11. 專用小型基礎模型更加普及
2024年很可能是小型基礎模型之年。這些專業的、專門構建的人工智能模型將占據中心位置，在效率和精確度上勝過通用模型。
企業現在有多種選擇，可以使用現成的訓練有素的通用大型語言模型，如 OpenAI GPT、Google Bard、Anthropic Claude [下圖中的 RL 模型]，也可以冒險構建自己的專用模型。
LLM development stages, pioneered by the InstructGPT paper, leading to ChatGPT. This figure is adapted from Chip Huyen’s post “RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback” — Source: Argilla
像GPT 這樣擁有1000億個參數的通用模型，重建成本大約在400萬美元以上。OpenAI 最近也開始爲企業提供 "構建GPT "服務，價格從200萬至300萬美元不等。
據悉，80%企業重點放在滿足特定需求的小型定制模型上，而不是試圖用通用解決方案來吸引大衆。
對企業來說，真正的價值在于能夠爲離散任務開發這些專用模型。這些模型不僅能提供更高的准確性和相關性，還能帶來新的盈利機會。在一個越來越受專業化需求驅動的世界裏，這些模型將成爲寶貴的資産，提供既有效又經濟可行的解決方案。
許多企業在大模型的基礎上建立了解決方案，提供有限的定制化和可擴展性，這些解決方案可能是一個墊腳石，但它們不太可能提供開發專有模型所能提供的長期價值。
Generalised Model Availability and Quality Prediction — Source: Sequioa Capital
小型模型不僅運行成本更低，而且適應速度更快，更易于管理，從長遠來看是一種更具可持續性和成本效益的方法。
展望2024年，創建和利用小型基礎模型的能力顯然將成爲競爭激烈的人工智能市場中的關鍵差異化因素。這一轉變標志著向更個性化、更高效、更經濟的人工智能解決方案邁出了重要一步。
12. 人工智能代理市場的黎明
人工智能市場正在成爲自適應和響應式平台，重塑我們對技術交易和互動的思考方式。
OpenAI正准備在2024年初推出其備受期待的 "GPT 市場"，爲人工智能領域樹立新的標杆。此舉有望打開閘門，Meta等其他科技巨頭也將迅速跟進。從亞馬遜、蘋果甚至 Bytedance 等老牌巨頭到新興的初創企業，我們都將目睹一系列參與者潛入這一領域。
但是，這場革命的漣漪效應已經超越了傳統的科技實體。隨著AI代理的發展和可穿戴技術的激增，蘋果iPhone和App Store的時代又將到來，開發者將把這視爲下一個淘金機會。
在這一轉型階段，人工智能市場正在從B2B領域擴展到B2C領域。我們很可能會看到各種不同的參與者在這方面進行嘗試，每個參與者都會帶來獨特的價值主張。從以消費者爲中心的人工智能應用到企業級解決方案，這些市場的産品範圍將滿足廣泛的需求和願望。
13. 人工智能産品將超越SaaS模式
隨著人工智能市場和工具的激增，傳統的定價策略正在被重新評估。
Usage Based Companies — Source: Open Venture Partners
我們可能會目睹從傳統應用商店定價模式向更動態、基于消費的計費系統的重大轉變。在這種情況下，客戶將根據其人工智能使用的程度和性質付費，從而提供一種靈活且可能更加公平的定價結構。
但演變並不止于此，人工智能市場和工具的日益普及也爲各種定價策略和新穎的商業模式鋪平了道路。開發者及其人工智能服務或代理可以在市場上試用收入分成（App Store）或使用費（Spotify）模式。
另一種新興模式可能是基于性能的定價，即根據人工智能工具交付的成果或結果收費。在人工智能的影響可以量化衡量的行業，如營銷分析、金融預測或者創意産業，這種模式尤其具有吸引力。
Bundled vs Unbundled Strategies in Pricing — Source: Matt Brown
此外，隨著人工智能不斷滲透到各個領域，跨行業合作可能會催生捆綁服務。這些捆綁服務可以將人工智能工具與傳統軟件服務結合起來，提供全面的一攬子服務，滿足更廣泛的業務需求。
