Hangi yapay zeka ile ilgili şirketlerin 5 yıl sonra da ortalıkta kalabilecek kadar yenilikçi olmadığını düşünüyorsunuz?
Uygulamalı yapay zeka alanında önemli bir konsolidasyon olması gerektiğini düşünüyorum
Yine de yapay zekanın benzeri görülmemiş düzeyde ilgi gördüğünü ve dünyanın dört bir yanındaki sektörlerdeki şirketlerin, bunun kendi sektörleri ve ötesi üzerinde yaratabileceği etkiyi düşünmekle meşgul olduğunu inkar edemeyiz Ayrıca bir süre sonra bunun asimptotik bir eğri olduğuna inanıyorum, dolayısıyla oraya varmak çok uzun zaman alabilir
genel-24
Yine de, bu yılın başlarında Y Combinator’ın kış Demo Günü’nde “ChatGPT for X” versiyonunun tanıtımını yapan ekiplerin sayısına şüpheyle yaklaşmaktan kendimizi alamadık Bu çözümler farklılaşmadan yoksundur ve pazarlarındaki mevcut baskın oyuncuların başlattığı özellikler tarafından kolayca bozulabilir
Son olarak, mevcut kurumsal iş akışlarına ve mimarilerine sorunsuz bir şekilde entegre olmayan veya kapsamlı ön yatırımlar gerektiren ürünleri olan şirketler, uygulama ve benimseme konusunda zorluklarla karşılaşacak Şirketiniz yapay zekayı kullanmayı denemiyorsa şimdi tam zamanıdır, yoksa işletmeniz geride kalacak İşlerin nasıl geliştiğini takip edebileceğiniz için tartışma gruplarına katılmak faydalıdır Bu alanda halihazırda BioGPT ve Bloomberg GPT gibi bazı çalışmalar yapılıyor
Hangi yapay zeka ile ilgili şirketlerin 5 yıl sonra da ortalıkta kalabilecek kadar yenilikçi olmadığını düşünüyorsunuz?
Yapay zekadaki birkaç pazar segmenti uzun vadeli işletmeler kadar sürdürülebilir olmayabilir Altyapı katmanı şirketleri için bu geçerli bir yoldur ancak genel anlamda o kadar etkili olmayabilir Bu cephede onları daha kullanışlı hale getirmek için önemli çalışmalar yapılacağını düşünüyorum
Gerçek YGZ için sinir bilimleri ve davranış bilimi gibi çeşitli teknolojilerin de birleşmesi gerekebilir
Bu, yapay zekayı ve sektörün nasıl şekillendiğini derinlemesine incelemeyi amaçlayan üç bölümlü bir anketin ilki
Üretken yapay zekanın temel katmanına yatırım yapmadık ve muhtemelen yapmayacağız
Bunların yanı sıra, otomatik kod oluşturma giderek daha popüler hale geliyor ve video oluşturmak ilginç bir boyut; yakında tamamen yapay zeka tarafından oluşturulan filmleri göreceğiz!
Tescilli verilere sahip girişimler, bugünlerde sizin gözünüzde yapay zekanın yükselişinden öncekine göre daha mı değerli?
Dünyanın düşündüğünün aksine, özel veriler iyi bir başlangıç sağlar ancak sonuçta verilerinizi özel olarak korumak çok zordur Birkaç yıl sonra hala ortalıkta olma ihtimalleri nedir?
Bloomberg Beta’nın kurucu ortaklarından Karin Klein, yarışta kalmaktansa yarışı yürütüp başarısız olma riskini göze almanın daha iyi olduğunu düşünüyor çünkü bu, şirketlerin görmezden gelmeyi göze alamayacağı bir trend
Yapay zeka girişimleri için açık kaynak, pazara açılmanın en belirgin yolu mu?
