На рынке генеративного AI произошел новый важный сдвиг, ознаменованный выходом модели o1 от OpenAI. Эта модель отличается возможностью «мышления» в процессе генерации ответа. Подобные модели, в отличие от предыдущих поколений, способны решать более трудные проблемы в области науки, программирования и математики.

В этом эссе авторы из Sequoia Capital анализируют, как эти фундаментальные изменения в принципах работы моделей генеративного AI отразятся на рынке и что это значит для стартапов и инвесторов. Команда GoPractice подготовила его адаптированный перевод.

***

Два года спустя после начала революции в области генеративного AI ее развитие постепенно переходит от «быстрого мышления» — быстрых ответов на основе предварительно обученных моделей — к «медленному мышлению» в процессе генерации ответа. Эта эволюция открывает возможности для нового поколения приложений — AI-агентов.

Во вторую годовщину нашего эссе «Generative AI: A Creative New World» экосистема AI выглядит совершенно иначе, и мы готовы поделиться прогнозами на будущее.

Sequoia Capital — американская венчурная фирма, специализирующаяся на инвестициях в технологические компании. Основана в 1972 году. По данным на 2022 год, под управлением фирмы находятся активы на $85 миллиардов.

На разных этапах Sequoia Capital инвестировала в Apple, Cisco, Google, Airbnb, Instagram и множество других успешных компаний.

Базовый уровень рынка генеративного AI стабилизируется, формируя равновесие между ключевыми крупными игроками и альянсами, такими как Microsoft/OpenAI, AWS/Anthropic, Meta и Google/DeepMind. На поле остаются только крупные участники с мощными экономиками и доступом к огромным капиталам. Хотя борьба далеко не окончена (и продолжает обостряться), структура рынка становится более устойчивой, и очевидно, что применение больших языковых моделей будет становиться все более дешевым и доступными.

Для больших языковых моделей (LLM) появляется новый рубеж. Фокус смещается на разработку и масштабирование «мышления» (reasoning, то есть технических компонентов, выполняющих функцию, которую можно сравнить с мышлением естественного интеллекта), где приоритетом становится «мышление системы 2». Вдохновленные моделями вроде AlphaGo, эти слои направлены на оснащение систем AI способностью к осознанным рассуждениям, решению задач и когнитивным операциям в процессе генерации ответа. 

Что все это означает для основателей стартапов в области AI? Какие выводы из этого могут сделать устоявшиеся софтверные компании? И где мы как инвесторы видим наибольший потенциал для получения доходов от генеративного AI?

Мы рассмотрим, как консолидация foundational моделей подготовила почву для гонки по масштабированию возможностей сложного «мышления» и AI-агентов, а также обсудим новое поколение прорывных приложений.