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產生式人工智慧引領企業技術革命，預示未來智慧系統的興起
產生式人工智慧引領企業技術革命，預示未來智慧系統的興起
December 10, 2023
重點摘要：
新聞內文：
產生式人工智慧（Generative AI）代表了科技領域的一次轉變範例，預計在未來十年甚至更久的時間裡，將大幅推動企業在技術上的投資。這種轉變在表面上看似迅速，特別是當它們像近幾個月來的產生式人工智慧那樣引起巨大轟動，但實際上是一個陡峭而穩定的攀登過程，逐層滲透至企業技術堆棧。
在基礎設施層，公司初期投資於組裝強大性能的基本模塊。當前資本大量流入Nvidia和GPU聚合商，顯示這一進程已經在進行中。隨著採用（和資金）的上移，開發重點將轉向新的體驗和產品，這將重新塑造每一層的結構。
我們正開始窺見這種轉變在應用層的展開情況，早期信號顯示，其影響將是深遠的。
早在產生式人工智慧之前，企業應用就開始透過改善使用者介面和引入互動元素來提供更像消費者的體驗，這些互動元素能夠吸引日常使用者並加快工作流程。這促使了從「記錄系統」應用（如Salesforce和Workday）到「互動系統」應用（如Slack和Notion）的轉變。
這些新型企業工具的一個顯著特點是協作功能，如多人模式、註釋功能、版本歷史和元數據等。這些應用還利用了消費者當地的病毒式套組來推動採用，並實現組織內外內容的無縫共享。在這些互動系統中，核心記錄保留了其內在價值，並成為在互動層創造的越來越多訊息的基礎。
隨著產生式人工智慧塑造下一代應用產品，我們可以預期更加廣泛的演進。首批參與者很像ChatGPT整合者，他們直接在產生式模型之上構建輕量級工具，提供即時但短暫的價值。我們已經看到各種產生式人工智慧產品迅速崛起，但也因工作流程有限或缺乏額外功能而出現極高的流失率。這些應用通常產生單次使用的內容或媒體（即不嵌入用戶的日常工作流程中），它們的價值依賴於市場上廣泛可用的現成產生式模型。
產生式人工智慧應用的第二波正開始成形，將利用產生式模型整合系統記錄應用中的結構化數據和系統互動應用中的非結構化數據。
這些產品的開發者將比第一波參與者有更大的潛力建立持久的公司，但前提是他們能夠找到方法「擁有」系統互動和系統記錄應用之上的層次。這並非一件容易的事，特別是當像Salesforce這樣的現有公司已經在努力實施產生式人工智慧，以在其底層建立保護性壁壘時。
這導致了第三波，即參與者創造自己的、可防禦的「智慧系統」層。新創公司將首先推出創新產品，通過利用現有的系統記錄和系統互動功能來提供價值。一旦建立了強有力的用例，他們將建立工作流程，最終獨立成為真正的企業應用。
這並不一定意味著替換現有的互動或數據庫層；相反的，他們將創造新的結構化和非結構化數據，產生式模型將利用這些新數據集來增強產品體驗，實際上創造了一個新類型的「超級數據庫」。
這些產品的核心焦點應該是整合，具有吸收、清理和標記數據的能力。例如，要建立一種新的客戶支持體驗，光是吸收現有客戶支持票據的知識庫是不夠的。一個真正引人注目的產品還應該結合錯誤追蹤、產品文件、內部團隊通訊等更多元素。它會知道如何提取相關訊息、標記它們、並加以權衡，以創造新見解。它將擁有一個反饋循環，允許它透過訓練和使用變得更好，不僅在組織內部，而且在多個組織之間。
當產品完成所有這些工作時，轉向競爭對手將變得非常困難。經過加權和清理的數據非常有價值，而且使用新產品達到同樣質量需要太長時間。
此時，智慧不僅存在於產品或模型中，還存在於相關的層次結構、標籤和權重中。洞察將在分鐘內而非天數內交付，重點是行動和決策，而不僅僅是訊息的綜合。這些將是真正的智慧系統產品，它們利用產生式人工智慧，具有以下明確特徵：
深度整合公司工作流程，並能捕捉新創建的結構化和非結構化數據。
在數據的特徵描述和消化方面具有高度的專業性，通過層次結構、標籤和權重。
在客戶內部和之間創建數據反饋循環，以增強產品體驗。
我喜歡問客戶的一個關鍵問題是，「一個新產品在您使用的其他工具中的排名如何？」通常，系統記錄產品是最重要的，其次是系統互動產品，其他工具則排在列表的底部。
當預算緊張時，最不重要的產品將是首個被削減的，因此新興的智慧系統產品必須提供持久的價值才能生存。他們還將面臨來自現有公司的激烈競爭，這些公司將在其產品中架構產生式人工智慧支持的智慧功能。新一代智慧系統將需要將其產品與高價值的工作流程、協作和超級數據集的引入相結合，以持續存在。
人工智慧領域的轉變在過去12個月中加速，行業正在快速學習。開源模型正在迅速增加，封閉的專有模型也在以非典型的快速速度演進。現在，創辦人需要在這個迅速變化的環境中建立持久的智慧系統產品。如果做得好，對企業的影響將是非凡的。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/12/09/system-of-intelligence-generative-ai-at-the-app-layer/