Ne için çözdüğünüze bağlı “Bir sürü ‘yardımcı pilot’ görmemize rağmen [insert industry]’ Bu birkaç yıl içinde burada olmayabilir, daha büyük risk fırsatı görmezden gelmektir nesil gelişebilir ve özel verilerin değeri
Dolayısıyla teknoloji hendeği, verilerle birlikte bir uygulama için ürünleştirilmiş ve ince ayar yapılmış, akıllıca tasarlanmış algoritmaların birleşiminden gelir “Son 70 yılda gelişen üç ana bileşenin nihayet bir araya geldiği mükemmel yapay zeka fırtınasına tanık oluyoruz: Gelişmiş algoritmalar, büyük ölçekli veri kümeleri ve güçlü bilişime erişim” dedi Uygulama alanında pek çok şirket oluşacak ve yalnızca birkaçı ölçeklenmeyi başarabilecek
Earlybird Venture Capital’in ortağı Dr
Dilsel farklılaşmanın yanı sıra, belirli alanlarda (örn
Rudina Seseri, Glasswing Ventures’ın kurucusu ve yönetici ortağıGünümüzün öncü nesil yapay zeka modelleri ve bunların arkasındaki şirketler önümüzdeki yıllarda da liderliklerini koruyabilecek mi?
Alphabet, Microsoft/OpenAI ve Meta gibi temel katman modeli sağlayıcıları muhtemelen pazar liderliğini sürdürecek ve uzun vadede bir oligopol işlevi görecek Davranış değişiklikleri ve maliyetli mimari değişiklikler gerektiğinde çıta çok daha yüksek olduğundan, bu, başarılı bir şekilde anlamlı yatırım getirisi oluşturmanın önünde önemli bir engel olacaktır Kurucular ve girişim yatırımcıları için en büyük fırsatın uygulama katmanında olduğunu görüyoruz Yerel kullanım örneklerine dayanarak, farklı dillerdeki Yüksek Lisanslar kesinlikle anlamlıdır Bu katman muhtemelen iki durumdan birinde sona erecek: Bir senaryoda, temel katman, bulut pazarında gördüğümüze benzer bir oligopol dinamiğine sahip olacak ve burada seçilmiş birkaç oyuncu değerin çoğunu ele geçirecek ”
Ortalama bir şirket için doğru olan şey, startuplar için daha da doğrudur: Yapay zekayı en azından biraz düşünmemek hata olur Çözdükleri soruna göre açık kaynağın iyi bir yol olup olmadığını düşünmek gerekir
Yüksek Lisans’lar, onları gerçek üretim düzeyindeki uygulamalarda kullanmak istediğinizde halüsinasyondan ve alakadan muzdariptir
Ancak hem uygulama cephesinde hem de altyapı tarafında (araçlar ve platformlar) oldukça temel yenilikler yaşanıyor Ancak güçlü bir avantaja sahipler ve onları yerinden etmek kolay olmayacak
Yatırım yaptığınız şirketlerin yapay zekanın geleceğine ilişkin lobi faaliyetlerine ve/veya tartışma gruplarına katılması sizin için önemli mi?
Tam olarak değil Yakında yayınlanacak olan sonraki iki bölümde, yapay zeka bulmacasının çeşitli bölümleri hakkında diğer yatırımcılardan, startup’ların kazanma şansının en yüksek olduğu ve açık kaynağın kapalı kaynağı geçebileceği yerler hakkında bilgi alacaksınız
Yatırım stratejimiz açıkça temel modellerini güçlendiren katma değerli teknoloji sunan şirketlere odaklanıyor Kuantum hesaplama ana akım haline geldiğinde yapay zeka ortamı yeniden önemli ölçüde değişecek Ancak bir startup’ın aynı zamanda ortalama bir şirketten daha fazla önde olması gerekiyor ve yapay zekanın bazı alanlarında “şimdi” zaten “çok geç” olabilir Andre Retterath, bu ivmeyi yaratmak için çeşitli faktörlerin birlikte çalıştığını düşünüyor
Startup’ların nerede hala şansa sahip olduğunu ve oligopol dinamiklerinin ve ilk hamle avantajlarının nerede şekillendiğini daha iyi anlamak için, seçilmiş bir yatırımcı grubuyla yapay zekanın geleceği, hangi alanlarda en fazla potansiyel gördükleri, çok dilli Yüksek Lisans ve ses sistemlerinin nasıl olduğu hakkında bir anket yaptık Muhtemelen diğerlerinden daha iyi performans gösterecekler Müşterilerine somut, ölçülebilir değer sunan şirketler, mevcut kategorilerdeki büyük yerleşiklerin yerini alabilir ve yeni kategorilere hakim olabilir
Sinir ağları oluşturmaya yönelik mevcut LLM yönteminin önümüzdeki çeyreklerde veya aylarda kesintiye uğrama ihtimali nedir?
