O segundo ato da IA generativa

xguru · 2023-09-25T11:06:45+09:00

Atualização do mapa de mercado de IA generativa que a Sequoia organizou há 1 ano "Esperávamos que a IA generativa provocasse uma mudança fundamental de plataforma no setor de tecnologia, e a tempestade chegou" O momento da explosão cambriana da inovação foi construído ao longo de várias décadas 60 anos de Lei de Moore trouxeram poder computacional capaz de processar dados em escala de exaflop 40 anos de internet trouxeram dados de treinamento equivalentes a trilhões de tokens 20 anos de mobile/cloud colocaram um supercomputador na palma da mão de todo mundo O acúmulo desses avanços tecnológicos ao longo de décadas criou as condições necessárias para a IA generativa decolar A ascensão do ChatGPT foi a faísca que acendeu o pavio Despertou um entusiasmo intenso por inovação, em uma densidade que não se via há anos desde os primórdios da internet Logo, a empolgação com IA virou histeria limítrofe (Borderline Hysteria) De repente, toda empresa virou "AI Copilot" A caixa de entrada foi inundada por pitches como "AI Salesforce", "AI Adobe" e "AI Instagram" Uma rodada seed de $100M pre-product foi recusada (ou seja, ofereceram investir 130 bilhões de won antes mesmo do produto existir, e ainda assim recusaram) O setor caiu em um frenesi insustentável de fundraising, guerra por talentos e aquisição de GPUs Como era de se esperar, começaram a aparecer rachaduras Artistas, escritores e cantores desafiaram a legitimidade da propriedade intelectual gerada por máquinas Ética, regulação e a legitimidade da superinteligência passaram a dominar Washington (o governo) O mais preocupante é que começou a se espalhar no Vale do Silício o sussurro de que a IA generativa talvez não seja realmente útil Como mostram as péssimas métricas de retenção, os produtos ficaram muito aquém das expectativas A demanda final dos usuários por muitos aplicativos começou a estagnar Teria sido mais um ciclo de vaporware? O verão de frustração com a IA relembrou os primeiros anos da internet e deu munição aos críticos Como disse um economista em 1998: "até 2005 ficará claro que o impacto da internet na economia não é maior do que o do fax" Apesar de todo esse ruído, histeria, incerteza e clima de frustração, a IA generativa já teve uma largada mais bem-sucedida que o SaaS e gerou mais de $1b (1,3 trilhão de won) em receita apenas em startups O mercado de SaaS levou anos, não meses, para atingir a mesma escala Alguns produtos já se tornaram famosos O ChatGPT se tornou o aplicativo de crescimento mais rápido entre estudantes e desenvolvedores O Midjourney virou uma musa criativa coletiva e gerou centenas de milhões de dólares em receita com uma equipe de apenas 11 pessoas O Character popularizou entretenimento e companionship com IA, criando um aplicativo "social" em que usuários passam em média 2 horas Mas apesar desses sinais iniciais de sucesso muitas empresas de IA ainda não alcançaram product-market fit nem vantagem competitiva sustentável e a realidade de que o vigor geral do ecossistema de IA não é sustentável continua a mesma Rumo ao ato 2 O primeiro ano do lançamento da Generative AI, o "Act 1 (ato 1)", começou em "Technology-out (lançamento da tecnologia)" Descobrimos um novo "martelo", os foundation models, e surgiu uma onda de aplicativos novos que faziam demonstrações leves dessa tecnologia impressionante Agora acreditamos que o mercado está entrando no "Act 2 (ato 2)" de "Customer-back (centrado no cliente)" No ato 2, a proposta será resolver problemas humanos de ponta a ponta Diferentemente dos primeiros apps lançados, eles tendem a usar foundation models como parte de uma solução abrangente, e não como a solução completa Introduzem novas interfaces de edição para tornar o workflow mais robusto e melhorar os resultados Muitas vezes são multimodais O mercado já começou a fazer a transição do ato 1 para o ato 2 Harvey, que cria LLMs customizados para escritórios de advocacia de elite Glean, que rastreia e indexa workspaces para tornar a IA generativa mais conectada ao trabalho no ambiente profissional Character e Ava, que estão criando companheiros digitais Mapa do mercado Diferentemente do mapa do ano passado, este mapa foi organizado por caso de uso, e não por modalidade de modelo Isso reflete duas tendências importantes do mercado A IA generativa está mudando de um "martelo tecnológico" para "casos de uso reais e valor" As aplicações de IA generativa estão se tornando cada vez mais "multimodais" The Generative AI Market Map (v3) Consumer Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp Avatar Generators: Remini, Lensa Education : Speak, Ello, studdy Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify Medical Advice : Med-PaLM, XYLA Relationships : meeno , RIZZ Personal Assistant : milo Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX Enterprise: Horizontal Search / Knowledge : glean, cohere, Dust Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp Enterprise: Vertical HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES BIO : Inceptive, Cradle Financial Services : Hebbia, pilot Translation: LILT Prosumer General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe Virtual Avatars : synthesia, D-ID Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript 3D : Mirage, Spline, Physna Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom The Generative AI Infrastructure Stack Production Monitoring & Observability LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum User Analytics : Aquarium Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE Apps & Workflows Retool, Streamlit, gradio Developer Tools/Infra Application Frameworks : LangChain, FIXIE Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB Model Tuning Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face Data Labeling : scale, surge, Snorkel Synthetic Data : gretel Compute & Inference GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI Foundation Models TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion VIDEO : Stable Diffusion AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript 3D : intel, nVIDIA, Luma AI CODE : Codex, CodeGen, StarCoder Open Source : Hugging Face

