gpt party 3.0. Александр журавлев "AI революция"
В Кремниевой долине 9-10 марта прошел GPT Party 3.0 — самый масштабный русскоязычный нетворкинг-ивент, посвященный искусственному интеллекту. Более 450 человек собрались в Plug and Play, чтобы встретиться с ведущими экспертами, предпринимателями и инвесторами, обсудить последние тенденции в области искусственного интеллекта и получить практические знания.
На GPT Party Алекс Журавлев, основатель венчурного фонда MentoVC, выступил на тему "AI революция". Алекс рассказал, как развивался искусственный интеллект и какие сейчас есть перспективы развития AI, а также поделился, как заработать миллионы долларов на использовании ИИ.
На GPT Party Алекс Журавлев, основатель венчурного фонда MentoVC, выступил на тему "AI революция". Алекс рассказал, как развивался искусственный интеллект и какие сейчас есть перспективы развития AI, а также поделился, как заработать миллионы долларов на использовании ИИ.
В последнее время меня особенно впечатлила презентация венчурного фонда COATUE, под управлением которой находится более чем 70 миллиардов долларов. Презентация была объемной — 120 слайдов. Я сократил её до 30 и готов вам рассказать основное.
Я понимаю, что многие из вас стремятся заработать много денег, и это одна из причин, почему вы ходите на мероприятия на тему AI. Есть несколько способов это сделать: инвестировать в фонды или компании, запустить собственный стартап в этой сфере или развить ваш существующий бизнес путем революционных изменений с ИИ-инструментами.
Меня зовут Алекс Журавлев. Я работал портфельным директором в Altair Capital, инвестировал во множество успешных компаний, сделал более 200 сделок, на данный момент изучаю более 10 000 компаний в год. Сейчас я работаю над своим фондом Mento VC, который уже начал показывать отличные результаты.
Моя тема посвящена революции в области искусственного интеллекта. Графиков и схем будет много, но если у вас получится в них вникнуть, то в конце у вас будут важные знания о том, как действовать и зарабатывать на AI.
Я понимаю, что многие из вас стремятся заработать много денег, и это одна из причин, почему вы ходите на мероприятия на тему AI. Есть несколько способов это сделать: инвестировать в фонды или компании, запустить собственный стартап в этой сфере или развить ваш существующий бизнес путем революционных изменений с ИИ-инструментами.
Меня зовут Алекс Журавлев. Я работал портфельным директором в Altair Capital, инвестировал во множество успешных компаний, сделал более 200 сделок, на данный момент изучаю более 10 000 компаний в год. Сейчас я работаю над своим фондом Mento VC, который уже начал показывать отличные результаты.
Моя тема посвящена революции в области искусственного интеллекта. Графиков и схем будет много, но если у вас получится в них вникнуть, то в конце у вас будут важные знания о том, как действовать и зарабатывать на AI.
динамика развития искусственного интеллекта
График 1
Взгляните на этот график внедрения технологий, он показывает, сколько лет ушло на появление интернета, смартфонов. Искусственный интеллект только начинает свой путь адаптации, пока он находится на уровне всего лишь 10%, но тренд очевиден.
График 2
Теперь о том, что произошло в первой половине 2023-го года с ИИ, когда был релиз ChatGPT 3.5 в декабре 2022 года. Мы видим значительный рост еженедельных визитов. Второй - это оценки Уолл-стрит, они предполагали, что NVDA заработает 7 миллиардов во втором квартале, но они заработали 11 миллиардов, в третьем - 18, а в четвертом - 21 миллиард. И последний график на этом слайде про AI Basket, отражающий количество новых проектов и приложений в области искусственного интеллекта за последние два года.
График 3
Это также график внедрения технологий, который показывает, что внедрение компьютеров заняло 20 лет, интернета - 12 лет и 6 лет для мобильных телефонов. Что касается генеративного искусственного интеллекта, то это пока под вопросом, но кажется, что займет около 3 лет.
График 4
Мне очень нравится этот график. Он показывает, сколько сотрудников нужно, чтобы достичь выручки в 1 миллион долларов за год, и как мы приближались к этим цифрам. Мы говорим о компаниях из индекса S&P 500. В настоящее время для этого требуется пять сотрудников на каждый миллион, но в будущем, благодаря искусственному интеллекту, возможно, потребуется менее трех сотрудников.
