Ray Summit 2024上，罗伯特·西原（Robert Nishihara）和马克·安德森（Marc Andreessen）进行了一场炉边谈话，深入探讨了人工智能将如何重塑我们今天所了解的几乎所有产品类别，并有可能重塑地缘政治、生物学和国防。
马克·安德森是一位在互联网技术领域内有深远影响力的企业家和投资者。1994年，他与吉姆·克拉克（Jim Clark）联手创立了Netscape，推出的Netscape Navigator浏览器首次将普通用户打开了互联网的大门，改变了信息获取和传播的方式。2009年联合本·霍罗维茨（Ben Horowitz）创立风投公司Andreessen Horowitz（简称a16z），a16z是硅谷一家极具影响力的风投公司，投资了众多知名科技公司。
Marc在讨论中强调了人工智能作为技术领域的一个重要转折点，其意义不仅仅在于推动技术领域的发展，还在于它能够激发和鼓励其他人去思考和追求更加宏大的愿景。Marc在讨论中对Runway给予了高度评价，他认为Runway在人工智能领域的创新具有双重作用。首先，Runway的创新直接推动了AI领域的发展，他们通过实际的技术和应用展示了AI的潜力和能力；另外，他们激发了其他人去思考更宏伟的目标，这种激励作用是AI作为转折点的一个重要特征，它表明，AI技术的发展不仅仅是技术层面的自我完善，而是能够启发人们去想象和追求更广阔的应用前景和更深远的社会影响。
Marc深入探讨了人工智能的历史根源，他追溯到20世纪30年代和40年代计算机行业的早期争论，那时的科学家们就计算机的未来形态展开了激烈的讨论。一种观点主张计算机应设计为快速的计算工具，即冯·诺依曼架构，这种设计在执行数学运算方面表现出色，但并不擅长处理人际交互和现实世界的问题。另一种观点则认为计算机应该模仿人脑的工作方式，这一理念催生了神经网络和人工智能的早期研究。
他提到，尽管神经网络的概念在1943年就已出现，但AI领域的研究进展缓慢，且在很长一段时间内成果有限。AI的研究者们在不被看好的时期依然坚持他们的研究工作，他们对这个领域的长期投入和不懈追求，即使在AI被广泛质疑和边缘化的时期也未曾放弃。直到21世纪初，AI领域的研究开始取得显著的成果，特别是在2012年和2013年的Imagenet竞赛中，AI在图像识别方面超越了人类的能力，成为AI发展史上的一个关键里程碑。
他继续讨论了AI技术的其他重要进展，包括自动驾驶汽车的发展，这些汽车能够感知周围环境、做出决策并控制车辆，展示了AI在实际应用中的潜力；在语音识别和合成技术方面，AI的进步使得机器能够更自然地与人类进行语音交流，这在智能助手和自动翻译等领域的应用日益广泛。2017年推出的transformer模型是另一个重要的技术突破，它在处理自然语言处理任务方面表现出色，极大地推动了机器翻译、文本摘要和其他语言理解任务的发展，为AI在理解和生成自然语言方面的能力带来了质的飞跃。
Marc强调，这些技术突破的影响远远超出了技术领域本身。AI技术正在深刻地影响着生物技术、金融和国防等行业，它不仅改变了这些行业的运作方式，还在重新定义我们对产品和服务的基本理解。这些变化可能会创造出全新的市场和产业，从而推动社会向一个由智能机器辅助和增强的新阶段发展。
Marc还深入探讨了人工智能在生物技术领域的应用，特别强调了AI在药物发现和生物工程中的潜力。他描述了传统的药物发现过程，这是一个依赖于大量实验和试错的过程，科学家们需要测试众多不同的化合物，以发现哪些对特定疾病有效。这一过程不仅耗时耗力，而且成本高昂。然而，AI的应用正在改变这一局面，通过机器学习和数据分析，AI能够快速筛选和分析大量的化合物，预测它们对疾病的作用，从而加速药物发现的过程。这种方法提高了效率，降低了成本，使得新药的研发更加快速和经济。