(sequoiacap.com)

28 pontos por xguru 2023-09-25 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Atualização do mapa de mercado de IA generativa que a Sequoia organizou há 1 ano
"Esperávamos que a IA generativa provocasse uma mudança fundamental de plataforma no setor de tecnologia, e a tempestade chegou"
O momento da explosão cambriana da inovação foi construído ao longo de várias décadas
- 60 anos de Lei de Moore trouxeram poder computacional capaz de processar dados em escala de exaflop
- 40 anos de internet trouxeram dados de treinamento equivalentes a trilhões de tokens
- 20 anos de mobile/cloud colocaram um supercomputador na palma da mão de todo mundo
O acúmulo desses avanços tecnológicos ao longo de décadas criou as condições necessárias para a IA generativa decolar
A ascensão do ChatGPT foi a faísca que acendeu o pavio
- Despertou um entusiasmo intenso por inovação, em uma densidade que não se via há anos desde os primórdios da internet
Logo, a empolgação com IA virou histeria limítrofe (Borderline Hysteria)
- De repente, toda empresa virou "AI Copilot"
- A caixa de entrada foi inundada por pitches como "AI Salesforce", "AI Adobe" e "AI Instagram"
- Uma rodada seed de $100M pre-product foi recusada (ou seja, ofereceram investir 130 bilhões de won antes mesmo do produto existir, e ainda assim recusaram)
- O setor caiu em um frenesi insustentável de fundraising, guerra por talentos e aquisição de GPUs
Como era de se esperar, começaram a aparecer rachaduras
- Artistas, escritores e cantores desafiaram a legitimidade da propriedade intelectual gerada por máquinas
- Ética, regulação e a legitimidade da superinteligência passaram a dominar Washington (o governo)
- O mais preocupante é que começou a se espalhar no Vale do Silício o sussurro de que a IA generativa talvez não seja realmente útil
- Como mostram as péssimas métricas de retenção, os produtos ficaram muito aquém das expectativas
- A demanda final dos usuários por muitos aplicativos começou a estagnar
- Teria sido mais um ciclo de vaporware?
O verão de frustração com a IA relembrou os primeiros anos da internet e deu munição aos críticos
- Como disse um economista em 1998: "até 2005 ficará claro que o impacto da internet na economia não é maior do que o do fax"
Apesar de todo esse ruído, histeria, incerteza e clima de frustração, a IA generativa já teve uma largada mais bem-sucedida que o SaaS e gerou mais de $1b (1,3 trilhão de won) em receita apenas em startups
- O mercado de SaaS levou anos, não meses, para atingir a mesma escala
- Alguns produtos já se tornaram famosos
  - O ChatGPT se tornou o aplicativo de crescimento mais rápido entre estudantes e desenvolvedores
  - O Midjourney virou uma musa criativa coletiva e gerou centenas de milhões de dólares em receita com uma equipe de apenas 11 pessoas
  - O Character popularizou entretenimento e companionship com IA, criando um aplicativo "social" em que usuários passam em média 2 horas
Mas apesar desses sinais iniciais de sucesso
- muitas empresas de IA ainda não alcançaram product-market fit nem vantagem competitiva sustentável
- e a realidade de que o vigor geral do ecossistema de IA não é sustentável continua a mesma

