Big Ideas in Tech for 2024： A16Z展望2024
最近，美国顶级VC机构A16Z发布了一篇题为Big Ideas in Tech for 2024的报告，这其中涵盖医疗，美国社会，消费科技，金融科技，游戏，成长期科技，基础设施，企业服务等。邀请A16Z的合伙人对2024进行展望。内容比较长，有一些和中国读者也距离较远，Techverse对其中有趣的部分摘要如下，让我们来一起展望和期待下2024吧。也欢迎你把你对2024的想法，写在留言中
21世纪公共安全：通过技术创新提升公共安全水平，如使用FaceTime或WhatsApp与911接线员联系，使用无人机快速响应紧急情况。
智能电网：通过技术创新实现更智能、可靠的电力系统，支持双向能源流动，整合分布式能源资源。
成本效益的集群防御：通过成本效益的集群技术，提高国防系统的应对能力。
软件优先收购：通过软件优势，实现企业规模扩张和产品平台扩展。
计算机视觉和视频智能的新应用：利用计算机视觉和视频智能技术提升实体世界的安全性和管理效率。
民主化"奇迹药物"：改革医疗保险和医疗体系，让更多人能够负担并受益于创新药物。
编程医学的最后疆域：通过可重复使用、可编程的生物技术，降低药物开发成本，提高治疗效果。
释放医疗工作者潜能：利用AI技术减轻医疗工作者的行政负担，提高诊疗效率。
AI将推动医疗未来：AI技术将大幅提高医疗行业的效率，改善患者和医护人员的生活。
语音第一应用将成为生活的重要组成部分：AI技术将使语音应用在生活和工作中发挥更大作用。
定制化的AI解决方案：开发针对特定行业和任务的AI工具，提高工作效率。
AI工具将教育儿童：设计适合儿童使用的AI工具，激发他们的创新精神和想象力。
无代码AI生成器将引发新的行为：降低创造门槛，让更多人能够利用AI技术进行创新。
创造力得到AI的加持：AI技术将协助用户更高效地进行创作，提高创作质量。
进入新的去中心化时代：去中心化技术将推动更民主、公平的互联网基础设施建设。
重置未来的用户体验：通过技术创新改进加密货币用户体验，降低使用难度。
模块化技术堆栈的崛起：开放的模块化技术堆栈将推动创新，提高竞争力。
AI与区块链的结合：区块链技术将使AI更加民主化、安全，降低开发成本。
玩赚游戏成为玩赚兼娱乐：游戏将实现娱乐与收益的结合，让玩家在享受游戏的同时获得收益。
AI成为游戏制作者，加密货币提供保证：AI将改变游戏制作方式，加密货币技术确保游戏的公正性和安全性。
形式化验证技术将更加实用：通过技术创新降低形式化验证的复杂性，提高智能合约的安全性。
NFT成为无处不在的品牌资产：品牌将更广泛地利用NFT技术与消费者互动，提升品牌价值。
SNARKs技术将走向主流：SNARKs技术将提高各种应用场景的安全性和可信度。
开发者成为金融科技购买决策的重要影响者：开发者的需求和体验将对金融科技产品的成功产生越来越大的影响。
科技助力社区和地区银行竞争：金融科技将帮助社区和地区银行提高服务质量，降低运营风险。
金融专业服务得到软件的加持：AI和机器学习技术将提高金融专业服务的效率，改变行业格局。
LLM技术捕获新的"基础客户单位"：利用LLM技术，初创公司将能够捕获传统金融软件难以处理的数据，改变行业格局。
新的银行和交易工具：金融科技将改变银行和交易行业的工作方式，提高效率。
AI推动拉丁美洲中小企业数字化：AI技术将帮助拉丁美洲中小企业提高运营效率，适应数字化趋势。
AI将成为提高投资回报的关键：金融机构将通过采用AI技术提高运营效率，降低成本，从而提高投资回报。
新叙事方式：AI技术将推动多媒体叙事方式的发展，提供更丰富、沉浸式的娱乐体验。
CRM系统将由AI驱动的数据收集功能：AI技术将自动收集和分析客户数据，提高CRM系统的准确性和效率。
消费者AI战场从模型转向用户体验：未来消费者AI应用的竞争优势将来自于提供卓越的用户体验，而不仅仅是模型性能。
基础设施和企业领域的AI解释性：AI模型的解释性将成为关键，帮助人们理解AI的决策过程，提高模型的可信度和可控性。
创意产业的重塑：AI技术将使创意表达更加便捷，降低创作门槛，让更多人能够快速实现创意想法。