這些新定價模式和戰略的出現，反映出市場正在迅速適應人工智能帶來的獨特挑戰和機遇。隨著企業和消費者越來越熟悉人工智能的功能，對靈活、透明、價值一致的定價模式的需求可能會加劇。
14. 自主人工智能推動安全數字身份的需求
現代人工智能工具的擴展和生成將導致數字足迹的擴大，這就需要安全、便攜的數字身份，而如何在強大的安全性和用戶的可使用性之間取得平衡是一項挑戰。用戶將期待個性化的體驗，其中偏好、曆史和上下文將成爲在網絡上使用人工智能服務的關鍵。
銀行和電子政務平台正在成爲這些單一數字身份和個人偏好的潛在監護人。這種整合將帶來更精簡、更安全的數字生活。但這不僅僅是安全問題，而是我們的數字人在各種平台上的無縫整合問題。
"自主人工智能”（BYO AI, Bring Your Own AI）與此直接相關。試想一下，將自己的數字偏好、學習方式甚至購物習慣從一種數字交互無縫帶入另一種數字交互，這種便攜性不僅僅是方便，更是一種變革，使個性化和效率達到了前所未有的水平，可穿戴設備也正在成爲我們管理數字身份不可或缺的一部分。通過不斷學習人類的互動行爲，可穿戴設備逐漸成爲個人數據中心，不僅了解我們的偏好，還能預測我們的需求。
將人工智能融入工作環境，意味著我們的數字偏好可以自動調整辦公應用程序、通信工具甚至物理工作空間的設置。想象一下，進入一間會議室，燈光、溫度甚至數字顯示屏都會根據你的喜好自動調整。
然而，這種程度的個性化和數據整合會引發有關隱私和數據使用的問題。隨著這些數字身份變得越來越複雜，並與人工智能交織在一起，它們被廣告數字體驗提供商利用的潛力是巨大的。這可能會開創一個消費參與的情境廣告新時代，在這個時代，促銷活動不僅有針對性，而且與我們的數字角色深度融合。
隨著身份與人工智能的融合，將重新定義個人與技術的互動方式，從而帶來更加個性化、高效和互聯的生活。當我們擁抱這個未來時，道德考量和隱私保護變得比以往任何時候都更加重要。
15. 大模型改造現有業務價值更大
大模型最大的價值創造到底是全新的Super App，還是對現有應用的改造，現在還沒有定論。
微軟將Office與AI結合起來，推出的産品Microsoft 365 Copilot一年營收達到了50億美元，比OpenAI 全年的收入13億美元大很多倍。不止微軟，還有Adobe、Salesforce，通過擁抱大模型實現了現有幾個産品的收入、利潤明顯增加。
這一波生成式人工智能，目前看到的更多是對現有業務的改造，創造出了大的價值。
百度創始人兼CEO李彥宏在2024極客公園創新大會上表示，“大廠會拿走AI大模型大多數的紅利，我說的大廠不單指互聯網大廠。我覺得現有幾乎所有行業成型的、所謂代表落後生産力的公司，一旦它轉過彎來能夠很好地利用大模型的能力，它獲得的收益、價值增益加起來一定是最大的。”
但他也補充，這並不表明創業公司沒有機會，創業公司可能能夠做出3個、5個Super App，或者做出幾百個幾千個非常有價值的垂類應用，可能性也非常大。但是這些價值創造跟我們對于現有世界的改造相比，還是一個小頭。
所謂的Super App，超級應用什麽時候出來，在哪個領域能出來，這更多需要創業公司、VC 去嘗試，往這方面多努力，多做各種各樣的嘗試。
近日，360創始人周鴻祎在分享2024年AI大模型的十大趨勢提到，“在消費者端，大模型到底有啥殺手型的應用？中國會産生什麽殺手級應用，我還不知道，但是2024年一定會出來。在to C領域，我們今天的搜索、浏覽器、信息流、短視頻、微博、問答，甚至我們的社交可能都會用大模型來重塑一遍。至于是戰術性重塑還是戰略性重塑，就看各家的做法，2024年一定會出來這種殺手級的應用。”
結論和重要啓示 : 展望2024年，人工智能和技術重塑世界的潛力毋庸置疑。每一項預測都讓我們看到了一個創新、責任和包容並存的未來。
重要啓示 ：
1、生成式人工智能成爲核心技術戰略：標志著各行各業從炒作到主流應用的轉變。
2、神經網絡的進步接近AGI：Mamba和神經符號人工智能等新架構大大增強了認知能力。
3、人工智能可穿戴設備和擴展現實技術（XR）日益突出：在日常生活中提供增強的人類體驗和互動。
4、互聯的AI代理創建了一個新的生態系統：專業化的AI代理相互交流，徹底改變了行業生態。
5、安全數字身份成爲自主人工智能時代的關鍵：由銀行和電子政務平台管理的便攜式數字身份的興起。
讓我們以開放的心態迎接這一旅程，准備好成爲未來的一部分，未來不僅正在發生，而且將由我們來塑造。---來源: 钛媒體-