Rumo ao ato 2

O primeiro ano do lançamento da Generative AI, o "Act 1 (ato 1)", começou em "Technology-out (lançamento da tecnologia)"
Descobrimos um novo "martelo", os foundation models, e surgiu uma onda de aplicativos novos que faziam demonstrações leves dessa tecnologia impressionante
Agora acreditamos que o mercado está entrando no "Act 2 (ato 2)" de "Customer-back (centrado no cliente)"
- No ato 2, a proposta será resolver problemas humanos de ponta a ponta
- Diferentemente dos primeiros apps lançados, eles tendem a usar foundation models como parte de uma solução abrangente, e não como a solução completa
- Introduzem novas interfaces de edição para tornar o workflow mais robusto e melhorar os resultados
- Muitas vezes são multimodais
O mercado já começou a fazer a transição do ato 1 para o ato 2
- Harvey, que cria LLMs customizados para escritórios de advocacia de elite
- Glean, que rastreia e indexa workspaces para tornar a IA generativa mais conectada ao trabalho no ambiente profissional
- Character e Ava, que estão criando companheiros digitais

Mapa do mercado

Diferentemente do mapa do ano passado, este mapa foi organizado por caso de uso, e não por modalidade de modelo
Isso reflete duas tendências importantes do mercado
- A IA generativa está mudando de um "martelo tecnológico" para "casos de uso reais e valor"
- As aplicações de IA generativa estão se tornando cada vez mais "multimodais"

The Generative AI Market Map (v3)

