作者：Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman

编译：深潮 TechFlow

在这个充满机遇与不确定性的时代，人工智能的快速发展为我们打开了无数可能性的大门，但同时也带来了许多深刻而尚未解答的问题。我们是否会继续沿着技术的指数级增长曲线前进，甚至实现自我改进的飞跃？还是会因为技术瓶颈的出现而放慢脚步？技术发展的极限究竟是近在眼前，还是依然遥不可及？未来的世界，是由少数巨头主导的封闭生态，还是一个多方竞争、合作共生的开放生态？

未来的方向以及最大的机会，可能取决于两个关键因素：技术进步的速度和前沿模型的开放程度。

• 技术进步的速度：反映人工智能模型能力发展的快慢。如果发展迅速，我们可能在未来几年内达到“智能爆发”的临界点；而如果发展放缓，可能会因遇到技术瓶颈而推迟十年甚至更久。

• 开放程度：衡量人工智能模型掌控的权力范围及其从中提取的经济价值。在开放的情况下，开放模型的性能接近封闭模型，或者有许多质量相近的封闭模型在激烈竞争，这意味着模型无法垄断经济收益。而在封闭的情况下，少数巨头凭借封闭模型遥遥领先，并掌握大部分的价值创造。

虽然每种情景下都会有新的发展机会，但我们认为，最终落入的象限将决定哪些项目、策略和商业模式最有优势。

在技术栈中，基础设施层和应用层的价值分配一直存在张力。2016 年，USV 分析师 Joel Monegro 在其博客文章《胖协议》中指出：“传统互联网技术栈的价值分布呈现‘瘦协议’和‘胖应用’的特点。市场发展表明，投资应用程序的回报率较高，而直接投资协议技术通常回报较低。”然而，在区块链技术栈中，这种关系发生了逆转，大部分价值集中在协议层。随着人工智能成为新的主导平台，我们需要重新审视这一关系——究竟是模型本身占据主要价值，还是基于模型构建的应用更具价值？

在左下象限中，技术进步持续加速，最终形成一个封闭的生态系统，模型几乎掌握了所有的价值。模型的能力越强，我们对基于它们构建的应用或其他模型的需求就越少。

在这种情景下，主导者将是少数几个巨大的基础模型及其所需的基础设施。为了维持这些模型的扩展，我们需要消耗巨量能源（包括更高效的新型能源）。围绕硬件、软件和能源生产的基础设施建设将成为重要的价值创造领域。例如，USV 投资组合中的 Radiant、Blixt、Lydian 和 Glow 等公司正致力于能源生成和管理的创新。此外，还有机会支持那些采用不同技术路径的模型架构，例如去中心化训练，这些路径可能成为未来市场的赢家。