a16z’ große Ideen für den Tech-Sektor 2024

xguru · 2023-12-26T11:13:02+09:00

Die von a16z erwarteten großen Ideen für das kommende Jahr Da es sich um eine Zusammenstellung der Einschätzungen einzelner Teammitglieder handelt, ist bei Interpretation und Verlässlichkeit Vorsicht geboten Dennoch lassen sich daraus der aktuelle Stand und verschiedene Ideen in Bereichen wie Consumer, Bio + Health, Krypto, Fintech, Gaming, Infrastruktur + Enterprise sowie aufstrebenden Technologiefeldern ableiten [Consumer Tech] Voice-First-Apps werden zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres Alltags AI wird im kommenden Jahr endlich Voice-First-Apps ermöglichen, insbesondere in den Kategorien Companion und Produktivität Obwohl Sprache die älteste und allgemeinste Form menschlicher Kommunikation ist, hat sie als Interface zur Interaktion mit Technologie bisher nie wirklich funktioniert Bislang haben Menschen Smart Speaker nur für einfache Aufgaben wie Musikwiedergabe oder Wetterabfragen genutzt, ohne aus Sprachdialogen einen echten Mehrwert zu ziehen Jetzt aber können große Sprachmodelle virtuellen Assistenten Konversationsfähigkeiten auf menschlichem Niveau verleihen Entscheidend ist, dass Sprache sehr vielfältige Interaktionsformen ermöglicht, weshalb bestehende Apps diese Art von Experience nicht aufbauen können Zum Beispiel ist es zwar unvermeidlich, dass naheliegende AI-E-Mail-Funktionen in Gmail integriert werden, aber ein AI-Sprachinterface im Posteingang ist eher unwahrscheinlich Für 2024 wird erwartet, dass Sprachanwendungen nützlicher werden und stärker in unseren Alltag integriert sind Maßgeschneiderte AI, fein segmentiert nach Einsatzzweck 2024 werden AI-Lösungen mit engerem Fokus entstehen ChatGPT kann zwar ein hervorragender allgemeiner AI-Assistent sein, wird aber nicht bei jeder Aufgabe „gewinnen“ Beispiele wären AI-Plattformen speziell für Forschende, Schreibtools für Journalist:innen oder Rendering-Plattformen für Designer:innen Langfristig werden Produkte, die Menschen im Alltag verwenden, auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sein, etwa durch proprietäre Foundation-Modelle oder speziell darum aufgebaute Workflows Diese Unternehmen erhalten die Chance, Daten und Workflows für das neue Technologiezeitalter zu „besitzen“ und sollten sich zunächst auf eine Kategorie konzentrieren und dann expandieren Bei frühen Produkten gilt: Je enger der Scope, desto besser AI-Tools, die Kinder unterrichten 2023 nutzten etwa 30 % der Studierenden Tools wie ChatGPT fürs Studium (bei Umfragen dürfte der tatsächliche Wert eher höher liegen) Ab dem kommenden Jahr wird Generative AI jedoch beginnen, die Landschaft der frühen Bildung zu verändern Generative AI bietet jungen Talenten enormes Potenzial, etwa indem sie Innovation fördert und die Vorstellungskraft anregt Anders als in der Hochschulbildung, wo Sorgen um akademische Leistungen dominieren, kann frühe Bildung AI nutzen, um eine Sandbox für unbegrenzte Erkundung zu schaffen Entscheidend ist dabei, Produkte zu entwerfen, die junge Lernende nicht nur einbinden, sondern auch schützen Dafür braucht es eine einzigartige Kombination aus Inhaltsmoderation, nutzerzentrierten Einschränkungen und altersgerechten Interfaces 2024 werden bahnbrechende neue AI-Tools erscheinen, die sorgfältig und gewissenhaft für Kinder entwickelt wurden und ihnen helfen, die umfangreichen Möglichkeiten von AI und dem Internet sicher zu nutzen No-Code-AI-Generatoren werden neues Verhalten auslösen Da mit modernster Generative-AI-Technologie die Grenzkosten der Produktion fast auf null sinken, werden völlig neue Verhaltensweisen auf Konsumentenseite entstehen Bereits jetzt lassen sich mit Plattformen wie Midjourney und Ideogram beeindruckende Bilder erzeugen, die früher Stunden gedauert und Tausende Dollar gekostet hätten ElevenLabs kann über Voice Cloning und Audio Dubbing Inhalte in Dutzende Sprachen in nur wenigen Sekunden übersetzen Nun können auch Nicht-Entwickler:innen ohne Coding-Kenntnisse eine Reihe von Generative-AI-Tools kombinieren und beeindruckende Ergebnisse erzeugen Glif ist zum Beispiel eine Multimedia-Plattform, mit der Nutzer:innen allein über einfache Prompts Kunst, Comics, Selfies und mehr erstellen können Mehr Kreativität Kreative AI-Tools schließen die Lücke zwischen Idee und Umsetzung Für schöne Bilder, Gedichte oder Songs sind weder Spezialkenntnisse noch jahrelanges Training mehr nötig Frühere Produkte konzentrierten sich jedoch vor allem auf einfache kreative Handlungen wie Bilder erzeugen, Essays schreiben oder Tracks komponieren Über die heutigen grundlegenden Inpainting-/Outpainting-Funktionen weit hinaus gibt es enormes Potenzial für dialogorientierte Tools, die als kreative Co-Piloten fungieren und echte Gespräche mit AI ermöglichen Solche Produkte könnten zum Beispiel editierbare Ergebnisse erzeugen und sich in iterative Prozesse einklinken, um Arbeiten zu verfeinern Modelle könnten auf bestimmte Stile, Themen oder Figuren trainiert werden, um über längere Zeit konsistente Ergebnisse zu liefern Oder sie könnten helfen, bestehende Inhalte in Neues zu verwandeln, etwa Fotos zu animieren, reale Videos in Animationen umzuwandeln oder 2D-Bilder in 3D-Meshes zu konvertieren [Growth-Stage Tech] Neue Formen des Storytellings jenseits von textbasiertem Chat Noam Shazeer, CEO von Character.AI, bezeichnet Entertainment als den „ersten Anwendungsfall von AGI“ Die Fähigkeit, mit AI Geschichten über Text-, Audio- und visuelle Formate hinweg zu erzählen, verbessert sich weiterhin in hohem Tempo Im kommenden Jahr wird sich AI über textbasierten Chat hinaus zu multimodalen Modellen weiterentwickeln Personalisierung und Fine-Tuning durch Nutzer:innen werden die Art vertiefen, wie wir mit AI interagieren, und spannendere, unterhaltsamere und fesselndere Experiences ermöglichen CRM wird durch AI-gestützte Datenerfassung stärker Die Daten von Sales Reps sind die Basiseinheit jeder GTM-Organisation, und fehlerhafte Daten sind für fast alle GTM-Führungskräfte ein Problem Unabhängig davon, wie viele Tools oder Plugins in CRM-Plattformen eingesetzt werden, bleibt das Grundproblem gleich: Sales Reps müssen korrekte Daten eingeben Wenn Mitarbeitende schlechte Daten eingeben, erhält man schlechte Ergebnisse Einige Sales-Tech-Unternehmen experimentieren bereits mit Generative AI, doch die nächste Generation von Sales Tech wird Generative AI nutzen, um dieses zentrale Datenproblem frontal anzugehen AI-native Unternehmen werden nicht auf Erinnerungen oder Interpretationen von Kundenterminen durch Mitarbeitende angewiesen sein, sondern auf automatisch erfassten oder AI-generierten Quelldaten aus realen Kundeninteraktionen aufbauen, etwa Meeting-Notizen, E-Mails oder Gesprächsaufzeichnungen Da diese Vertriebstools die Produktivität massiv steigern können, ist eine breite Bottom-up-Adoption wahrscheinlich Letztlich könnten diese neuen AI-nativen Sales-Tech-Unternehmen den Weg zu einem vollständig AI-nativen CRM ebnen Das Schlachtfeld im Consumer-AI-Markt verlagert sich von Modellen zu UX Eine Aussage aus 2023 lautete: „Jede Minute, in der man kein Modell baut, ist eine verschwendete Minute. Wenn man das beste Modell baut, kommen die Nutzer von selbst.“ Die bislang populärsten Consumer-AI-Unternehmen waren Firmen, die eigene Modelle entwickeln, etwa ChatGPT, Character, Bard und Midjourney Die Differenzierung lag darin, im jeweiligen Bereich das beste Modell zu haben Midjourney fokussiert Bilder, Character Entertainment und ChatGPT den gesamten Textbereich UX wurde hauptsächlich dadurch bestimmt, wie sich das Modell möglichst schnell zu den Nutzer:innen bringen lässt Doch mehrere Faktoren zusammen — nachlassende Chip-Knappheit, die Verfügbarkeit der meisten Foundation-Modelle per API und immer leistungsfähigere Open-Source-Modelle — schaffen die Grundlage dafür, bahnbrechende Consumer-Apps auf Modellen anderer Anbieter aufzubauen 2024 werden Consumer-AI-Apps nicht mehr nur von der Modellleistung abhängen, sondern durch die beste User Experience rund um einzigartige Anwendungsfälle innovativ sein Besonders viel wird von Consumer-AI-Apps erwartet, die Shared Experiences und Multiplayer-Modi enthalten, mehrere Modelle in ein einziges Interface integrieren oder fokussiertere Lösungen schaffen, bei denen Workflows und Prozesse den Mehrwert erzeugen LLMs können eine Quelle der Differenzierung sein Heute können sie einen First-Mover-Vorteil bringen, doch klassische Burggräben wie Netzwerkeffekte, hohe Wechselkosten, Skalierung und Marke werden langfristig wahrscheinlich weiterhin gewinnen [Infra + Enterprise] AI Interpretability Interpretability (Interpretierbarkeit) ist eine andere Bezeichnung dafür, AI-Modelle zu „reverse engineeren“, und wird 2024 ein großes Thema sein In den vergangenen Jahren drehte sich AI vor allem um die Frage, welche Ergebnisse sich erzielen lassen, wenn man enorme Mengen an Rechenleistung und Daten in das Training von Modellen steckt – also um Skalierung Jetzt, da diese Modelle tatsächlich in realen Situationen ausgerollt werden, ist die größte Frage das „Warum“ Warum sagen diese Modelle so etwas? Warum liefert ein bestimmter Prompt bessere Ergebnisse als ein anderer? Und am wichtigsten: Wie können wir diese Modelle kontrollieren? Neu erfundene Kreativität Kreativität ist die grundlegendste Form menschlichen Ausdrucks, doch Ideen sind abstrakt, weshalb es Zeit und Können braucht, sie klar auszudrücken Generative AI hat einen Weg eröffnet, kreative Werkzeuge wirklich zu demokratisieren Vom Schreiben über das Zeichnen bis hin zum Filmemachen können Arbeiten, für die ein Team früher Monate brauchte, heute, wenn nicht in Sekunden, dann zumindest in Minuten erledigt werden Damit erhält im Grunde jeder die Fähigkeit, kreativ zu arbeiten – unabhängig vom Erfahrungsniveau Kreative Workflows werden grundlegend verbessert Prototyping und Ideenfindung werden erstaunlich interaktiv, gemeinsam mit einem Copilot lassen sich Iterationen nutzen, um Schreibblockaden zu überwinden, und durch Iteration statt bloßer Wiederholung können künstlerische Fähigkeiten verfeinert werden In diesem neuen Paradigma entstehen neue Werkzeuge, mit denen sich Kreativität mehrdimensional ausdrücken lässt Entscheidend ist, zu lernen, wie man über verschiedene Modalitäten hinweg kreativ arbeitet – etwa mit Text, visuellen Formaten und Audio 2024 wird es möglich werden, kreative Ausdrucksformen mithilfe dieser neuen AI-Spielplätze noch breiter zu nutzen In Workflows integrierte B2B-AI-Produkte 2024 werden AI-native Produkte stärker in Workflows eingebettet sein und nach einer einfachen Bestätigung durch den Nutzer proaktiv Dinge erledigen – etwa Kommentare hinterlassen, Einträge aktualisieren oder Aufgaben abschließen Schon heute übernehmen workflow-native AI-Produkte direktere Aufgaben im Namen der Nutzer Anstatt etwa zu warten, bis ein Nutzer in einem langen Dokument die relevanten Informationen findet, markiert das AI-Tool proaktiv die wichtigsten Abschnitte Auch in B2B-Produkten wird sich die Chat-UX verändern Chat hat geholfen, den Nutzen von LLMs zu belegen, doch eine Prompt-Oberfläche unterbricht letztlich den Workflow der Nutzer 2024 werden wir innovative AI-Produkte sehen, die so gestaltet sind, dass sie genau dort genutzt werden können, wo sich die Nutzer bereits befinden LLMs treiben Robotic-Process-Automation-Systeme voran 2024 werden LLM-basierte Unternehmen im Bereich Robotic Process Automation (RPA) einen Sprung nach vorn machen Wenn man manuelle Prozesse in Legacy-Softwaresystemen ausführt, sind diese Systeme oft zu schwer zu ersetzen oder tief zu integrieren In solchen Fällen ist RPA derzeit die beste Lösung: Kleine „Bots“ werden eingesetzt, um repetitive Aufgaben wie Dateneingabe zu automatisieren Allerdings ist RPA noch immer sehr manuell, bricht häufig und erfordert viel kundenspezifische Implementierung und Service, um zuverlässig zu funktionieren Mit LLMs lassen sich intelligentere RPA-Systeme bauen, die Eingaben und Aufgaben kontextbezogen verstehen und sich dynamisch anpassen, um robustere Lösungen zu liefern Es werden verschiedene vertikale Lösungen entstehen, die auf bestimmte Arten von Automatisierungsaufgaben zugeschnitten sind – etwa für Finanzorganisationen, Rechnungsverarbeitung, Support-Organisationen oder die Bearbeitung von Kundenservice-Anfragen [Fintech] Der Aufstieg von Entwicklern als Käufer von Finanzdienstleistungen 2024 werden Entwickler den wichtigsten Einfluss auf den Einkauf von Finanzdienstleistungsinfrastruktur haben Historisch wurde der Einkauf von Finanzdienstleistungsinfrastruktur meist von wirtschaftlichen Käufern („Wie hoch ist der ROI?“) oder Geschäftsverantwortlichen („Löst das meinen Use Case?“) gesteuert, doch nun wächst der Einfluss der Entwickler Der Aufstieg von Entwicklern als Käufer in Finanzdienstleistungsunternehmen jeder Größe spielt neuen Marktteilnehmern in die Hände Das wird Fintech-Unternehmen mit einer hervorragenden Developer Experience begünstigen Fintech-Unternehmen priorisieren bereits Developer Sandboxes, in denen Kunden „vor dem Kauf ausprobieren“ können, und veröffentlichen Teile ihrer Lösungen als Open Source Für große Finanzinstitute, die Infrastruktur verkaufen, wird es zu einer neuen Kernkompetenz, Entwickler anzusprechen – was Verbesserungen an der Produktarchitektur erfordert, einschließlich moderner Dokumentation! Technologie, die Community- und Regionalbanken beim Wettbewerb hilft Nach den Folgen von SVB und First Republic stehen Community- und Regionalbanken unter erheblichem regulatorischem Druck und Margendruck, verursacht durch das Umfeld hoher Zinsen Es ist zu erwarten, dass Fintech-Unternehmen in mehreren Bereichen die Führung übernehmen damit das Bankenökosystem mit großen Instituten konkurrieren kann Bilanzrisiken effektiv managen kann und die nötigen Werkzeuge und Technologien erhält, um Kunden besser zu bedienen Finanznahe professionelle Dienstleistungen, gestärkt durch Software Die Arbeit von Finanzdienstleistungsprofis wie Buchhaltern, Steuerberatern, Vermögensverwaltern und Investmentbankern wird sich verändern Sie befassen sich in der Regel sowohl mit der Recherche und Anwendung ihres Fachwissens als auch mit dem Kundenmanagement Bisher halfen vor allem einige Analyse-Tools (z. B. Transaktionsklassifizierung in der Buchhaltung) dabei, Workflows nachzuverfolgen Durch Fortschritte bei Generative AI und LLMs wird es möglich, mehr Aufgaben zu automatisieren – darunter Verwaltungsarbeiten, Research-Prozesse (Datensammlung und -erfassung, Informationsrecherche), das Zusammenfassen und Darstellen von Erkenntnissen sowie die Erstellung von Berichten Steuerberater können leichter Präzedenzfälle finden und Fragen beantworten, Buchhalter Finanzberichte automatisch erstellen und Vermögensverwalter Szenarioplanung über umfassendere Datensätze hinweg durchführen Eines Tages könnte Software diese Arbeit vollständig automatisieren, doch vorerst verlagert sich die menschliche Arbeit auf Fachwissen, die Prüfung der erzeugten Ergebnisse und den direkten Kundenkontakt Etablierte Anbieter, die bereits Beziehungen zu Finanzprofis aufgebaut haben, müssen AI in ihre Software integrieren, während Startups mit modernen Softwarefähigkeiten neue Kunden gewinnen und Vertrauen aufbauen müssen LLMs erschließen neue „Foundational Customer Units“ Betriebssysteme besitzen Daten, die als Foundational Customer Unit (FCU) bezeichnet werden und deshalb sehr wertvoll sind Historisch gesehen waren bestimmte Arten unstrukturierter Daten für Betriebssysteme schwer zu erfassen (E-Mails, PDFs, Tabellen usw.) 2024 werden Startups mit LLMs Daten erfassen, automatisch taggen und speichern, die bislang schwer zu sammeln waren Wenn diese Startups FCUs vorgelagert zu bestehenden Plattformen erfassen, könnte sich ein Bereich, der bislang von Software-Oligopolen bedient wurde, in eine neue Ära bewegen Neue Werkzeuge für Banking