今、AIの主流はどのように進化しているのか、そしてWeb3+AIのチャンスはどこにあるのか？

著者：Evie Source: X, @0xEvieYang 

市場のこの2日間は悲惨で、注意をそらすためにAIを見てみましょう

いわゆる「投機的な新ではなく、古い」コインサークルは、新しい物語を探してきました。

いわゆる「古いものではなく新しいものの投機」である暗号通貨界は、新しい物語を探してきた。昨年来、Web3+のAIプロジェクトが多く、今年融資を完了したAIプロジェクトは50を超える。

私も今年、 $WLD 、 $LPT など人気のAIコンセプトトークンに手を出しました。しかし、AIの主流がどのように発展しているのか、Web3+AIと純粋なAIの違いは何なのか、Web3+AIにはどのようなチャンスがあるのかが気になっていました。

認知以外でお金を稼ぐのは難しいと言われています。 5月にサンフランシスコで1万人規模のGenAIカンファレンス@genaisummitsfが開催されましたが、これを機に1ヶ月間アメリカに滞在し、現地のAI、投資家、スタートアップ、研究者を訪問しました。投資家、起業家、研究者 @FinanceYF5 など。次に、私の洞察と考えをお伝えします。

スペースが限られているため、このツイートではまず、

AIの投資と資金調達の状況

AIの

AI startup atmosphere

AI segmentation track situation

AI development in China and United States

AI投資と融資

今年の融資額を調べてみた。

今年の5,000万ドル以上の融資額を調べたところ、プロジェクトの大半は、健康/医療、交通/運転、金融/ファイナンス・ペンダント、組織効率を向上させるツールなどの2Bであり、クラウドプラットフォームやコンピューティング・サービス・プロバイダーがそれに続き、2Cアプリケーションはほとんどありませんでした。

この問題について、私の見解は、現段階では、Cセグメントの終焉の割合が高く、既存のAIユーザーのボリュームは、Cエンドアプリケーションのコストをサポートするには程遠く、Cエンドアプリケーションは、新興企業ではなく、大手メーカーの手にある大量の高品質なデータを必要とするということです。また、Cエンドのアプリケーションは、新興企業ではなく、大手メーカーの手にある大量の高品質データを必要とするのだろうか。これを踏まえ、Cエンドのチャンスの90％は大手メーカーにあると考える投資家もいる。

AIスタートアップの雰囲気

ベイエリアで感じるのは、息までAIの匂いがするということです。 GenAIカンファレンスのロードショーでは、簡単なアイデアしかないプロジェクトがピッチングを始めていました。

しかし、本当に多くのAIプロジェクトから、はるかに多くのボリュームであることが想像よりも実行したい、まだ技術よりも、背景を見て、リソースを戦うことです。今、スターAIプロジェクトは、チームは北米のトップ大学+大きな工場の背景、または継続的な成功した起業家の明確である。

プロジェクトの組織構造に関して、私が観察した特徴の1つは「逆ピラミッド」である。つまり、トップには質の高いハイレベルなメンバーが多く、ジュニア・エンジニアは少ない。

AIセグメントの開発。AI segmentation track development

計算能力：現在、市場はNvidiaに多くの需要があるが、供給は非常に限られており、大手企業は内部でGPUを獲得しなければならない。大手モデル企業間の競争は、現在、より残酷なマネーレースとなっており、より多くのカードを購入し、より多くの才能を獲得するためには、より多くの資本が必要である。GPUもまた需要がある。GPUの需給に加えて、エネルギー消費の削減も解決すべき問題だ。

データ：ビッグモデルの開発には強力なGPUが必要だが、同時にデータも重要な資源として注目されている。そのため、一部のトップAIラボは現在、より価値のあるデータへのアクセスも競っており、多額の資金を投じてデータを購入したり、データを生成する専門家を探したり、次のような企業と提携したりしている。

一部の研究者は、高品質なデータは2026年までに枯渇すると予測している。その結果、合成データの重要性が増しています。2024年には、AIの訓練に使用されるデータの60％が合成データになると予想されています。

モデル：オープンソースとクローズドソースのモデルのどちらが優れているかについては、さまざまな意見があると聞いている。投資家の中にはオープンソースに非常に強気な人もいて、オープンソースは大企業や新興企業の参加者を集めることができ、オープンソースモデルの下でより低コストのモデルを出現させることができるかもしれないと考えています。すでにChatGPT 4が可能なモデルもある。もう1つの見解は、オープンソースモデルのほとんどは算術的に検証されておらず、市場は買っておらず、より多くの才能とリソースのサポートが必要なクローズドソースであることは間違いないということです。

オープンソースのロジックに基づき、Web3のビジネスモデルに入れ子になっています。似たようなことをやっているプロジェクトはあるが、実現可能かどうかは別として、ここではそれについて拡大するつもりはない。

また、比較的成熟したモデルのほとんどは、Dark Side of the Moonの最近の10億ドルの資金調達ラウンドのように、クラウドサービス企業によって支援されており、アリがリードインベスターとして、その一部をコンピューティングパワーに投資している。

Salseforeceのような企業向けソフトウェア・サービス企業も、数百人規模の独自のAIチームを持っており、そのAIは自社製品に直接役立っている。

応用：チャットボットは大手メーカーの必需品であり、検索分野の製品大手メーカーは比較的少数で、主にマイクロソフト、NewBingは基本的に独占的な立場にある。

アップルは今年の開発者会議でAIの計画を発表し、株価も下落したが、私は個人的にアップルとAIの組み合わせを楽しみにしている、結局のところ、アップルは、日常生活の中で最も使用されている電子機器であると考えられ、独自のモデル、チップ、クラウド、およびエコシステムを構成する膨大な量のデータを持っています。そのエコシステムは、それぞれのリンクが少しずつ最適化され、積み重なることで非常に強固なものとなる。

米国と中国のAI開発

米国におけるAI開発に関しては、イノベーションはまだベイエリアにある。シリコンバレーのAI新興企業は、他の地域よりもはるかに多額のベンチャーキャピタルを得ている。ニューヨークのAIはグランドアップの応用が中心で、パラリーガルの仕事をAIに置き換えたり、補ったりしている企業もある。

ニューヨークでAIのコンサルティングサービスを行っている友人とばったり会いましたが、彼らはAIシステムソリューションでいくつかの伝統的な企業を支援しています。AIと企業のワークフローの融合は不可逆的であり、数年後にはコンサルティング、監査、弁護士の後輩たちは、人員削減の相当なプレッシャーにさらされることになりそうです。

大型モデルは主に米国に集中しており、次いで中国、欧州となっている。昨年米国で発売された大型モデルの数は、中国の3～4倍である。国内の大型モデル - 月のダークサイドは、今年は10億ドルの資金調達を発表し、テンセント、アリや他の大手メーカーもゲームに参入している、独自の大型モデルをサポートするために一種の "国力 "です。