a16z：生成式AI下個趨勢？從信息生成到信息合成_B2B

生成式AI在B2B場景應用的變化

過去幾年大家見證了大語言模型逐步成為主流，并研究了這項技術在B2B領域的應用情況。盡管取得了巨大的技術進步，但我們認為，我們仍處于B2B用例的生成式AI應用的早期——第一波浪潮之中。隨著各公司逐步開發自己的應用，并且開始尋求圍繞產品建立護城河，我們預計很多業務中的目標和實現方法，將會迭代到“第二波浪潮“之中。

如何理解這里的“迭代”？

到目前為止，絕大多數生成式AI應用，都集中在信息divergence之上。也就是說，目前的應用，主要是根據一組指令，來創造新的內容。

而在第二波生成式AI浪潮之中，相信市場會見證更多用于信息匯集的生成式AI應用，這些應用會通過綜合現有信息，向我們展示更精細化、篩選出來的內容為了和第一波生成式AI浪潮進行區分，我們把第二波生成式AI浪潮，稱為合成人工智能。

雖然第一波生成式AI浪潮在應用層創造了一些價值，但第二波生成式AI浪潮將帶來下一步功能變化。

已關閉的交易所Hotbit發布DF和HTB持有者受損失的彌補方案:金色財經報道，已關閉的加密貨幣交易所Hotbit在官網發布DF資產持有者和HTB持有者遭受損失的彌補方案。

金色財經此前報道，Hotbit發公告稱，該平臺將于北京時間5月22日12:00開始停止所有CEX操作，所有用戶需在6月21日12:00之前提取剩余資產。Hotbit稱上述決定基于經營狀況惡化、加密行業趨勢的變化、以及發現支持多元化資產的運營模式是不可持續的。[2023/7/6 22:20:59]

那么，下一步，生成式人工智能在B2B的解決方案會是什么走向？

結論是：B2B解決方案之間的PK，將不會把重點放在令人眼花繚亂的AI技術能力，而更關注這些技術層面的能力，將如何幫助企業用戶具備更有價值的企業工作流程。

第一波生成式AI浪潮：跨越從C端用戶到企業的橋梁

為了分析第一波生成式AI浪潮，首先我們要對B2C和B2B應用進行區分。當我們作為消費者，應用生成式人工智能時，我們的目標是以玩耍、娛樂和分享為導向。在娛樂層面，質量和正確性并不是最重要的：而讓人工智能模型生成藝術或音樂這類功能更為重要，因為我們可以在Discord頻道中分享，當然也會很快就會忘記它。大家通常會有一種心理傾向，認為更多的內容=生產能力=好，所以，用戶通常會被吸引到生成式的、自動創造的AI工具。

NFT足球游戲開發公司Goals完成2000萬美元A輪融資:4月29日消息，瑞典NTF足球游戲開發公司Goals宣布完成2000萬美元A輪融資，Reddit聯合創始人亞歷克西斯·奧哈尼安(Alexis Ohanian)旗下Seven Seven Six領投，Northzone、Moonfire和Cassius參投，截至目前該公司的融資總金額已達到3900萬美元。新資金將用于加速Goals目前處于pre-alpha階段的NFT足球視頻游戲產品開發，并加入Web3社交和游戲競爭元素，已取代傳統EA Sports FC等傳統足球游戲模式，此外該公司還打算將其團隊規模擴大到75人。（sportspromedia）[2023/4/29 14:34:06]

舉個例子：ChatGPT的興起，就是很具備說服力的案例：因為用戶真的容忍了這個聊天機器人很多質量上的缺陷，就是因為大家能用它，生成更豐富的內容，并且分享，令人印象深刻。

當涉及到B2B應用時，業務目標就不同了。這里的目標，主要是圍繞時間和質量的成本效益評估。我們要么希望能夠用同樣的時間產生更高的質量，要么希望產生同樣的質量，但是速度更快。

DEX平臺Dexalot上線Avalanche子網:金色財經報道，去中心化交易平臺Dexalot宣布上線Avalanche子網（Subnet）。

子網是Dexalot雙鏈應用程序的關鍵支柱。用戶通過Avalanche C-Chain上的Dexalot應用程序存入和提取資產，然后在Dexalot子網上進行交易。主網和子網之間的通信，通過使用高端跨鏈通信協議的通用消息傳遞進行。簡單來說，Dexalot子網旨在復制CEX的用戶體驗，而不影響去中心化和透明度。

此前消息，Dexalot完成700萬美元融資，Blizzard、Avalaunch、Colony、Benqi、AVentures、Avascan、Republic Capital、GSR、Muhabbit Capital、Woodstock Capital、Maven Capital、IPC等參投。[2023/2/2 11:41:49]

人們使用B2B應用主要是在工作場所，在這類的場景中，質量更重要。然而，今天人工智能生成的內容，主要是為重復性和低風險的工作提供的，這種業務層面上，要求通常不高。例如，生成式AI很可以為廣告或產品描述撰寫文案，許多這個領域的B2B應用，表現出明顯的增長態勢。

Chainlink：v0.1質押池將于12月9日開放，單地址質押上限為7000枚LINK:11月22日消息，去中心化預言機網絡Chainlink官方宣布，其質押v0.1測試版本計劃于北京時間12月7日13:00時上線以太坊主網。符合提前體驗測試版本條件的地址將可在v0.1質押池中質押最多7000枚LINK。

此外，v0.1質押池將于北京時間12月9日13:00面向所有普通用戶開放，每個地址質押上限為7000枚LINK，質押池總量上限為2500萬枚LINK。[2022/11/22 7:55:23]

