產生和管理的創新。 此外，還有機會支援那些採用不同技術路徑的模型架構，例如去中心化訓練，這些路徑可能成為未來市場的贏家。
利基模型的崛起：左上象限
（深潮注：（Niche Model）是指專注於滿足特定領域或特定需求的人工智慧模型。與通用型模型（如大語言模型）不同，利 基模型通常會針對某個特定行業、任務或資料集進行最佳化，具有更高的針對性和專業性。
在左上象限中，儘管生態系統是封閉的，但技術進步放緩，這為填補基礎模型能力空白的利基模型創造了機會。 目前，我們已經在多個領域看到了這樣的趨勢，例如生物技術、醫療保健、機器人技術、情緒分析、個人化資料集以及物理世界資料。 這些領域中的一些已經獲得了 USV 的投資。 在這種情況下，數據更加具體且有針對性，模型的效用也更為明確。 透過縮小應用範圍並提高針對性，模型的準確性和實用性可以顯著提升。 在這個象限中，我們將看到許多領域的主導利基模型不斷成長，並成為重要的建構基礎。
有網路效應的應用：右上象限
在右上象限中，基礎模型的技術進步速度放緩，但生態系統保持開放。 模型的能力存在一定限制，應用範圍也更加具體，這為新創公司提供了機會，將 AI 轉化為產品化應用並建立在模型之上。
這結果對創投生態系來說並不陌生。 這不僅是技術上的突破，更是對想像力的考驗。 機會在於重新設計我們與 AI 的互動方式，從而改變我們的工作和生活。 我們可以預見，未來將湧現出全新的應用程式、支援層和互動介面，徹底革新我們學習、研究、醫療服務、創造、娛樂、社交、任務執行以及業務管理的方式。 透過更直接觸達使用者、學習者、患者或客戶的路徑，成本將大幅下降，可用性也會顯著提升。
就像以往的技術週期一樣，許多開發者會爭奪同樣的機會。 因此，網路效應（無論是透過使用者成長或資料累積），將成為企業累積和保護核心價值的關鍵因素。
真正開放的 AI：右下象限
如果模型在開放生態系統中實現快速發展，那麼我們將迎來最具想像力的場景：大量超級智慧且不斷快速進化的模型在高頻率和高技能水平上進行互動。
在這個情境中，許多開放模型將在各自的市場領域佔據主導地位，但這些模型需要工具來實現彼此間的高效互動。 在一個智能體（AI 智能體）主導的世界中，這些智能體需要頻繁地進行交易。 加密貨幣可能成為智慧體之間最簡單且最靈活的數位貨幣形式，這將使代幣本身、去中心化基礎設施以及像 Farcaster 這樣的互動協議受益。 可以想像，未來會出現大量擁有錢包和預算的智能體，在一個數位經濟中頻繁進行交易的場景。
總結
這個框架雖然簡化，但無疑為我們的思考提供了一個起點。 在每個象限中佔據優勢的方法，都可能在特定情境下脫穎而出。 尤其是那些能夠激發用戶新行為、創造全新價值並推動用戶主動採用的產品，將具備創造巨大價值的潛力。
這些象限的劃分幫助我們的團隊在這個充滿不確定性的特殊時期，深入思考：「要讓某種方法真正佔據優勢，需要哪些條件才能得以實現？」