B2B AI产品更深入地融入工作流程：AI技术将在工作流程中发挥更大作用，自动执行更多任务，提高生产力。
新的"劳动分工"：AI技术将增强人类的创造力和问题解决能力，改变未来的工作方式。
LLM技术推动RPA系统的进化：利用LLM技术，可以开发出更智能、自适应的RPA系统，提高自动化水平。
之后，我又追问了kimi，从科技从业这者的角度，最有价值的3条是什么，kimi的回答如下：
从科技从业者的角度来看，以下三个预测可能最具价值：
AI推动拉丁美洲中小企业数字化：随着AI技术的发展和普及，越来越多的中小企业将受益于这些创新，特别是在拉丁美洲这样的地区。这为科技从业者提供了广阔的市场机会，帮助这些企业提高运营效率，降低成本，从而提高竞争力。
新叙事方式：AI技术将推动多媒体叙事方式的发展，提供更丰富、沉浸式的娱乐体验。这对于内容创作者、游戏开发者和虚拟现实/增强现实领域的从业者来说，是一个巨大的机遇。他们可以利用AI技术开发出更具吸引力和创新性的作品，为用户带来全新的体验。
B2B AI产品更深入地融入工作流程：AI技术将在工作流程中发挥更大作用，自动执行更多任务，提高生产力。这为科技从业者带来了巨大的市场需求，他们可以开发出更多针对不同行业的AI解决方案，帮助企业提高效率，降低成本，实现数字化转型。
下面，就是这些预测中一些有趣部分的全文翻译，enjoy：
编程医学的最新发展边界
物科技界的可重复使用火箭在哪里？传统的药物开发过程非常耗时、高风险且成本昂贵。每种药物的开发都是高度定制的，就像传统的火箭一样，只能使用一次。
但这种情况正在改变。SpaceX的可重复使用火箭技术已经改变了太空旅行，降低成本并拓宽了视野。类似地，潜在的治愈性可编程药物，如基因疗法，可以重复使用某些组件，比如用于针对特定细胞的运输载体，同时更换遗传物质。下一个任务使用同一枚火箭将不同的有效载荷送往新的目的地。
美国食品药品监督管理局（FDA）正向天空望去，并借鉴了美国联邦航空局（FAA）对航空安全的方法——严格但适应性强——最近成立了新的治疗产品办公室，并启动了针对罕见病的“曲速行动”，以创建更透明、更灵活的流程来评估和批准可编程药物。想象一个我们重新部署而非重新发明创新的未来。这将彻底改变我们制造药物的方式，以及这些药物能带我们去往何方。
Jorge Conde 是 Andreessen Horowitz 生物+健康团队的一名普通合伙人，专注于治疗、诊断、生命科学工具和软件。
AI将助力健康未来的飞速发展：
长期以来，科学和医疗保健领域在采用软件方面比较落后。但现在，这个劣势变成了机会，因为人工智能（AI）正在跳过现有软件，彻底改变医疗技术。
其他行业可能因为已经在用非AI软件高效运行而需要更长时间来采用AI。但医疗保健行业还在依赖寻呼机、传真机和大量手工数据输入，所以非常适合引入AI。而且，医疗保健是唯一一个在美国食品药品监督管理局（FDA）的监管框架下已经有了AI相关规定的行业，这让这场革命更容易进行。
到2024年，我期待看到这些跨越式的变革在整个科学和医疗保健行业发生，大幅改善医疗服务提供者和患者的生活。
Vijay Pande 是 Andreessen Horowitz 生物+健康团队的创始普通合伙人，专注于生物学和计算机科学的交叉领域。
"语音优先应用将成为我们生活中不可或缺的部分"：
在未来一年里，人工智能将终于解锁以语音为首的应用程序，特别是在陪伴和提高工作效率的类别中。
虽然语音是人类最古老和最常见的沟通方式，但它从来没有真正作为与技术互动的有效界面。就在今年早些时候，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）甚至称过去十年的语音助手（包括他自己公司的Cortana）“愚蠢如石”。历史上，人们使用智能音箱最多的还是一些简单的任务，比如播放音乐或查看天气，而不是从语音互动中获得实际价值。但现在，大型语言模型使得虚拟助手达到了人类水平的对话能力。
重要的是，语音作为一种不同的交互方式，现有的应用程序并不自然适合构建这种体验。很明显，AI的电子邮件功能将被集成到Gmail中，但Gmail引入AI语音界面进入你的收件箱的可能性就小得多。到2024年，我预计语音应用将变得更加有用，并更加融入我们的生活。
