來源：福布斯

作者：Radical Ventures 合伙人Rob Toews

圖片來源：由無界 AI生成

1. 英偉達將加大力度成為云計算供應(yīng)商

大多數(shù)企業(yè)并會不直接向英偉達購買 GPU。相反，他們通過亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Amazon Web Services）、微軟 Azure 和谷歌云平臺（Google Cloud Platform）等云服務(wù)提供商獲得 GPU，而這些云服務(wù)提供商又會從英偉達大量購買芯片。

但亞馬遜、微軟和谷歌 -- 英偉達的最大客戶 -- 正迅速成為其競爭對手。在認識到當今人工智能的價值主要來自硅層后（Nvidia 的股價就是最好的證明），主要云提供商都在投入巨資開發(fā)自己的原生人工智能芯片，這將與英偉達 GPU 直接競爭。

隨著云計算提供商希望將技術(shù)堆棧下移到硅層以獲取更多價值，英偉達朝相反的方向發(fā)展也不就顯得不那么驚訝了。英偉達將提供自己的云服務(wù)并運營自己的數(shù)據(jù)中心，以減少傳統(tǒng)上對云計算公司的分銷依賴。

英偉達已經(jīng)開始探索這條道路，今年早些時候推出了名為DGX Cloud 的新云服務(wù)。我們預(yù)測，該公司將在明年切實加強這一戰(zhàn)略。

為實現(xiàn)這一目標，英偉達預(yù)計將建立自己的數(shù)據(jù)中心（DGX Cloud 目前位于其他云提供商的物理基礎(chǔ)設(shè)施中）；甚至可能需要收購像 CoreWeave 這樣的新興云提供商（英偉達已與 CoreWeave 建立了緊密的合作伙伴關(guān)系），以此實現(xiàn)垂直整合。無論如何，預(yù)計進入 2024 年后，英偉達與大型云計算提供商之間的關(guān)系將變得更加復(fù)雜。

2. Stability AI 將倒閉

這是人工智能界最不為人知的秘密之一：曾經(jīng)高歌猛進的初創(chuàng)公司 Stability AI 在 2023 年的大部分時間里就是一列緩慢前行的火車殘骸。

Stability 正在大失血。最近幾個月離職的包括公司的首席運營官、首席人事官、工程副總裁、產(chǎn)品副總裁、應(yīng)用機器學(xué)習(xí)副總裁、通信副總裁、研究主管、音頻主管和法律總顧問。

據(jù)報道，由于與 Stability 首席執(zhí)行官 Emad Mostaque 發(fā)生爭執(zhí)，去年領(lǐng)導(dǎo) Stability 高調(diào)完成 1 億美元融資的兩家公司 Coatue 和 Lightspeed 近幾個月都退出了公司董事會。今年早些時候，該公司曾試圖以 40 億美元的估值籌集更多資金，但以失敗告終。

2024 年，我們預(yù)測這家陷入困境的公司將在越來越大的壓力下屈服，徹底倒閉。

據(jù)報道，迫于投資者的壓力，Stability 已開始尋找收購方，但迄今為止幾乎感興趣的收購方并不多。

Stability 的一個有利條件是：公司最近從英特爾那里融資了 5000 萬美元，這筆現(xiàn)金注入將延長該公司的運營時間。就英特爾而言，這筆投資似乎反映出其迫切希望獲得高知名度客戶對其新型人工智能芯片的支持，以在與英偉達的競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

但 Stability 的燒錢速度之快是出了名的：據(jù)報道，在 10 月份英特爾投資 Stability 時，Stability 的月支出為 800 萬美元，而帶來的收入僅為該數(shù)據(jù)的一小部分。按照這個速度，5000 萬美元的投資撐不到 2024 年底。

3.“大型語言模型”和“LLM”這兩個術(shù)語將不再常見

在當今的人工智能領(lǐng)域，“大型語言模型”（及其縮寫 LLM）經(jīng)常被用作“任何高級人工智能模型”的簡稱。這是可以理解的，因為許多最初崛起的生成式人工智能模型（如 GPT-3）都是純文本模型。

