前段時間 我覺得是寫的不錯的，這個報告將聚焦點放在了企業級 B 端市場，這也是我觀察今年 AI 在應用里發展最明顯的一個趨勢。

其中 AI 編程又是這里面采用率最為快速的，現在更是向非技術人群快速擴散《》。

最近，海外兩家 VC Forerunner 和 Bain Capital Ventures 分享了他們內部給 LP 發的兩份報告，從這兩份報告，我們可以看到當下創業公司的一些生態和 AI 發展的趨勢。兩份報告都比較長，需要付費才能獲取，我將部分做了一下分享，特別是關于 AI 這塊的內容（這里部分 Credit 給到莊明浩，感謝他的分享）。

Forerunner 的報告給我印象最深的是一張 PPT 給出的幾個結論：

1. 技術發展的重點會逐漸從“與我協作”（Do it with me）向“為我完成”（Do it for me）轉變。

2. 減輕負擔（Create relief） 將是主要趨勢，未來技術將更多幫助用戶實現自動化和簡化生活。

3. 同時，技術也會在創造愉悅體驗（Create delight）方面有所提升，但不會像“減負”那樣迅速擴展。

而 BCV 認為 3 大技術創新正在帶來巨大價值：

1. 后訓練技術的興起。隨著預訓練模型（如 GPT 系列、BERT）的大規模應用，如何在訓練后的階段進一步優化這些模型變得至關重要。

2. 多智能體系統（Multi-Model systems）可以顯著提高推理和事實準確性。通過引入多模型辯論機制，可以克服單一模型的局限性，在多個任務上取得顯著提升。

3. 推理成本大幅下降。隨著技術創新和優化，GPT-4 級別模型的推理成本在較短時間內顯著下降。這種成本崩塌（Collapsing Costs）使得高性能語言模型更具可訪問性，為企業和開發者提供了更經濟的部署選擇，也推動了大規模生產部署的普及。

首先是 Forerunner 的報告，創投行業的一個整體走勢，這個數據顯示 2024 年整個行業并沒有怎么改善。

但是早期融資的估值和金額都增加了不少，種子和 A 輪階段的估值都增長了 25%；而 AI 公司的估值普遍比非 AI 公司要高不少。

Forerunner 的數據再次說明，2024 年是企業 AI 的一年，在 A 輪這個階段，企業級 AI 融資的金額占到了 90%，達到了 53 億美金，而消費這塊只有 5 億美金左右。

下面這幾張我就不解釋了，大家自己看就好

關于 AI 的發展這塊，Forerunner 分成了下面 4 個階段來闡述：

基礎模型這塊，基本上大廠主導了融資

應用層面，同樣是企業級市場比較明顯

消費這塊雖然整體差別很大，但是也還是有一些應用出來

基于 AI Agent，很多行業的服務和商業模式都在發生變化，從一開始提供建議（Advice）到提供支持（Support）再到行動（Actions）

最后這張圖挺有意思，核心討論了未來的技術如何通過“Create relief”和“Create delight”來滿足用戶需求。

縱軸：上方“Create relief”，技術帶來“解脫”或“減負”，幫助用戶減少負擔，提供便利。下方“Create delight”：技術帶來“愉悅”，創造令人欣喜、超出預期的體驗。

橫軸：左側“Do it with me”，技術與用戶協作，用戶主動參與其中，強調信任（Trust）。右側“Do it for me”：技術代替用戶完成任務，強調服務的自動化和高效，依然依賴信任（Trust）。

綠色（Today）：代表當前技術水平所能實現的范圍。

紫色（Future）：代表未來技術進步將進一步擴展的領域。

• “Create relief” 和 “Do it for me” 的區域在未來顯著擴展，暗示技術將會承擔更多用戶的任務，進一步減少用戶負擔。

• “Create delight” 的區域也在未來有所發展，但擴展程度較小，意味著技術在提供愉悅體驗方面仍有待探索。

Magic：出現在“Create relief” 和 “Create delight” 兩個區域，表示這兩個領域的技術進步能夠帶來神奇般的效果；

Trust：出現在“Do it with me” 和 “Do it for me”，說明無論是協作還是完全代勞，用戶對技術的信任都是核心要素。

結論有這么幾點：

• 技術發展的重點會逐漸從“與我協作”（Do it with me）向“為我完成”（Do it for me）轉變。

• 減輕負擔（Create relief） 將是主要趨勢，未來技術將更多幫助用戶實現自動化和簡化生活。

• 同時，技術也會在創造愉悅體驗（Create delight）方面有所提升，但不會像“減負”那樣迅速擴展。

• 信任和技術的神奇表現（Magic）是實現這一切的關鍵。

下面是 BCV 的報告，BCV 認為，AI 是互聯網以來最大的一波技術演變。

過去 30 年軟件機會的演變歷程：90 年代的記錄系統到 2000 時代的情報系統再到 2020 時代的工作系統

未來的演變趨勢正在從第一階段的 Co-Pilots 向第二階段的 Assistants 以及 Agents 演變，BCV 認為這幾個的核心區別是 AI 對工作的完成度

AI 將解鎖以前未被滿足的一些細分場景，就是以前無法用 SaaS 規模化的一些行業，現在通過 AI 既能實現規模化，甚至還能實現個性化，這個基本上已經是共識了。與此同時，AI 開始對原子世界產生價值了，這對物理世界、機器人等行業帶來的巨大機會。

2023 年預測并且已經發生了的事情：開源模型的追趕與崛起

跟 Forerunner 的結論類似，整體估值都在增長，而且 AI 公司和非 AI 公司的估值差距非常大

2023 年預測但是沒有發生的事：企業級市場的部署。這塊我不太清楚 BCV 是如何做的定義，按我的理解今年企業級的部署的速度還是很快的。

沒有預期也沒有發生的事：自動化。BCV 認為發生的是 Augmentation（增強）而不是自動化，這點確實也很明顯，我理解和之前文章《》里所說的 AI 能力加持有點類似，不過我覺得自動化其實也是在發生的。

沒有預測到但是發生了的事情：巨頭收編 AI 創業公司核心團隊。這個確實是今年沒怎么想到的，而且還發生了好幾起這樣的交易。BCV 將這個交易稱為 Creative Dealmaking。

展望未來的幾個趨勢：

• 所有 Apps 都在變成 Agents

• 推理正在取得快速進步

• 工具的使用變得越來越簡單明了

• 技術的不斷突破繼續給 Agents 能力加持

3 大技術創新正在帶來巨大價值：

1. 后訓練技術的興起。隨著預訓練模型（如 GPT 系列、BERT）的大規模應用，如何在訓練后的階段進一步優化這些模型變得至關重要。

2. 多智能體系統（Multi-Model systems）可以顯著提高推理和事實準確性。通過引入多模型辯論機制，可以克服單一模型的局限性，在多個任務上取得顯著提升。

3. 推理成本大幅下降。隨著技術創新和優化，GPT-4 級別模型的推理成本在較短時間內顯著下降。這種成本崩塌（Collapsing Costs）使得高性能語言模型更具可訪問性，為企業和開發者提供了更經濟的部署選擇，也推動了大規模生產部署的普及。

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