Anish Acharya 是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，专注于消费者技术。
"2024年将出现更为专业、特定目的的人工智能"：
在2024年，我预测我们将看到更加专业和针对特定用途的AI解决方案。尽管像ChatGPT这样的通用人工智能助手很棒，但它不太可能在每个任务上都“胜出”。我期待我们将看到专门为研究人员打造的AI平台、针对记者的写作生成工具，以及专为设计师设计的渲染平台，仅举几例。
从长远来看，我认为人们日常使用的产品将针对他们的用例进行定制，无论是专有的底层模型还是围绕它构建的特殊工作流程。这些公司将有机会在新技术时代“拥有”数据和工作流程；他们将通过在一个类别中表现出色，然后再进行扩展来实现这一点。对于初始产品来说，越专业越好
Olivia Moore 是 Andreessen Horowitz 消费者技术团队的合伙人，专注于市场初创公司。
"2024年AI工具将教育孩子"：
2023年，据估计有30%的大学生使用了像ChatGPT这样的工具来完成学校作业（由于调查报告的性质，实际数字可能更高）。然而，在未来一年里，生成性AI将开始改变早期教育的格局。
生成性AI为年轻的头脑提供了巨大的潜力，促进创新并激发想象力。与高等教育中占主导地位的学术诚信问题不同，早期教育可以利用AI创造一个无限探索的沙盒环境。这里的关键在于设计既能吸引又能保护我们年轻学习者的产品。这需要内容审查、以用户为中心的限制和适合儿童的界面的独特结合。到2024年，我们可能会看到为儿童精心设计的突破性新AI工具。这些平台将使儿童能够安全地利用AI和互联网的广阔能力。
Zach Cohen 是 Andreessen Horowitz 消费者技术团队的合伙人，专注于在生成性AI的应用层构建公司。
"免编码AI生成器催生新行为"：
随着最先进的生成性AI技术将创作的边际成本降至接近零，我们将看到全新的消费者行为出现。目前，像Midjourney和Ideogram这样的平台让我们能够创造出以前需要花费数小时和数千美元才能完成的令人难以置信的图像。Eleven Labs能在几秒钟内翻译内容——跨越数十种语言——并配以声音克隆和音频配音（这是我在看糟糕配音的外国电影长大时无法想象的！）。现在，即使非开发者也可以将一系列生成性AI工具串联起来，无需编码技能就能创造出令人惊叹的成果。例如，Glif是一个多媒体平台，允许用户仅通过简单的提示就能生成艺术作品、漫画、自拍照等等。
Bryan Kim是Andreessen Horowitz的合伙人，专注于消费者技术和应用层AI投资
"进入去中心化的新时代"：
大多数web3治理模型涉及到DAO（去中心化自治组织），它们使用简化但繁琐的基于直接民主或公司治理的治理模型——这些并不适合去中心化治理的社会政治现实。然而，多亏了过去几年web3的“活生生的实验室”，去中心化的更多最佳实践已经开始出现。这些包括可以适应具有更丰富特性应用程序的去中心化模型；还包括方法，例如DAO采用马基雅维利原则来设计更有效的去中心化治理，以确保领导层负责。随着这些模型的发展，我们应该很快看到前所未有的去中心化协调、操作功能和创新水平。
Miles Jennings是a16z crypto的总法律顾问兼去中心化负责人（@milesjennings 在 Farcaster | 在 X）。
"重新设定未来用户体验（UX）"：
尽管人们对此颇有微词，但自2016年以来，加密货币的用户体验基本上并没有太大改变。它仍然过于复杂：自我保管秘密密钥；将钱包与去中心化应用程序（dApps）连接；发送签名交易到越来越多的网络端点等等。我们不能指望用户在使用加密应用的最初几分钟内就学会这些。
但现在，开发人员正在积极测试和部署新工具，这些工具可能在未来一年重置加密货币的前端用户体验（UX）。其中一个工具包括简化在用户设备上登录应用程序和网站的通行密钥；与密码不同，密码更容易受到攻击并且需要用户手动操作，而通行密钥则是自动、加密生成的。其他创新包括智能账户，使账户本身可编程，因此更易于管理；嵌入式钱包，内置于应用程序中，因此可以使入门无摩擦；多方计算（MPC），使第三方更容易支持签名而无需保管用户的密钥；高级远程过程调用（RPC）端点，能够识别用户的需求并填补空白；等等。所有这些不仅有助于web3更加主流，还可以使用户体验比web2时代更好、更安全。
