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Anthropic CEO's AI Predictions for 5-10 Years

2024/12/14
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Lex Fridman Podcast of AI

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主持人
专注于电动车和能源领域的播客主持人和内容创作者。
Topics
主持人:本期节目主要讨论了生成式AI领域的投资趋势以及对未来发展的预测。今年第三季度,生成式AI初创公司获得了超过39亿美元的投资,这是一个巨大的数字,即使不包括OpenAI的66亿美元融资,也显示出该领域蓬勃发展的态势。 本季度投资最多的几家公司包括Magic(生成式AI编码)、Glean(企业版ChatGPT)、Hebbia(金融数据分析)和Moonshot AI(长文本上下文处理)。这些公司的发展趋势反映了整个行业的未来走向。Magic虽然发展迅速,但也面临着来自其他同类公司的激烈竞争;Glean的实用性可能有限;Hebbia的估值相对较高;Moonshot AI则专注于长文本上下文处理,但仍需进一步提升模型能力。 此外,Sakana AI是一家专注于科学发现的日本初创公司,其业务内容尚不明确,但已获得大量投资。 Forrester预测,60%的生成式AI怀疑论者将接受这项技术;Gartner预测,到2026年,30%的生成式AI产品将在概念验证后被放弃。大型客户正在部署利用初创公司工具和开源模型的生产系统,新的AI模型在科学领域、数据检索和代码执行方面表现出色。 计算能力是当前AI公司面临的主要挑战之一,各公司都在争夺英伟达的GPU。贝恩分析师预测,生成式AI将推动企业建设千兆瓦级数据中心,其能耗将是现有数据中心的5到20倍。提高AI模型效率至关重要,但这需要大量的研究工作。摩根士丹利估计,按照目前的趋势,AI的温室气体排放量将增加。 AI可能减少通勤能耗,但其对就业市场的影响尚不明确。AI取代工作不会导致失业率永久上升,人们会找到新的工作机会。AI将导致企业规模变化,这将有利于初创企业生态系统的发展。微软和谷歌等公司正在投资核能,以满足AI的能源需求。核能是一种清洁能源,但其发展可能导致对化石燃料的依赖延长。对AI能源需求的担忧推动了对核能的投资。如果没有AI,对化石燃料的依赖可能会持续更久。生成式AI的投资仍在持续增长,11 Labs和Black Forest Labs等公司正在寻求融资。

Deep Dive

Key Insights

Why have VCs invested $3.9 billion into generative AI startups in the third quarter of this year?

VCs are heavily investing in generative AI due to its potential to revolutionize industries, with 206 deals spread across $3.9 billion, excluding OpenAI's $6.6 billion round. The U.S. captured 75% of this investment, highlighting the global interest in AI innovation.

Which companies received the largest investments in generative AI this quarter?

Magic raised $320 million, Glean $260 million, Hebbia $130 million, Moonshot AI $300 million, and Sakana AI $204 million. These companies are focused on generative AI coding, enterprise AI, financial data analysis, long-context LLMs, and scientific discovery, respectively.

Why is Magic, a generative AI coding startup, considered a significant player in the industry?

Magic is backed by influential investors like Eric Schmidt (former Google CEO) and Atlassian, suggesting potential acquisition or integration opportunities. Despite strong competition, Magic has raised $200 million at a $1.5 billion valuation, positioning it as a key player in the AI coding space.

What is Glean's unique value proposition in the AI market?

Glean aims to be an enterprise version of ChatGPT, allowing companies to query their internal databases and datasets in plain English. While its utility is debated, it could be valuable for large organizations with complex data structures.

Why is Hebbia's $700 million valuation considered high?

Hebbia, despite generating only $13 million in revenue, achieved a $700 million valuation due to its focus on AI-driven financial research tools. Backed by A16Z, Index Ventures, and Google Ventures, the company is seen as a high-potential player in the financial AI sector.

What is Moonshot AI's focus in the generative AI space?

Moonshot AI specializes in long-context language models, aiming to process up to eight times the length of OpenAI's GPT-4 32K. Its ability to handle 200,000 Chinese characters per conversation positions it as a leader in extended context processing.

What challenges are generative AI companies facing in terms of computational resources?

Companies are struggling to secure enough NVIDIA H1 and H200 GPUs, which are critical for AI model training. This shortage is limiting their ability to scale and innovate, with even OpenAI's Sam Altman expressing concern about competition for compute resources.

How might generative AI impact global energy consumption?

Generative AI could drive the construction of gigawatt-scale data centers, consuming 5-20 times more power than average data centers. However, the increased demand for energy might also accelerate the adoption of nuclear power as a cleaner alternative.

