Union Square Ventures: Một hình ảnh, bao quát 4 xu hướng có thể xảy ra trong tương lai của công nghệ AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Union Square Ventures: Một hình ảnh, bao quát 4 xu hướng có thể xảy ra trong tương lai của công nghệ AI
Hướng đi trong tương lai và cơ hội lớn nhất phụ thuộc vào tốc độ tiến bộ công nghệ và mức độ mở của các mô hình tiên tiến.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
Biên dịch: TechFlow
Trong thời đại đầy cơ hội và bất định này, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra vô số khả năng, nhưng đồng thời cũng đặt ra nhiều câu hỏi sâu sắc chưa có lời giải. Liệu chúng ta có tiếp tục tiến bước dọc theo đường cong tăng trưởng cấp số nhân của công nghệ, thậm chí đạt tới bước nhảy vọt tự cải tiến? Hay tốc độ sẽ chậm lại do gặp phải các rào cản kỹ thuật? Giới hạn của sự phát triển công nghệ là ở ngay trước mắt, hay vẫn còn rất xa? Tương lai thế giới sẽ là một hệ sinh thái khép kín do một vài gã khổng lồ thống trị, hay là một hệ sinh thái mở với sự cạnh tranh và hợp tác đa phương?
Hướng đi trong tương lai và những cơ hội lớn nhất có thể phụ thuộc vào hai yếu tố then chốt: tốc độ tiến bộ công nghệ và mức độ mở của các mô hình tiên tiến.
-
Tốc độ tiến bộ công nghệ: Phản ánh tốc độ phát triển năng lực của các mô hình AI. Nếu phát triển nhanh, chúng ta có thể đạt đến điểm tới hạn của "bùng nổ trí tuệ" trong vài năm tới; nếu chậm lại, điều này có thể bị trì hoãn thêm mười năm hoặc hơn nữa do gặp phải các rào cản kỹ thuật.
-
Mức độ mở: Đo lường phạm vi quyền lực kiểm soát các mô hình AI và giá trị kinh tế được rút ra từ đó. Trong trường hợp mở, hiệu suất của các mô hình mở gần bằng mô hình đóng, hoặc có nhiều mô hình đóng chất lượng tương đương đang cạnh tranh mạnh mẽ, nghĩa là không có mô hình nào độc chiếm lợi ích kinh tế. Trong trường hợp đóng, một vài gã khổng lồ dẫn trước vượt trội nhờ các mô hình khép kín và nắm giữ phần lớn giá trị được tạo ra.
Mặc dù mỗi kịch bản đều mang lại những cơ hội phát triển mới, chúng tôi cho rằng phần tư mà chúng ta cuối cùng rơi vào sẽ quyết định dự án, chiến lược và mô hình kinh doanh nào có lợi thế nhất.
Các mô hình nền tảng lớn: Phần tư trái dưới
Trong ngăn xếp công nghệ, luôn tồn tại sự căng thẳng về phân bổ giá trị giữa lớp hạ tầng và lớp ứng dụng. Năm 2016, nhà phân tích Joel Monegro của USV viết trong bài blog “Fat Protocols” rằng: “Phân bố giá trị trong ngăn xếp công nghệ Internet truyền thống thể hiện đặc điểm ‘giao thức gầy’ và ‘ứng dụng béo’. Thực tiễn thị trường cho thấy đầu tư vào ứng dụng thường mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn, trong khi đầu tư trực tiếp vào công nghệ giao thức thường mang lại lợi nhuận thấp”. Tuy nhiên, trong ngăn xếp công nghệ blockchain, mối quan hệ này đảo ngược — phần lớn giá trị tập trung ở lớp giao thức. Khi AI trở thành nền tảng thống trị mới, chúng ta cần xem xét lại mối quan hệ này: liệu chính các mô hình sẽ chiếm phần lớn giá trị, hay các ứng dụng xây dựng trên mô hình mới là nơi tạo ra giá trị lớn hơn?
Trong phần tư trái dưới, tiến bộ công nghệ tiếp tục tăng tốc, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái khép kín, nơi các mô hình gần như nắm giữ toàn bộ giá trị. Mô hình càng mạnh, nhu cầu của chúng ta đối với các ứng dụng hoặc mô hình khác xây dựng trên nó càng giảm.
Trong kịch bản này, những người dẫn đầu sẽ là một vài mô hình nền tảng khổng lồ cùng với hạ tầng cần thiết để duy trì chúng. Để mở rộng quy mô các mô hình này, chúng ta cần tiêu thụ lượng năng lượng khổng lồ (bao gồm cả các dạng năng lượng mới hiệu quả hơn). Việc xây dựng hạ tầng liên quan đến phần cứng, phần mềm và sản xuất năng lượng sẽ trở thành lĩnh vực tạo giá trị quan trọng. Ví dụ, các công ty trong danh mục đầu tư của USV như Radiant, Blixt, Lydian và Glow đang thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực tạo và quản lý năng lượng. Ngoài ra, còn có cơ hội hỗ trợ các kiến trúc mô hình theo các hướng công nghệ khác biệt, chẳng hạn như huấn luyện phi tập trung, những hướng đi này có thể trở thành người chiến thắng trong thị trường tương lai.
