摘要：去年一月，我们将 ChatGPT 比作 AI 的“大爆炸”，并预测 2024 年将是 AI 的元年（原文为 "primordial soup" year，原始汤，是指地球上生命出现之前存在的一种液态物质，此处翻译为元年）。AI 生态充满了新想法和潜力。对于创业
2024 年是 AI 的元年。到 2025 年，AI 的大厦将逐步稳固。
去年一月，我们将 ChatGPT 比作 AI 的“大爆炸”，并预测 2024 年将是 AI 的元年（原文为 "primordial soup" year，原始汤，是指地球上生命出现之前存在的一种液态物质，此处翻译为元年）。AI 生态充满了新想法和潜力。对于创业者来说是一个黄金时期。“空气中有很大的潜力，但它仍然是无定形的”，正如我们当时所写：“空气中弥漫着巨大的潜力，但这种潜力仍然是无形的。我们需要足够的远见和努力，将其转化为真实、有形且具有影响力的事物。”
2023 年红杉预测文章：https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2024/
如今，AI 的生态已经趋于稳固。在大模型竞赛中，已经出现了五个“最终角逐者”。英伟达备受期待的 Blackwell 芯片将于本月发货。许多在 2024 年初规划的数据中心正全力进入建设阶段。TSMC（台积电）正在建设新的晶圆产能，而博通也在开发定制 AI 芯片：整个供应链已经切换到了高速运转模式。从医疗保健到法律，再到保险，各个行业都在启动新的 AI 计划。
如果说 2024 年是 AI 的元年，那么现在，AI 的基础设施已经稳固就位。AI 的潜力正在凝结成真实而具体的事物——体现在遍布美国各地的数据中心上，从宾夕法尼亚州的塞勒姆，到德克萨斯州的朗德罗克，再到威斯康星州的芒特普莱森特。如果说 2024 年充满了新思想，那么 2025 年将着重于筛选这些想法，看看哪些真正可行。
下面，我们对未来一年提出三项预测：
1. 大语言模型供应商异军突起，各有千秋——2025 年将引发渐进分化与激烈角逐
2024 年，大模型竞赛的核心目标是达到与 GPT-4 相当的水平。五家公司实现了这一目标（或接近实现）并由此成为“最终入围者”：微软/OpenAI、亚马逊/Anthropic、谷歌、Meta 和 xAI。其他公司则退出了竞争，最引人注目的是 Inflection、Adept 和 Character。
为了达到 GPT-4 的水平，这些公司基本采用了相同的策略：尽可能收集更多数据，使用尽可能多的 GPU 进行训练，并优化预训练/后训练架构以最大化性能。随着 2024 年人才在各组织间自由流动，几乎不存在什么商业秘密。
随着各个参与者准备迎接下一轮 LLM 军备竞赛（可能涉及计算规模的十倍增长），这些实验室正在发展出差异化的优势。可以说，他们已经为即将到来的战役“各选武器”。在 2025 年，这些独特的策略将导致不同的结果，一些玩家将脱颖而出，而其他则可能落后。
谷歌 – 垂直整合：谷歌进入 2025 年的优势在于垂直整合。谷歌是唯一拥有自主一流芯片的玩家：TPU 在 2025 年有机会与英伟达 GPU 一较高下。谷歌还建设自己的数据中心，训练自己的模型，并拥有非常强大的内部研究团队。与分别和 OpenAI 和 Anthropic 合作的微软和亚马逊不同，谷歌通过掌控价值链的每个环节来争夺胜利。
OpenAI – 品牌：我们看过一些关于 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的品牌认知度调查，差距相当明显。OpenAI 拥有 AI 领域最强大的品牌，无可争议。这使其成为大型 AI 玩家中收入最强劲的引擎，据报道 OpenAI 的收入已超过 36 亿美元。如果 AI 的成功最终取决于消费者认知度和企业市场分发能力，OpenAI 可能会继续拉大与竞争对手的差距。