Consumer
- Entertainment / Companionship : Character.ai, Inflection, CHAI, LUZIA, Tiktok
- Social : airchat, Can of Soup, AVA/GOSH, Instagram, WhatsApp
- Avatar Generators: Remini, Lensa
- Education : Speak, Ello, studdy
- Music : splash, BandLab SongStarter, Endel, Suno, okio, Audialab, AIVA, TuneFlow, Mebert, Harmonai, boomy, SONIFY, Spotify
- Medical Advice : Med-PaLM, XYLA
- Relationships : meeno , RIZZ
- Personal Assistant : milo
- Gaming : AI Dungeon, inworld, Scenario, Leronardo.Ai, Layer, astroblox, Epic Games, Unity, ROBLOX
Enterprise: Horizontal
- Search / Knowledge : glean, cohere, Dust
- Marketing : attentive, Muliny, Jasper, copy.ai, Tawin, Writer, Rytr, anyword, copysmith, Hypotenuse AI, Writesonic
- RPA / Automation: zapier, Forge, DeepOpinion, ADEPT, Orby AI, axiom.ai, Ui Path, Google Duet AI, Kognitos, Automation Anywhere
- Sales : GONG, Clari, Apollo.io, tavus, Day.ai, unify, LAVENDER, Telescope, HubSpot, Salesforce, clay
- Design : Adobe, Recraft, modyfi, Picsart, Figma, Kittl, Canva, Visual Electric
- Customer Support : Maven AGI, CRESTA, Slang.ai, GENESYS, Zendesk
- Productivity : Notion, tome, LEX, Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI
- Data Science : chatGPT Code Interpreter, seek, Wisdom AI, Hex Magic, Turntable, Tableau, Looker, Arcwise
- Software Engineering / Code Gen. : GitHub Copilot, replit, Cody, Cursor, FACTORY, CodeGen, codeium, tabnine, Magic, warp
Enterprise: Vertical
- HealthCare : Ambience, MEMORA HEALTH, DeepScribe, Hippocratic AI, abridge, Co:Helm, Nabla, ATROPOSHEALTH, LATENT, GLASS, Athelas
- Legal : Harvey, Ironclad, EvenUp, casetext, PINCITES
- BIO : Inceptive, Cradle
- Financial Services : Hebbia, pilot
- Translation: LILT
Prosumer
- General Search / Knowledge : ChatGPT, ANTHROPIC Claude, perplexity, YOU, Google Bard, Poe
- Virtual Avatars : synthesia, D-ID
- Autonomous Agents : Open Interpreter, Autogpt, BabyAGI
- Video Creation / Editing : runway, VEED.IO, PIKA LABS, captions, descript, loom, Adobe Premiere Pro, dream, TikTok
- Voice : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, coqui, descript
- 3D : Mirage, Spline, Physna
- Browser Copilots / Automation / Assistant : Rewind, MULTI-ON, Minion AI, new COMPUTER
- Image Creation / Editing : Figma Midjourney, stability.ai, Ideogram, Lexica, PLAYGROUND, Adobe Firefly, Picsart, PhotoRoom

The Generative AI Infrastructure Stack

Production Monitoring & Observability
- LLM OPS : LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases
- Observability, Monitoring, Alerting : arize, fiddler, Helicone, DATADOG, Amplitude, baserun, GANTRY, Vellum
- User Analytics : Aquarium
- Firewalls : Arthur Shield, ROBUST INTELLIGENCE
Apps & Workflows
- Retool, Streamlit, gradio
Developer Tools/Infra
- Application Frameworks : LangChain, FIXIE
- Data Management : mindsdb, UNSTRUCTURED, LlamaIndex, Neum AI
- Vector Databases : Pinecone, milvus, Weaviate, supabase, chroma, Qdrant, MongoDB
Model Tuning
- Model Training & Fine Tuning : Weights & Biases, Amazon SageMaker, Fireworks.ai, anyscale, Hugging Face
- Data Labeling : scale, surge, Snorkel
- Synthetic Data : gretel
Compute & Inference
- GPU Supply : CoreWeave, together.ai, AWS, Lambda, CrusoeCloud, FOUNDRY, ARMADA, Google Cloud, Azure
- PAAS : Replicate, baseten, RunPod, Modal, BANANA, Lepton AI
Foundation Models
- TEXT : GPT-4, Claude, cohere, Llama 2, Falcon, Mistral AI, contextual-ai, Hugging Face, AI21 labs
- IMAGE : Midjourney, Stable Diffusion
- VIDEO : Stable Diffusion
- AUDIO : IIElevenLabs, RESEMBLE.AI, WELLSAID, MURF.AI, PlayHT, Bark, descript
- 3D : intel, nVIDIA, Luma AI
- CODE : Codex, CodeGen, StarCoder
- Open Source : Hugging Face

2 comentários

laeyoung 2023-09-26

Pessoalmente, a parte de DAU/MAU que faltou no seu resumo foi a que mais me impressionou. ChatGPT ter só 14%. O BingChat, que é mais acessível, deve ser ainda maior, não? De qualquer forma?

xguru 2023-09-25

A segunda fase da IA generativa: o mapa do mercado de IA generativa organizado pela Sequoia