und Trading 2024 werden wir sehen, wie ambitionierte Gründer die komplexesten Probleme lösen, mit denen sich Finanzinstitute auseinandersetzen müssen Der Markt für Investmentbanking- und Trading-Services erwirtschaftet weltweit jährlich rund 350 Milliarden US-Dollar Umsatz, ist aber noch immer stark auf Systeme und Software angewiesen, die in den 1980er-Jahren on-premises aufgebaut wurden Banken beginnen zwar, Cloud-basierte Lösungen zu kaufen (Salesforce für CRM, Azure für Cloud Computing, Databricks für Lakehouse-Architekturen), doch die vertikal eingesetzten Tools, mit denen im Banking- und Trading-Geschäft Risiken modelliert, Geschäfte bestätigt/abgewickelt/gecleart und Kundenaufträge erfasst werden, sind häufig noch manuell (Excel), veraltet oder beides Auch das Kaufverhalten dieser Institutionen verändert sich, und die Bereitschaft, neue Werkzeuge einzusetzen, ist höher denn je AI als Schlüssel zur Steigerung der ROE Im kommenden Jahr werden Finanzinstitute AI-native Anwendungen über verschiedenste operative Workflows hinweg einführen Es gibt Chancen sowohl bei umsatzgenerierenden Funktionen als auch im Middle- und Backoffice, doch 2024 wird sich die Einführung auf Use Cases in den Bereichen Engineering, Beschaffung, Recht, Compliance und Risikomanagement konzentrieren [Games] Games: Alpha-Geek-Technologien finden ihren ersten Product-Market-Fit Viele neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Virtual Reality/Augmented Reality und Web3 entstehen derzeit, und ihr Erfolg wird davon abhängen, ob sie im Videospielbereich Akzeptanz finden. Diese neuen Technologien verändern Spiele, werden aber zugleich auch von Spielen verändert. Bei generativer KI wird der nächste Schritt nach Text und Bild 3D und Video sein. In Kombination mit Audio, interaktiven Funktionen und weiteren Elementen könnten die Kosten der Spieleentwicklung letztlich auf 1/1.000 des bisherigen Niveaus sinken, sodass Konsumenten ihre ganz eigenen Spielerlebnisse erschaffen können. Bei VR/AR liegt der beste Product-Market-Fit darin, Kinder und Jugendliche anzusprechen, die Multiplayer-Spielerlebnisse suchen. Für Headsets der nächsten Generation wird es wirksamer sein, sich zu verdoppeln, indem sie Millionen von Konsumenten gewinnen, statt sich auf wenig nachgefragte Produktivitätstools zu stürzen. Bei Web3 wurde jede Welle von zentralen Use Cases wie NFTs und DeFi angetrieben. Die nächste Welle wird aus unterhaltsamen Mainstream-Spielen kommen, die Web3 dadurch einführen, dass Gamer virtuelle Gegenstände kaufen. Endlose AI-First-Games 2024 werden wir die erste Klasse von AI-First-Games sehen, in denen Creator große Modelle nutzen, um neue Spielsysteme und Mechaniken umzusetzen. Ein Großteil der frühen Debatte über generative KI in Spielen konzentrierte sich darauf, wie KI die Effizienz von Game-Creatorn steigern kann. Langfristig liegt die größte Chance jedoch darin, mithilfe von KI das Wesen von Spielen vollständig neu zu erfinden — also Neverending Games zu entwickeln, die Nutzer binden und über lange Zeit halten können. Von LLMs angetriebene generative Agenten werden die Immersion von Spielen durch erstaunlich lebensechte Begleiter und neue soziale Verhaltensweisen als NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) erhöhen. Durch personalisierte Character Builder und Narrative-Systeme wird jeder Spieler seine Lieblingsspiele auf einzigartige und personalisierte Weise spielen können. Die Spielwelt selbst wird nicht länger nur gerendert, sondern zur Laufzeit mithilfe neuronaler Netze erzeugt. Auch das Onboarding neuer Spieler wird neu erfunden werden. Alle Spiele werden rund um einen KI-Co-Piloten gestaltet sein, dessen Motto lautet: "Allein gut, mit KI besser, mit Freunden am besten". Spiele werden zum "Simulator für alles" Spiele sind Simulationen, die grundlegende biologische Urbedürfnisse des Menschen erfüllen, etwa Sammeln (Pokémon), Räuber-Beute-Dynamiken (Tag), Fürsorge (AdoptMe) und Erkundung (Minecraft). Game-Engines haben die Regeln der Simulation immer weiter vorangetrieben, doch bis vor Kurzem ließen sich komplexe und spontane Eigenschaften wie menschliches Denken, Handeln, Sprechen und Zielverhalten nicht effizient simulieren. Durch die jüngsten Durchbrüche bei LLMs und Agenten-Frameworks ist es nun möglich, in Spielen realistische Figuren mit glaubwürdigen Zielen, Handlungen und Dialogen umzusetzen. Game-Designer haben damit neue Werkzeuge erhalten, mit denen sich soziale Dynamiken simulieren lassen. 2024 könnten wir Spiele erleben, in denen in jedem Moment unterschiedlichste Faktoren mitwirken — darunter Zwang, Täuschung, Verführung, Allianzen, Führung, Gruppendruck, Einfluss und Moral. Alle biologischen Urinstinkte werden zum Spielfeld, während das angeborene menschliche Bedürfnis nach Sozialkontakt, Kooperation und Liebe den Launen der Simulation ausgesetzt wird. Vom Chatbot zum Avatar: AI-Companions entwickeln sich in 3D weiter Wenn 2023 das Jahr der AI-Companions war, mit denen man per Text spricht, dann werden diese Beziehungen im kommenden Jahr über 3D-Avatare Realität, mit denen man in Echtzeit sprechen kann. AI-Companion-Apps wie Character AI haben bereits Millionen monatlich aktiver Nutzer, die mit Chatbots wie einer virtuellen Version von Elon Musk, Super Mario oder einem Psychologen interagieren. Nächstes Jahr werden sich diese Gespräche so natürlich anfühlen wie ein FaceTime-Anruf. Dank reaktionsarmer Antworten, Fortschritten bei Text-to-Speech und audiobasierter Gesichtsanimation werden Gespräche mit AI-Companions immer realistischer, unmittelbarer und personalisierter wirken. Entertainment wird sich weiter von passiven zu aktiven Erfahrungen verschieben, und die Grenze zwischen linearem TV und interaktiven Spielen wird verschwimmen. Das Disney der nächsten Generation ist ein Spieleunternehmen In letzter Zeit gab es viele Kommentare zu Disneys Rückkehr in Videospiele, doch das nächste Disney wird ein Videospielunternehmen sein. 2023 war ein Jahr, in dem Spiele in Film und TV große Erfolge feierten. Der Film The Super Mario Bros. Movie überholte Barbie und erreichte Platz 1, und die Serie The Last of Us war die HBO-Serie mit dem zweitbesten Ergebnis der vergangenen zehn Jahre. Hollywood hatte kulturell große Erfolge, doch der globale Games-Markt ist stärker denn je. Die weltweiten Spieleumsätze dürften dieses Jahr 188 Milliarden US-Dollar erreichen, während das globale Box Office voraussichtlich nur auf 34,5 Milliarden US-Dollar kommt. Während die mit Spielen aufgewachsene jüngere Generation Roblox, Fortnite, Clash of Clans und Valorant spielt, entscheiden sich immer mehr Menschen für Spiele als IP. Denn Spiele bieten die tiefsten Geschichten und Welten, sind nicht passiv, sondern interaktiv, und liefern fesselnde soziale Erlebnisse. Studios setzen zudem KI ein, die der Spieleentwicklung neuen Schwung verleiht. Als Riot Games die auf League of Legends basierende Serie Arcane veröffentlichte, wurde sie zu einer der meistgesehenen und bestbewerteten Serien auf Netflix. Riot, Epic, Supercell und neue Spielefirmen der nächsten Generation sind bereit, zu den nächsten Entertainment-Giganten zu werden, da Spiele als Kern des "nächsten Disney" aufsteigen und Filme ersetzen. Der Wandel findet bereits statt, ohne dass der Mainstream es bemerkt, und wird sich 2024 weiter beschleunigen. Anime-Games werden Mainstream Anime hat sich, gemessen am durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer, zu einem der umsatzstärksten Genres entwickelt. 2022 erzielte miHoYo mit Veröffentlichungen wie Genshin Impact und Honkai: Star Rail mehr als 3,8 Milliarden US-Dollar Umsatz, und Anfang dieses Jahres veröffentlichte Nintendo The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom. 2024 wird die Dynamik von Anime weiter anhalten. Anime ist ein einzigartiger visueller Stil, der sowohl für Kinder als auch für Erwachsene leicht zugänglich ist und als Medium vielfältige Story-Archetypen hervorbringen kann. Anime-Games verfügen über Abenteuer-Elemente, Romance Loops und Social Loops, die tiefe Immersion bei Spielern erzeugen. Genshin Impact hat einen neuen Maßstab für Spiele gesetzt, die auf unterschiedlichen Gerätetypen, GPUs und Frameworks hinweg perfekte Cross-Platform-Performance liefern. Eine neue Generation von UGC-Game-Developern entsteht Durch steigende Produktionsbudgets und höhere Erwartungen der Spieler ist es schwieriger geworden, als Game-Developer erfolgreich zu sein. Doch neue Plattformen für User-Generated Content (UGC) und KI-gestützte Creator-Tools zeigen das Potenzial, diese Hürden abzubauen. Im ersten Quartal 2023 erzielten Roblox-Developer Umsätze von 182 Millionen US-Dollar, rund 17 % mehr als 2022. Auch Epic Games hat begonnen, Fortnite-Creative-Developer finanziell zu unterstützen; 2023 dürfte diese Summe 100 Millionen US-Dollar überschreiten. Mit dem intensiver werdenden Wettbewerb zwischen UGC-Plattformen können Developer mit stärkeren Anreizen rechnen. Insbesondere Metas Horizon Worlds soll 2023 auf Mobile ausgeweitet werden. Neben besserer finanzieller Unterstützung können UGC-Game-Developer nun leistungsfähigere Tools nutzen, die von generativer KI angetrieben werden. Epic hat diese Technologien öffentlich unterstützt, und Roblox hat bereits mehrere generative-AI-Tools vorgestellt. Die Kombination dieser beiden Faktoren wird im kommenden Jahr Millionen neuer Creator hervorbringen. Die Minecraft-Generation bringt das Survival-Crafting-Genre zum Lodern Minecraft feiert im kommenden Jahr sein 13-jähriges Jubiläum und markiert einen Meilenstein, an dem eine Spielergeneration, die mit Crafting-Games aufgewachsen ist, in die Kategorie für Erwachsene wechselt. Doch es gibt bislang noch kein klar erkennbares Spiel oder Erlebnis, das ihre Aufmerksamkeit auf sich ziehen könnte. Auf der einen Seite steht Rust, ein hart umkämpftes Crafting-Survival-Live-Service-Game (GaaS), das 2013 erstmals veröffentlicht wurde. Das zugänglichere Valheim aus dem Jahr 2021 übertraf die kommerziellen Erwartungen; viele Entwickler ahmten seinen Erfolg nach, und inzwischen setzen viele auf eine Mischung dieses Genres als GaaS um. Der Hype um Valheim könnte zum Katalysator für eine neue, mehrere Milliarden Dollar schwere IP werden, die zum gereiften Geschmack der "Minecraft-Generation" passt. [Bio + Health] Die Verbreitung von "Wundermedikamenten" Im Jahr 2023 hatten Therapien, die als Wundermedikamente gefeiert wurden – etwa GLP-1, kurative Zelltherapien und Gentherapien – großen Einfluss auf das Leben von Patienten. Das derzeitige Versicherungssystem ist weder darauf ausgelegt, die Kosten solcher Therapien zu tragen, noch sind Gesundheitsdienstleister darauf vorbereitet, die komplexe Logistik, Datenerhebung und klinischen Abläufe zu steuern, die nötig sind, um den vollen Nutzen dieser Therapien zu realisieren. Es besteht die Hoffnung, durch Innovationen an der Schnittstelle von Politik, biopharmazeutischer Herstellung, Finanzierung und klinischem Betrieb praktikable Wege zu schaffen, diese „Wundermedikamente“ auf den Markt zu bringen, ohne das System bankrottgehen zu lassen oder zu zerstören. Die letzte Frontier der Medizin: Programmierung Wo ist die wiederverwendbare Rakete der Biotechnologie? Die traditionelle Arzneimittelentwicklung ist zeitaufwendig, riskant und teuer. Außerdem ist sie wie herkömmliche Raketen nur einmal nutzbar, weil ein Molekül die Entwicklung des nächsten Moleküls nicht beeinflusst, und daher stark maßgeschneidert. Doch das ändert sich jetzt. Die Wiederverwendbarkeit der Raketen von SpaceX hat die Raumfahrt revolutioniert, die Kosten gesenkt und den Horizont erweitert. Ebenso können potenziell programmierbare Medikamente wie Gentherapien die genetische Nutzlast austauschen, während Komponenten wie die Vektoren, die zum Ansteuern bestimmter Zellen verwendet werden, wiederverwendet werden; bei der nächsten Mission kann dieselbe Rakete eine andere Fracht zu einem neuen Ziel bringen. Die FDA orientiert sich an dem strengen, aber anpassungsfähigen Ansatz der US-FAA (Federal Aviation Administration) bei der Flugsicherheit, hat kürzlich ein neues Office of Therapeutic Products eingerichtet und ein Warp-Speed-Programm für seltene Krankheiten pilotiert, um einen „Prozess zur Bewertung und Zulassung programmierbarer Medikamente“ zu schaffen. Stellen wir uns eine Zukunft vor, in der nicht neu erfunden oder neu geschaffen, sondern neu eingesetzt wird. Das wird die Art und Weise, wie wir Medikamente herstellen, und wohin uns diese Medikamente bringen können, grundlegend verändern. Unterstützung, damit medizinisches Personal mehr leisten kann Große Erwartungen richten sich auf Software- und Datenplattformen, die die Fähigkeiten von medizinischem Personal grundlegend stärken. Von der Umgebungsdokumentation innerhalb des EHR über die intelligente Automatisierung der kontinuierlichen Patiententriage bis hin zur präzisen Behandlungsplanung gibt es viele Wege, auf denen AI das Burnout von Ärzten und den Verwaltungsaufwand verringern und ihre Fähigkeit optimieren kann, Patienten die bestmögliche und mitfühlendste Versorgung zu bieten. Einen Schritt weiter gedacht könnten AI-basierte Plattformen der Schlüssel sein, um die Einführung wertorientierter Versorgung auszuweiten. Bisher hat wertorientierte Versorgung ihr Potenzial nicht voll ausgeschöpft, doch die Möglichkeiten durch AI könnten diesen Kurs zum Besseren verändern. AI, die die Zukunft der Gesundheit verändern wird Wissenschaft und Gesundheitswesen hinken bei der Einführung von Software seit Langem hinterher. Doch da AI die bestehende Software übertrifft und Medizintechnik transformiert, wird das, was einst eine Belastung war, nun zu einer Chance. Das Gesundheitswesen mit Pagern, Faxgeräten und zahllosen Menschen, die Daten manuell eingeben müssen, ist bereit für die Einführung von AI. Dass das Gesundheitswesen die einzige Branche ist, für die im regulatorischen Rahmen der FDA bereits bestehende Regeln für AI vorhanden sind, erleichtert diese Innovation zusätzlich. Für 2024 besteht die Hoffnung, dass sich dieser Sprungmoment in Wissenschaft und Gesundheitswesen breit entfaltet und das Leben von medizinischem Personal und Patienten deutlich verbessert. [Crypto] Eintritt in eine neue Ära der Dezentralisierung Wenn die Kontrolle über mächtige Systeme oder Plattformen nur bei wenigen Führungspersonen konzentriert ist, wird die Freiheit der Nutzer leicht eingeschränkt. Dezentralisierung ist wichtig: Sie ermöglicht vertrauenswürdige, neutrale und komponierbare Internet-Infrastruktur, fördert Wettbewerb und Vielfalt im Ökosystem und kann Systeme demokratisieren, indem sie Nutzern mehr Wahlmöglichkeiten und Eigentum gibt. Allerdings war Dezentralisierung in der Praxis schwer in großem Maßstab zu erreichen, weil sie auf die Effizienz und Stabilität zentralisierter Systeme stößt. Die meisten Web3.0-Governance-Modelle umfassen DAOs (dezentralisierte autonome Organisationen), die einfache, aber belastende Governance-Modelle verwenden, die auf direkter Demokratie oder Corporate Governance beruhen; diese Modelle passen jedoch nicht zur soziopolitischen Realität dezentralisierter Governance. Dank des „lebenden Labors“ von Web3.0 sind in den vergangenen Jahren mehr Best Practices für Dezentralisierung entstanden. Dazu gehören auch DAOs, die dezentrale Modelle entwerfen, welche Anwendungen mit größerem Funktionsumfang unterstützen können, und eine effektivere dezentrale Governance schaffen, die machiavellistische Prinzipien berücksichtigt, um Führung rechenschaftspflichtig zu machen. Mit der Weiterentwicklung dieser Modelle werden wir schon bald ein beispielloses Maß an dezentraler Koordination, operativen Fähigkeiten und Innovation sehen. Reset hin zur UX der Zukunft Die Grundlagen der User Experience bei Kryptowährungen haben sich seit 2016 in der Praxis kaum verändert. Selbstverwahrung geheimer Schlüssel, das Verbinden von Wallets mit