Anthropic – 人才：2024 年见证了研究人才从 OpenAI 的大规模出走，同时涌向 Anthropic。随着 Jon Schulman、Durk Kingma 和 Jan Leike 在 2024 年都从 OpenAI 转投 Anthropic，Anthropic 在研究人才中的影响力不断提升。公司还进行了一些重要的高管招聘，包括任命 Instagram 联合创始人 Mike Kreiger 为首席产品官。在 GPT-3 发明者 Dario Amodei 的领导下，Anthropic 已将自己打造成 AI 科学家青睐的目的地。
xAI – 数据中心建设：我们在 Steel, Servers, and Power 一文中写到了数据中心建设对 AI 竞赛下一阶段的重要性。随着 xAI 在创纪录的时间内部署了 10 万个 GPU 的巨型集群，该公司现在成为了数据中心扩展的领跑者。xAI 及其竞争对手的下一个里程碑将是 20 万集群，然后是 30 万集群。如果"scale is all you need"这个说法成立，xAI 将有望继续其快速崛起。
Meta – 开源：Meta 已经通过 Instagram、WhatsApp 和 Facebook 拥有强大的分发优势，选择全力投入开源，Meta 是大玩家中唯一采取这种方式的公司。Meta 的 Llama 模型拥有热情的粉丝，关于闭源与开源的争论仍在持续。如果前沿进展开始放缓，Meta 将凭借其开源模型在这些能力的快速传播上占据优势。
在大模型竞赛中，严酷的裁决就在眼前，各个玩家的竞争格局和姿态已经趋于稳定。在 2025 年，我们将看到哪些策略被证明是有先见之明的，哪些又将证明是命运多舛。
2. AI 搜索正在成为杀手级应用——2025 年将迎来快速扩张
自 ChatGPT 问世以来，我们一直在寻找 AI 的杀手级应用（Killer App，行业黑话，简而言之就是很牛逼的消费者都愿意买单的产品）。什么样的产品交互创新，能经受住时间的考验？
2024 年，从 AI 女友到 AI 租房助手，再到语音 Agent 和 AI 会计，各种不同的应用都经历了市场检验。
我们认为在 2025 年将快速普及的一个案例是 AI 搜索引擎。Perplexity 自推出以来发展迅猛，月活跃用户达到 1000 万。OpenAI 在十月份推出了 ChatGPT 搜索，这是对其现有搜索类功能的扩展。《华尔街日报》最近发表了一篇文章，标题是 Googling is for Old People。具有讽刺意味的是，这个对谷歌的挑战恰好出现在公司深陷反垄断诉讼之际。
Googling is for Old People：https://www.wsj.com/tech/googling-is-for-old-people-thats-a-problem-for-google-5188a6ed
AI 搜索是对一个传统互联网杀手级应用技术的强大重塑。互联网搜索是一种基于网络索引的导航技术。AI 搜索则是一种基于大语言模型的信息技术，能够阅读并从语义层面理解知识。对白领工作者来说，这将是巨大的福音。
AI 搜索可能会使当前这个一统天下的市场出现分化。我们可以想象这样一个世界：每个专业都有自己专门的 AI 搜索引擎——分析师和投资者默认使用 Perplexity，律师会使用 Harvey 这样的平台，医生则会使用 OpenEvidence 这样的解决方案。循着这个思路，我们可以把 Midjourney 看作是对“像素宇宙”的搜索，Github Copilot 是对“代码宇宙”的搜索，而 Glean 则是对“文档宇宙”的搜索
（Agent Universe 是对“Agent 智能体”的搜索
）
。与传统搜索不同，AI 搜索可以在语义层面深入得多，因此其功能强大程度要高出一个数量级，带来显著的增量生产力提升。
文本响应作为一个产品表现形式，其深度超出了表面所见。并非所有的文本响应都是一样的。我们认为大语言模型能够在多个维度实现真正的产品差异化，创业者将围绕这些能力打造针对特定客户群体的独特产品体验：
意图提取：通过领域专业化，可以更准确地将响应与用户意图匹配。例如，医生和患者问同一个问题时会需要看到不同类型的响应。
专有数据：在白领领域，独特的数据集将很重要，如律师的判例法、分析师的财务数据或保险承保人的天气数据。在商业环境下，得到正确答案是最基本的要求。