Eddy Lazzarin是a16z crypto的首席技术官（@eddy 在 Farcaster | @eddylazzarin 在 X）。
"人工智能与区块链的融合"：
去中心化的区块链是对中心化人工智能的一种平衡力量。目前，像ChatGPT这样的AI模型只能由少数科技巨头来训练和运行，因为所需的计算能力和训练数据对于小型玩家来说是禁止性的。但是有了加密技术，就有可能创建多边、全球性、无需许可的市场，任何人都可以贡献——并因此得到报酬——无论是计算能力还是新数据集，都可以为网络中需要的人提供。利用这些资源的长尾将有助于降低AI的成本，使其更加普及。
但随着人工智能彻底改变我们生产信息的方式——改变社会、文化、政治、经济——它也创造了一个充满AI生成内容的世界，包括深度伪造。加密技术在这里也可以被用来打开黑匣子；追踪我们在线看到的东西的来源；等等。我们还需要找出方法来去中心化生成性AI，并以民主方式治理它，以防止任何一个行动者为所有其他人做出决定；web3是找出如何做到这一点的实验室。去中心化、开源的加密网络将民主化（而不是集中）AI创新，最终使其对消费者更安全。
Andrew Hall 是斯坦福大学商学院政治经济学教授。他与a16z crypto研究实验室合作。
Daren Matsuoka是a16z crypto的数据科学家（@darenmatsuoka 在 Farcaster | 在 X）。
Ali Yahya是a16z crypto的总合伙人（@alive.eth 在 Farcaster | @alive_eth 在 X）。
"金融服务领域开发者成为购买者的崛起"：
到2024年，开发者将成为购买金融服务基础设施中最重要的影响者之一。
历史上，金融服务基础设施的采购主要是由经济买家（“我的投资回报率是多少？”）或业务领导（“这解决了我的用例吗？”）推动的。但现在出现了第三个、越来越有影响力的群体：开发者。不用再看其他了，Moov不断增长的金融科技开发者大会及其4000多名强大社区便是一个明显的例子。与此同时，大型金融机构和保险公司的开发者在购买决策中的影响力也在增长。
在各种规模的金融服务公司中，开发者作为购买者的崛起有利于新进入者；对于那些以出色的开发者体验为傲的金融科技公司来说，这将成为他们的优势。金融科技公司已经开始优先考虑创建开发者沙盒，让客户“在购买前试用”，甚至开放源代码他们的部分解决方案。开发者-购买者当然更愿意在完全实施前了解产品的工作原理。但这种策略对每个人来说不是也更好吗？
对于那些出售其基础设施的大型金融机构来说，吸引开发者将是一种新的能力，可能需要在产品架构方面进行改进（包括最新的文档！）。尽管如此，很明显这些机构也意识到了影响开发者的必要性。
Angela Strange 是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，专注于金融服务，包括金融科技基础设施、保险、房地产和提高金融包容性。
"大型语言模型捕获新的“基础客户单元”"：
操作系统极其有价值——它们拥有我们所说的基础客户单元（FCU）。历史上，某些类型的非结构化数据对操作系统来说一直是难以摄取的挑战。例如，在保险领域，Vertafore或Applied Systems一直难以扩展到追踪已出具的保单之外，因为在过程的早期收集数据需要摄取存储在电子邮件、PDF或电子表格中的信息。到2024年，利用大型语言模型（LLMs）的初创公司将捕获那些对现有操作系统来说难以收集的数据，并自动进行标记和存储。如果这些初创公司在传统平台上游捕获FCUs，我们可能会看到一些由软件寡头垄断服务的领域进入一个新时代。
Joe Schmidt 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于金融科技和保险科技。
"以人工智能为先的永不结束的游戏"：
