发布时间：2024-02-12 17:54:01 人气： 来源：bob平台官网入口
神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。
编者按：科学技术创新的步伐日新月异，新的技术层出不穷。在这风起云涌的时代，我们究竟该注重哪些技术创新呢？这篇文章来自编译，美国著名风险投资机构 Andreessen Horowitz（A16Z）40 位合伙人跟我们分享了他们对 2024 年一些与技术发展相关的预测，这中间还包括公共安全系统的升级、智能电网的发展、国防中的群集技术应用、软件在实体行业中的收购应用、计算机视觉和视频智能的新应用、海洋探索的新时代、医疗领域的创新、AI 在医疗中的应用以及语音技术的发展等。
随着技术的进步，我们的生活水平和安全需求都得到了提升。然而，在公共安全领域，技术的应用仍相对滞后。许多城市仍面临警察、消防和公共安全人员短缺的严峻挑战。
例如，在紧急状况下，人们往往一定要通过电线 联系。但这往往会导致信息传递不及时、不准确，影响救援效率。如果我们也可以利用 FaceTime 或 WhatsApp 等即时通讯软件，就可以快速地将现场照片和视频传送给 911 接线员，为他们提供更全面、更准确的救援信息。
此外，无人机可以更快地抵达事故现场，为救援人员提供“鸟瞰”视角。如果我们能够充分利用无人机，就可以在第一时间掌握事故现场情况，并为救援人员制定更合理的救援方案。
据 FBI 发布的数据，美国每 23 秒就有一辆车被盗，其中 40% 都无法追回。如果我们能利用摄像头和传感器等技术，就可以追踪车辆的轨迹，并及时将车辆信息传递给警方，早日将罪犯抓捕归案。
这些技术创新在早期采用的城市中已经取得了显著成效，城市犯罪率明显下降，但要想在更大范围内发挥其作用，还需要政府和社会各界的共同努力。我们应该在全国范围内加快公共安全领域的技术创新，推动公共安全系统的现代化，为建设更安全、更美好的社会贡献力量。
大卫·尤利维奇（David Ulevitch） ，A16Z 普通合伙人，该公司美国活力实践的领导者，专注于企业和 SaaS 软件的投资。
随着能源密集型行业的复苏，美国迫切需要寻求新的解决方案。技术为复杂的电网问题提供了一条出路。通过采用分布式能源资源，例如家庭太阳能、储能装置和小型模块化核反应堆等，我们可以绕过传统的电线基础设施，为个人提供稳定的电力供应，增强电网的弹性，并有可能将多余的电力回售给电网。然而，要实现大规模的部署，电网必须从单向流动模式（即从大型电站到消费者的模式）转变为能够实现双向能量流动的“智能电网”，电能可以来自多个不同的来源和地点。
能源转型需要我们最优秀的建设者共同努力。当前，从化石燃料向新能源的过渡面临着电网稳定性和新能源整合等一系列挑战。尽管太阳能、风能和天然气等能源在过去十年中降低了发电成本，但输送电力给消费者的成本却大幅上升。电网的重要性不容忽视，任何停电的风险都是无法承受的。这不仅关乎我们日常生活的便利，还直接影响到工业竞争力。
瑞安·麦克恩图什（Ryan McEntush），A16Z 合伙人，专注于推动具有美国活力的公司。
在未来的冲突中，美国将面临来自多个方向的多元化威胁。为了应对这些威胁，美国需要发展新的防御手段。无人系统是未来防御的重要组成部分。目前，美国正在投资于无人系统，包括空中、海上和地面无人机，旨在通过数量优势来压倒敌方的防御。
然而，若没有成本效益高的群集战术，我们将无法充分利用大量可消耗的无人系统资源，例如经济上可接受损失的无人飞行器和其他单位，以实现对敌方的压倒性优势。
群集战术是将国防部的实力从“一个资产配备多个操作员”（航空母舰）转变为“一个操作员控制多项资产”的关键所在。通过群集战术，无人系统之间可以相互通信、协同行动，从而形成强大的战斗力，这将开启国防领域的新纪元。
米歇尔·沃尔兹（Michelle Volz），A16Z 合伙人，专注于国防、航空航天、能源和硬科技等领域。
在美国，许多充满活力的公司在现实世界的市场中都发挥着重要作用，这些市场的价值最终体现在实体领域。然而，这些公司往往以其核心的软件优势作为业务的基础。我相信，我们将会看到越来越多的公司通过收购来扩大他们的软件优势，并在完成收购后进一步充分利用这一优势。这将成为一个日益普遍的趋势。
通过运营能力和分销来实现规模效应，以提高效率并降低成本。例如，美国无人收银停车初创公司 Metropolis 对停车设施管理服务提供商 SP Plus 进行私有化收购，通过整合运营能力和分销网络，实现规模扩大的优势。
扩展产品平台，以满足客户需求的多样性。例如，美国国防巨头 AndurilIndustries 通过收购多种硬件系统，拓展产品平台，提供更广泛的选择，以满足不同客户的需求。这有助于增强竞争力并扩大市场份额。
这些收购交易的形式可以因收购目的的不同而异，例如收购现有或潜在客户、整合分散的市场，或者以产品为中心的战略性收购。然而，无论形式如何，以技术为核心的收购共同点在于收购方利用其技术优势来提升被收购企业的业务表现。对于那些需要将软件、实体资本和运营相结合的美国活力公司而言，这是一个重要的机遇。
那么，为什么选择现在进行收购呢？尽管原因众多，但特别值得注意的是当前 AI 技术浪潮的强大动力。这一技术浪潮极大地提高了运营密集型企业服务的利润率和扩展性。
奥利弗·许（Oliver Hsu），A16Z 美国活力团队合伙人，专注于推动教育、住房和工业自动化等核心公共行业的企业发展。
计算机视觉和视频智能技术正在不断发展，其应用范围也越来越广泛。在 2024 年，我们有望看到这些技术在现实世界中的更多新颖应用。
企业利用视频数据获取洞察力，以做出更明智的商业决策已经成为常态。随着现实世界中可获取的数据变得更加丰富和全面，这种能力在实际应用中将变得更加强大。然而，目前许多行业仍缺乏现代化的系统来捕捉和解读视频内容。许多客户没有现成的视频基础设施，或者使用的是难以与现代软件融合的老旧视频系统。