- 產生式人工智慧代表科技領域的重大轉變，預計將長期推動企業技術投資。這種變化逐步滲透至企業的各個技術層面。
- 企業應用逐漸轉向提供更貼近消費者體驗的互動元素，這些新型企業工具具有協作功能，如多人模式和版本歷史。
- 產生式AI應用的新波浪正集成系統記錄和互動應用中的數據，創造出能夠整合、清理和標記數據的智慧系統產品。
新聞內文：
產生式人工智慧（Generative AI）代表了科技領域的一次轉變範例，預計在未來十年甚至更久的時間裡，將大幅推動企業在技術上的投資。這種轉變在表面上看似迅速，特別是當它們像近幾個月來的產生式人工智慧那樣引起巨大轟動，但實際上是一個陡峭而穩定的攀登過程，逐層滲透至企業技術堆棧。
在基礎設施層，公司初期投資於組裝強大性能的基本模塊。當前資本大量流入Nvidia和GPU聚合商，顯示這一進程已經在進行中。隨著採用（和資金）的上移，開發重點將轉向新的體驗和產品，這將重新塑造每一層的結構。
我們正開始窺見這種轉變在應用層的展開情況，早期信號顯示，其影響將是深遠的。
早在產生式人工智慧之前，企業應用就開始透過改善使用者介面和引入互動元素來提供更像消費者的體驗，這些互動元素能夠吸引日常使用者並加快工作流程。這促使了從「記錄系統」應用（如Salesforce和Workday）到「互動系統」應用（如Slack和Notion）的轉變。
這些新型企業工具的一個顯著特點是協作功能，如多人模式、註釋功能、版本歷史和元數據等。這些應用還利用了消費者當地的病毒式套組來推動採用，並實現組織內外內容的無縫共享。在這些互動系統中，核心記錄保留了其內在價值，並成為在互動層創造的越來越多訊息的基礎。
隨著產生式人工智慧塑造下一代應用產品，我們可以預期更加廣泛的演進。首批參與者很像ChatGPT整合者，他們直接在產生式模型之上構建輕量級工具，提供即時但短暫的價值。我們已經看到各種產生式人工智慧產品迅速崛起，但也因工作流程有限或缺乏額外功能而出現極高的流失率。這些應用通常產生單次使用的內容或媒體（即不嵌入用戶的日常工作流程中），它們的價值依賴於市場上廣泛可用的現成產生式模型。
產生式人工智慧應用的第二波正開始成形，將利用產生式模型整合系統記錄應用中的結構化數據和系統互動應用中的非結構化數據。
這些產品的開發者將比第一波參與者有更大的潛力建立持久的公司，但前提是他們能夠找到方法「擁有」系統互動和系統記錄應用之上的層次。這並非一件容易的事，特別是當像Salesforce這樣的現有公司已經在努力實施產生式人工智慧，以在其底層建立保護性壁壘時。
這導致了第三波，即參與者創造自己的、可防禦的「智慧系統」層。新創公司將首先推出創新產品，通過利用現有的系統記錄和系統互動功能來提供價值。一旦建立了強有力的用例，他們將建立工作流程，最終獨立成為真正的企業應用。
這並不一定意味著替換現有的互動或數據庫層；相反的，他們將創造新的結構化和非結構化數據，產生式模型將利用這些新數據集來增強產品體驗，實際上創造了一個新類型的「超級數據庫」。
這些產品的核心焦點應該是整合，具有吸收、清理和標記數據的能力。例如，要建立一種新的客戶支持體驗，光是吸收現有客戶支持票據的知識庫是不夠的。一個真正引人注目的產品還應該結合錯誤追蹤、產品文件、內部團隊通訊等更多元素。它會知道如何提取相關訊息、標記它們、並加以權衡，以創造新見解。它將擁有一個反饋循環，允許它透過訓練和使用變得更好，不僅在組織內部，而且在多個組織之間。
當產品完成所有這些工作時，轉向競爭對手將變得非常困難。經過加權和清理的數據非常有價值，而且使用新產品達到同樣質量需要太長時間。
此時，智慧不僅存在於產品或模型中，還存在於相關的層次結構、標籤和權重中。洞察將在分鐘內而非天數內交付，重點是行動和決策，而不僅僅是訊息的綜合。這些將是真正的智慧系統產品，它們利用產生式人工智慧，具有以下明確特徵：
深度整合公司工作流程，並能捕捉新創建的結構化和非結構化數據。
在數據的特徵描述和消化方面具有高度的專業性，通過層次結構、標籤和權重。
在客戶內部和之間創建數據反饋循環，以增強產品體驗。
我喜歡問客戶的一個關鍵問題是，「一個新產品在您使用的其他工具中的排名如何？」通常，系統記錄產品是最重要的，其次是系統互動產品，其他工具則排在列表的底部。
當預算緊張時，最不重要的產品將是首個被削減的，因此新興的智慧系統產品必須提供持久的價值才能生存。他們還將面臨來自現有公司的激烈競爭，這些公司將在其產品中架構產生式人工智慧支持的智慧功能。新一代智慧系統將需要將其產品與高價值的工作流程、協作和超級數據集的引入相結合，以持續存在。
人工智慧領域的轉變在過去12個月中加速，行業正在快速學習。開源模型正在迅速增加，封閉的專有模型也在以非典型的快速速度演進。現在，創辦人需要在這個迅速變化的環境中建立持久的智慧系統產品。如果做得好，對企業的影響將是非凡的。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/12/09/system-of-intelligence-generative-ai-at-the-app-layer/