格式化：结果呈现给用户的方式，例如响应的详略程度、要点的使用、多模态内容的使用、对源的引用等。比如，会计师和记者消化接收信息的方式就不同。
界面设计：代码搜索需要存在于 IDE 中，会计政策搜索需要存在于会计 SaaS 平台中。语义搜索受益于用户现有工作流和数据的上下文。不同领域需要不同的界面交互。
新的特定领域 AI 搜索引擎将尽可能地映射其目标用户的“思维模式”。医生、律师和会计师的思维方式并不相同。当我们成为某个领域的专家时，我们提取知识和做出决策的模式开始出现差异。医生面对医学文献，律师面对法案，投资者面对财报。我们在每个领域解析、分析和基于这些知识做出决策的方式都是不同的。
消费者市场和企业市场很可能会出现分化。作为消费者，我们都有大致相同的需求，这就解释了 ChatGPT 惊人的 PMF（产品市场契合度）。然而，作为专业人士，我们有不同的需求。不难想象，每个知识工作者每天至少会使用两个 AI 搜索引擎——一个用于工作，另一个用于其他一切。
3. 2025 年投资回报率将持续面临问题，资本支出将开始趋于稳定
我们曾撰文探讨过 AI’s $200B question 和 AI’s $600B question，探讨了科技巨头的巨额资本支出，以及最终用户收入不足以支撑这些现金支出的回报问题。
AI’s $200B question：https://www.sequoiacap.com/article/follow-the-gpus-perspective/
AI’s $600B question：https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
步入 2024 年，科技巨头们担心 AI 会威胁到他们在云计算业务中的寡头地位。正如我们在 Game Theory of AI CapEx 中所写，这些公司觉得别无选择，必须积极投入以确保在 AI 未来中的持续的主导地位。如果他们不投入，其他人会投入，他们就会落后。
Game Theory of AI CapEx：https://www.sequoiacap.com/article/ai-optimism-vs-ai-arms-race/
进入 2025 年，局势发生了戏剧性的变化。科技巨头们已经牢牢掌控了 AI 革命。他们不仅控制了支撑 AI 的绝大多数数据中心，还在大模型公司中持有重要股权，同时也是新兴 AI 创业公司的主要股东。
随着科技巨头信心增强，我们认为 2025 年将是 AI 资本支出的稳定之年。如果说 2024 年是争相签订土地和电力各种协议，那么 2025 年将是落地执行之年。铲子已经插进土里，这些公司将专注于按时按预算完成新项目。然后他们需要向客户销售这些新的 AI 能力，并帮助企业利用它取得成功。
自 ChatGPT 出现以来，资本支出水平大约翻了一番，2025 年我们可能会看到一些正常化。第三季度发布的最新资本支出数据显示，微软和谷歌内部的趋势线已经开始趋于稳定。亚马逊和 Meta 仍在加速，但可能在 2025 年初达到稳定状态。（尽管 Meta 在下图中看起来平稳，但该公司已发布相关指导文章，预计第四季度资本支出将增加）。
几大巨头的竞争博弈的格局也逐渐形成。每个科技巨头都密切关注着他们的竞争对手。如果行业看起来正在迈向“新常态”，这对所有人来说都可能是个好消息。这将进一步支持 2025 年达到新的平衡，而不是继续增加资本支出。
随着新的数据中心产能在 2025 年投入使用，AI 算力价格应该会继续大幅下降。这对创业公司来说是个好消息，会激励全新的创新。正如我们过去指出的，创业公司主要是算力的消费者而非生产者，因此他们从产能过剩中受益。科技巨头实际上正在创造一个将惠及整个 AI 生态的补贴。
人们经常将云计算公司与镀金时代（指 19 世纪末到 20 世纪初期间，美国经济快速增长和工业化进程加速的时期）的铁路寡头进行比较。如果说数据中心确实是数字经济的铁路，那么到 2025 年底，新的 AI 铁路将安全就位。剩下的问题是，什么样的货物会在这些铁路上运行，以及我们如何利用这项新技术为客户和最终用户创造价值。
来源：李金锐
