AI與加密技術如何改變互聯網的未來?

近日，a16z Growth合夥人David George與a16z crypto合夥人Chris Dixon展開對話,探討了他們對新互聯網的願景,包括加密貨幣、去中心化AI基礎設施等議題。這次對話還探討了爲什麼互聯網最初的商業模式正在瓦解,以及新的互聯網如何爲創作者引入全新的商業模式。

技術如何演變

Chris Dixon認爲,技術浪潮往往是成對或成三出現的。十五年前,移動互聯網、社交網絡和雲計算是三大趨勢。現在,AI、加密技術和新型設備(比如機器人、自動駕駛汽車和VR)是當前最有趣的三大趨勢。它們也是相互補充、共同發展的。

加密技術是一種新的事物,它提供了一種全新的互聯網架構方式,用來構建網路。它有一些獨特的特性,能讓過去無法實現的事情變成現實。很多人一提到加密,就會想到比特幣或meme幣。但對我和許多真正懂加密的專業人士來說,加密的本質遠不止於此。它與AI有很多交集。其中一種最基礎的結合方式就是用加密架構來構建AI系統。

加密貨幣與AI如何互動

Chris Dixon表示,他們投資的一些項目專注於建立一個適用於AI生態的去中心化互聯網服務架構。例如,Jensen項目在構建一個去中心化的計算資源網路,允許用戶提交計算任務,並分配到全球閒置的計算資源上,從而優化算力供需。

另一個例子是Story Protocol,它是一種註冊知識產權的新方式。創作者可以將圖片、視頻或音樂登記到區塊鏈上,區塊鏈會記錄媒體及其所有權利。這樣,任何人都可以在遵守協議的前提下使用這些內容。

加密技術的一個核心優勢是可組合性(composability)。開源軟件之所以成功,很大程度上是因爲它允許開發者在已有模塊上組合疊加創新。Linux就是一個很好的例子,從90年代幾乎0%的市場份額,發展到如今佔據超過90%的服務器市場,就是因爲其可組合性。

打破互聯網的經濟契約

Chris Dixon指出,ChatGPT讓人們看到了互聯網經濟契約可能被打破的跡象。過去20年,互聯網形成了一種隱性的經濟契約:搜索引擎和社交平台獲取內容的權限,作爲回報,創作者能獲得流量。但現在AI直接生成內容,用戶甚至不用點擊連結,Google也不用再把流量分給網站。這樣一來,創作者的收入來源就被切斷了,互聯網的原有經濟模式也隨之瓦解。

未來,我們可能只剩下幾個AI巨頭,而原來的獨立網站和創作者將失去生存空間。這就是我們需要思考的問題:AI時代的互聯網,是否仍然能夠支持創新和創業?如果我們不解決這個問題,互聯網可能會變成70年代的電視行業,只有幾個巨頭控制所有內容。

從移動互聯網、社交網絡和雲計算,到加密、AI和硬件

Chris Dixon認爲,我們正處於另一波科技浪潮之中,這次的核心技術是AI、加密技術和新型硬件,比如機器人、自動駕駛汽車和VR。這些技術並不是彼此獨立的,而是互相補充,共同形成新的生態。新的硬件設備,比如AR和VR眼鏡,依賴AI來提供更好的交互體驗。自動駕駛汽車、特斯拉的機器人技術,以及各種人形機器人項目,也都正在將AI技術部署在物理環境應用到現實世界中。而加密技術則提供了一種新的方式,讓去中心化的網路能夠支撐這些AI應用。

如何利用加密技術啓動網路效應

加密技術在解決"冷啓動"問題方面非常有優勢。許多網路效應類的項目,在早期都面臨一個挑戰:如何吸引足夠多的用戶,讓網路真正運轉起來?加密技術的獨特之處在於,它可以通過代幣經濟激勵早期用戶,從而推動網路效應的形成。

AI是糖霜還是糖?

Marc提出了一個比喻:AI到底是"糖霜"還是"糖"?如果AI只是"糖霜",那麼現有的行業巨頭會贏,因爲它們可以在現有產品上簡單地加一個AI聊天機器人,利用它們已有的分發渠道、銷售能力和客戶關係繼續主導市場。但如果AI是"糖",也就是說它是核心成分,那麼你不能只是把它"加進去",而是需要從零開始構建整個產品。這樣的話,AI領域就更可能由新興公司佔據主導地位。

爲工具而來,爲網路而留

Chris Dixon提出了一個經典的用戶增長策略:"先因工具而來,後因網路而留。"也就是說,許多用戶最初是因爲某個工具而使用一個產品,但最終留下來的原因是網路效應。AI也可以採用類似的策略,比如AI生成圖片的工具,可以作爲一個切入口,但最終形成的應該是一個完整的AI創意社區,而不僅僅是一個工具軟件。

模仿技術與原生技術

新技術的發展通常會經歷兩個階段:模仿階段和原生階段。AI現在還處於擬物化階段,我們看到的AI應用,主要是在替代人工,比如AI客服、AI寫作助手等。但真正的AI革命,會出現在AI原生的產品上,比如AI生成的遊戲世界、AI生成的互動內容等。

AI作爲創意基石

Chris Dixon認爲,生成式AI不會取代人類創作,而是會催生出全新的藝術形式,爲人類創造力提供了一個新的畫布,可能是虛擬世界、遊戲或新型電影。除了創意產業以外,同理可適用於消費、社交網絡等其他領域。

在AI中平衡供需

AI發展的問題既包括供給端(計算能力),也包括需求端(用戶的接受度)。但真正的挑戰是如何讓用戶接受AI,並將其融入日常生活。AI還有一個大問題,就是人們的工作方式如何變化,以及行業如何適應AI。

AI如何改變行業

很多AI的潛在應用都面臨監管障礙。例如,在醫療行業,AI診斷的技術能力已經足夠強,但法規仍然限制其廣泛應用。未來五年,美國的法官可能會裁決AI訓練數據是否屬於合理使用,或者國會可能會出臺法律,對AI訓練數據進行監管。

互聯網的理想未來是什麼?

Chris Dixon認爲,我們正處在一個十字路口。互聯網最初的願景是一個去中心化的網路,社區可以共同擁有和管理它,網路的經濟收益也應該更多地流向用戶,而不是少數大公司。但現在,互聯網的資金流動發生了變化,越來越多的收益集中到了少數幾家科技巨頭手中。

如果未來的互聯網完全由少數幾家公司掌控,那麼創新的空間就會被極大壓縮。依賴中心化平台建立業務,就像是建在流沙之上,隨時可能崩塌。真正的創新,應該建立在開放的生態之上,而不是被少數幾家公司控制。