dezentralisierten Anwendungen (dApps) und das Senden signierter Transaktionen an immer mehr Netzwerk-Endpunkte sind weiterhin zu komplex. Entwickler testen und implementieren derzeit aktiv neue Tools, die im kommenden Jahr die Frontend-UX (User Experience) für Kryptowährungen neu aufsetzen könnten. Passkeys, mit denen sich Nutzer auf ihren Geräten einfach bei Apps und Websites anmelden können: automatisch auf verschlüsselte Weise erzeugt Smart Accounts, bei denen das Konto selbst programmierbar ist und sich dadurch leichter verwalten lässt Embedded Wallets, die in Anwendungen integriert sind und das Onboarding reibungslos machen MPC (Multi-Party Computation), das Signaturen einfach unterstützt, ohne dass Dritte die Schlüssel der Nutzer verwahren Fortgeschrittene RPC-Endpunkte (Remote Procedure Call), die erkennen können, was Nutzer wollen, und fehlende Teile ergänzen All das kann nicht nur dazu beitragen, dass Web3 Mainstream wird, sondern auch eine UX bieten, die besser und sicherer ist als die von Web2. Der Aufstieg des modularen Tech-Stacks In der Welt der Netzwerke dominiert eine Kraft stets alle anderen: der Netzwerkeffekt. Netzwerkeffekte sind so stark, dass es nur zwei Arten von Modularität gibt: solche, die Netzwerkeffekte erweitern und stärken, und solche, die Netzwerkeffekte zergliedern und schwächen. Von äußerst seltenen Fällen abgesehen ist – insbesondere bei Open Source – nur Ersteres sinnvoll. Monolithische Architekturen haben den Vorteil, dass sie tiefere Integration und Optimierung über modularisierte Grenzen hinweg ermöglichen, was zumindest anfangs zu besserer Leistung führen kann. Der größte Vorteil eines modularen Open-Source-Tech-Stacks liegt jedoch darin, erlaubnisfreie Innovation zu ermöglichen, es Beteiligten zu erlauben, ihre Spezialisierung einzubringen, und mehr Wettbewerb zu fördern. Die Verbindung von AI + Blockchain Dezentralisierte Blockchains sind eine Gegenkraft zu zentralisierter AI. AI-Modelle wie ChatGPT können derzeit nur von wenigen Big-Tech-Unternehmen trainiert und betrieben werden, weil die dafür nötige Rechenleistung und die Trainingsdaten für kleinere Unternehmen unerschwinglich sind. Mit Crypto lässt sich jedoch ein mehrseitiger, globaler und erlaubnisfreier Markt schaffen, in dem jeder zum Netzwerk beitragen und dafür belohnt werden kann, Rechenleistung oder neue Datensätze für diejenigen bereitzustellen, die sie benötigen. Durch die Nutzung von Long-Tail-Ressourcen lassen sich die Kosten von AI senken und der Zugang erweitern. Gleichzeitig revolutioniert AI die Art, wie Informationen produziert werden, und verändert dadurch Gesellschaft, Kultur, Politik und Wirtschaft – schafft aber auch eine Welt, die mit AI-generierten Inhalten wie Deepfakes überflutet ist. Auch hier kann Kryptotechnologie genutzt werden, um die Blackbox zu öffnen und etwa die Herkunft dessen nachzuverfolgen, was wir online sehen. Außerdem müssen Wege gefunden werden, generative AI zu dezentralisieren und demokratisch zu verwalten, damit kein einzelner Akteur die Macht hat, über alle anderen zu bestimmen; Web3 ist das Labor, in dem diese Wege erforscht werden. Dezentralisierte Open-Source-Kryptonetzwerke werden AI-Innovation demokratisieren (oder dezentralisieren) und letztlich eine sicherere Umgebung für Verbraucher schaffen. Aus Play to Earn wird Play and Earn In "P2E"-Spielen verdienen Spieler oft echtes Geld statt nur virtuelles, abhängig von der Zeit und dem Aufwand, den sie ins Spielen investieren Dieser Trend hängt mit umfassenderen Veränderungen zusammen, die Spiele und darüber hinaus prägen – vom Aufstieg der Creator Economy bis hin zu veränderten Beziehungen zwischen Menschen und Plattformen Web3.0 kann der heutigen Praxis entgegenwirken, bei der sämtliche Erlöse aus Gameplay und Transaktionen ausschließlich an die Spielefirmen fließen Nutzer verbringen viel Zeit auf Plattformen und schaffen dort erheblichen Wert, daher verdienen sie eine entsprechende Vergütung Spiele sind jedoch nicht zwingend dafür ausgelegt, ein Job zu sein (zumindest nicht für die Mehrheit der Spieler) Was wir wirklich brauchen, sind Spiele, die Spaß machen und in denen Spieler zugleich mehr Wert schaffen können Deshalb wandelt sich P2E zunehmend zu 'Play and Earn' und wird damit zu einem wichtigen Kriterium für die Abgrenzung zwischen Spiel und Arbeit Mit der Weiterentwicklung von P2E über die anfänglichen Wachstumsschmerzen hinaus wird sich auch die Art und Weise, wie Spielökonomien gesteuert werden, weiter verändern Letztlich wird dies kein separater Trend sein, sondern Teil des Gamings werden Wenn AI zum Spieleentwickler wird, liefert Krypto Garantien Es ist klar, dass AI-Agenten im Spiel auf einem bestimmten Modell basieren müssen und garantiert werden muss, dass dieses Modell unverändert ausgeführt wird. Andernfalls verliert das Spiel seine Integrität Wenn Lore, Terrain, Narrativ und Logik allesamt prozedural erzeugt werden – also wenn AI zum Spieleentwickler wird –, werden wir wissen wollen, ob dieser Entwickler neutral genug ist, um vertrauenswürdig zu sein Wir werden wissen wollen, dass diese Welt auf Garantien aufgebaut wurde Das Wichtigste, was Crypto liefert, sind Zusicherungen wie die Fähigkeit, Probleme bei AI zu verstehen, zu diagnostizieren und zu sanktionieren In diesem Sinne ist 'AI Alignment' im Kern eine Frage des Incentive-Designs – so wie es bei menschlichen Akteuren ebenfalls eine Frage des Incentive-Designs ist, und genau darin liegt auch der Kern von Krypto Formale Verifikation wird zunehmend formalisiert Formal Methods werden häufig zur Verifikation von Hardwaresystemen eingesetzt, sind in der Softwareentwicklung jedoch weniger verbreitet Für die meisten Entwickler außerhalb von Hard Systems oder sicherheitskritischen Systemen sind diese Methoden zu komplex und verursachen erhebliche Kosten und Verzögerungen Smart-Contract-Entwickler haben jedoch andere Anforderungen: Die von ihnen entwickelten Systeme verwalten Milliarden von Dollar, Bugs können fatale Folgen haben, und Hotfixes sind in der Regel nicht möglich Daher werden zugänglichere formale Verifikationsmethoden für die Softwareentwicklung, insbesondere für Smart Contracts, benötigt Im vergangenen Jahr sind neue Tools entstanden, die eine deutlich bessere Developer Experience bieten als bestehende formale Systeme Sie nutzen aus, dass Smart Contracts strukturell einfacher sind als allgemeine Software: atomare und deterministische Ausführung, keine Nebenläufigkeit oder Ausnahmen, geringer Speicherbedarf und wenig Schleifen Auch die Tool-Performance verbessert sich schnell und profitiert von den jüngsten Durchbrüchen bei SMT-Solvern Mit der zunehmenden Verbreitung von von formalen Methoden inspirierten Tools unter Entwicklern und Sicherheitsexperten dürfte die nächste Generation von Smart-Contract-Protokollen robuster und weniger anfällig für kostspielige Hacks werden NFTs werden zu allgegenwärtigen Marken-Assets Immer mehr etablierte Marken führen digitale Assets in Form von NFTs für Mainstream-Konsumenten ein Starbucks hat ein gamifiziertes Loyalty-Programm eingeführt, bei dem Teilnehmer digitale Assets sammeln, während sie die Kaffeeprodukte von Starbucks erkunden Nike und Reddit haben digitale Sammler-NFTs entwickelt und damit Marketing für ein breites Publikum betrieben Marken können jedoch noch sehr viel mehr tun Mit NFTs können sie Kundenidentität und Community-Zugehörigkeit ausdrücken und stärken, physische Produkte mit digitalen Repräsentationen verknüpfen und sogar gemeinsam mit ihren engagiertesten Fans neue Produkte und Erlebnisse co-kreieren Im vergangenen Jahr zeigte sich zudem ein Trend zu günstigen Non-Fungible Tokens für groß angelegte Sammlungen als Konsumgüter, die oft über Custodial Wallets oder kostengünstige 'Layer-2'-Blockchains verwaltet werden Viele Voraussetzungen dafür, dass NFTs als digitale Marken-Assets in unterschiedlichsten Unternehmen und Communities allgegenwärtig werden, sind inzwischen erfüllt SNARK wird Mainstream Techniker haben historisch gesehen Strategien wie die folgenden genutzt, um Computing-Workloads zu verifizieren Computing auf einem vertrauenswürdigen Computer erneut ausführen oder Computing auf einem spezialisierten Computer für die jeweilige Aufgabe ausführen (auch bekannt als TEE, Trusted Execution Environment) oder Computing auf vertrauenswürdiger neutraler Infrastruktur wie einer Blockchain ausführen Jede dieser Strategien hatte Grenzen bei Kosten oder Netzwerk-Skalierbarkeit, doch nun nimmt die praktische Nutzbarkeit von SNARKs (Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge) zu Mit SNARKs kann ein nicht vertrauenswürdiger 'Prover' eine fälschungssichere 'kryptografische Quittung' für bestimmte Computing-Workloads berechnen Früher verursachte die Berechnung solcher Quittungen einen Arbeits-Overhead von 10^9 im Vergleich zur ursprünglichen Berechnung, doch jüngste Fortschritte bringen diesen Wert näher an 10^6 SNARKs sind dort einsetzbar, wo ein Overhead von 10^6 tragbar ist und Clients die Ausgangsdaten weder erneut ausführen noch speichern können Die Anwendungsfälle sind vielfältig Edge Devices im Internet der Dinge können Upgrades verifizieren Media-Editing-Software kann Informationen über Authentizität und Transformationsdaten enthalten Remixe von Memes können ihrer ursprünglichen Quelle Respekt zollen LLM-Inferenz kann Authentizitätsinformationen enthalten Auch selbstverifizierende Steuerformulare, fälschungssichere Bankprüfungen und viele weitere verbraucherfreundliche Anwendungen sind möglich [American Dynamism] Öffentliche Sicherheit im 21. Jahrhundert Mit dem technologischen Fortschritt steigt auch die Erwartung an eine sichere Gesellschaft Verbraucher und Unternehmen profitieren von Technologie, doch die öffentliche Sicherheit hinkt weit hinterher Warum kann man sich nicht mit 911-Disponenten über FaceTime / WhatsApp verbinden, um Fotos oder Videos vom Einsatzort einfach zu teilen? Wenn Drohnen schneller am Unfallort sein und den bereits ausrückenden Rettungskräften eine 'Perspektive aus der Vogelperspektive' liefern können, warum warten wir dann, bis die Einsatzfahrzeuge ankommen? In Städten, die als Early Adopter vorangehen, wird dies bereits eingesetzt und hat die Kriminalitätsrate deutlich gesenkt, doch es sollte in mehr Städten eingeführt werden Es ist Zeit, die Systeme der öffentlichen Sicherheit landesweit zu modernisieren Smart Grids werden eine zunehmend elektrifizierte Welt antreiben Die USA müssen dringend energieintensive Sektoren voranbringen Smart-Grid-Technologie bietet eine Lösung für ein immer komplexeres Stromnetz, indem sie die bestehende Leitungsinfrastruktur umgeht Verteilte Energieressourcen wie Solaranlagen für Privathaushalte, Heimspeicher und sogar Small Modular Reactors können nicht nur stabile private Stromversorgung oder Netzresilienz bieten, sondern auch die Möglichkeit, überschüssigen Strom wieder ins Netz zu verkaufen Um dies jedoch in großem Maßstab umzusetzen, muss das Stromnetz von einem Modell des unidirektionalen Stromflusses von großen Kraftwerken zu Verbrauchern auf ein 'Smart Grid' umgestellt werden, das bidirektionale Flüsse aus unterschiedlichen Quellen und von verschiedenen Standorten unterstützt Kosteneffizientes defensives Swarming Die USA haben zur Vorbereitung auf künftige Konflikte in unbemannte Systeme wie Luft-, See- und Bodendrohnen investiert, die darauf ausgelegt sind, die Verteidigung des Gegners zu überwältigen Ohne kosteneffizientes Swarming gibt es jedoch aus wirtschaftlicher Sicht Grenzen dafür, den Gegner mit unbemannten Luftfahrzeugen und anderen Einheiten zu überfordern, bei denen Verluste unvermeidlich sind Swarming ist ein wesentliches Element, um die Einsatzweise der Streitkräfte des Verteidigungsministeriums von einem Modell zu verändern, in dem mehrere Operatoren einem einzelnen Asset (wie einem Flugzeugträger) zugeordnet sind, hin zu einem echten System-of-Systems-Betriebsmodell, in dem ein Operator mehrere Assets gemeinsam steuert Wenn Netzwerke autonomer Systeme zusammenarbeiten, kommunizieren und sich koordinieren, eröffnet das ein neues Paradigma für die Verteidigung Software absorbiert Atome durch Tech-First-Akquisitionen Künftig werden wir mehr Unternehmen sehen, die durch Akquisitionen die Größenordnung softwaregetriebener Vorteile ausbauen und nach der Übernahme softwaregetriebene Vorteile realisieren Hauptgründe, warum Unternehmen diese Strategie verfolgen um Skaleneffekte in Form operativer Fähigkeiten und Distribution zu gewinnen (z. B. die private Übernahme von SP Plus durch Metropolis) um die Produktplattform zu erweitern (z. B. Andurils Übernahme verschiedener Hardwaresysteme) Dies kann in vielen Formen geschehen, etwa durch die Übernahme bestehender/potenzieller Kundenunternehmen, die Konsolidierung fragmentierter Märkte oder produktzentrierte strategische Akquisitionen Bei solchen technologiegetriebenen Akquisitionen besteht die Gemeinsamkeit darin, dass der Käufer die Bekanntheit des übernommenen Unternehmens vor allem auf Basis technologischer Überlegenheit steigert Warum gerade jetzt? die Kraft der aktuellen AI-Welle, die Profitabilität und Service-Skalierbarkeit in betriebsintensiven Geschäftsmodellen grundlegend verbessert Neue Anwendungen für Computer Vision und Video Intelligence 2024 werden wir sehen, wie Computer Vision und Video Intelligence auf neue Weise in der realen Welt eingesetzt werden Die Nutzung von Erkenntnissen aus Videodaten, damit Unternehmen fundiertere geschäftliche Entscheidungen treffen können, ist in Unternehmen bereits weit verbreitet Dennoch fehlt es weiterhin an modernen Systemen, die Video erfassen und verstehen können Kunden verfügen oft nicht über eine bestehende Videoinfrastruktur oder nutzen Legacy-Videosysteme, die sich nur schwer mit moderner Software integrieren lassen Unternehmen lösen dieses Problem, indem sie auf ein Hardware+Software-Modell setzen, bei dem Videohardware-Kameras zusammen mit Software verkauft werden Diese Unternehmen zielen häufig auf bestimmte Kundengruppen und passen ihre Go-to-Market-Ansätze so an, dass sie deren spezifische Anforderungen bestmöglich erfüllen Beispielsweise nutzen Unternehmen wie Flock Safety und Ambient beide Computer Vision in der realen Welt Derselbe Erfolg dürfte auch in anderen Branchen möglich sein, etwa im Transportwesen wie Straßen und Häfen, in der Industrie wie Anlagen und Fabriken sowie in Landwirtschaft und Bergbau Ein neues Zeitalter der Meereserkundung Vor mehreren Generationen stachen unsere Vorfahren zur Erkundung in See, doch heute wissen wir mehr über die Oberfläche des Mars als über den Meeresboden der Erde Nun beginnt ein neues Zeitalter der Meereserkundung, und Gründer treiben diesen Wandel an Der Ozean steht vor ähnlichen Zuverlässigkeits- und Engineering-Herausforderungen wie die Luft- und Raumfahrt, und viele Technologien, die im modernen Raumfahrtzeitalter entwickelt wurden, lassen sich nicht nur direkt anwenden, sondern versprechen angesichts der Größe und Bedeutung kommerzieller und verteidigungsbezogener Märkte auch erhebliche Erträge Unternehmen wie Flexport, Saildrone und Saronic haben bereits mit der Modernisierung maritimer Systeme begonnen, und anhaltende geopolitische Spannungen, Lieferkettenprobleme und klimabedingte Störungen dürften den Veränderungsdruck weiter beschleunigen Fortschritte bei AI, Hardware und Computer Vision schaffen die Möglichkeit, Städte, Häfen und Handelsnetzwerke mit autonomen und modernisierten Fähren, Containerschiffen und Fischereifahrzeugen zu transformieren. Roboter werden dabei helfen, wertvolle Ressourcen am Meeresboden nachhaltig zu fördern, Wasserwege zu kartieren und zu vermessen sowie den Gesundheitszustand von Ökosystemen zu überwachen. Eine neue Generation von Marine- und Küstenwachschiffen, Wasserfahrzeugen und U-Booten wird unsere Lieferketten und Küsten schützen Die Technologie kehrt erneut auf das Meer zurück