但是，隨著人工智能模型類型的增加，以及人工智能變得越來越多模態(tài)化，這個術(shù)語將變得越來越不準確。多模態(tài)人工智能的出現(xiàn)是 2023 年人工智能的決定性主題之一。當今許多領(lǐng)先的生成式人工智能模型都結(jié)合了文本、圖像、三維、音頻、視頻、音樂、肢體動作等等。它們遠不止是語言模型。

試想看一個人工智能模型，它可以根據(jù)已知蛋白質(zhì)的氨基酸序列和分子結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練，以生成全新的蛋白質(zhì)療法。雖然其底層架構(gòu)是 GPT-3 等模型的延伸，但將其稱為大型語言模型真的有意義嗎？

或者想一下機器人學(xué)中的基礎(chǔ)模型：大型生成模型將視覺和語言輸入與一般互聯(lián)網(wǎng)知識相結(jié)合，以便在現(xiàn)實世界中采取行動，例如通過機械臂。對于這類模型，應(yīng)該而且將會有一個比“語言模型”更豐富的術(shù)語。(“視覺 - 語言 - 行動”模型或 VLA 模型是研究人員使用的另一種說法）。

DeepMind 最近發(fā)布的FunSearch 模型也有類似的意思，作者自己稱其為 LLM，但它涉及的是數(shù)學(xué)而非自然語言。

2024 年，隨著我們的模型變得越來越多維，我們用來描述它們的術(shù)語也將越來越多維。

4. 最先進的封閉模型將繼續(xù)大幅超越最先進的開放模型

當今人工智能討論的一個重要話題是圍繞開源和閉源人工智能模型的爭論。雖然大多數(shù)尖端人工智能模型開發(fā)商 --OpenAI、谷歌 DeepMind、Anthropic、Cohere 等公司 -- 都將其最先進的模型作為專利，但包括 Meta 和熱門初創(chuàng)公司 Mistral 在內(nèi)的少數(shù)幾家公司卻選擇公開其最先進的模型權(quán)重。

如今，性能最高的基礎(chǔ)模型（如 OpenAI 的 GPT-4）都是閉源的。但許多開源倡導(dǎo)者認為，封閉模型與開放模型之間的性能差距正在縮小，而且開放模型有望在性能上超越封閉模型，或許到明年就能實現(xiàn)。（這張圖最近在網(wǎng)上瘋傳）。

我們不同意這一觀點。我們預(yù)測，最好的封閉式模型在 2024 年（及以后）將繼續(xù)明顯優(yōu)于最好的開源模型。

基礎(chǔ)模型的性能是一個快速發(fā)展的前沿領(lǐng)域。Mistral 最近夸口說，它將在 2024 年的某個時候開源 GPT-4 級模型，這一說法在開源社區(qū)引起了轟動。但 OpenAI 在 2023 年初就發(fā)布了 GPT-4。等到 Mistral 推出這個新模型時，很可能已經(jīng)落后一年多了。屆時，OpenAI 很可能已經(jīng)發(fā)布了 GPT-4.5，甚至 GPT-5，從而開創(chuàng)一個全新的性能領(lǐng)域。（有傳言稱，GPT-4.5 甚至可能在 2023 年底前發(fā)布）。

與許多其他領(lǐng)域一樣，在另一個團體確定了前沿之后，作為快速追隨者趕上前沿，要比在其他人證明這是可能的之前建立一個新的前沿更容易實現(xiàn)。例如，OpenAI 使用專家混合架構(gòu)構(gòu)建 GPT-4 的風險、挑戰(zhàn)和成本都要比 Mistral 在幾個月后用自己的專家混合模型追隨 OpenAI 的腳步要高得多，因為在此之前，這種方法還沒有被證明能在這種規(guī)模下起效。