График 1
Взгляните на этот график внедрения технологий, он показывает, сколько лет ушло на появление интернета, смартфонов. Искусственный интеллект только начинает свой путь адаптации, пока он находится на уровне всего лишь 10%, но тренд очевиден.
График 2
Теперь о том, что произошло в первой половине 2023-го года с ИИ, когда был релиз ChatGPT 3.5 в декабре 2022 года. Мы видим значительный рост еженедельных визитов. Второй - это оценки Уолл-стрит, они предполагали, что NVDA заработает 7 миллиардов во втором квартале, но они заработали 11 миллиардов, в третьем - 18, а в четвертом - 21 миллиард. И последний график на этом слайде про AI Basket, отражающий количество новых проектов и приложений в области искусственного интеллекта за последние два года.
График 3
Это также график внедрения технологий, который показывает, что внедрение компьютеров заняло 20 лет, интернета - 12 лет и 6 лет для мобильных телефонов. Что касается генеративного искусственного интеллекта, то это пока под вопросом, но кажется, что займет около 3 лет.
График 4
Мне очень нравится этот график. Он показывает, сколько сотрудников нужно, чтобы достичь выручки в 1 миллион долларов за год, и как мы приближались к этим цифрам. Мы говорим о компаниях из индекса S&P 500. В настоящее время для этого требуется пять сотрудников на каждый миллион, но в будущем, благодаря искусственному интеллекту, возможно, потребуется менее трех сотрудников.
инвестиции в сфере искусственного интеллекта
Давайте рассмотрим, что происходит с инвестициями в искусственный интеллект. Если вы слушали панельные дискуссии, вы, вероятно, слышали обсуждения о будущем и искусственном интеллекте: "через 10 лет будем здесь, через 10 лет там". Я покажу вам цифры, чтобы вы не только слышали мнения спикеров, но и видели статистику.
Это данные о том, сколько денег привлекли private AI компании с 2020 года. Также мы рассмотрим, какие были оценки этих компаний до того, как они выпустили свой продукт. Например, Anthropic была оценена примерно в 3 миллиарда, Inflection и Adept - в 1 миллиард. Это показывает, насколько перегрет рынок в области AI, но также и сколько денег вливается в эту отрасль.
Давайте рассмотрим, что происходит с инвестициями в искусственный интеллект. Если вы слушали панельные дискуссии, вы, вероятно, слышали обсуждения о будущем и искусственном интеллекте: "через 10 лет будем здесь, через 10 лет там". Я покажу вам цифры, чтобы вы не только слышали мнения спикеров, но и видели статистику.
Это данные о том, сколько денег привлекли private AI компании с 2020 года. Также мы рассмотрим, какие были оценки этих компаний до того, как они выпустили свой продукт. Например, Anthropic была оценена примерно в 3 миллиарда, Inflection и Adept - в 1 миллиард. Это показывает, насколько перегрет рынок в области AI, но также и сколько денег вливается в эту отрасль.
временные рамки развития искусственного интеллекта
График 1
Что касается вопроса, является ли искусственный интеллект хайпом или нет, по моему мнению, нет. Сейчас мы вкладываемся в искусственный интеллект преимущественно в модели, к которым относятся OpenAI, ChatGPT, Mistral AI и другие подобные.
Что касается временных рамок. Если говорить о беспилотных автомобилях и транспорте, то автопилоты уже разрабатываются более 15 лет. Мы видим результаты в автомобилях только сейчас, через 15 лет, в то время как в области искусственного интеллекта мы всего за пять лет достигли значительных результатов. И, кажется, что в области искусственного интеллекта уже есть конкретные применимые результаты, и мы обсуждаем способы их использования.
График 2
Еще один пример из истории. В 90-е годы было активное развитие многие телекоммуникационных компаний, затем появилась облачная инфраструктура, и сейчас ее рынок превышает 150 миллиардов долларов. Сейчас активно развивается AI, однако в настоящее время более 60% инвестиций направлено на модели. Кто из этих моделей станет победителем, мы пока не знаем. Нет конкретного вывода о том, будет ли победителем OpenAI, Anthropic или Mistral AI. Важно понимать, что мы находимся лишь в начале пути, и впереди нас ждет еще многое.