Birkaç aydan uzun sürse de, kesinlikle gerçekleşebilir
Diğer olasılık ise temel modellerin büyük ölçüde açık kaynak ekosistemi tarafından sağlanmasıdır
Şununla konuştuk:
- Manish Singhalpartner bulmak, pi Girişimleri
- Rudina Seserikurucusu ve yönetici ortağı, Glasswing Girişimleri
- Lily Lyman, Chris Gardner, Richard Dulude Ve Brian Devaney ile ilgili Alt çizgi VC
- Karin Kleinpartner bulmak, Bloomberg Betası
- Xavier Lazarusortak, Elaia
- Dr Andre Retterathortak, Earlybird Girişim Sermayesi
- Matt Cohenyönetici Ortağı, Dalgalanma Girişimleri
Günümüzün öncü nesil yapay zeka modelleri ve bunların arkasındaki şirketler önümüzdeki yıllarda da liderliklerini koruyabilecek mi?
Yüksek Lisans uygulamaları söz konusu olduğunda bu dinamik olarak değişen bir manzaradır
Benzer şekilde, önemli bir iş değeri sağlamayan veya yüksek değerli, pahalı bir alanda sorun çözmeyen şirketler de sürdürülebilir işletmeler olmayacaktır
Bahsettiğimde Yakın zamanda yatırımcılara gönderilen bir e-postada “Yapay Zekanın Yükselişi” derken, içlerinden biri bana ilginç bir yanıt gönderdi: “‘Yapay Zekanın Yükselişi’ biraz yanlış bir isim Şunu düşünün: Bir stajyer için basit bir görevi kolaylaştıran bir çözüm, bir baş mimar için karmaşık zorlukları çözen, farklı ve yüksek değerli faydalar sunan bir platformun aksine, önemli bir işletmeye ölçeklenmeyecektir “En erken kurumsal benimsemeyi 2010 yılında gördük” diye belirtti
Bulutta değer yaratmanın bulut bilgi işlem altyapısı sağlayıcılarıyla sona ermemesi gibi, önemli bir değer yaratımı da henüz yapay zeka nesline ulaşmadı
İngilizce dışında başka dillerde de eğitim almış daha fazla yüksek lisans öğrencisinin olmasını ister miydiniz? Dilsel farklılaşmanın yanı sıra başka ne tür farklılaşmalar görmeyi bekliyorsunuz?
Yüksek Lisans’ları başka dillerde de görüyoruz, ancak elbette en yaygın kullanılan İngilizcedir
AGI ne zaman gerçeğe dönüşebilir?
Bazı uygulamalarla insani seviyelere yaklaşıyoruz ancak gerçek bir YGZ’den hala uzağız
ChatGPT’nin heyecanı göz önüne alındığında, üretken ses ve görüntü oluşturma gibi diğer medya türleri nispeten hafife mi alınıyor?
Çok modlu üretken yapay zeka hız kazanıyor ”
Glasswing Ventures’ın yönetici ortağı olan yatırımcı Rudina Seseri’nin demek istediği, yapay zeka ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojilerin uzun süredir ortalıkta olduğu ve yapay zeka hakkındaki tüm bu abartının, onların geçmişte olduğu basit gerçeğini göz ardı ettiğidir Bununla birlikte, Cohere ve temel düzeydeki diğer iyi finanse edilen oyuncular gibi, güven ve gizliliğe güçlü bir vurgu yapan, önemli farklılık sağlayan modellerde rekabet fırsatları vardır Temel modeller açısından OpenAI’nin gelecekte diğer oyuncularla rekabet etmesini bekliyoruz Ciddi uygulamaların çoğu için, özellikle resimler ve metinler için bunlara ihtiyaç duyulacaktır Bu nedenle uzun vadede rekabet üstünlüğünü korumak için mücadele edecekler tıp, hukuk ve finans) uzmanlaşmış LLM çeşitlerinin de bu alanlarda daha doğru ve alakalı bilgiler sağlamasını bekliyoruz Şirketlerimiz daha çok belirli sorunları çözmeye yöneliktir ve çoğu uygulama için lobicilik işe yaramaz Böyle bir örnek, OpenAI’nin GPT teknolojisi etrafında oluşturulmuş çözümler veya ürünler olan “GPT sarmalayıcı” kategorisidir onlarca yıldır gelişme aşamasında Yapay zeka neslinin yarışı henüz sona ermedi