但我們隨后也發現，生成式人工智能在撰寫意見或論據方面確實不可靠注意，當涉及到B2B生產環境中的創新和合作時，這一點更重要，大模型生成SEO信息也許是可用的。但是，如果讓它為開發者撰寫一篇詳細新產品的博客文章，將會需要不小的人力去完善，以確保這篇文章是準確的，與目標受眾產生共鳴。

另一個常見例子是AI用于編寫銷售的電子郵件，生成式AI對于普通的、冷冰冰的冷啟動郵件是很有用的，但對于準確的個性化郵件來說就不太可靠了。從一個優秀銷售的角度來看，生成式AI有助于在更短的時間內寫出更多的電子郵件，但要寫出能提高回復率，并帶來訂單的電子郵件，銷售代表還是需要仔細研究，并通過自己判斷，了解潛在客戶想聽什么。

Bored Ape Yacht Club系列NFT地板價漲至89.49ETH:金色財經消息，據NFTGo.io數據顯示，Bored Ape Yacht Club系列NFT地板價漲至89.49ETH，24小時漲幅1.12%，總市值為17.1億美元，在NFT項目中排名第二。其24小時交易額為267萬美元，持有地址數6444。[2022/6/21 4:42:48]

從本質上講，在頭腦風暴和早期，第一波生成式人工智能對于更實質性的寫作是成功的，但最終，越是需要創造力和領域內人專業知識，就越需要人為完善。

重構工作流程，有何代價？有何好處？

即使在生成式AI對較長的博客文章有用的情況下，你的Prompt必須是精確的。也就是說作者必須已經對代表自己博客文章的實質概念，具備清晰認識。然后，為了得到良好的結果，作者必須對AI輸出的結果進行審查，迭代Prompt，不行的話，還要重寫整個章節。

這里有個例子是用ChatGPT來生成法律文件，需要熟悉法律prompt的人提供所有需要的條款，然后ChatGPT可以用這些條款來生成草案。注意，AI不能執行當事方之間的談判過程，但一旦所有關鍵條款都確定下來，生成式AI就可以出品較長的法律類文件草稿。不過，這些工作仍需要職業律師對它進行審查，編輯輸出，以使這項文件達到可以簽署的出品樣本。

這也是為什么這類成本+效益評估模式，會在B2B背景下打破。

知識工作者正在評估如何工作流程中增加一個額外的AI功能的步驟是否值得花時間？是否應該還是由我們自己做？

第二波生成式AI浪潮：

匯聚信息，從而改善決策

當我們進入第二波生成式AI浪潮的時候，焦點會從信息生成轉向信息綜合。注意，在知識工作中，決策能力具備巨大價值，而員工的報酬是根據不完善信息做出決定，而不一定是單純執行或解釋這些決定而產生的內容數量而決定的。在許多情況下，更長的時間并不意味著更好。

許多常識和公理都支持下列觀點：

1.代碼行數不是衡量工程生產力的好方法2.更長的產品內容，不一定就能起到更清楚的說明作用3.更長幻燈片，也不一定能提供更多見解

Hex公司創始人BarryMcCardel認為，人機可以共生，比如說LLM如何能夠改善我們的工作方式？

"AI在這里是為了增強和改善人類的能力，而不是取代人類。

因為當涉及到理解世界和做出決策時，人類一定要參與其中。人工智能能做的是幫助人類將更多的腦電波，應用于有價值的、創造性的工作，這樣我們不僅能在一天中花更多的時間來做重要的工作，而且還能解放自己，從事最有價值的工作。"

那么，AI如何改善人類的決策？法律專家需要專注于綜合和分析，提高決策的質量和/或速度，明顯的應用是，去總結人類自己永遠無法直接消化的大量信息。

SynthAI在未來的真正價值是，幫助人類更快地做出更好的決定。

這里的設想幾乎與ChatGPT的用戶界面相反：與其根據簡明的Prompt寫出長篇大論的回復，如果我們能從海量數據中，逆向設計出總結的簡明提示，會怎么樣？

這將有機會，讓我們重新思考用戶體驗，使其盡可能有效地傳達大量的信息。例如，像Mem這樣由AI技術驅動的知識庫，保存著某個組織中的所有會議筆記，可以主動對相關的決策、項目或人發起建議，當組織中的角色開始一個新項目時，應該參考這些決策、項目或人，從而節省了他們瀏覽先前機構沉淀知識的數個小時的時間。

回到上面一個對外發送營銷郵件的例子，一個潛在的表現是，AI可以識別目標客戶，究竟在何時會處于最高水平的購買意圖，并提醒相關銷售代表。然后，人工智能模型將根據綜合研究，建議在電子郵件中提一兩個最重要的問題，以及與想要銷售的目標客戶最相關的產品功能。

這些輸入，可以被輸入到第一波生成式AI帶來的解決方案中，但其價值來自于綜合階段，并為銷售人員，節約了對單一潛在客戶的研究時間。

確保這種綜合信息質量足夠高的根本轉變是，從大規模的通用模型轉向能夠應用多種模型的架構，包括在特定領域和特定用途的數據集上訓練的更精細模型。例如，某個構建客戶支持應用的公司，會使用以支持為中心的模型，該模型可以訪問公司的歷史支持票據，但在其他情況下又會回到GPT。在建設專有微調模型和數據集壁壘，這些組件會成為公司速度和質量的護城河。

SynthAI的部署

當我們思考，第二波生成式AI浪潮可能是什么樣的時候，我們相信從SynthAI中，受益最大的應用場景將是以下兩種情況：

1.存在大量信息的場景，人類很難手動篩選所有的信息。2.高信噪比場景，主題或抽象出來的觀點必須具備準確性

人工智能對工作流的改造，會帶我們走向一個新的生產力時代。

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