AI在生物工程中的应用不仅限于药物发现，它还可以用于设计新的生物材料、改进基因编辑技术，甚至在个性化医疗中发挥作用，为患者提供定制化的治疗方案。Marc特别提到了mRNA平台，这是生物技术工程化的一个典型例子。mRNA平台利用信使RNA（mRNA）来指导细胞产生特定的蛋白质，这一技术在新冠疫苗的开发中发挥了关键作用。与传统的疫苗开发相比，基于mRNA的平台能够更快地设计和生产疫苗，因为它不需要在细胞培养或鸡蛋中生产病毒蛋白，而是直接使用mRNA指令让人体自身的细胞产生病毒蛋白，从而引发免疫反应。Marc认为，AI在生物技术领域的应用前景广阔，它不仅能够提高药物发现的效率，还可能推动整个生物技术领域的工程化，从而为医疗健康带来革命性的变化。
Marc在讨论中阐述了人工智能和自主性技术在现代军事战略中的核心地位。他指出，这些技术被视为颠覆性的力量，能够根本改变战争的性质和进行方式。在美国，国防部已经将AI和自主性技术纳入其所谓的“第三次抵消战略”，这是继核武器和机动战之后的又一次重大技术转型。中国也在积极地将AI技术整合到其军事体系中，以提高其军事能力和效率，中国的军事现代化计划包括对AI技术的大量投资，以实现指挥控制、无人作战系统和网络战等方面全方位的进步，以大幅增强军事竞争力。
Marc还讨论了乌克兰战场上的情况，将其描述为21世纪技术与20世纪技术的直接对抗。乌克兰军队利用了先进的AI和自主性技术，例如通过虚拟现实设备远程操控无人机，以及使用肩扛式精确制导武器，如标枪导弹，这些武器能够自动寻找并摧毁目标，这种技术的应用使得乌克兰能够以不对称的方式对抗装备更为传统但规模更大的俄罗斯军队，展示了在现代战争中，技术优势可以如何转化为战场上的战略优势。
Marc认为我们目前正处于人工智能基础设施建设的黄金时期，这一时期对于技术发展具有重要意义。随着AI技术的迅猛发展，对于更强大的计算能力、更高效的数据处理和存储能力的需求也在急剧增加。这就需要我们投资建设更先进的数据中心、开发更高效的算法和更强大的硬件，以支持AI技术的持续进步。同时，仍有许多技术挑战需要克服，包括提高算法的效率、处理大规模数据集、确保AI系统的安全性和隐私保护等，这些问题的解决对于AI技术的长期发展至关重要。
此外，Marc也指出了AI领域投资的不确定性。特别是对于大语言模型这样的技术，其商业模式和未来价值还存在很多未知数。目前尚不清楚这些模型最终是否会形成垄断性的市场格局，或者是否会因为技术的普及和开源而变得商品化，如果大语言模型能够提供显著超越其他模型的服务，掌握这些模型的公司可能会获得巨大的市场优势和利润。
不然，AI领域可能会演变成一场“逐底竞争”。由于进入门槛相对较低，许多公司都能够开发出自己的大语言模型，这些模型在功能上非常相似，因为它们大多依赖于互联网上可公开获取的数据进行训练。因此，市场上可能会出现大量相似的产品，这将导致价格竞争，而不是基于差异化或创新的竞争。
他进一步指出，这种情况下没有任何“护城河”，即便是最先进入市场的公司，也可能难以维持其领先地位，因为其他公司可以迅速复制其技术，并以更低的价格提供类似的服务。因此，对于AI领域的公司来说，寻找独特的价值主张、创造真正的差异化产品或服务，或者开发能够提供持久竞争优势的核心技术，将变得至关重要。
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