有一個基本的結(jié)構(gòu)性原因讓人遲疑，開放模型的性能是否會在 2024 年超越封閉模型。開發(fā)一個能推動技術(shù)發(fā)展的新模型所需的投資是巨大的，而且隨著模型能力的每一步提升，投資只會繼續(xù)膨脹。一些行業(yè)觀察家估計，OpenAI 將花費約 20 億美元來開發(fā) GPT-5。

Meta 作為一家上市公司，最終要對股東負責。該公司似乎并不指望從其發(fā)布的開源模型中獲得任何直接收入。據(jù)報道，Llama 2 的制造成本約為 2000 萬美元；考慮到戰(zhàn)略利益，即使沒有任何相關(guān)的收入增長，這樣的投資水平也是合理的。但是，Meta 真的打算投入近 20 億美元來打造一個性能超越其他任何公司的人工智能模型，而僅僅是為了開源而不期獲得任何具體的投資回報嗎？

當然了，像 Mistral 這樣的后起之秀也面臨著類似的難題。開源基礎(chǔ)模型并沒有明確的收入模式（Stability AI 就有過這樣的慘痛教訓(xùn)）。例如，對托管開源模型收費，就成了一場價格競爭，正如我們最近在 Mistral 的新Mixtral 模型中看到的那樣。那么 -- 即使 Mistral 能夠獲得所需的數(shù)十億美元來構(gòu)建一種新模式，從而超越 OpenAI-- 它真的會選擇轉(zhuǎn)過身來免費贈送這種模式嗎？

對此，我們隱隱懷疑，隨著 Mistral 這樣的公司投入越來越多的資金來構(gòu)建更強大的人工智能模型，他們最終可能會轉(zhuǎn)變對開源的態(tài)度，將最先進的模型保留為專有，以便收費。

（要明確的是：這并不是在反對開源人工智能的優(yōu)點。這并不是說開源人工智能在未來的人工智能世界中將不再重要。恰恰相反，我們預(yù)計開源模型將在未來幾年人工智能的普及中發(fā)揮關(guān)鍵作用。但是：我們預(yù)測，最先進的人工智能系統(tǒng)，那些能夠推動人工智能發(fā)展的前沿系統(tǒng)，將繼續(xù)是專有的。）

5. 許多財富 500 強公司將設(shè)立一個新職位：首席人工智能官。

人工智能已成為今年《財富》500 強企業(yè)的首要任務(wù)，各行各業(yè)的董事會和管理團隊都在爭先恐后地研究這項強大的新技術(shù)對企業(yè)的意義。

我們預(yù)計，明年大型企業(yè)將更普遍地采取一種策略：任命一位“首席人工智能官”來領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)的人工智能計劃。

在十年前云計算興起的時候，我們也看到了類似的趨勢，許多企業(yè)都聘請了“首席云計算官”來幫助他們應(yīng)對云計算的戰(zhàn)略影響。

這一趨勢將在企業(yè)界獲得更多動力，因為政府部門已經(jīng)出現(xiàn)了并行趨勢。拜登總統(tǒng)最近發(fā)布的人工智能行政命令要求每個聯(lián)邦政府機構(gòu)任命一名首席人工智能官，這意味著未來幾個月美國政府將新聘 400 多名 CAO。

任命首席人工智能官將成為公司對外表明其對人工智能態(tài)度的一種流行方式。至于這些職位能否長期發(fā)揮價值，則是另一個問題。（想想看，如今還有多少首席云計算官？）

6. Transformer 架構(gòu)的替代方案將得到有意義的采用

Transformer 架構(gòu)是谷歌在 2017 年發(fā)表的一篇開創(chuàng)性論文中提出的，是當今人工智能技術(shù)的主流范式?，F(xiàn)存的每個主要生成式人工智能模型和產(chǎn)品 --ChatGPT、Midjourney、GitHub Copilot 等等，都是使用 Transformer 構(gòu)建的。

但是，沒有哪種技術(shù)能永遠占據(jù)主導(dǎo)地位。

在人工智能研究界的前沿，有幾個團體一直在努力開發(fā)新型的下一代人工智能架構(gòu)，這些架構(gòu)在不同方面都優(yōu)于 Transformer。