为了应对这一挑战，许多企业正通过“硬件+软件”的模式来提供解决方案。它们不仅销售视频硬件摄像头，还为客户提供相关的软件解决方案。这些公司往往会根据特定客户群体的需求量身定制市场策略，以更好地满足客户的具体需求。
例如，美国公共安全 SaaS 提供商 Flock Safety 和智能视频分析系统研发商 Ambient 等公司就在积极地将计算机视觉技术应用于物理世界。Flock Safety 的摄像头系统可以自动检测和报警违法停车、犯罪行为等情况。Ambient 的摄像头系统可以实时监控人流量、客流量等数据，为企业提供决策支持。
这些成功案例表明，计算机视觉与视频智能技术在现实世界中具有广阔的应用前景。在未来，我们有望看到这些技术在交通（如道路和港口）、工业（如工厂）、农业和矿业等行业的更多应用。
金伯利·谭（Kimberly Tan），A16Z 合伙人，专注于企业和美国动态企业的发展。
数千年来，人类一直在探索海洋。然而，现如今，我们对火星的了解竟然超过了对地球海底的认识。一场全新的海洋探索时代正在到来，创新者们正在引领这场变革。
海洋探索在可靠性和工程挑战等方面与航天领域不相上下。许多最新的太空时代技术都可以直接应用于海洋探索。此外，庞大又重要的商业和国防市场也为海洋探索提供了丰厚的潜在回报。
货运代理和报关公司 Flexport、海洋无人机公司 Saildrone 和自主水面舰艇初创公司 Saronic 等公司已经在现代化海运方面迈出了重要步伐。我们预见到持续的地缘政治动荡、供应链问题和气候变化将进一步推动对海洋探索变革的需求。
AI、硬件和计算机视觉技术的发展为我们的城市、港口和贸易网络带来了新的变革机遇。例如，我们可以采用自动化、现代化的渡轮、集装箱船和渔船；机器人可以在海底可持续地开采珍贵资源、绘制和调查水道、监测生态系统健康；新一代海军和海岸警卫队舰船、船只和潜艇将守护我们的供应链和海岸。
格兰特·格雷戈里（Grant Gregory），A16Z 合伙人，专注于推动具有美国活力的公司。
2023 年，一系列被誉为“奇迹药物”的治疗方式，如 GLP-1 类药物和具有治愈效果的细胞和基因疗法，彻底改变了许多患者的生活。然而，这些疗法（特别是对于那些具有治愈效果的疗法）往往价格昂贵，现有医疗保险系统难以承担。此外，医疗服务提供者也尚未准备好应对这些疗法所需的复杂流程、数据收集和临床操作。
为了让这些“奇迹药物”造福大众，我们期待创新者能在政策、生物制药、融资和临床操作等多个领域展开交叉创新，找到一种既能让患者负担得起，又能确保疗效系统正常运作的有效方式。
朱莉·尤（Julie Yoo），A16Z 生物与健康团队核心合伙人，致力于改革我们获取、支付以及体验医疗保健的方式。
在生物技术领域，我们是否能迎来一场像可重复使用火箭那样的革命？传统的药物开发流程耗时漫长、成本高昂，且风险巨大。每一种药物的开发都需要从头开始，就像一次性火箭一样，用后即弃。
但现在，这种局面正在发生改变。太空探索技术公司 SpaceX 的可重复使用火箭技术彻底改变了太空探索，大大降低了成本，拓宽了探索的边界。同样，潜在的治愈方法如可编程药物（比如基因疗法），也具有类似的潜力。可编程药物能够重复使用一些关键组件，比如定向作用于特定细胞的递送载体，只更换其中的遗传物质。这就像用同一枚火箭，运载不同的有效载荷，飞往新的目的地。
美国食品和药物管理局（FDA）正在向航空业学习，借鉴联邦航空管理局（FAA）在航空安全方面严格而灵活的方法。最近，FDA 成立了新的治疗产品办公室，并启动了针对罕见疾病的曲速行动，旨在创建更透明、更灵活的评估和批准可编程药物的流程。
想象一下，在未来，我们能够重复利用创新成果，而不是从头开始。这将颠覆我们制药的方式，以及这些药物能够带领我们达到的新高度。
乔治·孔德（Jorge Conde），A16Z “生物+健康”团队合伙人，专注于药物治疗、诊断技术、生命科学工具和软件领域。
作为医生和科学家，我一直致力于利用新技术来提升医疗服务。我相信，通过让医疗工作者发挥其潜力，我们可以为患者提供更优质的护理。
我对 2024 年将出现的 AI 驱动的软件和数据平台充满期待。这些平台将有助于医疗工作者节省时间，提高效率，并更有效地为患者提供护理。
例如，AI 可以用于自动化电子健康记录（EHR）中的文本记录，为患者提供实时诊断建议，并协助医疗工作者制定治疗计划。这些功能可以帮助医疗工作者减轻行政负担，腾出更多时间与患者沟通和建立关系。
此外，AI 还可以帮助推动基于价值的护理的发展。基于价值的护理是一种以患者为中心的护理模式，旨在为患者提供高质量、高效的护理，同时降低成本。AI 可以帮助医疗工作者收集和分析患者数据，以便制定更个性化的治疗计划。
总而言之，AI 具有巨大的潜力，可以帮助医疗工作者焕发新生。通过利用 AI，我们可以为患者提供更优质、更高效的护理。
维尼塔·阿加尔瓦拉（Vineeta Agarwala），A16Z “生物+健康”团队合伙人，专注于生物技术、数字健康和生命科学工具/诊断领域。
长期以来，科学和医疗保健领域在软件采用方面一直落后于其他行业。但现在，这种劣势开始转变成一种机遇。AI 正在超越现有的软件，彻底改变医疗技术。
相较于其他行业，医疗保健行业对于采用 AI 可能需要更短的时间，因为它一直依赖传呼机、传真机以及大量人力进行手动数据输入。医疗保健行业已经为集成 AI 做好了准备。
而更令人欣慰的是，医疗保健是唯一一个在 AI 的使用方面拥有现行法规的行业，美国食品和药物管理局（FDA）的监管框架为医疗保健行业采用 AI 提供了明确的指导。