What is the forecast for the adoption of generative AI by skeptics?

Forrester predicts that 60% of skeptics will embrace generative AI, driven by the technology's proven capabilities and growing acceptance in various industries.

Why might 30% of generative AI products fail by 2026?

Gartner forecasts that 30% of AI products will be abandoned after proof of concept due to unmet promises or inability to deliver practical value, similar to past struggles of tech giants like Apple with AI integration.

Chapters
The podcast discusses the massive $3.9 billion investment in generative AI startups during Q3, excluding OpenAI's funding. It highlights key players like Magic, Glean, Hebbia, Moonshot AI, and Sakana AI, analyzing their funding rounds, valuations, and areas of focus within the AI landscape. The discussion touches upon the impressive valuations and the potential future of these companies.
  • $3.9 billion invested in generative AI startups in Q3 (excluding OpenAI)
  • Magic raised $320 million, Glean $260 million, Hebbia $130 million, Moonshot AI $300 million, Sakana AI $204 million
  • Focus on coding, enterprise data access, financial applications, long-context LLMs, and scientific discovery

Shownotes Transcript

今年第三季度,对生成式AI初创企业的投资已超过39亿美元。今天在播客中,我将分解行业中发生的一切,AI的现状,哪些公司获得资金,哪些投资获得资金,行业中产生的分析和数据,以及我们许多民意调查平台显示的资金流向以及这些公司最终将会发生什么。

让我们深入探讨这一切。在此之前,如果您有兴趣创建自己的初创公司,如果您有兴趣使用AI工具在线赚钱或创建AI副业,我很乐意邀请您加入我的AI副业学校社区。每周我都会创建独家内容,并在任何其他地方发布我用来发展我的个人业务的AI工具。除此之外,

我还将分解我正在做的所有副业,我赚钱的所有方式,以及我赚了多少钱。在有限的时间内,每月19美元,但将来我会将价格提高到每月约100美元。因此,如果您现在加入,您将获得锁定价格,我永远不会提高您的价格。让我们进入今天的主题。AI Hustle School 社区的链接在说明中。

所以我想谈论的是风投向生成式AI投资了39亿美元这一事实。对于本季度来说,这绝对是巨大的,这确实令人印象深刻。大约有206笔不同的交易,这39亿美元分散在这些交易中。这是根据PitchBook的数据。当然,这排除了OpenAI的66亿美元融资。如果将其包括在内,我们将超过……

超过100亿美元。但我们将其排除在外,因为这显然比其他所有交易加起来都大。我们将只讨论一些最大的交易。其中29亿美元流向了约127笔美国公司的交易。其余的10亿美元是美国以外的所有交易,这老实说有点令人印象深刻,对吧?如果我们看大约40亿美元,大约75%是美国公司。对于这个行业来说,相当令人印象深刻的

情况。因此,本季度最大的赢家是Magic,融资3.2亿美元。他们在8月份融资。我们将讨论他们。9月份,Glean还融资2.6亿美元。7月份,Hebia融资1.3亿美元。中国的Moonshot AI在8月份融资3亿美元。专注于科学发现的日本初创公司Sakania AI完成了2.04亿美元的融资。

所有这些都在上个月左右。所以我想谈谈这些,以及为什么我认为这些都表明了未来行业中将会发生的一些事情。Magic是一家生成式AI编码初创公司。

他们从一些重量级人物那里筹集了资金,例如埃里克·施密特,对吧?谷歌前首席执行官。还有Atlassian,一家大型软件初创公司。如果我们看到像Atlassian这样的公司投资于此,试图在稍后收购他们或将他们纳入公司,我不会感到惊讶。一家非常令人印象深刻的公司。他们有很多,

竞争对手。所以这没什么新鲜的。还有Codium、Cognition、Poolside、AnySphere和Augment,这些都是AI领域资金雄厚的公司。所以他们有

在7月份以15亿美元的估值融资2亿美元,现在他们刚刚完成了下一轮融资。非常令人印象深刻的公司,并将成为密切关注的对象。它不像许多其他公司那样拥有广泛的采用率。我的意思是,它使用得相当广泛,但还有其他更大的公司,例如GitHub Copilot等。接下来是Glean,它基本上试图成为……

ChatGPT的企业版。它本质上是连接到企业和第三方数据库的软件。您可以用简单的英语请求查询您公司数据库、数据集。

和企业数据,它会给你提供信息。您可以询问诸如“我如何投资我们公司的401k?”之类的问题,它会给你提供相关信息。所以它有点像企业版ChatGPT,我认为这不太实用。你只能问一些关于你公司内部的问题,但这可能只是我个人的想法。也许有很多关于大公司的问题需要你问。无论如何,这是一个有趣的问题。