Chris Ré 在斯坦福大學(xué)的實驗室就是這些努力的一個關(guān)鍵樞紐。Ré 和他的學(xué)生們的工作中心主題是建立一種新的模型架構(gòu)，這種架構(gòu)可隨序列長度以亞二次方的方式擴展（而不是像 Transformer 那樣以四次方的方式擴展）。亞二次方擴展將使人工智能模型：(1) 計算密集度更低；(2) 與 Transformer 相比，能更好地處理長序列。近年來，Ré 實驗室推出的著名亞二次方模型架構(gòu)包括S4、Monarch Mixer 和Hyena。

最新的亞二次元架構(gòu) -- 或許也是最有前途的架構(gòu) -- 是Mamba。Mamba 由 Ré 的兩位門生于上個月發(fā)表，在人工智能研究界引起了巨大反響，一些評論家將其譽為“Transformer 的終結(jié)者”。

此外，其他試圖構(gòu)建 Transformer 架構(gòu)替代品的努力還包括麻省理工學(xué)院開發(fā)的液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及由 Transformer 聯(lián)合發(fā)明人之一領(lǐng)導(dǎo)的初創(chuàng)公司Sakana AI。

2024 年，我們預(yù)測這些挑戰(zhàn)者架構(gòu)中的一個或多個將取得突破并贏得真正的采用，從單純的研究新穎性過渡到用于生產(chǎn)的可靠替代人工智能方法。

需要明確的是，這并不是說 Transformer 會在 2024 年消失。它仍是一種根深蒂固的技術(shù)，世界上最重要的人工智能系統(tǒng)都是基于這種技術(shù)。但我們預(yù)測，在 2024 年，Transformer 的尖端替代品將成為現(xiàn)實世界人工智能用例的可行選擇。

7. 云提供商對 AI 初創(chuàng)企業(yè)的戰(zhàn)略投資 -- 以及相關(guān)的會計影響 -- 將受到監(jiān)管機構(gòu)的質(zhì)疑

今年以來，大型科技公司的投資資金如潮水般涌向人工智能初創(chuàng)企業(yè)。

今年 1 月，微軟向 OpenAI 投資了 100 億美元，6 月又領(lǐng)投了 Inflection 的 13 億美元融資。今年秋天，亞馬遜宣布將向 Anthropic 投資 40 億美元。幾周后，Alphabet 也不甘示弱，宣布將向 Anthropic 投資 20 億美元。與此同時，英偉達可能是今年全球最多產(chǎn)的人工智能投資者，它向數(shù)十家使用其 GPU 的人工智能初創(chuàng)公司投入資金，其中包括 Cohere、Inflection、Hugging Face、Mistral、CoreWeave、Inceptive、AI21 Labs 和 Imbue。

不難看出，進行這些投資的動機至少部分是為了確保這些高增長的人工智能初創(chuàng)公司成為其長期計算客戶。

這類投資可能會牽涉到會計規(guī)則中的一個重要灰色地帶。這聽起來可能是一個深奧的話題，但它將對未來人工智能領(lǐng)域的競爭格局產(chǎn)生巨大影響。

假設(shè)一家云計算供應(yīng)商向一家人工智能初創(chuàng)企業(yè)投資 1 億美元，并保證這家初創(chuàng)企業(yè)會將這 1 億美元用于購買云計算供應(yīng)商的服務(wù)。那么從概念上講，這對云廠商來說并不是真正的正常收入；實際上，廠商是在利用投資將自己資產(chǎn)負債表上的現(xiàn)金人為地轉(zhuǎn)化為收入。

這類交易通常被稱為“返程資本流入”（round-tripping：資金出去后又馬上回來），在今年引起了風投Bill Gurley 等硅谷領(lǐng)袖的關(guān)注。