(a16z.com)

41 Punkte von xguru 2023-12-26 | 4 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Die von a16z erwarteten großen Ideen für das kommende Jahr
Da es sich um eine Zusammenstellung der Einschätzungen einzelner Teammitglieder handelt, ist bei Interpretation und Verlässlichkeit Vorsicht geboten
Dennoch lassen sich daraus der aktuelle Stand und verschiedene Ideen in Bereichen wie Consumer, Bio + Health, Krypto, Fintech, Gaming, Infrastruktur + Enterprise sowie aufstrebenden Technologiefeldern ableiten

[Consumer Tech]

Voice-First-Apps werden zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres Alltags

AI wird im kommenden Jahr endlich Voice-First-Apps ermöglichen, insbesondere in den Kategorien Companion und Produktivität
Obwohl Sprache die älteste und allgemeinste Form menschlicher Kommunikation ist, hat sie als Interface zur Interaktion mit Technologie bisher nie wirklich funktioniert
Bislang haben Menschen Smart Speaker nur für einfache Aufgaben wie Musikwiedergabe oder Wetterabfragen genutzt, ohne aus Sprachdialogen einen echten Mehrwert zu ziehen
Jetzt aber können große Sprachmodelle virtuellen Assistenten Konversationsfähigkeiten auf menschlichem Niveau verleihen
Entscheidend ist, dass Sprache sehr vielfältige Interaktionsformen ermöglicht, weshalb bestehende Apps diese Art von Experience nicht aufbauen können
- Zum Beispiel ist es zwar unvermeidlich, dass naheliegende AI-E-Mail-Funktionen in Gmail integriert werden, aber ein AI-Sprachinterface im Posteingang ist eher unwahrscheinlich
Für 2024 wird erwartet, dass Sprachanwendungen nützlicher werden und stärker in unseren Alltag integriert sind

