Der zweite Akt der Generative AI

xguru · 2023-09-25T11:06:45+09:00

Aktualisierung der Marktkarte für Generative AI, die Sequoia vor einem Jahr zusammengestellt hat „Wir hatten erwartet, dass Generative AI einen grundlegenden Plattformwechsel im Technologiebereich auslösen würde – und dann zog ein Sturm auf.“ Der Moment der kambrischen Explosion der Innovation wurde über mehrere Jahrzehnte hinweg vorbereitet 60 Jahre Moore’s Law lieferten die Rechenleistung, um Datenverarbeitung im Exaflop-Bereich zu ermöglichen 40 Jahre Internet lieferten Trainingsdaten im Umfang von Billionen von Tokens 20 Jahre Mobile/Cloud brachten jedem Menschen einen Supercomputer in die Hand Diese über Jahrzehnte angesammelten technologischen Fortschritte schufen die Voraussetzungen dafür, dass Generative AI abheben konnte Der Aufstieg von ChatGPT war der Funke, der die Zündschnur entzündete Er löste eine dichte Innovationsbegeisterung aus, wie man sie seit den frühen Tagen des Internets jahrelang nicht mehr gesehen hatte Bald verwandelte sich die Begeisterung für AI in Borderline Hysteria Plötzlich wurde jedes Unternehmen zu einem „AI Copilot“ Postfächer wurden mit Pitches wie „AI Salesforce“, „AI Adobe“ und „AI Instagram“ überflutet Eine Pre-Product-Seed-Runde über $100M wurde ausgeschlagen Der Markt geriet in einen nicht nachhaltigen Rausch aus Fundraising, Kampf um Talente und Beschaffung von GPUs Erwartungsgemäß zeigten sich erste Risse Künstler, Autoren und Sänger stellten die Legitimität maschinell erzeugten geistigen Eigentums infrage Ethik, Regulierung und die Legitimität von Superintelligenz nahmen Washington gefangen Am beunruhigendsten war, dass sich im Silicon Valley das Flüstern verbreitete, Generative AI sei in Wirklichkeit gar nicht nützlich Wie die schreckliche User-Retention zeigte, blieben Produkte weit hinter den Erwartungen zurück Die Endkundennachfrage nach vielen Anwendungen begann zu stagnieren War das nur ein weiterer Vaporware-Zyklus? Der Sommer der Enttäuschung über AI erinnerte an die frühen Internetjahre und erfreute die Kritiker Wie es ein Ökonom 1998 formulierte: „Bis 2005 wird klar geworden sein, dass der Einfluss des Internets auf die Wirtschaft nicht größer ist als der des Faxgeräts.“ Trotz all dieses Lärms, der Hysterie, der Unsicherheit und der Enttäuschung hatte Generative AI bereits einen erfolgreicheren Start als SaaS und erzielte allein bei Startups mehr als $1b Umsatz Der SaaS-Markt brauchte nicht Monate, sondern Jahre, um dieselbe Größenordnung zu erreichen Einige Produkte sind bereits bekannt geworden ChatGPT wurde zur am schnellsten wachsenden Anwendung unter Studierenden und Entwicklern Midjourney wurde zur gemeinsamen kreativen Muse und erzielte mit einem Team von nur 11 Personen Hunderte Millionen Dollar Umsatz Character popularisierte AI Entertainment und Companionship und schuf eine „soziale“ Anwendung, in der Nutzer im Schnitt 2 Stunden verbringen Doch trotz dieser frühen Erfolgssignale haben viele AI-Unternehmen weder Product-Market-Fit noch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erreicht und die Tatsache bleibt bestehen, dass die allgemeine Dynamik des AI-Ökosystems nicht nachhaltig ist Auf dem Weg zu Akt 2 Das erste Jahr nach dem Start von Generative AI, „Act 1“, begann mit „Technology-out“ Wir entdeckten mit Foundation Models einen neuen „Hammer“, und eine Flut neuartiger Apps demonstrierte spielerisch die coole neue Technologie Nun, so die Überzeugung, tritt der Markt in „Act 2“ des „Customer-back“ ein In Akt 2 werden menschliche Probleme end-to-end gelöst Diese Produkte unterscheiden sich von den zuerst gestarteten Apps und nutzen Foundation Models tendenziell als Teil einer umfassenden Lösung statt als die gesamte Lösung Sie führen neue Editing-Interfaces ein, um Workflows robuster zu machen und Ergebnisse zu verbessern Sie sind oft multimodal Der Markt hat bereits begonnen, sich von Akt 1 zu Akt 2 zu verschieben Harvey, das Custom LLMs für Elite-Kanzleien entwickelt Glean, das Workspaces crawlt und indexiert, um Generative AI am Arbeitsplatz stärker auf tatsächliche Arbeit zu beziehen Character und Ava, die digitale Begleiter entwickeln Marktkarte Anders als die Karte vom letzten Jahr ist diese Karte nicht nach Modellmodalität, sondern nach Use Cases aufgebaut Das spiegelt zwei wichtige Trends im Markt wider Generative AI verschiebt sich vom „Technologie-Hammer“ hin zu „realen Anwendungsfällen und Wert“ Generative-AI-Anwendungen werden zunehmend „multimodal“ The Generative AI Market Map (v3) Consumer Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp Avatar Generators: Remini, Lensa Education : Speak, Ello, studdy Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify Medical Advice : Med-PaLM, XYLA Relationships : meeno , RIZZ Personal Assistant : milo Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX Enterprise: Horizontal Search / Knowledge : glean, cohere, Dust Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp Enterprise: Vertical HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES BIO : Inceptive, Cradle Financial Services : Hebbia, pilot Translation: LILT Prosumer General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe Virtual Avatars : synthesia, D-ID Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript 3D : Mirage, Spline, Physna Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom The Generative AI Infrastructure Stack Production Monitoring & Observability LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum User Analytics : Aquarium Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE Apps & Workflows Retool, Streamlit, gradio Developer Tools/Infra Application Frameworks : LangChain, FIXIE Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB Model Tuning Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face Data Labeling : scale, surge, Snorkel Synthetic Data : gretel Compute & Inference GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI Foundation Models TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion VIDEO : Stable Diffusion AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript 3D : intel, nVIDIA, Luma AI CODE : Codex, CodeGen, StarCoder Open Source : Hugging Face