然而，并非上述所有交易都是真正的“round-tripping”。例如，投資是否明確要求初創(chuàng)企業(yè)將資金用于投資方的產(chǎn)品，或者只是鼓勵兩家公司開展廣泛的戰(zhàn)略合作，這一點很重要。微軟與 OpenAI、亞馬遜與 Anthropic 之間的合同并未公開，因此我們無法確定它們的結(jié)構(gòu)。

但至少在某些情況下，云計算提供商很可能通過這些投資獲得了本不該獲得的收入。

到目前為止，這些交易幾乎沒有受到任何監(jiān)管審查。這種情況將在 2024 年發(fā)生變化。預(yù)計明年美國證券交易委員會將對人工智能投資中的返程資本流入進行更嚴厲的審查 -- 預(yù)計此類交易的數(shù)量和規(guī)模將因此大幅下降。

鑒于云計算提供商是迄今為止推動人工智能熱潮的最大資金來源之一，這可能會對 2024 年的整體人工智能籌資環(huán)境產(chǎn)生重大影響。

8. 微軟與 OpenAI 的關(guān)系將開始出現(xiàn)裂痕

微軟和 OpenAI 關(guān)系密切。迄今為止，微軟已向 OpenAI 投入超過 100 億美元。OpenAI 的模型為必應(yīng)、GitHub Copilot 和 Office 365 Copilot 等微軟關(guān)鍵產(chǎn)品提供了支持。上個月，OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 意外被董事會解雇，微軟首席執(zhí)行官 Satya Nadella 在讓他復(fù)職方面發(fā)揮了重要作用。

然而，微軟和 OpenAI 是不同的組織，對人工智能的未來有著不同的愿景。迄今為止，這一聯(lián)盟對兩個組織都很有利，但這只是權(quán)宜之計。這兩個組織遠非完全一致。

明年，我們預(yù)測這兩大巨頭之間的合作關(guān)系將開始出現(xiàn)裂痕。事實上，未來摩擦的蛛絲馬跡已經(jīng)開始浮出水面。

隨著 OpenAI 積極拓展企業(yè)業(yè)務(wù)，它將發(fā)現(xiàn)自己越來越經(jīng)常地與微軟直接爭奪客戶。就微軟而言，除了將 OpenAI 作為尖端人工智能模型的供應(yīng)商外，它還有很多理由進行多元化發(fā)展。例如，微軟最近宣布與 OpenAI 的競爭對手 Cohere 達成合作協(xié)議。面對大規(guī)模運行 OpenAI 模型的高昂成本，微軟還在 Phi-2 等小型語言模型上投入了內(nèi)部人工智能研究。

從大的方面看，隨著人工智能變得越來越強大，有關(guān)人工智能安全、風險、監(jiān)管和公共責任的重要問題將成為焦點。利害關(guān)系將非常重大。鑒于兩家公司不同的文化、價值觀和歷史，似乎不可避免地會在處理這些問題的理念和方法上產(chǎn)生分歧。

微軟市值 2.7 萬億美元，是全球第二大公司。然而，OpenAI 及其魅力四射的領(lǐng)導(dǎo)者 Sam Altman 的野心可能更加深遠。如今，這兩家公司彼此合作無間。但不要指望這會永遠持續(xù)下去。

9. 2023 年從加密圈轉(zhuǎn)向人工智能的一些炒作和從眾心理行為，將在 2024 年重新回轉(zhuǎn)

現(xiàn)在很難想象風險投資家和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者會對人工智能以外的東西感到興奮。但是，一年是很長的時間，風險投資人的“信念”會轉(zhuǎn)變得非常快。

Crypto 是一個周期性行業(yè)。現(xiàn)在的它可能有點過時，但別誤會，另一輪大牛市將會到來 -- 就像 2021 年、2017 年和 2013 年一樣。如果你還沒有注意到，比特幣的價格在今年年初低于 17000 美元后，在過去幾個月里大幅上漲，從 9 月份的 25000 美元漲到了現(xiàn)在的 40000 多美元。比特幣的大漲可能正在醞釀之中，如果真的如此，大量的加密活動和炒作將隨之而來。