Maßgeschneiderte AI, fein segmentiert nach Einsatzzweck

2024 werden AI-Lösungen mit engerem Fokus entstehen
ChatGPT kann zwar ein hervorragender allgemeiner AI-Assistent sein, wird aber nicht bei jeder Aufgabe „gewinnen“
- Beispiele wären AI-Plattformen speziell für Forschende, Schreibtools für Journalist:innen oder Rendering-Plattformen für Designer:innen
Langfristig werden Produkte, die Menschen im Alltag verwenden, auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sein, etwa durch proprietäre Foundation-Modelle oder speziell darum aufgebaute Workflows
Diese Unternehmen erhalten die Chance, Daten und Workflows für das neue Technologiezeitalter zu „besitzen“ und sollten sich zunächst auf eine Kategorie konzentrieren und dann expandieren
Bei frühen Produkten gilt: Je enger der Scope, desto besser

AI-Tools, die Kinder unterrichten

2023 nutzten etwa 30 % der Studierenden Tools wie ChatGPT fürs Studium (bei Umfragen dürfte der tatsächliche Wert eher höher liegen)
Ab dem kommenden Jahr wird Generative AI jedoch beginnen, die Landschaft der frühen Bildung zu verändern
Generative AI bietet jungen Talenten enormes Potenzial, etwa indem sie Innovation fördert und die Vorstellungskraft anregt
Anders als in der Hochschulbildung, wo Sorgen um akademische Leistungen dominieren, kann frühe Bildung AI nutzen, um eine Sandbox für unbegrenzte Erkundung zu schaffen
Entscheidend ist dabei, Produkte zu entwerfen, die junge Lernende nicht nur einbinden, sondern auch schützen
Dafür braucht es eine einzigartige Kombination aus Inhaltsmoderation, nutzerzentrierten Einschränkungen und altersgerechten Interfaces
2024 werden bahnbrechende neue AI-Tools erscheinen, die sorgfältig und gewissenhaft für Kinder entwickelt wurden und ihnen helfen, die umfangreichen Möglichkeiten von AI und dem Internet sicher zu nutzen

No-Code-AI-Generatoren werden neues Verhalten auslösen

Da mit modernster Generative-AI-Technologie die Grenzkosten der Produktion fast auf null sinken, werden völlig neue Verhaltensweisen auf Konsumentenseite entstehen
Bereits jetzt lassen sich mit Plattformen wie Midjourney und Ideogram beeindruckende Bilder erzeugen, die früher Stunden gedauert und Tausende Dollar gekostet hätten
ElevenLabs kann über Voice Cloning und Audio Dubbing Inhalte in Dutzende Sprachen in nur wenigen Sekunden übersetzen
Nun können auch Nicht-Entwickler:innen ohne Coding-Kenntnisse eine Reihe von Generative-AI-Tools kombinieren und beeindruckende Ergebnisse erzeugen
- Glif ist zum Beispiel eine Multimedia-Plattform, mit der Nutzer:innen allein über einfache Prompts Kunst, Comics, Selfies und mehr erstellen können

Mehr Kreativität

Kreative AI-Tools schließen die Lücke zwischen Idee und Umsetzung
Für schöne Bilder, Gedichte oder Songs sind weder Spezialkenntnisse noch jahrelanges Training mehr nötig
Frühere Produkte konzentrierten sich jedoch vor allem auf einfache kreative Handlungen wie Bilder erzeugen, Essays schreiben oder Tracks komponieren
Über die heutigen grundlegenden Inpainting-/Outpainting-Funktionen weit hinaus gibt es enormes Potenzial für dialogorientierte Tools, die als kreative Co-Piloten fungieren und echte Gespräche mit AI ermöglichen
- Solche Produkte könnten zum Beispiel editierbare Ergebnisse erzeugen und sich in iterative Prozesse einklinken, um Arbeiten zu verfeinern
- Modelle könnten auf bestimmte Stile, Themen oder Figuren trainiert werden, um über längere Zeit konsistente Ergebnisse zu liefern
- Oder sie könnten helfen, bestehende Inhalte in Neues zu verwandeln, etwa Fotos zu animieren, reale Videos in Animationen umzuwandeln oder 2D-Bilder in 3D-Meshes zu konvertieren

[Growth-Stage Tech]

Neue Formen des Storytellings jenseits von textbasiertem Chat

Noam Shazeer, CEO von Character.AI, bezeichnet Entertainment als den „ersten Anwendungsfall von AGI“
Die Fähigkeit, mit AI Geschichten über Text-, Audio- und visuelle Formate hinweg zu erzählen, verbessert sich weiterhin in hohem Tempo
Im kommenden Jahr wird sich AI über textbasierten Chat hinaus zu multimodalen Modellen weiterentwickeln
Personalisierung und Fine-Tuning durch Nutzer:innen werden die Art vertiefen, wie wir mit AI interagieren, und spannendere, unterhaltsamere und fesselndere Experiences ermöglichen

CRM wird durch AI-gestützte Datenerfassung stärker

Die Daten von Sales Reps sind die Basiseinheit jeder GTM-Organisation, und fehlerhafte Daten sind für fast alle GTM-Führungskräfte ein Problem
Unabhängig davon, wie viele Tools oder Plugins in CRM-Plattformen eingesetzt werden, bleibt das Grundproblem gleich: Sales Reps müssen korrekte Daten eingeben
- Wenn Mitarbeitende schlechte Daten eingeben, erhält man schlechte Ergebnisse
Einige Sales-Tech-Unternehmen experimentieren bereits mit Generative AI, doch die nächste Generation von Sales Tech wird Generative AI nutzen, um dieses zentrale Datenproblem frontal anzugehen
AI-native Unternehmen werden nicht auf Erinnerungen oder Interpretationen von Kundenterminen durch Mitarbeitende angewiesen sein, sondern auf automatisch erfassten oder AI-generierten Quelldaten aus realen Kundeninteraktionen aufbauen, etwa Meeting-Notizen, E-Mails oder Gesprächsaufzeichnungen
Da diese Vertriebstools die Produktivität massiv steigern können, ist eine breite Bottom-up-Adoption wahrscheinlich
Letztlich könnten diese neuen AI-nativen Sales-Tech-Unternehmen den Weg zu einem vollständig AI-nativen CRM ebnen

Das Schlachtfeld im Consumer-AI-Markt verlagert sich von Modellen zu UX

Eine Aussage aus 2023 lautete: „Jede Minute, in der man kein Modell baut, ist eine verschwendete Minute. Wenn man das beste Modell baut, kommen die Nutzer von selbst.“
Die bislang populärsten Consumer-AI-Unternehmen waren Firmen, die eigene Modelle entwickeln, etwa ChatGPT, Character, Bard und Midjourney
- Die Differenzierung lag darin, im jeweiligen Bereich das beste Modell zu haben
- Midjourney fokussiert Bilder, Character Entertainment und ChatGPT den gesamten Textbereich
- UX wurde hauptsächlich dadurch bestimmt, wie sich das Modell möglichst schnell zu den Nutzer:innen bringen lässt
Doch mehrere Faktoren zusammen — nachlassende Chip-Knappheit, die Verfügbarkeit der meisten Foundation-Modelle per API und immer leistungsfähigere Open-Source-Modelle — schaffen die Grundlage dafür, bahnbrechende Consumer-Apps auf Modellen anderer Anbieter aufzubauen
2024 werden Consumer-AI-Apps nicht mehr nur von der Modellleistung abhängen, sondern durch die beste User Experience rund um einzigartige Anwendungsfälle innovativ sein
- Besonders viel wird von Consumer-AI-Apps erwartet, die Shared Experiences und Multiplayer-Modi enthalten, mehrere Modelle in ein einziges Interface integrieren oder fokussiertere Lösungen schaffen, bei denen Workflows und Prozesse den Mehrwert erzeugen
LLMs können eine Quelle der Differenzierung sein
Heute können sie einen First-Mover-Vorteil bringen, doch klassische Burggräben wie Netzwerkeffekte, hohe Wechselkosten, Skalierung und Marke werden langfristig wahrscheinlich weiterhin gewinnen

[Infra + Enterprise]

AI Interpretability

Interpretability (Interpretierbarkeit) ist eine andere Bezeichnung dafür, AI-Modelle zu „reverse engineeren“, und wird 2024 ein großes Thema sein
In den vergangenen Jahren drehte sich AI vor allem um die Frage, welche Ergebnisse sich erzielen lassen, wenn man enorme Mengen an Rechenleistung und Daten in das Training von Modellen steckt – also um Skalierung
Jetzt, da diese Modelle tatsächlich in realen Situationen ausgerollt werden, ist die größte Frage das „Warum“
- Warum sagen diese Modelle so etwas?
- Warum liefert ein bestimmter Prompt bessere Ergebnisse als ein anderer?
- Und am wichtigsten: Wie können wir diese Modelle kontrollieren?

Neu erfundene Kreativität

Kreativität ist die grundlegendste Form menschlichen Ausdrucks, doch Ideen sind abstrakt, weshalb es Zeit und Können braucht, sie klar auszudrücken
Generative AI hat einen Weg eröffnet, kreative Werkzeuge wirklich zu demokratisieren
- Vom Schreiben über das Zeichnen bis hin zum Filmemachen können Arbeiten, für die ein Team früher Monate brauchte, heute, wenn nicht in Sekunden, dann zumindest in Minuten erledigt werden
- Damit erhält im Grunde jeder die Fähigkeit, kreativ zu arbeiten – unabhängig vom Erfahrungsniveau
Kreative Workflows werden grundlegend verbessert
- Prototyping und Ideenfindung werden erstaunlich interaktiv,
- gemeinsam mit einem Copilot lassen sich Iterationen nutzen, um Schreibblockaden zu überwinden,
- und durch Iteration statt bloßer Wiederholung können künstlerische Fähigkeiten verfeinert werden
In diesem neuen Paradigma entstehen neue Werkzeuge, mit denen sich Kreativität mehrdimensional ausdrücken lässt
- Entscheidend ist, zu lernen, wie man über verschiedene Modalitäten hinweg kreativ arbeitet – etwa mit Text, visuellen Formaten und Audio
2024 wird es möglich werden, kreative Ausdrucksformen mithilfe dieser neuen AI-Spielplätze noch breiter zu nutzen

In Workflows integrierte B2B-AI-Produkte

2024 werden AI-native Produkte stärker in Workflows eingebettet sein und nach einer einfachen Bestätigung durch den Nutzer proaktiv Dinge erledigen – etwa Kommentare hinterlassen, Einträge aktualisieren oder Aufgaben abschließen
Schon heute übernehmen workflow-native AI-Produkte direktere Aufgaben im Namen der Nutzer
- Anstatt etwa zu warten, bis ein Nutzer in einem langen Dokument die relevanten Informationen findet, markiert das AI-Tool proaktiv die wichtigsten Abschnitte
Auch in B2B-Produkten wird sich die Chat-UX verändern
- Chat hat geholfen, den Nutzen von LLMs zu belegen, doch eine Prompt-Oberfläche unterbricht letztlich den Workflow der Nutzer
- 2024 werden wir innovative AI-Produkte sehen, die so gestaltet sind, dass sie genau dort genutzt werden können, wo sich die Nutzer bereits befinden

LLMs treiben Robotic-Process-Automation-Systeme voran

2024 werden LLM-basierte Unternehmen im Bereich Robotic Process Automation (RPA) einen Sprung nach vorn machen
Wenn man manuelle Prozesse in Legacy-Softwaresystemen ausführt, sind diese Systeme oft zu schwer zu ersetzen oder tief zu integrieren
- In solchen Fällen ist RPA derzeit die beste Lösung: Kleine „Bots“ werden eingesetzt, um repetitive Aufgaben wie Dateneingabe zu automatisieren
- Allerdings ist RPA noch immer sehr manuell, bricht häufig und erfordert viel kundenspezifische Implementierung und Service, um zuverlässig zu funktionieren
Mit LLMs lassen sich intelligentere RPA-Systeme bauen, die Eingaben und Aufgaben kontextbezogen verstehen und sich dynamisch anpassen, um robustere Lösungen zu liefern
Es werden verschiedene vertikale Lösungen entstehen, die auf bestimmte Arten von Automatisierungsaufgaben zugeschnitten sind – etwa für Finanzorganisationen, Rechnungsverarbeitung, Support-Organisationen oder die Bearbeitung von Kundenservice-Anfragen

[Fintech]

Der Aufstieg von Entwicklern als Käufer von Finanzdienstleistungen

2024 werden Entwickler den wichtigsten Einfluss auf den Einkauf von Finanzdienstleistungsinfrastruktur haben
Historisch wurde der Einkauf von Finanzdienstleistungsinfrastruktur meist von wirtschaftlichen Käufern („Wie hoch ist der ROI?“) oder Geschäftsverantwortlichen („Löst das meinen Use Case?“) gesteuert, doch nun wächst der Einfluss der Entwickler
Der Aufstieg von Entwicklern als Käufer in Finanzdienstleistungsunternehmen jeder Größe spielt neuen Marktteilnehmern in die Hände
Das wird Fintech-Unternehmen mit einer hervorragenden Developer Experience begünstigen
Fintech-Unternehmen priorisieren bereits Developer Sandboxes, in denen Kunden „vor dem Kauf ausprobieren“ können, und veröffentlichen Teile ihrer Lösungen als Open Source
Für große Finanzinstitute, die Infrastruktur verkaufen, wird es zu einer neuen Kernkompetenz, Entwickler anzusprechen – was Verbesserungen an der Produktarchitektur erfordert, einschließlich moderner Dokumentation!