(sequoiacap.com)

28 Punkte von xguru 2023-09-25 | 2 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Aktualisierung der Marktkarte für Generative AI, die Sequoia vor einem Jahr zusammengestellt hat
„Wir hatten erwartet, dass Generative AI einen grundlegenden Plattformwechsel im Technologiebereich auslösen würde – und dann zog ein Sturm auf.“
Der Moment der kambrischen Explosion der Innovation wurde über mehrere Jahrzehnte hinweg vorbereitet
- 60 Jahre Moore’s Law lieferten die Rechenleistung, um Datenverarbeitung im Exaflop-Bereich zu ermöglichen
- 40 Jahre Internet lieferten Trainingsdaten im Umfang von Billionen von Tokens
- 20 Jahre Mobile/Cloud brachten jedem Menschen einen Supercomputer in die Hand
Diese über Jahrzehnte angesammelten technologischen Fortschritte schufen die Voraussetzungen dafür, dass Generative AI abheben konnte
Der Aufstieg von ChatGPT war der Funke, der die Zündschnur entzündete
- Er löste eine dichte Innovationsbegeisterung aus, wie man sie seit den frühen Tagen des Internets jahrelang nicht mehr gesehen hatte
Bald verwandelte sich die Begeisterung für AI in Borderline Hysteria
- Plötzlich wurde jedes Unternehmen zu einem „AI Copilot“
- Postfächer wurden mit Pitches wie „AI Salesforce“, „AI Adobe“ und „AI Instagram“ überflutet
- Eine Pre-Product-Seed-Runde über $100M wurde ausgeschlagen
- Der Markt geriet in einen nicht nachhaltigen Rausch aus Fundraising, Kampf um Talente und Beschaffung von GPUs
Erwartungsgemäß zeigten sich erste Risse
- Künstler, Autoren und Sänger stellten die Legitimität maschinell erzeugten geistigen Eigentums infrage
- Ethik, Regulierung und die Legitimität von Superintelligenz nahmen Washington gefangen
- Am beunruhigendsten war, dass sich im Silicon Valley das Flüstern verbreitete, Generative AI sei in Wirklichkeit gar nicht nützlich
- Wie die schreckliche User-Retention zeigte, blieben Produkte weit hinter den Erwartungen zurück
- Die Endkundennachfrage nach vielen Anwendungen begann zu stagnieren
- War das nur ein weiterer Vaporware-Zyklus?
Der Sommer der Enttäuschung über AI erinnerte an die frühen Internetjahre und erfreute die Kritiker
- Wie es ein Ökonom 1998 formulierte: „Bis 2005 wird klar geworden sein, dass der Einfluss des Internets auf die Wirtschaft nicht größer ist als der des Faxgeräts.“
Trotz all dieses Lärms, der Hysterie, der Unsicherheit und der Enttäuschung hatte Generative AI bereits einen erfolgreicheren Start als SaaS und erzielte allein bei Startups mehr als $1b Umsatz
- Der SaaS-Markt brauchte nicht Monate, sondern Jahre, um dieselbe Größenordnung zu erreichen
- Einige Produkte sind bereits bekannt geworden
  - ChatGPT wurde zur am schnellsten wachsenden Anwendung unter Studierenden und Entwicklern
  - Midjourney wurde zur gemeinsamen kreativen Muse und erzielte mit einem Team von nur 11 Personen Hunderte Millionen Dollar Umsatz
  - Character popularisierte AI Entertainment und Companionship und schuf eine „soziale“ Anwendung, in der Nutzer im Schnitt 2 Stunden verbringen
Doch trotz dieser frühen Erfolgssignale
- haben viele AI-Unternehmen weder Product-Market-Fit noch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erreicht
- und die Tatsache bleibt bestehen, dass die allgemeine Dynamik des AI-Ökosystems nicht nachhaltig ist