我对 2024 年将在科学和医疗保健领域出现的飞跃性进展充满期待。这些进展将通过数量级的改进提升医疗提供者和患者的生活质量。
维杰·潘德（Vijay Pande），A16Z “生物+健康”团队创始合伙人，专注于生物学和计算机科学交叉领域。
2024 年，AI 将开启声控应用的全新时代，特别是在伴侣和生产力领域将有显著进展。
语音是人类最古老、最常用的沟通方式，但它一直未能真正成为有效的技术交互界面。然而，AI 的进步正在改变这一现状。
今年早些时候，微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）甚至形容过去十年的语音助手（包括其公司开发的微软小娜 Cortana）为“笨得像块石头”。回顾过去，人们更多地是使用智能音箱来完成一些简单的任务，比如听音乐或查看天气，而不是从语音交互中获得更深层次的价值。然而，如今，大型语言模型能够让虚拟助手实现接近人类对话水平的能力。
此外，声音作为一种全新的交互方式，现有的应用程序并不适用于构建声音交互体验。例如，尽管 AI 邮件功能很可能被集成到 Gmail 中，但在 Gmail 中加入 AI 语音界面的可能性并不大。
我预计，到 2024 年，声控应用将彻底改变我们的日常生活。我们将看到声控应用在生活中各个领域的广泛应用。
阿尼什·阿恰里亚（Anish Acharya），A16Z 普通合伙人，专注于消费科技领域。
AI 正在迅速发展，我们正处于一个人工智能应用爆炸式增长的时代。然而，通用 AI 并不能解决所有问题。例如，尽管ChatGPT是一款出色的通用人工智能助手，但它不可能在所有任务上都占据优势。针对特定需求定制的 AI 解决方案才是未来的趋势。
到 2024 年，我们将看到更多针对特定需求定制的 AI 解决方案。例如，针对研究人员的 AI 平台、面向记者的写作生成工具，以及专为设计师开发的渲染平台等。
这些专门定制的 AI 解决方案将更加贴合人们的实际需求。它们将通过专有模型或围绕它构建的特定工作流程来实现这一目标。
从长远来看，专注于特定领域的 AI 公司将有机会在新技术时代掌握数据和工作流程。它们将通过在一个领域取得成功后再进行扩展来实现这一目标。因此，对于初始产品而言，专注范围越窄越好。
奥利维亚·穆尔（Olivia Moore），A16Z 消费科技团队合伙人，专注于市场初期的初创公司。
根据教育网站的调查，2023 年，约有 30% 的大学生都使用过类似 ChatGPT 这样的工具来完成学校作业（真实数据比例可能更高）。然而，在接下来的一年里，生成式 AI 将开始改变早期教育的面貌。
生成式 AI 在培养年轻人的创新能力和激发他们的想象力方面具有巨大潜力。与高等教育领域不同，后者更注重学术诚信问题，早期教育可以利用 AI 创建一个自由探索的环境。关键在于要设计既能吸引孩子，又能保护他们安全的产品。这就需要结合内容审核、以用户为中心的限制和适合儿童的界面设计。
到 2024 年，我们可能会看到为儿童量身定制的创新型 AI 工具。这些工具将使孩子们能够安全地利用 AI 和互联网的无限可能性。
扎克·科恩（Zach Cohen），A16Z 消费科技团队合伙人，专注于构建应用生成式 AI 的公司。
随着 AI 技术的发展，创作成本正在急剧下降。曾经需要数小时、数千美元才能完成的创作，现在只需几分钟、几美元即可完成。这将引发全新的消费者行为。
例如，Midjourney 和 Ideogram 等 AI 绘画工具可以帮助用户轻松创作出精美的图像。AI 语音软件平台 Eleven Labs 则能够迅速翻译多种语言，并添加声音克隆和音频配音功能。这些工具使创作变得更加简单、快捷、高效。
不仅专业人士，普通用户也能够通过人工智能技术进行创作。例如，在多媒体平台 Glif 上，用户只需输入简单的提示，就能创建艺术、漫画、等作品。这将使更多的人能够表达自己的创意，并分享给他人。
人工智能正在改变我们的生活方式。它不仅让人们的生活更加便利，还让人们能够更容易地进行创作。未来，我们将看到越来越多的人成为创作者，并通过人工智能技术表达自己的创意。
布莱恩·金（Bryan Kim），A16Z 合伙人，专注于消费科技和应用层 AI 投资。
AI 创意工具正在缩小创意与实现之间的距离。如今，人们无需专业技能和多年训练，就能创作出画作、诗歌或音乐。
早期的 AI 创意工具大多集中在简单的创作动作上，如制作图片、写文章或编曲。但这些工具的潜力远不止于此。它们可以成为更具互动性的创意伙伴，让人们与 AI 展开更深层次的交流。
例如，未来的 AI 创意工具可能会生成可编辑的作品，让人们能够在迭代过程中不断完善创作。它们还可以让人们针对特定风格、主题或角色训练模型，以实现长期一致的输出。此外，它们还可以帮助人们将现有内容转换成全新作品，比如把照片制作成动画、把真实视频转变成动画风格，或是把 2D 图像转换成 3D 模型。
我们对那些致力于构建消费者友好的界面、实现这类体验的公司感到兴奋。无论这些公司是训练自有模型还是利用开源模型，我们都相信他们将为人们的创意生活带来革命性的改变。
贾斯汀·穆尔（Justine Moore），A16Z 消费技术团队合伙人，专注于 AI 领域的公司。
我们经常目睹这样一种现象：当少数人（有时甚至是单一领导者）掌握着强大系统或平台的控制权时，用户的自由往往会受到威胁。去中心化的重要性，在于它提供了实现民主化系统的工具，通过可信赖、可组合的互联网基础设施，促进竞争和生态多样性，从而赋予用户更多的选择和所有权。
然而，去中心化在实际应用中也面临着挑战。与中心化系统相比，去中心化系统的效率和稳定性相对较低。此外，大部分 web3 的治理模型采用了 DAO（去中心化自治组织）模式，这些组织通常基于直接民主或企业治理的简化但复杂的治理模式，并不适合去中心化治理的社会政治现实。