Technologie, die Community- und Regionalbanken beim Wettbewerb hilft

Nach den Folgen von SVB und First Republic stehen Community- und Regionalbanken unter erheblichem regulatorischem Druck und Margendruck, verursacht durch das Umfeld hoher Zinsen
Es ist zu erwarten, dass Fintech-Unternehmen in mehreren Bereichen die Führung übernehmen
- damit das Bankenökosystem mit großen Instituten konkurrieren kann
- Bilanzrisiken effektiv managen kann
- und die nötigen Werkzeuge und Technologien erhält, um Kunden besser zu bedienen

Finanznahe professionelle Dienstleistungen, gestärkt durch Software

Die Arbeit von Finanzdienstleistungsprofis wie Buchhaltern, Steuerberatern, Vermögensverwaltern und Investmentbankern wird sich verändern
Sie befassen sich in der Regel sowohl mit der Recherche und Anwendung ihres Fachwissens als auch mit dem Kundenmanagement
Bisher halfen vor allem einige Analyse-Tools (z. B. Transaktionsklassifizierung in der Buchhaltung) dabei, Workflows nachzuverfolgen
Durch Fortschritte bei Generative AI und LLMs wird es möglich, mehr Aufgaben zu automatisieren – darunter Verwaltungsarbeiten, Research-Prozesse (Datensammlung und -erfassung, Informationsrecherche), das Zusammenfassen und Darstellen von Erkenntnissen sowie die Erstellung von Berichten
Steuerberater können leichter Präzedenzfälle finden und Fragen beantworten, Buchhalter Finanzberichte automatisch erstellen und Vermögensverwalter Szenarioplanung über umfassendere Datensätze hinweg durchführen
Eines Tages könnte Software diese Arbeit vollständig automatisieren, doch vorerst verlagert sich die menschliche Arbeit auf Fachwissen, die Prüfung der erzeugten Ergebnisse und den direkten Kundenkontakt
Etablierte Anbieter, die bereits Beziehungen zu Finanzprofis aufgebaut haben, müssen AI in ihre Software integrieren, während Startups mit modernen Softwarefähigkeiten neue Kunden gewinnen und Vertrauen aufbauen müssen

LLMs erschließen neue „Foundational Customer Units“

Betriebssysteme besitzen Daten, die als Foundational Customer Unit (FCU) bezeichnet werden und deshalb sehr wertvoll sind
Historisch gesehen waren bestimmte Arten unstrukturierter Daten für Betriebssysteme schwer zu erfassen (E-Mails, PDFs, Tabellen usw.)
2024 werden Startups mit LLMs Daten erfassen, automatisch taggen und speichern, die bislang schwer zu sammeln waren
Wenn diese Startups FCUs vorgelagert zu bestehenden Plattformen erfassen, könnte sich ein Bereich, der bislang von Software-Oligopolen bedient wurde, in eine neue Ära bewegen

Neue Werkzeuge für Banking und Trading

2024 werden wir sehen, wie ambitionierte Gründer die komplexesten Probleme lösen, mit denen sich Finanzinstitute auseinandersetzen müssen
Der Markt für Investmentbanking- und Trading-Services erwirtschaftet weltweit jährlich rund 350 Milliarden US-Dollar Umsatz, ist aber noch immer stark auf Systeme und Software angewiesen, die in den 1980er-Jahren on-premises aufgebaut wurden
Banken beginnen zwar, Cloud-basierte Lösungen zu kaufen (Salesforce für CRM, Azure für Cloud Computing, Databricks für Lakehouse-Architekturen), doch die vertikal eingesetzten Tools, mit denen im Banking- und Trading-Geschäft Risiken modelliert, Geschäfte bestätigt/abgewickelt/gecleart und Kundenaufträge erfasst werden, sind häufig noch manuell (Excel), veraltet oder beides
Auch das Kaufverhalten dieser Institutionen verändert sich, und die Bereitschaft, neue Werkzeuge einzusetzen, ist höher denn je

AI als Schlüssel zur Steigerung der ROE

Im kommenden Jahr werden Finanzinstitute AI-native Anwendungen über verschiedenste operative Workflows hinweg einführen
Es gibt Chancen sowohl bei umsatzgenerierenden Funktionen als auch im Middle- und Backoffice, doch 2024 wird sich die Einführung auf Use Cases in den Bereichen Engineering, Beschaffung, Recht, Compliance und Risikomanagement konzentrieren

[Games]

Games: Alpha-Geek-Technologien finden ihren ersten Product-Market-Fit

Viele neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Virtual Reality/Augmented Reality und Web3 entstehen derzeit, und ihr Erfolg wird davon abhängen, ob sie im Videospielbereich Akzeptanz finden.
Diese neuen Technologien verändern Spiele, werden aber zugleich auch von Spielen verändert.
Bei generativer KI wird der nächste Schritt nach Text und Bild 3D und Video sein.
In Kombination mit Audio, interaktiven Funktionen und weiteren Elementen könnten die Kosten der Spieleentwicklung letztlich auf 1/1.000 des bisherigen Niveaus sinken, sodass Konsumenten ihre ganz eigenen Spielerlebnisse erschaffen können.
Bei VR/AR liegt der beste Product-Market-Fit darin, Kinder und Jugendliche anzusprechen, die Multiplayer-Spielerlebnisse suchen.
Für Headsets der nächsten Generation wird es wirksamer sein, sich zu verdoppeln, indem sie Millionen von Konsumenten gewinnen, statt sich auf wenig nachgefragte Produktivitätstools zu stürzen.
Bei Web3 wurde jede Welle von zentralen Use Cases wie NFTs und DeFi angetrieben.
- Die nächste Welle wird aus unterhaltsamen Mainstream-Spielen kommen, die Web3 dadurch einführen, dass Gamer virtuelle Gegenstände kaufen.

Endlose AI-First-Games

2024 werden wir die erste Klasse von AI-First-Games sehen, in denen Creator große Modelle nutzen, um neue Spielsysteme und Mechaniken umzusetzen.
Ein Großteil der frühen Debatte über generative KI in Spielen konzentrierte sich darauf, wie KI die Effizienz von Game-Creatorn steigern kann. Langfristig liegt die größte Chance jedoch darin, mithilfe von KI das Wesen von Spielen vollständig neu zu erfinden — also Neverending Games zu entwickeln, die Nutzer binden und über lange Zeit halten können.
Von LLMs angetriebene generative Agenten werden die Immersion von Spielen durch erstaunlich lebensechte Begleiter und neue soziale Verhaltensweisen als NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) erhöhen.
Durch personalisierte Character Builder und Narrative-Systeme wird jeder Spieler seine Lieblingsspiele auf einzigartige und personalisierte Weise spielen können.
Die Spielwelt selbst wird nicht länger nur gerendert, sondern zur Laufzeit mithilfe neuronaler Netze erzeugt.
Auch das Onboarding neuer Spieler wird neu erfunden werden.
Alle Spiele werden rund um einen KI-Co-Piloten gestaltet sein, dessen Motto lautet: "Allein gut, mit KI besser, mit Freunden am besten".

Spiele werden zum "Simulator für alles"

Spiele sind Simulationen, die grundlegende biologische Urbedürfnisse des Menschen erfüllen, etwa Sammeln (Pokémon), Räuber-Beute-Dynamiken (Tag), Fürsorge (AdoptMe) und Erkundung (Minecraft).
Game-Engines haben die Regeln der Simulation immer weiter vorangetrieben, doch bis vor Kurzem ließen sich komplexe und spontane Eigenschaften wie menschliches Denken, Handeln, Sprechen und Zielverhalten nicht effizient simulieren.
Durch die jüngsten Durchbrüche bei LLMs und Agenten-Frameworks ist es nun möglich, in Spielen realistische Figuren mit glaubwürdigen Zielen, Handlungen und Dialogen umzusetzen.
Game-Designer haben damit neue Werkzeuge erhalten, mit denen sich soziale Dynamiken simulieren lassen.
2024 könnten wir Spiele erleben, in denen in jedem Moment unterschiedlichste Faktoren mitwirken — darunter Zwang, Täuschung, Verführung, Allianzen, Führung, Gruppendruck, Einfluss und Moral.
Alle biologischen Urinstinkte werden zum Spielfeld, während das angeborene menschliche Bedürfnis nach Sozialkontakt, Kooperation und Liebe den Launen der Simulation ausgesetzt wird.

Vom Chatbot zum Avatar: AI-Companions entwickeln sich in 3D weiter

Wenn 2023 das Jahr der AI-Companions war, mit denen man per Text spricht, dann werden diese Beziehungen im kommenden Jahr über 3D-Avatare Realität, mit denen man in Echtzeit sprechen kann.
AI-Companion-Apps wie Character AI haben bereits Millionen monatlich aktiver Nutzer, die mit Chatbots wie einer virtuellen Version von Elon Musk, Super Mario oder einem Psychologen interagieren.
Nächstes Jahr werden sich diese Gespräche so natürlich anfühlen wie ein FaceTime-Anruf.
Dank reaktionsarmer Antworten, Fortschritten bei Text-to-Speech und audiobasierter Gesichtsanimation werden Gespräche mit AI-Companions immer realistischer, unmittelbarer und personalisierter wirken.
Entertainment wird sich weiter von passiven zu aktiven Erfahrungen verschieben, und die Grenze zwischen linearem TV und interaktiven Spielen wird verschwimmen.

Das Disney der nächsten Generation ist ein Spieleunternehmen

In letzter Zeit gab es viele Kommentare zu Disneys Rückkehr in Videospiele, doch das nächste Disney wird ein Videospielunternehmen sein.
2023 war ein Jahr, in dem Spiele in Film und TV große Erfolge feierten.
- Der Film The Super Mario Bros. Movie überholte Barbie und erreichte Platz 1, und die Serie The Last of Us war die HBO-Serie mit dem zweitbesten Ergebnis der vergangenen zehn Jahre.
- Hollywood hatte kulturell große Erfolge, doch der globale Games-Markt ist stärker denn je.
- Die weltweiten Spieleumsätze dürften dieses Jahr 188 Milliarden US-Dollar erreichen, während das globale Box Office voraussichtlich nur auf 34,5 Milliarden US-Dollar kommt.
Während die mit Spielen aufgewachsene jüngere Generation Roblox, Fortnite, Clash of Clans und Valorant spielt, entscheiden sich immer mehr Menschen für Spiele als IP.
- Denn Spiele bieten die tiefsten Geschichten und Welten, sind nicht passiv, sondern interaktiv, und liefern fesselnde soziale Erlebnisse.
- Studios setzen zudem KI ein, die der Spieleentwicklung neuen Schwung verleiht.
Als Riot Games die auf League of Legends basierende Serie Arcane veröffentlichte, wurde sie zu einer der meistgesehenen und bestbewerteten Serien auf Netflix.
Riot, Epic, Supercell und neue Spielefirmen der nächsten Generation sind bereit, zu den nächsten Entertainment-Giganten zu werden, da Spiele als Kern des "nächsten Disney" aufsteigen und Filme ersetzen.
Der Wandel findet bereits statt, ohne dass der Mainstream es bemerkt, und wird sich 2024 weiter beschleunigen.

Anime-Games werden Mainstream

Anime hat sich, gemessen am durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer, zu einem der umsatzstärksten Genres entwickelt.
2022 erzielte miHoYo mit Veröffentlichungen wie Genshin Impact und Honkai: Star Rail mehr als 3,8 Milliarden US-Dollar Umsatz, und Anfang dieses Jahres veröffentlichte Nintendo The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom.
2024 wird die Dynamik von Anime weiter anhalten.
Anime ist ein einzigartiger visueller Stil, der sowohl für Kinder als auch für Erwachsene leicht zugänglich ist und als Medium vielfältige Story-Archetypen hervorbringen kann.
Anime-Games verfügen über Abenteuer-Elemente, Romance Loops und Social Loops, die tiefe Immersion bei Spielern erzeugen.
Genshin Impact hat einen neuen Maßstab für Spiele gesetzt, die auf unterschiedlichen Gerätetypen, GPUs und Frameworks hinweg perfekte Cross-Platform-Performance liefern.

Eine neue Generation von UGC-Game-Developern entsteht

Durch steigende Produktionsbudgets und höhere Erwartungen der Spieler ist es schwieriger geworden, als Game-Developer erfolgreich zu sein.
Doch neue Plattformen für User-Generated Content (UGC) und KI-gestützte Creator-Tools zeigen das Potenzial, diese Hürden abzubauen.
Im ersten Quartal 2023 erzielten Roblox-Developer Umsätze von 182 Millionen US-Dollar, rund 17 % mehr als 2022.
Auch Epic Games hat begonnen, Fortnite-Creative-Developer finanziell zu unterstützen; 2023 dürfte diese Summe 100 Millionen US-Dollar überschreiten.
Mit dem intensiver werdenden Wettbewerb zwischen UGC-Plattformen können Developer mit stärkeren Anreizen rechnen.
Insbesondere Metas Horizon Worlds soll 2023 auf Mobile ausgeweitet werden.
Neben besserer finanzieller Unterstützung können UGC-Game-Developer nun leistungsfähigere Tools nutzen, die von generativer KI angetrieben werden.
- Epic hat diese Technologien öffentlich unterstützt, und Roblox hat bereits mehrere generative-AI-Tools vorgestellt.
Die Kombination dieser beiden Faktoren wird im kommenden Jahr Millionen neuer Creator hervorbringen.