График 3
На этом сдайде интересное сравнение развитие AI с беспилотным транспортом. Первый уровень - это круиз-контроль, что-то подобное появлению генерации базового контента в Midjourney. Второй уровень - это Tesla Autopilot, что сопоставимо с продвинутыми моделями, такими как ChatGPT и другими. Третий уровень - это самостоятельное вождение с легким вмешательством, в AI это уровень GitHub Copilot. Четвертый уровень - высокая автономность, и мы пока еще не достигли этой стадии в развитии искусственного интеллекта. Важно понимать, что до высокой автономности в области автотранспорта в целом мы добрались за 15 лет, в то время как в области искусственного интеллекта нам потребовалось всего пять лет, чтобы достичь третьего уровня. Кажется, что четвертый и пятый уровни уже не за горами.
График 1
Что касается вопроса, является ли искусственный интеллект хайпом или нет, по моему мнению, нет. Сейчас мы вкладываемся в искусственный интеллект преимущественно в модели, к которым относятся OpenAI, ChatGPT, Mistral AI и другие подобные.
Что касается временных рамок. Если говорить о беспилотных автомобилях и транспорте, то автопилоты уже разрабатываются более 15 лет. Мы видим результаты в автомобилях только сейчас, через 15 лет, в то время как в области искусственного интеллекта мы всего за пять лет достигли значительных результатов. И, кажется, что в области искусственного интеллекта уже есть конкретные применимые результаты, и мы обсуждаем способы их использования.
График 2
Еще один пример из истории. В 90-е годы было активное развитие многие телекоммуникационных компаний, затем появилась облачная инфраструктура, и сейчас ее рынок превышает 150 миллиардов долларов. Сейчас активно развивается AI, однако в настоящее время более 60% инвестиций направлено на модели. Кто из этих моделей станет победителем, мы пока не знаем. Нет конкретного вывода о том, будет ли победителем OpenAI, Anthropic или Mistral AI. Важно понимать, что мы находимся лишь в начале пути, и впереди нас ждет еще многое.
График 3
На этом сдайде интересное сравнение развитие AI с беспилотным транспортом. Первый уровень - это круиз-контроль, что-то подобное появлению генерации базового контента в Midjourney. Второй уровень - это Tesla Autopilot, что сопоставимо с продвинутыми моделями, такими как ChatGPT и другими. Третий уровень - это самостоятельное вождение с легким вмешательством, в AI это уровень GitHub Copilot. Четвертый уровень - высокая автономность, и мы пока еще не достигли этой стадии в развитии искусственного интеллекта. Важно понимать, что до высокой автономности в области автотранспорта в целом мы добрались за 15 лет, в то время как в области искусственного интеллекта нам потребовалось всего пять лет, чтобы достичь третьего уровня. Кажется, что четвертый и пятый уровни уже не за горами.
График 1
На этом слайде график слева показывает планы компаний. Около 60% корпораций подтверждают готовность внедрять искусственный интеллект в своей деятельности. Это реальное положение дел на данный момент иное. Пока лишь 6-9% внедрили полностью искусственный интеллект, остальные либо находятся на стадии создания МВП, либо на этапе пилотных проектов. Однако около половины компаний еще не достигли даже стадии POC или находятся на более ранней стадии разработки.
График 2
Этот график показывает скорость моделей по достижению уровня человека по бенчмаркам. Мы пока не достигли в искусственном интеллекте человеческого уровня генерации кода, знаний школьных дисциплин и в понимание общего смысла, но мы очень близки. Видно, что ранее, начиная с нулевых годов, на это требовалось намного больше времени, но сейчас кривые практически вертикальные.
На этом слайде график слева показывает планы компаний. Около 60% корпораций подтверждают готовность внедрять искусственный интеллект в своей деятельности. Это реальное положение дел на данный момент иное. Пока лишь 6-9% внедрили полностью искусственный интеллект, остальные либо находятся на стадии создания МВП, либо на этапе пилотных проектов. Однако около половины компаний еще не достигли даже стадии POC или находятся на более ранней стадии разработки.
График 2
Этот график показывает скорость моделей по достижению уровня человека по бенчмаркам. Мы пока не достигли в искусственном интеллекте человеческого уровня генерации кода, знаний школьных дисциплин и в понимание общего смысла, но мы очень близки. Видно, что ранее, начиная с нулевых годов, на это требовалось намного больше времени, но сейчас кривые практически вертикальные.