幸运的是，近年来，web3 领域涌现出越来越多关于去中心化的最佳实践。这些实践包括适用于更复杂功能应用的去中心化模型，以及利用马基雅维利原则来设计更高效的去中心化治理模式的 DAO，确保领导层能够承担责任。随着这些模型的不断发展，我们很可能很快就能见证去中心化在协调、操作功能和创新方面达到新的高度。
迈尔斯·詹宁斯（Miles Jennings），A16Z crypto 加密风险基金总法律顾问、去中心化领域负责人
加密货币用户体验一直是人们关注的焦点，但自 2016 年以来，其基本原理却几乎没有改变。用户仍需要自己保管秘密密钥、连接钱包和去中心化应用 (dApps)，并向多个网络节点发送已签名的交易。这些对于初次使用加密应用的用户来说，并非短时间内可以轻松掌握的技能。
然而，随着开发人员不断探索新技术，加密领域的前端用户体验有望在未来一年发生重大变化。其中一个关键技术是 passkeys，它可以让用户在不同设备上轻松登录应用和网站。与容易受到攻击且需要用户手动输入的密码不同，passkeys 是自动生成的，并基于加密技术，因此比传统密码更加安全可靠。
此外，还有很多其他创新正在开发中，这些创新有望进一步简化加密用户体验。例如，智能账户可以让用户更轻松地管理账户；嵌入式钱包可以让用户无需额外操作即可使用加密功能；多方计算 (MPC) 可以让第三方在不保管用户密钥的情况下提供签名服务；先进的远程过程调用 (RPC) 端点可以让应用程序更好地满足用户需求。
这些创新不仅有助于推动 web3 成为主流，还可以让用户体验在安全性和便捷性上超越 web2 时代。
在网络世界里，网络效应无处不在。它指的是随着参与者的增加，系统的价值也随之增加的现象。它可以让用户群体迅速扩大，从而带来更大的价值。在网络效应的作用下，模块化技术栈可以分为两类：一种是加强网络效应的模块化，另一种是削弱网络效应的模块化。在大多数情况下，只有加强网络效应的模块化才真正有价值，特别是在开源领域。
单体架构可以实现深度整合和优化，但它也限制了创新。而模块化技术栈则可以让开发者专注于自己的领域，并与其他开发者协作，从而产生更大的创新。
在开源领域，模块化技术栈具有独特的优势。它可以让任何人参与到创新中来，从而推动竞争，促进技术进步。这种竞争和创新是当今世界所需要的。
去中心化的区块链技术有可能成为制衡中心化 AI 的力量。目前，大多数 AI 模型都由少数大型科技公司开发和运营。这意味着这些公司拥有对 AI 技术的控制权，并有可能滥用这种权力。
加密货币为去中心化 AI 市场提供了可能。利用区块链技术，我们可以构建一个多方参与、全球范围、无需许可的 AI 市场。在这个市场上，任何人都可以为 AI 模型的开发和运营做出贡献，并获得相应的报酬。
区块链技术还可以帮助我们解决 AI 生成内容的安全性问题。例如，我们可以利用区块链技术追踪 AI 生成内容的来源，从而防止深度伪造技术的滥用。此外，我们还需要探索如何去中心化地管理生成式 AI。去中心化治理可以防止任何一个实体滥用生成式 AI 的技术。web3 正是探索这些问题的试验场。
总而言之，人工智能与区块链的融合有可能带来去中心化与民主化的未来。未来，AI 技术将不再由少数大型科技公司控制，而是由每个人共同拥有和管理。这将为消费者带来更多的安全保障，并促进 AI 技术的创新和发展。
安德鲁·霍尔（Andrew Hall），斯坦福商学院政治经济学教授，a16z crypto 研究实验室合作方。
“玩游戏赚钱”（Play to Earn，P2E）游戏模式，可以让玩家在虚拟世界中玩耍的同时，还能通过投入时间和努力在现实世界中赚取金钱。这一趋势反映了游戏行业乃至更广泛领域的重大转变，包括创作者经济的兴起和人们与数字平台关系的变化。
Web3 技术发起了对传统模式的挑战。传统模式下，玩家在游戏中的投入和交易所产生的所有收益仅归游戏公司所有。考虑到玩家在这些平台上的巨大投入和为其创造的价值，他们同样值得获得相应的回报。
然而，设计游戏的本质并不完全是为了将其打造成一个工作场所（至少对大部分玩家来说都是如此）。玩家既希望能够在游戏中获得乐趣，又能获得更多其创造出来的价值。因此，P2E 模式正在逐渐演变为“边玩边赚”，这也能让大家进一步认清游戏和工作场所的区别。随着 P2E 模式超越其初期的成长挑战，游戏经济的管理方式也将继续发生变化。最终，这种模式将不再是一个孤立的趋势，而会成为游戏的组成部分。
对于像我这样深入研究 web3 游戏和游戏行业未来的人来说，游戏中的 AI 智能体必须要得到保障。这些智能体必须基于某些模型构建，并且这些模型在执行时不能有任何错误。否则，游戏就会失去其核心的可信度。
当游戏中的传说、地形、故事情节和逻辑都是通过程序自动生成时，AI 就成为了游戏的制作人。在这种情况下，我们需要确信这位游戏制作人是公正无私的。我们需要知道，这个虚拟世界是按照既定的规则构建的。
在这方面，加密技术可以提供保证。它可以帮助我们理解、诊断和惩罚 AI 出现的问题。从这个角度来看，“AI 对齐”实际上是一个关于激励设计的问题，就像处理任何人类智能体的问题一样，而这正是加密技术的核心所在。
正规验证是一种使用数学方法来证明软件或硬件系统正确性的技术。在硬件系统验证领域，正规验证方法已经得到了广泛应用。然而，在软件开发领域，正规验证方法的应用却相对较少。这是因为正规验证方法通常比较复杂，难以使用。对于大部分非关键安全系统的开发者而言，这些方法不仅会增加成本，还可能导致项目进度延误。
然而，智能合约开发者面临的挑战却与众不同。智能合约涉及数十亿美元资金，任何极小的漏洞都可能引发灾难性的后果，而且这些漏洞往往无法通过紧急修复来解决。因此，软件界，尤其是智能合约开发领域，迫切需要更易用、更普及的正规验证方法。