如今將自己定位為“all in” 人工智能的許多知名風險投資家、企業(yè)家和技術(shù)專家，在 2021-2022 年的牛市期間都對加密貨幣情有獨鐘。如果明年加密資產(chǎn)價格真的飆升回來，預(yù)計他們中的一些人也會追隨這一方向的熱度，就像他們今年追隨人工智能的熱度一樣。

（坦率地說，如果明年能看到一些過度的人工智能炒作轉(zhuǎn)向其他領(lǐng)域，那將是一個值得歡迎的發(fā)展）。

10. 至少有一家美國法院將裁定，在互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練的 AI 生成模型侵犯版權(quán)。美國最高法院將開始審理這一問題。

目前，整個生成式人工智能領(lǐng)域都面臨著一個被忽視的重大法律風險：世界領(lǐng)先的生成式人工智能模型是在大量受版權(quán)保護的內(nèi)容上訓(xùn)練出來的，這一事實可能會引發(fā)巨大的法律責任，并改變該行業(yè)的經(jīng)濟狀況。

無論是 GPT-4 還是 Claude 2, 中的詩歌，DALL-E 3 或 Midjourney 中的圖像，還是 Pika 或 Runway 中的視頻，生成式人工智能模型都能產(chǎn)生令人嘆為觀止的復(fù)雜輸出，因為它們已經(jīng)在世界上的大部分數(shù)字數(shù)據(jù)上接受過訓(xùn)練。在大多數(shù)情況下，人工智能公司從互聯(lián)網(wǎng)上免費獲取這些數(shù)據(jù)，并隨意用于開發(fā)它們的模型。

但是，最初真正創(chuàng)造了這些知識產(chǎn)權(quán)的數(shù)百萬人 -- 寫書、寫詩、拍照、畫畫、拍視頻的人類 -- 對人工智能從業(yè)者是否和如何使用這些數(shù)據(jù)有發(fā)言權(quán)嗎？他們是否有權(quán)分享人工智能模型所創(chuàng)造的部分價值？

這些問題的答案將取決于法院對“合理使用”這一關(guān)鍵法律概念的解釋。合理使用是一項成熟的法律理論，已經(jīng)存在了幾個世紀。但將其應(yīng)用于新生的生成式人工智能領(lǐng)域，會產(chǎn)生復(fù)雜的新理論問題，目前沒有明確的答案。

斯坦福大學(xué)研究員 Peter Henderson 說：“機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人們并不一定了解合理使用的細微差別，同時，法院已經(jīng)裁定，現(xiàn)實世界中某些備受矚目的例子不屬于受保護的合理使用，但這些例子看起來就像是人工智能正在推出的東西?！薄斑@方面的訴訟結(jié)果如何，還存在不確定性?！?/p>

那么這些問題將如何解決？通過個案和法院裁決。

將合理使用原則應(yīng)用于生成式人工智能將是一項復(fù)雜的工作，需要創(chuàng)造性思維和主觀判斷。問題的雙方都會有可信的論據(jù)和站得住腳的結(jié)論。

因此，如果明年至少有一家美國法院裁定，像 GPT-4 和 Midjourney 這樣的生成式人工智能模型確實侵犯了版權(quán)，并且建立這些模型的公司要對訓(xùn)練這些模型的知識產(chǎn)權(quán)的所有者負責，請不要感到驚訝。

另外，這并不能解決問題。其他司法管轄區(qū)的其他美國法院面對不同的事實模式，很可能會得出相反的結(jié)論：生成式人工智能模型受到合理使用原則的保護。

這個問題會一直發(fā)展到美國最高法院，最終由最高法院給出一個結(jié)論性的法律解決方案。（通往美國最高法院的道路漫長而曲折；不要指望最高法院明年會就此問題做出裁決）。

在此期間，大量的訴訟將接踵而至，大量的和解將通過談判達成，世界各地的律師將忙于處理各種拼湊的判例法。數(shù)十億美元將懸而未決。