Sự trỗi dậy của các mô hình chuyên biệt: Phần tư trái trên
(TechFlow chú thích: Mô hình chuyên biệt (Niche Model) là các mô hình trí tuệ nhân tạo được tối ưu hóa để đáp ứng nhu cầu cụ thể trong một lĩnh vực nhất định. Khác với các mô hình tổng quát (ví dụ như mô hình ngôn ngữ lớn), mô hình chuyên biệt thường được tinh chỉnh cho một ngành nghề, nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu cụ thể, do đó có tính định hướng và chuyên môn cao hơn.)
Trong phần tư trái trên, mặc dù hệ sinh thái là khép kín, nhưng tốc độ tiến bộ công nghệ chậm lại, tạo điều kiện cho các mô hình chuyên biệt lấp đầy khoảng trống năng lực mà các mô hình nền tảng chưa đáp ứng được. Hiện tại, chúng ta đã thấy xu hướng này trong nhiều lĩnh vực như công nghệ sinh học, chăm sóc sức khỏe, công nghệ robot, phân tích cảm xúc, tập dữ liệu cá nhân hóa và dữ liệu thế giới vật lý. Một số lĩnh vực trong số này đã nhận được đầu tư từ USV. Trong trường hợp này, dữ liệu cụ thể và định hướng hơn, do đó tính hữu ích của mô hình cũng rõ ràng hơn. Bằng cách thu hẹp phạm vi ứng dụng và tăng tính chuyên biệt, độ chính xác và tính thực tiễn của mô hình có thể được nâng cao đáng kể. Trong phần tư này, chúng ta sẽ chứng kiến sự trưởng thành của nhiều mô hình chuyên biệt dẫn đầu trong lĩnh vực riêng và trở thành nền tảng xây dựng quan trọng.
Các ứng dụng có hiệu ứng mạng: Phần tư phải trên
Trong phần tư phải trên, tốc độ tiến bộ công nghệ của các mô hình nền tảng chậm lại, nhưng hệ sinh thái vẫn mở. Các mô hình có năng lực giới hạn và phạm vi ứng dụng cụ thể hơn, điều này mở ra cơ hội cho các công ty khởi nghiệp chuyển đổi AI thành các ứng dụng sản phẩm và xây dựng trên nền tảng mô hình.
Kết quả này không xa lạ gì với hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm. Đây không chỉ là đột phá về mặt công nghệ, mà còn là thử thách về trí tưởng tượng. Cơ hội nằm ở việc thiết kế lại cách chúng ta tương tác với AI, từ đó thay đổi cách chúng ta làm việc và sống. Chúng ta có thể hình dung sẽ xuất hiện những ứng dụng hoàn toàn mới, các lớp hỗ trợ và giao diện tương tác, cách mạng hóa hoàn toàn cách chúng ta học tập, nghiên cứu, chăm sóc y tế, sáng tạo, giải trí, giao tiếp xã hội, thực hiện nhiệm vụ và quản lý doanh nghiệp. Nhờ con đường tiếp cận trực tiếp hơn đến người dùng, người học, bệnh nhân hoặc khách hàng, chi phí sẽ giảm mạnh và tính khả dụng được nâng cao rõ rệt.
Cũng giống như các chu kỳ công nghệ trước đây, nhiều nhà phát triển sẽ cạnh tranh cho cùng một cơ hội. Do đó, hiệu ứng mạng (dù thông qua tăng trưởng người dùng hay tích lũy dữ liệu) sẽ trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp tích lũy và bảo vệ giá trị cốt lõi.
AI thực sự mở: Phần tư phải dưới
Nếu các mô hình phát triển nhanh trong một hệ sinh thái mở, chúng ta sẽ bước vào kịch bản giàu trí tưởng tượng nhất: hàng loạt mô hình siêu thông minh, không ngừng tiến hóa nhanh chóng, tương tác với nhau ở tần suất cao và trình độ kỹ năng cao.
Trong kịch bản này, nhiều mô hình mở sẽ chiếm vị trí dẫn đạo trong các lĩnh vực thị trường riêng biệt, nhưng các mô hình này cần công cụ để tương tác hiệu quả với nhau. Trong một thế giới do các tác nhân AI (AI agent) thống trị, những tác nhân này sẽ thường xuyên giao dịch với nhau. Tiền mã hóa có thể trở thành hình thức tiền tệ kỹ thuật số đơn giản và linh hoạt nhất giữa các tác nhân AI, từ đó mang lại lợi ích cho bản thân token, hạ tầng phi tập trung và các giao thức tương tác như Farcaster. Chúng ta có thể hình dung một tương lai với hàng loạt tác nhân AI sở hữu ví và ngân sách riêng, thường xuyên giao dịch trong một nền kinh tế số.
Tóm tắt
Khung phân tích này tuy đơn giản hóa, nhưng chắc chắn đã cung cấp một điểm khởi đầu cho suy nghĩ của chúng ta. Phương pháp chiếm ưu thế trong mỗi phần tư có thể nổi bật trong hoàn cảnh phù hợp. Đặc biệt, những sản phẩm có thể khơi gợi hành vi mới của người dùng, tạo ra giá trị hoàn toàn mới và thúc đẩy người dùng chủ động áp dụng sẽ có tiềm năng tạo ra giá trị khổng lồ.
Cách chia phần tư này giúp nhóm của chúng tôi suy ngẫm sâu sắc trong giai đoạn bất định đặc biệt này: “Điều kiện cần thiết nào để một phương pháp thực sự chiếm ưu thế?”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@usv