过去一年里，我们见证了新一代正规验证工具的涌现。这些工具相比传统正规验证系统，具有以下优势：
随着开发者和安全专家越来越多地采用这些新一代正规验证工具，我们期待下一代智能合约协议将更加稳固，减少因黑客攻击而带来的重大损失。
随着越来越多的知名品牌推出 NFT（非同质化代币），这种数字资产正逐渐成为品牌营销的重要工具。例如，星巴克推出了一种游戏化的积分计划，让消费者在了解其咖啡产品的同时收集 NFT。Nike 和社交新闻站点 Reddit 也推出了面向广泛受众的数字收藏版 NFT。
除了作为营销工具之外，NFT 还可以帮助品牌增强客户的身份感和归属感，将实体商品与数字化表现连接起来，甚至与粉丝共同打造新产品和体验。
近年来，低成本的 NFT 作为消费品的兴起，也为 NFT 的普及提供了条件。这些 NFT 通常通过托管钱包或“第二层”区块链来管理，降低了交易成本。展望 2024 年，NFT 将成为各类公司和社区广泛使用的数字品牌资产。
在专为特定任务设计的机器上执行计算，也就是所谓的可信执行环境 (TEE)。这可以提高安全性，但成本也更高。
在公认的中立基础设施上进行计算，比如区块链。这可以实现去中心化，但效率较低。
这些方法都存在一定的局限性。最近，SNARK（简洁非交互式知识论证）的应用开始受到关注。SNARK 能够让不受信任的“证明者”创建某个计算任务的“加密证明”，这种证明无法被伪造。
以前，创建这样的证明所需的工作量是原始计算的 10^9 倍。然而，近期的技术进步已将这个数字降至接近 10^6 倍。
因此，在初始计算者能够承受 10^6 倍的额外工作量而客户端无法重复执行或存储原始数据的情况下，SNARK 显示出其实用价值。
未来，SNARK 的应用范围还将进一步扩大。例如，我们可以使用自我验证的 IRS 表格、无法伪造的银行审计报告等，为消费者带来更多好处。
过去，购置金融服务基础设施通常由着眼于经济回报的买家或业务领导决定，而他们关注的是回报率或实际需求的解决方案。然而，一个新的角色正在崛起：开发者。这一趋势可以从银行业基础设施平台 Moov 举办的不断壮大的金融科技开发者大会和其超过 4000 名成员的社区中看出。同时，在大型金融机构和保险公司中，开发者在购买决策中的影响力也在逐渐增强。
对于不同规模的金融服务公司来说，开发者成为买家的趋势对于新进入者特别有利。对于那些以出色的开发者体验为荣的金融科技公司来说，这无疑是一个巨大的优势。这些公司已经优先开发了让客户先试用后购买的开发者沙盒，并开始开放部分解决方案的源代码。作为买家，开发者更倾向于在全面部署之前了解产品的实际运作。这种策略不仅对开发者有益，对所有人来说都是更好的选择。
对于大型金融机构来说，吸引开发者将是一个新的挑战，可能需要改进产品架构（包括更新文档）。但是，这些机构显然也意识到了开发者的重要性。
安吉拉·斯特兰奇（Angela Strange），A16Z 普通合伙人，专注于金融服务领域，包括金融科技基础设施、保险、房地产和提升金融包容性等。
地区银行为美国经济发展发挥着重要作用。据金融行业倡导组织银行政策研究所（BPI），它们为中小企业提供三分之一的银行贷款，为社区提供就业机会和金融服务，对于维护我们当地经济的健康和活力依然发挥着关键作用。然而，在硅谷银行和第一共和国银行事件之后，地区银行面临着监管压力及高利率环境等种种挑战。
在这种情况下，科技为这些银行提供了新的机遇。金融科技公司可以提供先进的工具和技术，帮助社区银行提升数字化能力，提高运营效率，加强风险管理。
我期待金融科技公司能够积极参与，运用先进的工具和技术，与传统银行和大型机构展开竞争，有效管理资产负债风险，并提供更优质的客户服务。
大卫·哈伯（David Haber），A16Z 普通合伙人，专注于金融服务领域的技术投资。
金融专业服务，如会计、税务、财富管理和投资银行，正在经历一场技术变革。过去，软件主要用于辅助人类完成任务，但随着生成式 AI 和大语言模型的兴起，软件将能够自动执行越来越多的任务。这些技术的应用将对金融专业服务产生重大影响。行政任务、研究流程、归纳总结和报告生成等工作将被自动化，从而释放人类专业人员的时间和精力，让他们能够专注于更复杂、更有价值的工作。
例如，税务顾问可以使用 AI 来查找先例和解答问题，会计师可以使用 AI 来自动生成财务报表，财富顾问可以使用 AI 来进行情景分析。
虽然软件最终可能完全接管这些任务，但目前人类的技能重点将转向以下几个方面：
这将是一场技术创新和市场普及的竞赛。传统企业需要将 AI 融入他们的软件，以保持竞争力；初创公司则需要在新客户中建立信任，以赢得市场份额。
西玛·安布尔（Seema Amble），A16Z 合伙人，专注于 B2B 金融科技、支付、CFO 工具和特定领域软件的 SaaS 和金融科技投资。
在金融服务领域，操作系统是极具价值的资产，因为它们掌握了所谓的基础客户单元 (FCU)。FCU 是指客户数据中最基本的单位，例如保单、贷款、账户等。
传统上，操作系统难以处理某些非结构化数据。例如，保险领域的 Vertafore 或 Applied Systems 等操作系统，在跟踪已出具的保单方面能力有限，原因在于它们难以处理更早阶段的数据，如电子邮件、PDF 文档或电子表格中的信息。
然而，随着大语言模型 (LLM) 的兴起，这一局面正在发生改变。LLM 能够处理大量非结构化数据，并自动进行分类和存储。这意味着，LLM 可以为金融机构提供更全面、更准确的 FCU 数据。
如果使用 LLM 的初创企业能够在传统操作系统之前获取 FCU，那么那些曾经由少数大型软件公司垄断的市场可能会迎来全新的变革。
乔·施密特（Joe Schmidt），A16Z 合伙人，专注于金融科技和保险科技领域。
到 2024 年，预计创业者将开始着手解决金融机构中一些最具挑战性的问题。