到2024年，我们将看到第一批以人工智能为先的游戏，这些游戏由利用大型模型来开启新颖游戏系统和机制的创作者开发。虽然关于游戏中生成性人工智能的早期讨论主要集中在如何让游戏创作者更高效，但我认为长期来看最大的机会在于利用人工智能彻底改造游戏的本质——创造永不结束的游戏，长期吸引并留住用户。
由大型语言模型驱动的生成性代理将创造出极其逼真的伙伴和新兴社交行为，为游戏中的非玩家角色（NPC）增添动力。个性化角色构建器和叙事系统将使每个玩家都能享受到他们最喜欢的游戏的独特、个性化的游玩体验。游戏世界本身将不再被渲染，而是在运行时使用神经网络生成。而新玩家的入门也将被重新发明。每个游戏都将围绕着一个人工智能副驾驶员设计，其口号是“单打独斗不错，有AI更好，与朋友一起最佳”。
Jonathan Lai 是 Andreessen Horowitz 旗下 A16Z GAMES 的普通合伙人和创始投资者，专注于在游戏与消费者、社交、web3、基础设施和金融科技的交汇处进行投资。
"从聊天机器人到虚拟形象：人工智能伙伴走向三维"：
如果说2023年是我们与文字聊天的人工智能伙伴的年代，那么明年，这些关系将通过我们实时语音交谈的三维虚拟形象变得更加生动。像Character AI这样的人工智能伴侣应用已经看到数百万月活跃用户与虚拟的埃隆·马斯克、超级马里奥或心理学家等聊天机器人互动。在来年，这些对话将感觉就像FaceTime对话一样自然。随着响应延迟的降低、文本到语音的进步以及音频驱动的面部动画，我们与人工智能伙伴的对话将变得越来越有洞察力、现实感和个性化。娱乐将继续从被动体验转向主动体验，线性电视与互动游戏之间的界线将变得越来越模糊。
Troy Kirwin 是 Andreessen Horowitz 旗下 A16Z GAMES 团队的合伙人，专注于推动游戏和元宇宙的技术、工具和基础设施。
动漫游戏走向主流"：
动漫已经成为按用户平均收入计算的最高收益类型之一。2022年，米哈游凭借《原神》和《崩坏：星轨》等作品的发布，总收入超过38亿美元。今年早些时候，任天堂推出了《塞尔达传说：王国之泪》。我预计2024年动漫的势头将继续。
动漫是一种独特的、适合儿童和成人的艺术风格，这种媒介允许展现许多不同的故事原型。动漫游戏中有冒险元素、浪漫钩子和社交循环，这些都导致玩家深度参与。《原神》为全平台、在多种设备类型、GPU和框架上性能出色的游戏设定了新标准。许多充满激情的开发者现在正在为世界各地的玩家构建新的体验。
Robin Guo 是 Andreessen Horowitz 旗下 A16Z GAMES 团队的合伙人，专注于web2和web3工作室、游戏广告技术、人工智能应用，以及医疗保健与游戏的交叉点。
"超越基于文本的聊天的全新叙事方式"：
Character.AI首席执行官Noam Shazeer曾称娱乐为“通用人工智能的首个应用案例”——使用AI讲述跨文本、音频和视觉格式的故事的能力一直在快速提升。在未来一年中，AI将超越基于文本的聊天，发展到多模态模型。通过加入个性化并由用户进行微调，将加深我们与AI的互动方式，并使体验更加激动人心、娱乐性和吸引力。创造这些新叙事格式的任务落在了初创公司身上。
Sarah Wang 是 Andreessen Horowitz 成长团队的普通合伙人，专注于企业技术公司。
"由人工智能数据收集驱动的客户关系管理（CRM）"：
销售代表数据是市场进入组织的基本单元，几乎每个市场进入领导者都面临着数据不准确的问题。无论你在CRM平台上投入多少工具或插件，你仍然面临同样的根本问题：你的代表需要输入准确的数据。如果代表输入的数据质量差，你得到的结果也会差。
虽然我们已经看到一些销售技术公司在边缘领域尝试使用生成性AI，但下一代销售技术将利用生成性AI直接解决这个核心数据问题。这些以AI为本的公司不再依赖于销售代表对客户会议的回忆或解读，而是基于从实际客户互动（如会议记录、电子邮件和电话录音）自动捕获或由AI生成的地面数据。
我们可能会看到这些销售工具的大规模自下而上的采用，因为它们将带来显著的生产力提升。最终，这些新的以AI为本的销售技术公司可能会为完全以AI为本的CRM铺平道路。
Joe Morrissey 是 Andreessen Horowitz 成长团队的普通合伙人，专注于企业技术公司。