Die Minecraft-Generation bringt das Survival-Crafting-Genre zum Lodern

Minecraft feiert im kommenden Jahr sein 13-jähriges Jubiläum und markiert einen Meilenstein, an dem eine Spielergeneration, die mit Crafting-Games aufgewachsen ist, in die Kategorie für Erwachsene wechselt.
Doch es gibt bislang noch kein klar erkennbares Spiel oder Erlebnis, das ihre Aufmerksamkeit auf sich ziehen könnte.
- Auf der einen Seite steht Rust, ein hart umkämpftes Crafting-Survival-Live-Service-Game (GaaS), das 2013 erstmals veröffentlicht wurde.
- Das zugänglichere Valheim aus dem Jahr 2021 übertraf die kommerziellen Erwartungen; viele Entwickler ahmten seinen Erfolg nach, und inzwischen setzen viele auf eine Mischung dieses Genres als GaaS um.
- Der Hype um Valheim könnte zum Katalysator für eine neue, mehrere Milliarden Dollar schwere IP werden, die zum gereiften Geschmack der "Minecraft-Generation" passt.

[Bio + Health]

Die Verbreitung von "Wundermedikamenten"

Im Jahr 2023 hatten Therapien, die als Wundermedikamente gefeiert wurden – etwa GLP-1, kurative Zelltherapien und Gentherapien – großen Einfluss auf das Leben von Patienten.
Das derzeitige Versicherungssystem ist weder darauf ausgelegt, die Kosten solcher Therapien zu tragen, noch sind Gesundheitsdienstleister darauf vorbereitet, die komplexe Logistik, Datenerhebung und klinischen Abläufe zu steuern, die nötig sind, um den vollen Nutzen dieser Therapien zu realisieren.
Es besteht die Hoffnung, durch Innovationen an der Schnittstelle von Politik, biopharmazeutischer Herstellung, Finanzierung und klinischem Betrieb praktikable Wege zu schaffen, diese „Wundermedikamente“ auf den Markt zu bringen, ohne das System bankrottgehen zu lassen oder zu zerstören.

Die letzte Frontier der Medizin: Programmierung

Wo ist die wiederverwendbare Rakete der Biotechnologie? Die traditionelle Arzneimittelentwicklung ist zeitaufwendig, riskant und teuer.
Außerdem ist sie wie herkömmliche Raketen nur einmal nutzbar, weil ein Molekül die Entwicklung des nächsten Moleküls nicht beeinflusst, und daher stark maßgeschneidert.
Doch das ändert sich jetzt. Die Wiederverwendbarkeit der Raketen von SpaceX hat die Raumfahrt revolutioniert, die Kosten gesenkt und den Horizont erweitert.
Ebenso können potenziell programmierbare Medikamente wie Gentherapien die genetische Nutzlast austauschen, während Komponenten wie die Vektoren, die zum Ansteuern bestimmter Zellen verwendet werden, wiederverwendet werden; bei der nächsten Mission kann dieselbe Rakete eine andere Fracht zu einem neuen Ziel bringen.
Die FDA orientiert sich an dem strengen, aber anpassungsfähigen Ansatz der US-FAA (Federal Aviation Administration) bei der Flugsicherheit, hat kürzlich ein neues Office of Therapeutic Products eingerichtet und ein Warp-Speed-Programm für seltene Krankheiten pilotiert, um einen „Prozess zur Bewertung und Zulassung programmierbarer Medikamente“ zu schaffen.
Stellen wir uns eine Zukunft vor, in der nicht neu erfunden oder neu geschaffen, sondern neu eingesetzt wird. Das wird die Art und Weise, wie wir Medikamente herstellen, und wohin uns diese Medikamente bringen können, grundlegend verändern.

Unterstützung, damit medizinisches Personal mehr leisten kann

Große Erwartungen richten sich auf Software- und Datenplattformen, die die Fähigkeiten von medizinischem Personal grundlegend stärken.
Von der Umgebungsdokumentation innerhalb des EHR über die intelligente Automatisierung der kontinuierlichen Patiententriage bis hin zur präzisen Behandlungsplanung gibt es viele Wege, auf denen AI das Burnout von Ärzten und den Verwaltungsaufwand verringern und ihre Fähigkeit optimieren kann, Patienten die bestmögliche und mitfühlendste Versorgung zu bieten.
Einen Schritt weiter gedacht könnten AI-basierte Plattformen der Schlüssel sein, um die Einführung wertorientierter Versorgung auszuweiten.
- Bisher hat wertorientierte Versorgung ihr Potenzial nicht voll ausgeschöpft, doch die Möglichkeiten durch AI könnten diesen Kurs zum Besseren verändern.

AI, die die Zukunft der Gesundheit verändern wird

Wissenschaft und Gesundheitswesen hinken bei der Einführung von Software seit Langem hinterher.
Doch da AI die bestehende Software übertrifft und Medizintechnik transformiert, wird das, was einst eine Belastung war, nun zu einer Chance.
Das Gesundheitswesen mit Pagern, Faxgeräten und zahllosen Menschen, die Daten manuell eingeben müssen, ist bereit für die Einführung von AI.
Dass das Gesundheitswesen die einzige Branche ist, für die im regulatorischen Rahmen der FDA bereits bestehende Regeln für AI vorhanden sind, erleichtert diese Innovation zusätzlich.
Für 2024 besteht die Hoffnung, dass sich dieser Sprungmoment in Wissenschaft und Gesundheitswesen breit entfaltet und das Leben von medizinischem Personal und Patienten deutlich verbessert.

[Crypto]

Eintritt in eine neue Ära der Dezentralisierung

Wenn die Kontrolle über mächtige Systeme oder Plattformen nur bei wenigen Führungspersonen konzentriert ist, wird die Freiheit der Nutzer leicht eingeschränkt.
Dezentralisierung ist wichtig: Sie ermöglicht vertrauenswürdige, neutrale und komponierbare Internet-Infrastruktur, fördert Wettbewerb und Vielfalt im Ökosystem und kann Systeme demokratisieren, indem sie Nutzern mehr Wahlmöglichkeiten und Eigentum gibt.
- Allerdings war Dezentralisierung in der Praxis schwer in großem Maßstab zu erreichen, weil sie auf die Effizienz und Stabilität zentralisierter Systeme stößt.
Die meisten Web3.0-Governance-Modelle umfassen DAOs (dezentralisierte autonome Organisationen), die einfache, aber belastende Governance-Modelle verwenden, die auf direkter Demokratie oder Corporate Governance beruhen; diese Modelle passen jedoch nicht zur soziopolitischen Realität dezentralisierter Governance.
- Dank des „lebenden Labors“ von Web3.0 sind in den vergangenen Jahren mehr Best Practices für Dezentralisierung entstanden.
- Dazu gehören auch DAOs, die dezentrale Modelle entwerfen, welche Anwendungen mit größerem Funktionsumfang unterstützen können, und eine effektivere dezentrale Governance schaffen, die machiavellistische Prinzipien berücksichtigt, um Führung rechenschaftspflichtig zu machen.
Mit der Weiterentwicklung dieser Modelle werden wir schon bald ein beispielloses Maß an dezentraler Koordination, operativen Fähigkeiten und Innovation sehen.

Reset hin zur UX der Zukunft

Die Grundlagen der User Experience bei Kryptowährungen haben sich seit 2016 in der Praxis kaum verändert.
Selbstverwahrung geheimer Schlüssel, das Verbinden von Wallets mit dezentralisierten Anwendungen (dApps) und das Senden signierter Transaktionen an immer mehr Netzwerk-Endpunkte sind weiterhin zu komplex.
Entwickler testen und implementieren derzeit aktiv neue Tools, die im kommenden Jahr die Frontend-UX (User Experience) für Kryptowährungen neu aufsetzen könnten.
- Passkeys, mit denen sich Nutzer auf ihren Geräten einfach bei Apps und Websites anmelden können: automatisch auf verschlüsselte Weise erzeugt
- Smart Accounts, bei denen das Konto selbst programmierbar ist und sich dadurch leichter verwalten lässt
- Embedded Wallets, die in Anwendungen integriert sind und das Onboarding reibungslos machen
- MPC (Multi-Party Computation), das Signaturen einfach unterstützt, ohne dass Dritte die Schlüssel der Nutzer verwahren
- Fortgeschrittene RPC-Endpunkte (Remote Procedure Call), die erkennen können, was Nutzer wollen, und fehlende Teile ergänzen
All das kann nicht nur dazu beitragen, dass Web3 Mainstream wird, sondern auch eine UX bieten, die besser und sicherer ist als die von Web2.

Der Aufstieg des modularen Tech-Stacks

In der Welt der Netzwerke dominiert eine Kraft stets alle anderen: der Netzwerkeffekt.
Netzwerkeffekte sind so stark, dass es nur zwei Arten von Modularität gibt: solche, die Netzwerkeffekte erweitern und stärken, und solche, die Netzwerkeffekte zergliedern und schwächen.
- Von äußerst seltenen Fällen abgesehen ist – insbesondere bei Open Source – nur Ersteres sinnvoll.
Monolithische Architekturen haben den Vorteil, dass sie tiefere Integration und Optimierung über modularisierte Grenzen hinweg ermöglichen, was zumindest anfangs zu besserer Leistung führen kann.
Der größte Vorteil eines modularen Open-Source-Tech-Stacks liegt jedoch darin, erlaubnisfreie Innovation zu ermöglichen, es Beteiligten zu erlauben, ihre Spezialisierung einzubringen, und mehr Wettbewerb zu fördern.

Die Verbindung von AI + Blockchain

Dezentralisierte Blockchains sind eine Gegenkraft zu zentralisierter AI.
- AI-Modelle wie ChatGPT können derzeit nur von wenigen Big-Tech-Unternehmen trainiert und betrieben werden, weil die dafür nötige Rechenleistung und die Trainingsdaten für kleinere Unternehmen unerschwinglich sind.
- Mit Crypto lässt sich jedoch ein mehrseitiger, globaler und erlaubnisfreier Markt schaffen, in dem jeder zum Netzwerk beitragen und dafür belohnt werden kann, Rechenleistung oder neue Datensätze für diejenigen bereitzustellen, die sie benötigen.
- Durch die Nutzung von Long-Tail-Ressourcen lassen sich die Kosten von AI senken und der Zugang erweitern.
Gleichzeitig revolutioniert AI die Art, wie Informationen produziert werden, und verändert dadurch Gesellschaft, Kultur, Politik und Wirtschaft – schafft aber auch eine Welt, die mit AI-generierten Inhalten wie Deepfakes überflutet ist.
- Auch hier kann Kryptotechnologie genutzt werden, um die Blackbox zu öffnen und etwa die Herkunft dessen nachzuverfolgen, was wir online sehen.
- Außerdem müssen Wege gefunden werden, generative AI zu dezentralisieren und demokratisch zu verwalten, damit kein einzelner Akteur die Macht hat, über alle anderen zu bestimmen; Web3 ist das Labor, in dem diese Wege erforscht werden.
Dezentralisierte Open-Source-Kryptonetzwerke werden AI-Innovation demokratisieren (oder dezentralisieren) und letztlich eine sicherere Umgebung für Verbraucher schaffen.

Aus Play to Earn wird Play and Earn

In "P2E"-Spielen verdienen Spieler oft echtes Geld statt nur virtuelles, abhängig von der Zeit und dem Aufwand, den sie ins Spielen investieren
- Dieser Trend hängt mit umfassenderen Veränderungen zusammen, die Spiele und darüber hinaus prägen – vom Aufstieg der Creator Economy bis hin zu veränderten Beziehungen zwischen Menschen und Plattformen
- Web3.0 kann der heutigen Praxis entgegenwirken, bei der sämtliche Erlöse aus Gameplay und Transaktionen ausschließlich an die Spielefirmen fließen
- Nutzer verbringen viel Zeit auf Plattformen und schaffen dort erheblichen Wert, daher verdienen sie eine entsprechende Vergütung
Spiele sind jedoch nicht zwingend dafür ausgelegt, ein Job zu sein (zumindest nicht für die Mehrheit der Spieler)
- Was wir wirklich brauchen, sind Spiele, die Spaß machen und in denen Spieler zugleich mehr Wert schaffen können
- Deshalb wandelt sich P2E zunehmend zu 'Play and Earn' und wird damit zu einem wichtigen Kriterium für die Abgrenzung zwischen Spiel und Arbeit
- Mit der Weiterentwicklung von P2E über die anfänglichen Wachstumsschmerzen hinaus wird sich auch die Art und Weise, wie Spielökonomien gesteuert werden, weiter verändern
Letztlich wird dies kein separater Trend sein, sondern Teil des Gamings werden

Wenn AI zum Spieleentwickler wird, liefert Krypto Garantien

Es ist klar, dass AI-Agenten im Spiel auf einem bestimmten Modell basieren müssen und garantiert werden muss, dass dieses Modell unverändert ausgeführt wird. Andernfalls verliert das Spiel seine Integrität
Wenn Lore, Terrain, Narrativ und Logik allesamt prozedural erzeugt werden – also wenn AI zum Spieleentwickler wird –, werden wir wissen wollen, ob dieser Entwickler neutral genug ist, um vertrauenswürdig zu sein
Wir werden wissen wollen, dass diese Welt auf Garantien aufgebaut wurde
Das Wichtigste, was Crypto liefert, sind Zusicherungen wie die Fähigkeit, Probleme bei AI zu verstehen, zu diagnostizieren und zu sanktionieren
In diesem Sinne ist 'AI Alignment' im Kern eine Frage des Incentive-Designs – so wie es bei menschlichen Akteuren ebenfalls eine Frage des Incentive-Designs ist, und genau darin liegt auch der Kern von Krypto