目前，全球投资银行和交易服务市场规模巨大，每年产生约 3500 亿美元的收入。然而，该行业大多仍依赖于 20 世纪 80 年代开发的老旧系统和软件。
尽管银行已经开始采用基于云的解决方案来满足各种通用需求，例如使用 Salesforce 进行客户关系管理、Azure 进行云计算、Databricks 进行湖式架构，但在银行和交易业务中，用于风险建模、交易确认/结算/清算以及记录客户订单的工具往往仍然是传统且落后的手动操作（例如使用 Excel）。与此同时，银行和金融机构在采购行为上正在发生变化，对尝试新工具的接受度前所未有地高涨。
马克·安德鲁斯科（Marc Andrusko），A16Z 合伙人，专注于全球早期阶段的金融科技公司。
在拉丁美洲，许多中小企业都在通过即时通讯软件 WhatsApp 提供客户服务和支持。然而，传统的客户服务方式往往效率低下，难以满足消费者对快速服务的需求。
AI 可以有效解决这一问题。人工智能助手可以全天候提供服务，并且能够快速理解和处理客户的询问。这可以显著提高客户服务的效率和质量。
例如，日产汽车（Nissan）在 WhatsApp 上推出的聊天机器人，可以帮助巴西客户找到附近的汽车经销商。该聊天机器人可以根据客户的所在地，快速提供经销商的联系方式、地址和营业时间等信息。日产透露称，现在巴西约 30% 至 40% 的销售线索都是通过 WhatsApp 生成，而公司的平均响应时间也从 30 分钟缩短到几秒钟。
尽管人工智能助手具有巨大的潜力，但拉美中小企业在采用这项技术之前仍面临一些挑战。以巴西为例，超过 40% 的中小企业仍依赖传统的纸笔方式运营。这意味着这些企业需要进行数字化转型，才能充分的利用人工智能助手的优势。
初创公司可以抓住这一机遇，为拉美中小企业提供数字化转型的解决方案。随着人工智能技术的不断发展，人工智能助手将变得更加智能和灵活，能够满足中小企业的多样化需求。这将有助于中小企业提高运营效率，降低成本，并更好地满足客户需求。
加布里埃尔·瓦斯奎兹（Gabriel Vasquez），A16Z 合伙人，专注于拉丁美洲的金融科技投资。
AI 正在迅速改变金融行业，为金融机构带来新的机遇。在接下来的一年里，我们将看到金融机构在各种运营流程中采用以 AI 为基础的应用程序，这些技术将对它们的损益表产生巨大的经济影响。
这些机会涉及从收入增长到中后台职能等多个方面。然而，2024 年，金融机构的关注重点将放在工程、采购、法律、合规和风险管理等领域的应用。
生成式 AI 正在从文本和图像领域拓展到 3D 和视频领域。通过整合音频、互动等多种元素，生成式 AI 可以大幅降低游戏开发成本，甚至让消费者自己创造游戏体验。
虚拟现实/增强现实 在青少年的多人游戏体验中取得了很明显的成效。下一代 VR/AR 设备应继续专注于游戏领域，吸引更多消费者，而不是转向需求较低的生产力工具。
Web3 技术的每一次发展都源自一个主要用例，如 NFT、DeFi 等。未来，Web3 将通过寓教于乐的主流游戏，吸引大众消费者，让玩家与他们购买的虚拟物品互动。
安德鲁·陈（Andrew Chen），A16Z GAMES 普通合伙人及创始投资人，专注于元宇宙、VR/AR 和游戏投资领域。
到 2024 年，我们将迎来 AI 为核心的游戏时代。这些游戏将利用大型模型开发，带来全新的游戏系统和玩法。
尽管当前对于游戏中生成式 AI 的讨论通常集中在提高游戏创作者效率方面，但我认为从长远来看，利用 AI 彻底重塑游戏本质才是最大的机遇——创造出能够持久吸引并留住玩家的永不终止的游戏体验。
以大型语言模型为核心的生成式 AI 将创造出栩栩如生的虚拟伙伴和动态社交行为，极大地增强了带有非玩家角色（NPC）的游戏体验。个性化的角色创建和叙事系统将使每位玩家在他们所钟爱的游戏中享有独一无二且个性化的游戏过程。游戏世界将不再是静态渲染，而是通过神经网络实时生成。此外，新玩家的入门方式也将被重新定义。每款游戏都将围绕着与人工智能协作构建的概念展开，核心理念是：“独自体验很好，与 AI 搭配更佳，与朋友一起玩最棒。”
乔纳森·赖（Jonathan Lai），A16Z GAMES 普通合伙人及创始投资人，专注于游戏与消费者、社交、web3、基础设施和金融科技交汇领域的投资。
游戏一直以来都是模拟人类生物需求的平台。从收集（如《宝可梦》），到捕食和逃避（如《抓人游戏》），再到养育（如《收养我吧》），再到探索（如《我的世界》），游戏为我们提供了一个安全、有趣的环境，让我们满足这些需求。
然而，传统的游戏引擎并不擅长模拟人类复杂多变的思想、行为、语言和目标。直到最近，随着大语言模型 (LLM) 和智能体框架的重大突破，游戏设计师们才有了新的工具，能够模拟社交互动。
2024 年，我们大家可以期待看到的游戏将包括诸如强迫、欺骗、调情、结盟、领导、同辈压力、影响力、道德判断等各种情境。这些情境在现实世界中很常见，但在传统游戏中却很难实现。
这将对游戏产生深远的影响。游戏将不再只是娱乐工具，而将成为一个完整的模拟世界，涵盖了每一个生物本能。玩家将能够体验到真实的社交、合作和寻找爱的渴望。
2023 年，AI 伴侣开始走进我们的日常生活。这些伴侣通过文本进行交流，可以提供陪伴、娱乐、教育等服务。在 2024 年，AI 伴侣将迎来新的进化。它们将不再局限于文本交流，而是将以三维化身的形式出现，并能够进行实时语音对话。
在过去的几年中，Character AI 等 AI 伴侣应用已经吸引了数百万每月活跃用户，他们可以与虚拟的伊隆·马斯克、超级马里奥或心理学家等聊天机器人进行互动。在未来一年，这些对话将变得更加自然，就像 FaceTime 通话一样。随着响应时间的缩短、文本转语音技术的进步，以及基于音频的面部动画，我们与 AI 伴侣的交流将变得更加深入、真实和个性化。这将使娱乐体验从被动观看转变为主动参与，并且线性电视和互动游戏之间的界限也将变得越来越模糊。