Auf dem Weg zu Akt 2

Das erste Jahr nach dem Start von Generative AI, „Act 1“, begann mit „Technology-out“
Wir entdeckten mit Foundation Models einen neuen „Hammer“, und eine Flut neuartiger Apps demonstrierte spielerisch die coole neue Technologie
Nun, so die Überzeugung, tritt der Markt in „Act 2“ des „Customer-back“ ein
- In Akt 2 werden menschliche Probleme end-to-end gelöst
- Diese Produkte unterscheiden sich von den zuerst gestarteten Apps und nutzen Foundation Models tendenziell als Teil einer umfassenden Lösung statt als die gesamte Lösung
- Sie führen neue Editing-Interfaces ein, um Workflows robuster zu machen und Ergebnisse zu verbessern
- Sie sind oft multimodal
Der Markt hat bereits begonnen, sich von Akt 1 zu Akt 2 zu verschieben
- Harvey, das Custom LLMs für Elite-Kanzleien entwickelt
- Glean, das Workspaces crawlt und indexiert, um Generative AI am Arbeitsplatz stärker auf tatsächliche Arbeit zu beziehen
- Character und Ava, die digitale Begleiter entwickeln

Marktkarte

Anders als die Karte vom letzten Jahr ist diese Karte nicht nach Modellmodalität, sondern nach Use Cases aufgebaut
Das spiegelt zwei wichtige Trends im Markt wider
- Generative AI verschiebt sich vom „Technologie-Hammer“ hin zu „realen Anwendungsfällen und Wert“
- Generative-AI-Anwendungen werden zunehmend „multimodal“

The Generative AI Market Map (v3)

Consumer
- Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok
- Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp
- Avatar Generators: Remini, Lensa
- Education : Speak, Ello, studdy
- Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify
- Medical Advice : Med-PaLM, XYLA
- Relationships : meeno , RIZZ
- Personal Assistant : milo
- Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX
Enterprise: Horizontal
- Search / Knowledge : glean, cohere, Dust
- Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic
- RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere
- Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay
- Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric
- Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk
- Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI
- Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise
- Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp
Enterprise: Vertical
- HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas
- Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES
- BIO : Inceptive, Cradle
- Financial Services : Hebbia, pilot
- Translation: LILT
Prosumer
- General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe
- Virtual Avatars : synthesia, D-ID
- Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI
- Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok
- Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript
- 3D : Mirage, Spline, Physna
- Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER
- Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom

The Generative AI Infrastructure Stack

Production Monitoring & Observability
- LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases
- Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum
- User Analytics : Aquarium
- Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE
Apps & Workflows
- Retool, Streamlit, gradio
Developer Tools/Infra
- Application Frameworks : LangChain, FIXIE
- Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI
- Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB
Model Tuning
- Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face
- Data Labeling : scale, surge, Snorkel
- Synthetic Data : gretel
Compute & Inference
- GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure
- PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI
Foundation Models
- TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs
- IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion
- VIDEO : Stable Diffusion
- AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript
- 3D : intel, nVIDIA, Luma AI
- CODE : Codex, CodeGen, StarCoder
- Open Source : Hugging Face

2 Kommentare

laeyoung 2023-09-26

Der von Ihnen zusammengefasste Teil zum DAU/MAU, der fehlte, war für mich persönlich besonders beeindruckend. Dass ChatGPT nur bei 14 % liegt. Das besser zugängliche BingChat dürfte wohl höher liegen, oder? Vermutlich?

xguru 2023-09-25

Generative AI: Sequoias Überblick über die Marktlandschaft der generativen AI