Benedict Evans’ Techniktrends 2024: KI und alles andere

• Zusammengefasste Kurzfassung von Benedict Evans’ Bericht 2024 (87-seitige Slides)
• KI treibt den Hype Cycle der Tech-Branche an (Anzahl der HN-Artikel auf der Startseite übertrifft iPhone und Kryptowährungen)
  • Auch bei YC-Startups ist KI das Hauptthema
  • Venture-Investitionen sind zurückgegangen, aber KI ist die Ausnahme
• Der Modell-Boom 2023: von OpenAI ausgelöst → Google und Meta veröffentlichten ihre eigenen Modelle → Boom neuer Modelle und von Open Source → unzählige Modelle und unzählige Fragen
• NVidia kann mit der GPU-Nachfrage kaum Schritt halten, entsprechend sind die Umsätze massiv gestiegen
• Auch die Big 3 der Cloud (AWS/Google/Microsoft) bauen ihre Infrastruktur stark aus. Allein 2023 wurden $100bn (130 Billionen Won) in Infrastruktur investiert
• Auch bestehende Unternehmen zeigen nun großes Interesse an KI: "Was ist unsere KI-Strategie?"
• ChatGPT hat 100 Millionen wöchentlich aktive Nutzer. OpenAI erzielt $1.3bn Umsatz
• Alle in der Tech-Welt sind sich einig, dass das "The Thing" ist, aber was genau das bedeutet, ist nicht klar
  • Plattformwechsel? → Verändert das das Wesen von Software? → Führt uns das zu AGI?

Platform Shift: Plattformwechsel?

• Die Tech-Branche bewegt sich entlang von Plattformwechseln: Mainframe → PC → Web/Open Source → Smartphone/Cloud → generative KI
• Neue Technologien kommen in S-Kurven: Why this is useful warum das nützlich ist? → Exciting spannend! → Boring langweilig
  • Smartphones sind bereits voll ausgereift und in die Phase "langweilig" eingetreten
  • Auch Machine Learning nähert sich nach fast 10 Jahren der Phase "langweilig"
  • Generative KI wechselt gerade von "ist das nützlich?" zu "spannend"
• 2013 sagte man über Machine Learning: "Sieht intelligent aus, aber wofür benutzt man das?"
• Bei generativer KI 2023 ist es genauso: "Sieht intelligent aus, aber wofür benutzt man das?"
• Die Ergebnisse generativer ML wirken mit hoher Wahrscheinlichkeit korrekt und können, wenn man nicht aufpasst, sehr überzeugend erscheinen
• Wir sind noch dabei zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren
• Machine Learning, Automated Learning
  • 2013 ML 1.0: "Wie bringt man einem Computer bei, Katzen zu erkennen?" → Man gibt dem Computer Millionen Katzenfotos
  • 2023 ML 2.0: "Wie bringt man einem Computer bei zu schlussfolgern und zu verstehen?" → Man gibt dem Computer die verschriftlichten Ergebnisse des gesamten menschlichen Wissens
• 2023: Wie sollten wir generatives ML verstehen?
  • Mustererzeugung? → Synthese und Zusammenfassung? / Schlussfolgern? / etwas anderes? → Was können wir damit tun?
• "KI liefert dir unendlich viele Praktikanten"
• "Alle Textfelder im Internet werden ein LLM haben"
• "Alle Teams bei Amazon untersuchen generative KI - Amazon-CEO"
• Wenn generative KI eine neue Plattform ist, wie lässt sich dann in einem Plattformwechsel Wert abschöpfen?
  • Etablierte Unternehmen (incumbents) führen KI entweder als Feature ein
  • oder Startups nutzen sie zum Unbundling
  • oder sie verändert mitunter sogar das Wesen des Marktes
• Adobe macht beides
  • Feature-Einführung: Photoshop erhielt die Funktion Generative Fill
  • Unbundling: die neue eigenständige App Firefly
• Das Ende des Links: SEO für ChatGPT?
  • Web → Google & Facebook → YouTube/Instagram/TikTok → LLM
• Aber nicht voreilig schlussfolgern: Generative KI kam zunächst als Chatbot daher, aber man sollte das nicht für richtig oder für das einzige Modell halten

Jenseits des Plattformwechsels?

• "Es gibt in meinem Leben nur zwei Tech-Demos, die sich revolutionär angefühlt haben: GUI und ChatGPT" - Bill Gates, März 2023
• Ein weiterer Schritt in Richtung Generalisierung
  • Kommandozeile (Befehle lernen und tippen) → GUI (Optionen sehen und auswählen) → generative KI (dem Computer sagen, was man will)
• Die Rückkehr des 'agent': Der Traum vom vielseitigen KI-Agenten, der alles für mich erledigt, wird real
• Unbundling
  • Jede Unix-Funktion wurde zu einem Unternehmen
  • Jedes Excel-Template wurde zu einem Unternehmen
  • Jedes Notion-Template ...
  • Jede ChatGPT-Empfehlung ...
• Das Produkt-Paradox
  • Echte universelle Software, die 'alles' erledigt → mehr Aufgaben lassen sich mit weniger Apps automatisieren

Der Weg zu AGI?

• Was versuchen wir eigentlich zu bauen, wenn wir von 'AGI' sprechen?
• Generative KI könnte vielleicht der Weg dorthin sein
• Wir wissen es nicht
  • was AGI ist, wie weit sie entfernt ist, wie man dorthin kommt, wie nah LLMs dem schon sind und wie viel besser sie noch werden können

Und alles andere

• Vision to Deployment
  • Idee im Jahr 2000: "Viele Menschen werden Dinge online kaufen"
  • Idee im Jahr 2010: "SaaS, Automatisierung, Kollaboration, Workflow ..."
  • Idee im Jahr 2030: "~Crypto~, ~Metaverse~, generative KI"
• Meta glaubt weiterhin an VR und investierte in den vergangenen 12 Monaten $16bn
• Das Wachstum im E-Commerce ist wieder auf die Trendlinie zurückgekehrt (nachdem die Ausschläge aus der Covid-Zeit zurückgingen)
• 1993 gab es auf der Erde insgesamt nur 100 Millionen PCs, heute sind 5 Milliarden Menschen online
• Seit 2020 findet in den USA die Hälfte aller Paare online zusammen
• Neue Bundles und neue Kanäle schaffen ein neues globales Fast-Fashion-Business (Shein)
  • Und dann entsteht schon wieder ein neues Modell. Temu, Mitte 2022 gestartet, wächst rasant und holt zu Shein auf
• Welche Fragen sollten wir stellen? Wenn Software die Welt auffrisst, dann sind die meisten Fragen keine Software-Fragen
  • Wenn man daran denkt, was beim letzten Mal passiert ist
    • In den ersten 50 Jahren des Autos: Was ist ein Auto? Was sind Autohersteller?
    • Und in den nächsten 50 Jahren: Wenn jeder ein Auto hat, was wird sich dann verändern?
    • Welche Arten von Unternehmen und Geschäftsmodellen entstehen dann?

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Technologietrends 2023: The New Gatekeepers
Tech im Jahr 2022: Drei Phasen in Richtung Zukunft
Tech im Jahr 2020: Auf den Schultern von Giganten