特洛伊·柯尔文（Troy Kirwin），A16Z GAMES 团队合伙人，负责推动游戏和元宇宙的技术、工具和基础架构的发展。
近来，有关迪士尼进军视频游戏市场的讨论越来越多。然而，我认为下一个迪士尼将是一家专注于视频游戏的公司。
2023 年对游戏产业来说是一个重要的里程碑。《超级马力欧兄弟大电影》（The Super Mario Bros. Movie）几乎赶超了《芭比》（Barbie），而影视剧集《最后的生还者》（The Last of Us）成为 HBO 近十年来最受欢迎的系列之一。虽然好莱坞在文化影响力方面一直强大，但全球游戏市场如今却空前强大。据英国高尔街分析公司（Gower Street Analytics），2023 年，全球游戏行业的预期收入为 18800 亿美元。与之形成鲜明对比的是，全球电影票房预计仅为 345 亿美元。
如今，年轻一代越来越倾向于玩《罗布乐思》（Roblox）、《堡垒之夜》（Fortnite）、《部落冲突》（Clash of Clans）和《无畏契约》（Valorant）等游戏，将游戏视为首选的知识产权。这是因为游戏提供了更深入的故事和世界观，它们是互动的而不是单向的，并且提供了引人入胜的社交体验。许多游戏工作室正在利用 AI 技术推动游戏创新和发展。
随着游戏行业的崛起，游戏公司也将成为新的娱乐巨头。例如，当网游开发商 Riot Games 推出改编自《英雄联盟》的网络动画剧集《英雄联盟：双城之战》（Arcane: League of Legends）时，它迅速成为 Netflix 上最受欢迎、评价最高的剧集。Riot、Epic、Supercell 以及其他新兴的下一代游戏公司，正有望成为娱乐界的新巨头。他们的游戏将成为“下一个迪士尼”的核心。
动漫游戏，凭借其独特的艺术风格、丰富的故事内容和多元化的平台适应性，已成为全球游戏市场的重要组成部分。
2022 年，米哈游（Mihoyo）推出的《原神》和《崩坏：星铁轨道》等动漫游戏在全球范围内取得了巨大的成功，创造了超过 38 亿美元的收入。今年初，任天堂（Nintendo）推出的《塞尔达传说：王国之泪》（The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom）也获得了广泛好评。预计到 2024 年，这股热潮将继续发展。
动漫游戏的吸引力在于它们丰富多样的故事内容，融合了冒险、浪漫和社交元素，吸引了广大玩家的关注。《原神》作为一个成功范例，展示了在不同平台、多种设备和框架上都能取得出色表现的游戏。越来越多的开发者们正致力于创造全新的游戏体验，以满足全球玩家的需求。动漫游戏的未来充满了希望和潜力。
罗宾·郭（Robin Guo），A16Z GAMES 团队的合伙人，关注 web2 和 web3 游戏工作室、游戏广告技术、AI 应用，以及医疗保健与游戏的结合。
传统游戏开发领域面临着高昂的制作成本和玩家的苛刻要求等挑战，使得游戏开发者面临巨大的压力。然而，新兴的 UGC 平台和由 AI 驱动的创造性工具，正在为游戏开发者带来新的机遇。UGC 平台允许玩家创建和分享自己的游戏内容，降低了游戏开发的门槛。在 UGC 平台上，开发者可以使用简单的工具，快速创建自己的游戏。这使得更多人能够参与到游戏开发中来，为游戏行业带来了新的活力。
根据 Roblox 的财报，2023 年第一季度，Roblox 的开发者们实现了 1.82 亿美元的收入，同比增长约 17%。Epic 也开始向创作者交易市场 Fortnite Creative 的开发者提供财务支持，2023 年的预计支出超过 1 亿美元。随着 UGC 平台之间竞争的加剧，开发者有望从更大的激励措施中受益。特别值得一提的是，Meta 也在 2023 年将其开发的虚拟现实游戏社交平台 Horizon Worlds 扩展到了移动平台。
除了更好的财务支持外，UGC 游戏开发者现在还可以使用由生成式 AI 驱动的更强大的工具。Epic 已经公开支持这类技术，Roblox 也已经推出了一些生成式 AI 工具。这两大因素的结合，预计将在明年促成数百万新创作者的涌现。
约书亚·陆（Joshua Lu），A16Z GAMES 团队合伙人，专注于游戏工作室以及游戏与社交应用交叉领域。
2024 年，《我的世界》（Minecraft）将迎来其 13 周年庆典。这不仅仅是个纪念日，更象征着一代在“制作”游戏中长大的玩家们正逐渐步入成年游戏世界。“制作”游戏是一种玩家可以自由创造和探索的游戏类型。《我的世界》是这种类型的代表作，它允许玩家自由建造、探索和创造自己的世界。
随着初代玩家的成长，他们对游戏的需求也随之发生了变化。他们不再满足于简单的“制作”，而是希望在游戏中获得更丰富的体验。
目前，市面上还没有一款游戏能够完全满足“《我的世界》初代玩家”的需求。他们的一种选择是多人生存游戏《腐蚀》（Rust），这是一款充满竞争的“制作-生存”类游戏即服务型（GaaS）游戏。然而，《腐蚀》的竞争性可能会让一些玩家感到不适。
另一种选择是《英灵神殿》（Valheim），这是一款更为友好的“制作-生存”类游戏。《英灵神殿》的巨大成功引发了众多开发者纷纷效仿。
随着越来越多的开发者加入到“制作-生存”类游戏的开发中，这种类型的游戏将迎来新的机遇。《英灵神殿》的热潮或许能催生一个全新的、价值十亿美元的知名 IP，完美契合“《我的世界》初代玩家”成熟后的游戏偏好。
乔丹·梅泽（Jordan Mazer ），A16Z GAMES 团队人才招聘负责人，负责帮助投资组合公司寻找并吸引业界顶尖人才。