преимущества искусственного интеллекта
Что касается преимуществ, то, например, GitHab Copilot уже сейчас экономит разработчикам более 55% времени на разработке программного обеспечения. Runway экономит до 90% времени тех, кто занимается видеомонтажом. В области клиентской поддержки получилось сократить время ответа на 45%. Удивительно, но искусственный интеллект дает более качественные ответы на запросы пользователей на 79%, чем настоящие терапевты.
Что касается преимуществ, то, например, GitHab Copilot уже сейчас экономит разработчикам более 55% времени на разработке программного обеспечения. Runway экономит до 90% времени тех, кто занимается видеомонтажом. В области клиентской поддержки получилось сократить время ответа на 45%. Удивительно, но искусственный интеллект дает более качественные ответы на запросы пользователей на 79%, чем настоящие терапевты.
График 1
Также в этой же теме пример времени, затраченного на создание маркетинговых материалов. В прошлом, например, в 50-х годах, это могли быть месяцы; с появлением компьютеров - недели; с появлением интернета, облачных технологий и т. д. - дни, с искусственным интеллектом же это уже минуты. Это является иллюстрацией того, что было сказано на панельной дискуссии о маркетинге.
График 2
Примером того, насколько быстро модели могут обучаться, является Midjourney, который теперь может создавать картинки по простому запросу значительно лучшего качества, чем раньше. Важно отметить, что это было бы невозможно без обратной связи пользователей, которая помогает улучшать и ускорять модели.
График 3
Быстрый рост популярности GitHab Copilot с января 2022 года является еще одним примером. К настоящему времени он уже набрал 10 миллионов скачиваний. Процент принятия исправлений, предлагаемых искусственным интеллектом, постоянно растет.
График 4
На примере конкретной финтех компании можно увидеть, что затраты на обслуживание пользователя сократились на 95%, время ответа уменьшилось с 45 минут до одной минуты, а уровень удовлетворенности клиентов вырос на 14%.
Также в этой же теме пример времени, затраченного на создание маркетинговых материалов. В прошлом, например, в 50-х годах, это могли быть месяцы; с появлением компьютеров - недели; с появлением интернета, облачных технологий и т. д. - дни, с искусственным интеллектом же это уже минуты. Это является иллюстрацией того, что было сказано на панельной дискуссии о маркетинге.
График 2
Примером того, насколько быстро модели могут обучаться, является Midjourney, который теперь может создавать картинки по простому запросу значительно лучшего качества, чем раньше. Важно отметить, что это было бы невозможно без обратной связи пользователей, которая помогает улучшать и ускорять модели.
График 3
Быстрый рост популярности GitHab Copilot с января 2022 года является еще одним примером. К настоящему времени он уже набрал 10 миллионов скачиваний. Процент принятия исправлений, предлагаемых искусственным интеллектом, постоянно растет.
График 4
На примере конкретной финтех компании можно увидеть, что затраты на обслуживание пользователя сократились на 95%, время ответа уменьшилось с 45 минут до одной минуты, а уровень удовлетворенности клиентов вырос на 14%.
перспективы в развитии искусственного интеллекта
В настоящее время мы взаимодействуем с искусственным интеллектом преимущественно на уровне приложений. Сейчас у нас есть помощники в разных областях: например, GitHab Copilot и ChatGPT, а в генерации контента - Midjourney и Runway.
Наиболее интересно, что мы ожидаем в будущем от развития искусственного интеллекта. Мы предполагаем, что искусственный интеллект будет специализироваться на конкретных навыках, таких как научные исследования, медицинские консультации и т.д. Мы идем в направлении персонализированных искусственных интеллектов - AI-ученый, AI-доктор и так далее. Кроме того, в сфере контента мы можем ожидать появления AI-инфлюенсеров, AI-художников и AI-маркетологов. Кажется, все это уже близко к реальности.
В настоящее время мы взаимодействуем с искусственным интеллектом преимущественно на уровне приложений. Сейчас у нас есть помощники в разных областях: например, GitHab Copilot и ChatGPT, а в генерации контента - Midjourney и Runway.
Наиболее интересно, что мы ожидаем в будущем от развития искусственного интеллекта. Мы предполагаем, что искусственный интеллект будет специализироваться на конкретных навыках, таких как научные исследования, медицинские консультации и т.д. Мы идем в направлении персонализированных искусственных интеллектов - AI-ученый, AI-доктор и так далее. Кроме того, в сфере контента мы можем ожидать появления AI-инфлюенсеров, AI-художников и AI-маркетологов. Кажется, все это уже близко к реальности.
