当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下：
在具体的行业动态中：
红杉资本观点认为：
大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革AGI探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实AI应用格局：第⼀轮洗牌结束，聚焦20赛道5大场景AI应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI助手兵家必争AI应用增长：AI+X赋能类产品大干快上，原生AI爆款难求AI产品趋势：多模态上马，Agent席卷⼀切，高度个性化呼之欲出AI智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态AI行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度AI创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升
✦AI音频公司都在努力解决两个问题：第一个是效果，如何让AI生成的语音更像人；第二个是延迟，如何用最小的延迟生成语音。✦从当前时间点来看，这两个问题都已突破了临界点。对于第一个问题，我们已经无法分辨一段语音是否由AI生成的了；对于第二个问题，ElevenLabs语音生成延迟已经降到了75ms，小于了人类的思考时间。✦那么明年，当我们接起营销电话的时候，对面是真人的概率还剩多少呢？5.3D✦3D世界生成领域目前还处在初级阶段。这个月发布的新产品，没有一个向大众开放体验。✦不过，基于视频生成领域的经验，我们可以大胆预言：明年，3D世界生成领域会取得巨大的进步和发展。6.应用✦AI应用的更新主要集中AI搜索、AI知识库、AI编程这三个领域。类似NotebookLM这种让人眼前一亮的新形态产品，本月似乎没有。✦也正常。毕竟应用创新不易。✦隐藏的一条暗流是，越来越多传统软件开始增加AI功能。所以，未来可能不再有「AI应用」这个分类，就像现在没有「联网App」这种说法一样。✦毕竟现在大部分软件都会联网，所以未来大部分软件也都会接入AI。7.新闻✦从本月融资新闻来看，能拿到钱的不再局限于模型公司，越来越多应用公司开始受到资本青睐，例如AIPPT，Cursor等。✦恰如上方总结提到的，其他几个领域的模型已经基本迈过了「可进入生产环境」的临界点。随着预训练时代的结束，我们应该会看到越来越多大公司转向应用开发领域。✦所以，留给小开发者们的时间，不多了。
Sonya Huang的演讲深入探讨了人工智能的现状，强调了它在各个行业的影响以及人工智能充分发挥其潜力需要解决的挑战。[heading2]核心观点：[content]AI产品越来越契合市场的需要：人工智能已经在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。例如，由人工智能驱动的客户服务平台Klarnas通过处理三分之二的客户服务查询，实现了相当于700个全职座席工作的自动化。生成式人工智能正在经历快速增长：第一年的收入约为30亿美元，这一壮举是SaaS市场花了近十年时间才实现的。与以前的技术转变相比，这凸显了人工智能的加速采用和价值创造潜力。AI的$200B问题：虽然公司在AI基础设施上投入了大量资金，仅去年一年就有大约500亿美元用于NVIDIA GPU，但AI应用程序产生的收入仍然相对适中。这就提出了一个问题，即对人工智能的投资何时以及如何转化为可观的回报？预测：Sonya Huang预测，2024年将是真正的AI应用将我们从Copilots(副驾驶)转变为可以作为人类Agents(代理)的一年。之前的人工智能可能更像是一种辅助工具，而未来的人工智能将变成你的同事。她还预计，随着人工智能应用进入生产阶段，人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，如规划和推理，并使计算的平衡从预训练转向推理。融资环境不均衡：目前的人工智能公司的融资环境并不均衡，更关注基础模型而不是应用。对于希望利用人工智能革命的初创公司来说，这既是挑战也是机遇。关键挑战：从长远来看，提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距是人工智能应用取得成功需要解决的关键挑战。目前，与移动应用相比，生成式AI应用的日月活跃用户比率和一个月留存率较低。产品与市场的契合度需要进一步提升：随着基础模型变得更加智能，人工智能的产品与市场的契合度有望加速，从而在各个行业中出现更成功的人工智能应用。