人工智能公司 Character.AI 首席执行官诺姆·沙泽（Noam Shazeer）曾将娱乐定义为“通用人工智能的首个应用场景”。他认为，AI 能够为我们提供更加个性化、沉浸式和引人入胜的娱乐体验。
在未来一年里，AI 将从基于文本的聊天迈向多模态模型。这意味着 AI 将能够同时处理文本、音频和视觉信息，从而创造出更加丰富、逼真的叙事体验。
此外，随着 AI 技术的不断发展，我们与 AI 的互动将更加深入。我们可以通过个性化设置和精细调整，来创造出符合我们个人需求的叙事体验。目前，开发全新叙事方式的任务落在了众多初创公司的肩上。
莎拉·王（Sarah Wang），A16Z 成长团队合伙人，专注于企业科技公司的发展。
在销售过程中，数据是至关重要的。然而，由于销售人员往往忙于其他工作，很难确保数据的准确性。这导致了 CRM 数据质量不佳的问题，从而影响了销售团队的效率和效果。
AI 数据采集可以解决这一问题。AI 可以自动捕捉或生成客户互动数据，如会议记录、邮件和电话录音。这些数据可以帮助销售人员更好地了解客户，提高销售效率。
一些初创公司已经开始使用 AI 数据采集技术。这一些企业的产品和服务在提高销售效率方面取得了显著成效。随着 AI 技术的不断发展，AI 数据采集将成为 CRM 发展的新动力。
乔·莫里西（Joe Morrissey），A16Z 成长团队合伙人，专注于企业技术公司的发展。
在过去，消费者 AI 领域的竞争焦点是模型。目前最受欢迎的消费者 AI 公司，如 ChatGPT、Character、Bard 和 Midjourney，成功的秘诀都在于它们自主开发的模型。谁能打造出最好的模型，谁就能赢得市场。然而，随着芯片供应改善、大多数基础模型可通过 API 获取以及开源模型日益强大等因素，这种情况正在发生变化。
基于他人模型的消费者级应用有望取得突破。这些应用可以专注于用户体验，而不仅仅是模型性能。例如，它们可以创造共享体验和多人模式，将多个模型整合到一个界面中，或专注于流程和工作流程以创造价值。
大语言模型（LLM）可以成为一种区别。LLM 可以生成逼真的文本、翻译语言、写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答问题。然而，传统的竞争壁垒，如网络效应、高切换成本、规模和品牌，仍将是长期成功的关键。
亚历克斯·伊默曼（Alex Immerman），A16Z 成长团队合伙人，专注于金融科技、消费者、企业以及加密/Web3 领域的公司。
可解释性是指能够理解 AI 模型做出决策的原因，或者是对 AI 模型进行“逆向工程”。在过去几年，AI 领域主要关注扩展，即探索在大量计算和数据训练模型时能发生什么。然而，随着 AI 模型开始在现实世界中得到应用，可解释性变得越来越重要。
在 2024 年，可解释性将成为 AI 领域的一个重点话题。随着可解释性技术的持续不断的发展，我们将能够更好地理解 AI 模型做出决策的原因。这将有助于我们建立信任、确保公平和保障安全。
安杰尼·米德哈（Anjney Midha），A16Z 合伙人，专注于 AI、基础设施和开源技术的投资。
创造力是人类的核心特征，是表达自我、探索世界的重要方式。然而，创造力往往抽象难以捉摸，清晰表达它们不仅需要时间，还需要技巧。
生成式 AI 的出现，为创造性表达开辟了一条全新的大众化道路。它可以帮助人们快速生成文字、图像、音频等创意内容，让每个人，不管是否具备相关技能，都能够自由创作。
这种创意工作流程的变革，彻底改变了一切。原型设计和创意构思过程变得极其互动。写作时遇到的障碍可以通过与智能辅助工具的反复迭代来克服，艺术技能也能通过不断尝试而非重复练习来提升。
在这种新格局下，涌现出一系列新工具，使我们能以多维度方式展现创造力。未来的关键将是学会运用不同模式进行创作，包括文字、视觉和音频。到 2024 年，这些新兴的 AI 平台将使创意表达更加普及。
珍妮弗·李（Jennifer Li），A16Z 合伙人，专注于数据基础设施和分析、开源、开发者工具及协作应用程序的企业投资。
根据麦肯锡的研究，生成式 AI 等技术有可能实现当前员工工作时间 70% 的自动化。这意味着，在未来，AI 将在 B2B 领域发挥越来越重要的作用。
在过去，AI 产品往往被视为一种辅助工具，用于提高员工的工作效率。然而，随着技术的不断发展，AI 产品正在逐渐成为工作流程的一部分。这些产品能够自主完成任务，如主动评论、更新记录和在得到用户简单批准后执行操作。
例如，AI 工具可以主动突出文档中的关键部分，而不必等待用户去查询长篇文档寻找相关信息。这可以帮助用户节省时间，并提高工作效率。
此外，在 B2B 产品领域，我们将看到从传统聊天用户界面向新形态的转变。聊天界面虽然在展示大语言模型的用途方面效果显著，但其最终会打断用户的工作流程。到了 2024 年，我认为将会看到更多创新性 AI 产品的出现，这些产品将更贴合用户现有的工作习惯。
泽雅·杨（Zeya Yang），A16Z 合伙人，专注于早期阶段企业和 SaaS 类公司。
到 2024 年，我非常期待看到由大型语言模型（LLM）驱动的机器人流程自动化（RPA）公司市场的崛起。当前，许多企业仍在使用过时的软件系统手动处理各种流程，这些系统难以完全替代或深度整合。在这种情况下，RPA 成为了一种理想的解决方案，它通过部署小型机器人来自动执行重复任务，例如数据录入。然而，现有的 RPA 系统往往操作复杂，容易出错，并且需要大量定制化的实施和服务。
借助 LLM，我们大家可以构建一个更加智能的 RPA 系统。这种系统能够理解其输入和操作的上下文，并能够动态调整，从而提供更加稳定和强大的解决方案。预计将出现多种针对不同自动化任务的定制解决方案，无论是面向财务部门的发票处理，还是面向客服部门的咨询响应，用户都可以选择最适合其工作流程和需求的解决方案。