Когда речь идет о копайлотах, пример шахматной игры с искусственным интеллектом демонстрирует, что прогресс в этой области происходит уже давно. В период с 1995 по 2005 годы многие считали, что обыграть человека можно только комбинацией умений человека и искусственного интеллекта, однако в 2015 году машина одержала победу над человеком в шахматах, показав, что искусственный интеллект может достичь высокого уровня мастерства в игре. Этот пример демонстрирует, что искусственный интеллект способен на многое, и уровень, который мы видим сейчас в области копайлотов, неизбежно будет расти.
Когда мобильные технологии и телефоны впервые появились, это привело к появлению новых рынков на сотни миллиардов долларов. По сути, это была новая эпоха. И с искусственным интеллектом сейчас происходит то же самое. Пока есть много вопросов о том, что будет в будущем с искусственным интеллектом. Будут ли у нас автономные системы и бесконечные игровые миры, которые можно постоянно расширять? Появятся ли модели, способные мыслить?
В различных отраслях есть огромный потенциал: например, создание программного обеспечения создает рынок на сотни миллиардов долларов, аудио - на десятки миллиардов, анализ видео - на сотни миллиардов, а также многое другое, включая сферу роботов. Эти рынки представляют собой новые возможности, хотя есть и вызовы, которые необходимо преодолеть.
В различных отраслях есть огромный потенциал: например, создание программного обеспечения создает рынок на сотни миллиардов долларов, аудио - на десятки миллиардов, анализ видео - на сотни миллиардов, а также многое другое, включая сферу роботов. Эти рынки представляют собой новые возможности, хотя есть и вызовы, которые необходимо преодолеть.
выводы
На предыдущей панели обсуждали важность изучения программирования. Действительно есть мнение, что в будущем английский может стать основным языком программирования, и его будет достаточно для написания кода. Относительно языковых моделей и сетей, есть слухи о том, что в Apple комбинация Siri, Apple Shortcust и Ajax GPT может дать миллиардам пользователей свой встроенные в телефон искусственный интеллект.
Еще одно значимое направление – это так называемые private data, так как большие компании имеют огромное количество данных. Если мы внедрим в эти данные искусственный интеллект, то это приведет к невероятным возможностям. Допустим, в биотехнологии Johnson & Johnson мы сможем получать персонализированные медицинские услуги, созданные специально для нас. В Netflix мы сможем получать шоу и фильмы, созданные индивидуально под наши предпочтения. Autodesk может использовать свои данные для создания любых объектов и деталей. В области игр мы уже упоминали создание бесконечных миров. В сфере шопинга искусственный интеллект будет предлагать товары, которые для нас актуальны.
На предыдущей панели обсуждали важность изучения программирования. Действительно есть мнение, что в будущем английский может стать основным языком программирования, и его будет достаточно для написания кода. Относительно языковых моделей и сетей, есть слухи о том, что в Apple комбинация Siri, Apple Shortcust и Ajax GPT может дать миллиардам пользователей свой встроенные в телефон искусственный интеллект.
Еще одно значимое направление – это так называемые private data, так как большие компании имеют огромное количество данных. Если мы внедрим в эти данные искусственный интеллект, то это приведет к невероятным возможностям. Допустим, в биотехнологии Johnson & Johnson мы сможем получать персонализированные медицинские услуги, созданные специально для нас. В Netflix мы сможем получать шоу и фильмы, созданные индивидуально под наши предпочтения. Autodesk может использовать свои данные для создания любых объектов и деталей. В области игр мы уже упоминали создание бесконечных миров. В сфере шопинга искусственный интеллект будет предлагать товары, которые для нас актуальны.
Сравнивая отрасль AI с беспилотными автомобилями, мы можем сказать, что находимся примерно на уровне, когда в автомобилях появился автопилот, который предотвращает выезд за пределы полосы и предупреждает водителя вибрацией руля. Следующие уровни развития AI уже доступны и привлекают большие инвестиции. Вам лишь нужно вспомнить начало моего выступления, где речь шла о миллионах и миллиардах долларов, и задуматься, где ваше место в этой нише.
полная презентация про ai-революцию можно скачать по ссылке
читайте другие статьи по ссылке ниже
Malikspace Corporation.
541 Jefferson Avenue
Redwood City, CA 94063
Email: a@murs.ai
541 Jefferson Avenue
Redwood City, CA 94063
Email: a@murs.ai