接下来我想谈谈Hebbia。Hebbia在7月份融资1.06亿美元。他们的估值为7亿美元。有趣的是,基于7亿美元的估值,这是基于1300万美元的盈利收入得出的。1300万美元给他们带来了7亿美元的估值。这些估值至少可以说是非常非常诱人的。

A16Z也参与了其中。还有Index Ventures、Google Ventures和Peter Thiel。这是一家非常有趣的公司。它是由George Suvika在斯坦福大学攻读电气工程博士学位期间创立的。这家公司……

盈利能力极佳,这太棒了。他们将致力于许多非常有趣的AI项目。在我看来,对于一家基本上来说

相当新的公司来说,这是一个非常高的估值,对吧?这是B轮融资,所以他们的公司已经发展了一段时间,但它不是,你知道,它不是那些老牌公司。无论如何,Hebbia AI非常非常引人注目。他们目前主要向资产管理公司、投资银行和金融机构销售其软件。他们正在帮助人们做出

我相信他们是一家数据公司,正在帮助你使用AI筛选你的文件和其他文档,以整理你关于特定公司及其竞争对手的信息。所以它真的是为金融行业服务的,帮助他们进行研究。Hebbia,一家非常有趣的公司。最后我想谈谈中国Moonshot AI,它刚刚融资3亿美元。他们在8月份完成了融资。所以

他们的估值基本上达到了25亿美元。他们总共筹集了10亿美元。本质上,他们有一个专注于长上下文的大型语言模型。这有点像每个人都在谈论谷歌Gemini以及它如何拥有100万个token的上下文限制,大约是75万字。好吧,他们正在考虑甚至……

我的意思是,这里的目标是获得更长的上下文窗口,你可以看到它的价值,对吧?也许你想给它10本书,并帮助你从中获得大量见解。据说它可以达到OpenAI的GPT-4 32K的八倍长度。它支持在一次对话中处理大约20万个汉字,这

汉字可以被认为是单词,本质上是这样的。无论如何,我的意思是,我认为这令人印象深刻。但与此同时,你仍然有谷歌Gemini,它可以处理75万字,所以虽然这令人印象深刻,但似乎谷歌已经超越了他们。所以,我的意思是,我很想知道事情会如何发展。我

他们肯定在这个领域待过一段时间,但在我看来,如果这就是他们正在做的事情,他们将不得不提高这个数字才能成为一家有竞争力的公司。好的。最后我想提一下Sakana AI。这是一家专注于“科学发现”的日本初创公司。我过去对这家公司做过一些研究,很难弄清楚他们到底在做什么,因为

这就像,我们专注于科学发现,这真的不是很清楚,因为他们,他们有点像这些AI研究实验室之一。他们感兴趣的是,你知道,他们,他们正在从事很多工作,但他们并没有一个特别成功的特定产品。

有很多年轻的毕业生试图获得,他们基本上在运营这家公司,日本政府试图吸引人才。所以他们正在资助一些公司,包括这家公司。无论如何,非常有趣。他们确实有Bestmere Venture Partners。

投资于此,这是一个主要参与者。他们说,引用:“很幸运成为美国Toast的主要投资者之一,支持它成为一家130亿美元的公司,我们在Dini身上看到了类似的成功因素。”无论如何,显然他们认为这将是一件大事,但这在我看来,真正关注的是投资于优秀的创始人。所以

行业现状如何?Forrester的报告预测,60%的生成式AI怀疑论者将接受这项技术。我认为,这很明显。我们已经看到很多人在ChaiGPT推出之初非常怀疑,现在却全力以赴地投入其中。

Gartner今年早些时候预测,到2026年,30%的由AI生成的AI产品将在概念验证后被放弃。同样,我实际上也不认为这太疯狂了。许多AI公司都做出了很大的承诺,然后基本上没有兑现这些承诺。这是真的。

更难。我们从苹果这样的公司那里看到了这一点,他们向我们承诺了苹果智能,但实际上很难实现,推出了没有这项功能的新款iPhone,并表示,许多功能将在今年晚些时候和明年年初推出。所以如果苹果都这么挣扎,你可以想象很多初创公司也是如此。我相信,来自PitchBook新兴技术高级分析师Brendan Burke的一段话。他说,

引用:“大型客户正在推出利用初创公司工具和开源模型的生产系统。最新一代的模型表明,新一代模型是可能的,并且可能在科学领域、数据检索和代码执行方面表现出色。有很多令人兴奋的新领域正在发展。当我一开始介绍所有正在筹集资金的公司时,嗯,

