AI与加密技术如何改变互联网的未来?

近日，a16z Growth合伙人David George与a16z crypto合伙人Chris Dixon展开对话,探讨了他们对新互联网的愿景,包括加密货币、去中心化AI基础设施等议题。这次对话还探讨了为什么互联网最初的商业模式正在瓦解,以及新的互联网如何为创作者引入全新的商业模式。

技术如何演变

Chris Dixon认为,技术浪潮往往是成对或成三出现的。十五年前,移动互联网、社交网络和云计算是三大趋势。现在,AI、加密技术和新型设备(比如机器人、自动驾驶汽车和VR)是当前最有趣的三大趋势。它们也是相互补充、共同发展的。

加密技术是一种新的事物,它提供了一种全新的互联网架构方式,用来构建网络。它有一些独特的特性,能让过去无法实现的事情变成现实。很多人一提到加密,就会想到比特币或meme币。但对我和许多真正懂加密的专业人士来说,加密的本质远不止于此。它与AI有很多交集。其中一种最基础的结合方式就是用加密架构来构建AI系统。

加密货币与AI如何互动

Chris Dixon表示,他们投资的一些项目专注于建立一个适用于AI生态的去中心化互联网服务架构。例如,Jensen项目在构建一个去中心化的计算资源网络,允许用户提交计算任务,并分配到全球闲置的计算资源上,从而优化算力供需。

另一个例子是Story Protocol,它是一种注册知识产权的新方式。创作者可以将图片、视频或音乐登记到区块链上,区块链会记录媒体及其所有权利。这样,任何人都可以在遵守协议的前提下使用这些内容。

加密技术的一个核心优势是可组合性(composability)。开源软件之所以成功,很大程度上是因为它允许开发者在已有模块上组合叠加创新。Linux就是一个很好的例子,从90年代几乎0%的市场份额,发展到如今占据超过90%的服务器市场,就是因为其可组合性。

打破互联网的经济契约

Chris Dixon指出,ChatGPT让人们看到了互联网经济契约可能被打破的迹象。过去20年,互联网形成了一种隐性的经济契约:搜索引擎和社交平台获取内容的权限,作为回报,创作者能获得流量。但现在AI直接生成内容,用户甚至不用点击链接,Google也不用再把流量分给网站。这样一来,创作者的收入来源就被切断了,互联网的原有经济模式也随之瓦解。

未来,我们可能只剩下几个AI巨头,而原来的独立网站和创作者将失去生存空间。这就是我们需要思考的问题:AI时代的互联网,是否仍然能够支持创新和创业?如果我们不解决这个问题,互联网可能会变成70年代的电视行业,只有几个巨头控制所有内容。

从移动互联网、社交网络和云计算,到加密、AI和硬件

Chris Dixon认为,我们正处于另一波科技浪潮之中,这次的核心技术是AI、加密技术和新型硬件,比如机器人、自动驾驶汽车和VR。这些技术并不是彼此独立的,而是互相补充,共同形成新的生态。新的硬件设备,比如AR和VR眼镜,依赖AI来提供更好的交互体验。自动驾驶汽车、特斯拉的机器人技术,以及各种人形机器人项目,也都正在将AI技术部署在物理环境应用到现实世界中。而加密技术则提供了一种新的方式,让去中心化的网络能够支撑这些AI应用。

如何利用加密技术启动网络效应

加密技术在解决"冷启动"问题方面非常有优势。许多网络效应类的项目,在早期都面临一个挑战:如何吸引足够多的用户,让网络真正运转起来?加密技术的独特之处在于,它可以通过代币经济激励早期用户,从而推动网络效应的形成。

AI是糖霜还是糖?

Marc提出了一个比喻:AI到底是"糖霜"还是"糖"?如果AI只是"糖霜",那么现有的行业巨头会赢,因为它们可以在现有产品上简单地加一个AI聊天机器人,利用它们已有的分发渠道、销售能力和客户关系继续主导市场。但如果AI是"糖",也就是说它是核心成分,那么你不能只是把它"加进去",而是需要从零开始构建整个产品。这样的话,AI领域就更可能由新兴公司占据主导地位。

为工具而来,为网络而留

Chris Dixon提出了一个经典的用户增长策略:"先因工具而来,后因网络而留。"也就是说,许多用户最初是因为某个工具而使用一个产品,但最终留下来的原因是网络效应。AI也可以采用类似的策略,比如AI生成图片的工具,可以作为一个切入口,但最终形成的应该是一个完整的AI创意社区,而不仅仅是一个工具软件。

模仿技术与原生技术

新技术的发展通常会经历两个阶段:模仿阶段和原生阶段。AI现在还处于拟物化阶段,我们看到的AI应用,主要是在替代人工,比如AI客服、AI写作助手等。但真正的AI革命,会出现在AI原生的产品上,比如AI生成的游戏世界、AI生成的互动内容等。

AI作为创意基石

Chris Dixon认为,生成式AI不会取代人类创作,而是会催生出全新的艺术形式,为人类创造力提供了一个新的画布,可能是虚拟世界、游戏或新型电影。除了创意产业以外,同理可适用于消费、社交网络等其他领域。

在AI中平衡供需

AI发展的问题既包括供给端(计算能力),也包括需求端(用户的接受度)。但真正的挑战是如何让用户接受AI,并将其融入日常生活。AI还有一个大问题,就是人们的工作方式如何变化,以及行业如何适应AI。

AI如何改变行业

很多AI的潜在应用都面临监管障碍。例如,在医疗行业,AI诊断的技术能力已经足够强,但法规仍然限制其广泛应用。未来五年,美国的法官可能会裁决AI训练数据是否属于合理使用,或者国会可能会出台法律,对AI训练数据进行监管。

互联网的理想未来是什么?

Chris Dixon认为,我们正处在一个十字路口。互联网最初的愿景是一个去中心化的网络,社区可以共同拥有和管理它,网络的经济收益也应该更多地流向用户,而不是少数大公司。但现在,互联网的资金流动发生了变化,越来越多的收益集中到了少数几家科技巨头手中。

如果未来的互联网完全由少数几家公司掌控,那么创新的空间就会被极大压缩。依赖中心化平台建立业务,就像是建在流沙之上,随时可能崩塌。真正的创新,应该建立在开放的生态之上,而不是被少数几家公司控制。