Formale Verifikation wird zunehmend formalisiert

Formal Methods werden häufig zur Verifikation von Hardwaresystemen eingesetzt, sind in der Softwareentwicklung jedoch weniger verbreitet
Für die meisten Entwickler außerhalb von Hard Systems oder sicherheitskritischen Systemen sind diese Methoden zu komplex und verursachen erhebliche Kosten und Verzögerungen
Smart-Contract-Entwickler haben jedoch andere Anforderungen:
- Die von ihnen entwickelten Systeme verwalten Milliarden von Dollar, Bugs können fatale Folgen haben, und Hotfixes sind in der Regel nicht möglich
- Daher werden zugänglichere formale Verifikationsmethoden für die Softwareentwicklung, insbesondere für Smart Contracts, benötigt
Im vergangenen Jahr sind neue Tools entstanden, die eine deutlich bessere Developer Experience bieten als bestehende formale Systeme
- Sie nutzen aus, dass Smart Contracts strukturell einfacher sind als allgemeine Software: atomare und deterministische Ausführung, keine Nebenläufigkeit oder Ausnahmen, geringer Speicherbedarf und wenig Schleifen
- Auch die Tool-Performance verbessert sich schnell und profitiert von den jüngsten Durchbrüchen bei SMT-Solvern
Mit der zunehmenden Verbreitung von von formalen Methoden inspirierten Tools unter Entwicklern und Sicherheitsexperten dürfte die nächste Generation von Smart-Contract-Protokollen robuster und weniger anfällig für kostspielige Hacks werden

NFTs werden zu allgegenwärtigen Marken-Assets

Immer mehr etablierte Marken führen digitale Assets in Form von NFTs für Mainstream-Konsumenten ein
- Starbucks hat ein gamifiziertes Loyalty-Programm eingeführt, bei dem Teilnehmer digitale Assets sammeln, während sie die Kaffeeprodukte von Starbucks erkunden
- Nike und Reddit haben digitale Sammler-NFTs entwickelt und damit Marketing für ein breites Publikum betrieben
Marken können jedoch noch sehr viel mehr tun
- Mit NFTs können sie Kundenidentität und Community-Zugehörigkeit ausdrücken und stärken, physische Produkte mit digitalen Repräsentationen verknüpfen und sogar gemeinsam mit ihren engagiertesten Fans neue Produkte und Erlebnisse co-kreieren
- Im vergangenen Jahr zeigte sich zudem ein Trend zu günstigen Non-Fungible Tokens für groß angelegte Sammlungen als Konsumgüter, die oft über Custodial Wallets oder kostengünstige 'Layer-2'-Blockchains verwaltet werden
Viele Voraussetzungen dafür, dass NFTs als digitale Marken-Assets in unterschiedlichsten Unternehmen und Communities allgegenwärtig werden, sind inzwischen erfüllt

SNARK wird Mainstream

Techniker haben historisch gesehen Strategien wie die folgenden genutzt, um Computing-Workloads zu verifizieren
- 1. Computing auf einem vertrauenswürdigen Computer erneut ausführen oder
- 1. Computing auf einem spezialisierten Computer für die jeweilige Aufgabe ausführen (auch bekannt als TEE, Trusted Execution Environment) oder
- 1. Computing auf vertrauenswürdiger neutraler Infrastruktur wie einer Blockchain ausführen
Jede dieser Strategien hatte Grenzen bei Kosten oder Netzwerk-Skalierbarkeit, doch nun nimmt die praktische Nutzbarkeit von SNARKs (Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge) zu
Mit SNARKs kann ein nicht vertrauenswürdiger 'Prover' eine fälschungssichere 'kryptografische Quittung' für bestimmte Computing-Workloads berechnen
Früher verursachte die Berechnung solcher Quittungen einen Arbeits-Overhead von 10^9 im Vergleich zur ursprünglichen Berechnung, doch jüngste Fortschritte bringen diesen Wert näher an 10^6
SNARKs sind dort einsetzbar, wo ein Overhead von 10^6 tragbar ist und Clients die Ausgangsdaten weder erneut ausführen noch speichern können
Die Anwendungsfälle sind vielfältig
- Edge Devices im Internet der Dinge können Upgrades verifizieren
- Media-Editing-Software kann Informationen über Authentizität und Transformationsdaten enthalten
- Remixe von Memes können ihrer ursprünglichen Quelle Respekt zollen
- LLM-Inferenz kann Authentizitätsinformationen enthalten
- Auch selbstverifizierende Steuerformulare, fälschungssichere Bankprüfungen und viele weitere verbraucherfreundliche Anwendungen sind möglich

[American Dynamism]

Öffentliche Sicherheit im 21. Jahrhundert

Mit dem technologischen Fortschritt steigt auch die Erwartung an eine sichere Gesellschaft
Verbraucher und Unternehmen profitieren von Technologie, doch die öffentliche Sicherheit hinkt weit hinterher
- Warum kann man sich nicht mit 911-Disponenten über FaceTime / WhatsApp verbinden, um Fotos oder Videos vom Einsatzort einfach zu teilen?
- Wenn Drohnen schneller am Unfallort sein und den bereits ausrückenden Rettungskräften eine 'Perspektive aus der Vogelperspektive' liefern können, warum warten wir dann, bis die Einsatzfahrzeuge ankommen?
In Städten, die als Early Adopter vorangehen, wird dies bereits eingesetzt und hat die Kriminalitätsrate deutlich gesenkt, doch es sollte in mehr Städten eingeführt werden
Es ist Zeit, die Systeme der öffentlichen Sicherheit landesweit zu modernisieren

Smart Grids werden eine zunehmend elektrifizierte Welt antreiben

Die USA müssen dringend energieintensive Sektoren voranbringen
Smart-Grid-Technologie bietet eine Lösung für ein immer komplexeres Stromnetz, indem sie die bestehende Leitungsinfrastruktur umgeht
Verteilte Energieressourcen wie Solaranlagen für Privathaushalte, Heimspeicher und sogar Small Modular Reactors können nicht nur stabile private Stromversorgung oder Netzresilienz bieten, sondern auch die Möglichkeit, überschüssigen Strom wieder ins Netz zu verkaufen
Um dies jedoch in großem Maßstab umzusetzen, muss das Stromnetz von einem Modell des unidirektionalen Stromflusses von großen Kraftwerken zu Verbrauchern auf ein 'Smart Grid' umgestellt werden, das bidirektionale Flüsse aus unterschiedlichen Quellen und von verschiedenen Standorten unterstützt

Kosteneffizientes defensives Swarming

Die USA haben zur Vorbereitung auf künftige Konflikte in unbemannte Systeme wie Luft-, See- und Bodendrohnen investiert, die darauf ausgelegt sind, die Verteidigung des Gegners zu überwältigen
Ohne kosteneffizientes Swarming gibt es jedoch aus wirtschaftlicher Sicht Grenzen dafür, den Gegner mit unbemannten Luftfahrzeugen und anderen Einheiten zu überfordern, bei denen Verluste unvermeidlich sind
Swarming ist ein wesentliches Element, um die Einsatzweise der Streitkräfte des Verteidigungsministeriums von einem Modell zu verändern, in dem mehrere Operatoren einem einzelnen Asset (wie einem Flugzeugträger) zugeordnet sind, hin zu einem echten System-of-Systems-Betriebsmodell, in dem ein Operator mehrere Assets gemeinsam steuert
Wenn Netzwerke autonomer Systeme zusammenarbeiten, kommunizieren und sich koordinieren, eröffnet das ein neues Paradigma für die Verteidigung

Software absorbiert Atome durch Tech-First-Akquisitionen

Künftig werden wir mehr Unternehmen sehen, die durch Akquisitionen die Größenordnung softwaregetriebener Vorteile ausbauen und nach der Übernahme softwaregetriebene Vorteile realisieren
Hauptgründe, warum Unternehmen diese Strategie verfolgen
- um Skaleneffekte in Form operativer Fähigkeiten und Distribution zu gewinnen (z. B. die private Übernahme von SP Plus durch Metropolis)
- um die Produktplattform zu erweitern (z. B. Andurils Übernahme verschiedener Hardwaresysteme)
Dies kann in vielen Formen geschehen, etwa durch die Übernahme bestehender/potenzieller Kundenunternehmen, die Konsolidierung fragmentierter Märkte oder produktzentrierte strategische Akquisitionen
Bei solchen technologiegetriebenen Akquisitionen besteht die Gemeinsamkeit darin, dass der Käufer die Bekanntheit des übernommenen Unternehmens vor allem auf Basis technologischer Überlegenheit steigert
Warum gerade jetzt? die Kraft der aktuellen AI-Welle, die Profitabilität und Service-Skalierbarkeit in betriebsintensiven Geschäftsmodellen grundlegend verbessert

Neue Anwendungen für Computer Vision und Video Intelligence

2024 werden wir sehen, wie Computer Vision und Video Intelligence auf neue Weise in der realen Welt eingesetzt werden
Die Nutzung von Erkenntnissen aus Videodaten, damit Unternehmen fundiertere geschäftliche Entscheidungen treffen können, ist in Unternehmen bereits weit verbreitet
Dennoch fehlt es weiterhin an modernen Systemen, die Video erfassen und verstehen können
- Kunden verfügen oft nicht über eine bestehende Videoinfrastruktur oder nutzen Legacy-Videosysteme, die sich nur schwer mit moderner Software integrieren lassen
Unternehmen lösen dieses Problem, indem sie auf ein Hardware+Software-Modell setzen, bei dem Videohardware-Kameras zusammen mit Software verkauft werden
Diese Unternehmen zielen häufig auf bestimmte Kundengruppen und passen ihre Go-to-Market-Ansätze so an, dass sie deren spezifische Anforderungen bestmöglich erfüllen
- Beispielsweise nutzen Unternehmen wie Flock Safety und Ambient beide Computer Vision in der realen Welt
- Derselbe Erfolg dürfte auch in anderen Branchen möglich sein, etwa im Transportwesen wie Straßen und Häfen, in der Industrie wie Anlagen und Fabriken sowie in Landwirtschaft und Bergbau

Ein neues Zeitalter der Meereserkundung

Vor mehreren Generationen stachen unsere Vorfahren zur Erkundung in See, doch heute wissen wir mehr über die Oberfläche des Mars als über den Meeresboden der Erde
Nun beginnt ein neues Zeitalter der Meereserkundung, und Gründer treiben diesen Wandel an
Der Ozean steht vor ähnlichen Zuverlässigkeits- und Engineering-Herausforderungen wie die Luft- und Raumfahrt, und viele Technologien, die im modernen Raumfahrtzeitalter entwickelt wurden, lassen sich nicht nur direkt anwenden, sondern versprechen angesichts der Größe und Bedeutung kommerzieller und verteidigungsbezogener Märkte auch erhebliche Erträge
Unternehmen wie Flexport, Saildrone und Saronic haben bereits mit der Modernisierung maritimer Systeme begonnen, und anhaltende geopolitische Spannungen, Lieferkettenprobleme und klimabedingte Störungen dürften den Veränderungsdruck weiter beschleunigen
Fortschritte bei AI, Hardware und Computer Vision schaffen die Möglichkeit, Städte, Häfen und Handelsnetzwerke mit autonomen und modernisierten Fähren, Containerschiffen und Fischereifahrzeugen zu transformieren. Roboter werden dabei helfen, wertvolle Ressourcen am Meeresboden nachhaltig zu fördern, Wasserwege zu kartieren und zu vermessen sowie den Gesundheitszustand von Ökosystemen zu überwachen. Eine neue Generation von Marine- und Küstenwachschiffen, Wasserfahrzeugen und U-Booten wird unsere Lieferketten und Küsten schützen
Die Technologie kehrt erneut auf das Meer zurück

4 Kommentare

hyeonseokoh94 2023-12-26

Ich persönlich denke, dass 2024 ein Wendepunkt unserer Zeit sein wird.

kuroneko 2023-12-26

Viel zu lang, das muss ich lesen, wenn ich Zeit habe.

Ich bin vor allem gespannt, wann aus Sicht von AI und Kultur eine neue Form des Romans auftaucht.

Wenn der Autor die grundlegende Welt und die Storyline entwirft,
könnten Leser in dieser Welt mithilfe von AI den Roman aus anderen Perspektiven verfolgen, die der Autor nicht geschrieben hat,
bestimmte Charaktere hinzufügen oder eine kleine What-if-Story weiterentwickeln ...

AI-Romane gibt es zwar schon, aber das ist eher eine vergleichsweise ältere? Technologie (weil sich alles so schnell entwickelt ...), und gerade an dem Punkt, an dem ihre Grenzen klar werden,
finde ich den Gedanken weiterhin spannend, dass mit weiterentwickelten, modernsten LLMs so eine Plattform entstehen könnte.

Ah, im AI-Zeitalter heißt das wohl, nicht warten, sondern selbst bauen ...? @_@

0xvicky 2023-12-27

https://twitter.com/Xletter_Labs/ Schauen Sie sich das hier einmal an

xguru 2023-12-26

Ich habe die Kapitelreihenfolge im Original leicht angepasst und zusammengestellt, weil am Anfang einige Teile standen, die für uns entweder nicht relevant oder nicht besonders interessant waren.