这是一种我看到他们许多人遵循的趋势。他们目前试图克服的最大障碍之一就是计算需求,对吧?所有这些公司都在努力从英伟达获得H100和H200芯片,也就是GPU。我认为,这将继续是一个难题。每个人都将努力争取更多的计算能力。Sam Altman本人表示,他担心埃隆·马斯克的xAI到明年将获得比OpenAI更多的计算能力。所以

这将很有趣。贝恩分析师最近进行的一项研究预测,生成式AI将推动公司建设千兆瓦级数据中心,其能耗将是目前平均数据中心能耗的5到20倍。对。在这一点上,我们看到了非常相似的趋势,那就是更多的电力、更多的能源、更多的计算能力赋予这些AI模型,

在某种程度上,它们会变得更好。现在,我认为还有大量的工作要做。事实上,当我提到大量时,我的意思是需要做大量的工作来提高这些模型的效率,OpenAI正在开展一些相关的项目。但我确实认为这将是人们关注的事情。摩根士丹利估计,按照目前的趋势,温室气体排放量将会上升。

对此我有一个反驳意见,我的意思是,你知道,请务必谨慎对待100%。但想象一下,AI肯定使用了更多的能源。但想象一下,如果理论上,由于AI基本上取代了许多人的工作,因此较少的人需要去上班或去办公室。

你可以想象,这也可以减少通勤所使用的所有能源。现在,我实际上,也许我会窃取我自己的论点,并说明为什么我认为这可能并不十分准确。那就是因为我不相信当AI取代某人或夺走某人的工作或做某事时,那个人就会永远离开劳动力市场。我认为他们更有可能找到一份新工作

会有更多初创公司招聘。因此,人们会从大型组织(许多工作岗位被自动化)转向小型初创公司。所以有很多问题需要解决。解决问题和寻找新的流程是AI并不总是擅长的事情,尤其是在有新工具的情况下。在我看来,你真的需要人来做这件事。所以无论如何,我认为人们不会被取代。我认为这只会

嗯,稍微混合一下,大公司将需要更少的人。我认为这实际上对初创企业生态系统有利,因为会有更多初创企业启动,人们将在小型公司工作。无论如何,还有这一点,但我只是认为很难说一件事一定会产生,你知道,巨大的影响,尤其是在,嗯,由于所有这些,微软和谷歌都在宣布对核能的投资,并且

我相信微软表示他们将购买三里岛核反应堆产生的所有电力,他们将用来为他们的AI供电。许多人都在做类似的尝试,基本上都在转向核能,这是一种令人惊叹的绿色能源,你知道,非常环保的能源。

能源非常清洁。所以我对核能的潜力感到兴奋,当我们向这个方向过渡时,我们会使用更多的能源吗?对吧?因为他们说,这延长了燃煤电厂的使用寿命。是的,可能吧。

但我认为人们正在大力推动核能,我对这一点感到兴奋,我认为这是世界需要前进的方向,过去人们对此非常担忧。我会争辩说,我们现在使用AI所需的巨大能量以及人们今天可以看到的需求以及他们对未来的预测正在推动每个人转向核能,过去对此持批评态度

或害怕负面宣传之类的事情。所以,我认为正因为如此,你也可以争辩说,是的,我们可能会更长时间或更多地使用煤炭或其他东西,但这实际上是推动我们转向核能的原因,这将基本上消除对它的需求。所以如果AI不存在,

也许我们会坚持使用煤炭等一些旧技术更长时间,实际上使用更多。我不知道。这是我的另一个论点。无论如何,关于能源和AI有很多争论。我很想知道这些东西是如何扩展的。无论如何,我认为对生成式AI的投资并没有显示出任何放缓的迹象。

11 Labs正寻求以30亿美元的估值融资,这是播客上的粉丝最喜欢的公司之一。Black Forest Labs是一家非常有趣的公司,它创建了一个开源AI图像生成器,我认为这是最好的,是Midjourney的头号竞争对手。它本质上是一个开源的Midjourney。在我看来,它真的很好。他们正在洽谈融资

1亿美元的资金。所以发生了很多事情。这是一个绝对令人着迷的AI时代。正在筹集大量的资金,我会随时向你更新谁获得了资金,他们获得了多少资金以及他们将如何使用这些资金。如果你喜欢今天的播客,请务必留下评论,如果你在YouTube上观看,请留下评论。如果你有兴趣加入AI Hustle School社区,链接在说明中。下次再见。