2024 年科技领域的重大创新思想 [译]
智能能源网格、语音先行的伴侣应用、可编程药品、针对儿童的 AI 工具。我们向 a16z 的超过 40 位合作伙伴征询了他们认为将在 2024 年成为创新动力的重要理念。
美国的活力
21 世纪的公共安全
技术的发展不仅提升了我们的生活标准，也提高了我们对安全社会的期待。但许多城市仍面临警察、消防和公共安全服务人员短缺的挑战。尽管技术进步惠及了消费者和商业，但公共安全领域仍然落后。
为何我们不能通过 FaceTime 或 WhatsApp 联系 911 操作员，轻松分享现场的照片和视频？当无人机可以更快抵达现场，为前往的救援人员提供“鸟瞰”视角时，我们为什么还要等待紧急车辆到达事故现场才能了解情况？据 FBI 数据显示，美国每23 秒就有一辆车被盗，其中40%无法找回。当摄像头和传感器能够追踪车辆并覆盖数百英里时，我们为何还要让犯罪悬而未决？
这些创新已在早期采用的城市中显著降低了犯罪率，但要想发挥其最大效果，我们需要更广泛的应用。我们完全有能力大幅减少犯罪、应对紧急情况并挽救生命。现在是时候对我们的公共安全系统进行全国性升级了。
David Ulevitch 是 Andreessen Horowitz 的一名普通合伙人，负责领导该公司的美国活力实践，并专注于企业和 SaaS 软件投资。
智能电网：点亮日益电气化的世界
面临能源密集型行业的振兴挑战，美国迫切需要新的解决方案。技术为复杂电网问题提供了出路：通过跳过传统电线基础设施，采用分布式能源资源，比如家庭太阳能、能源储存装置，甚至是小型模块化核反应堆。这些不仅能够为个人提供稳定电力，增强电网弹性，还能将多余电力销售给电网。然而，要实现大规模应用，电网必须从单向流动模式（即从大型电站到消费者的模式）转变为一个可实现双向能量流动的“智能电网”，从而适应多样化的能源来源和地点。
能源转型需要我们最优秀的建设者加入。目前，从化石燃料向新能源的过渡遭遇了电网稳定性问题和新能源整合难题。尽管太阳能、风能和天然气等能源在过去十年降低了发电成本，但在消费者需要时输送电力的成本却大幅上升。电网的重要性不容有失，任何轮流停电的风险都是我们无法承受的。关乎的是我们日常生活的便利和工业竞争力。
Ryan McEntush 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于推动具有美国活力的公司。
成本效益的防御群集战术
为应对未来的冲突，美国正在投资无人系统，包括空中、海上和地面无人机，旨在以数量优势压倒敌方防御。然而，如果没有成本效益高的群集战术，我们就无法充分利用大量可消耗无人系统——比如经济上可接受损失的无人飞行器和其他单位——来实现对敌方的压倒性优势。群集战术是将国防部的力量从“一个资产配备多个操作员”（如航空母舰）转变为“一个操作员控制多个资产”的关键。一个协同工作、相互通信和协调的自主系统网络，将开启国防领域的新纪元。
Michelle Volz 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于国防、航空航天、能源和硬科技领域。
利用技术先行的并购，“软件革新实体界”
在美国，很多活力四射的公司活跃在物质世界的市场中，这些市场的价值最终体现在实体领域。但这些公司往往是以其核心的软件优势作为业务的基础。我认为，我们将看到越来越多的公司通过收购来扩大他们的软件优势，并在收购之后运用这一优势。
这种策略背后的几个关键原因包括：
根据收购的目的不同，这些交易可以有不同的形式，比如收购现有或潜在客户、整合分散的市场，或者是以产品为中心的战略性收购。对这些以技术为核心的收购而言，共同点在于收购方主要利用技术优势来提升被收购企业的业务表现。这对于那些需要将软件、实体资本和运营相结合的美国活力公司来说，是个特别相关的机遇。
为什么选择现在？虽然原因众多，但特别值得注意的是，当前 AI 技术浪潮的强大动力，它极大地提升了运营密集型企业服务的利润率和扩展性。
Oliver Hsu 是 Andreessen Horowitz 美国活力团队的合伙人，他专注于推动教育、住房和工业自动化等核心公共行业的企业发展。
计算机视觉与视频智能的新兴应用领域
2024 年，我们有望见证计算机视觉和视频智能技术在现实世界中的新颖应用。企业利用视频数据来获取洞见，以此来做出更加明智的商业决策，这一做法已经变得司空见惯。由于实际环境中可获取的数据更为丰富和全面，这种能力在真实世界的应用可能更显强大。但是，目前许多行业仍然缺乏捕捉和解读视频内容的现代化系统。客户们通常没有现成的视频基础设施，或者使用的是难以与现代软件融合的老旧视频系统。
各企业正通过硬件加软件的模式来应对这一挑战，他们不仅销售视频硬件摄像头，还提供相关软件给客户。这些公司通常会量身定制他们的市场策略，以便针对特定客户群，更好地满足他们的具体需求。
例如，Flock Safety 和 Ambient 等公司正在物理世界中积极运用计算机视觉技术。这种成功同样可以在交通（如道路和港口）、工业（如工厂）、农业或矿业等其他行业中实现。
Kimberly Tan 是 Andreessen Horowitz 公司的合伙人，她专注于企业和美国动态企业的发展。
探索海洋的新纪元
数代以前，我们的祖先乘船出海进行探险。但现在，我们对火星的表面的了解竟超过了对地球海底的认识。一个全新的海洋探索时代正在打开这扇大门，创新者们正引领这场变革。
海洋探索在可靠性和工程挑战上与航天领域不相上下，许多最新的太空时代技术都可以直接转用于此；同时，庞大且重要的商业和国防市场为此提供了丰厚的潜在回报。
Flexport、Saildrone、Saronic 等公司已经在现代化海运方面迈出了步伐，我们预见到持续的地缘政治动荡、供应链问题和气候变化将会进一步推动对变革的需求。
人工智能、硬件和计算机视觉技术的发展为我们的城市、港口和贸易网络带来了新的变革机遇，比如采用自动化、现代化的渡轮、集装箱船和渔船。机器人将在海底可持续地开采珍贵资源、绘制和调查水道、监测生态系统健康。新一代海军和海岸警卫队的舰船、船只和潜艇将守护我们的供应链和海岸。科技再次重返海洋的怀抱。
Grant Gregory 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，致力于支持促进美国活力的公司。
生物与健康
让“奇迹药物”惠及大众
2023 年，一系列被誉为奇迹药物的治疗方式 — 包括 GLP-1及具有治愈效果的细胞和 基因疗法 — 彻底改变了许多患者的生活。然而，我们现行的保险系统还未准备好承担这些疗法的高昂成本（特别是对于那些具有治愈性的疗法），同时医疗服务提供者也尚未准备好应对实施这些疗法所需的复杂物流、数据收集和临床操作。
我们期待创新者们能在政策、生物制药、融资和临床操作等多个领域交叉创新，为我们提供一种有效的方式，既不会导致系统破产，也不会破坏现有体系，就能将这些“奇迹药物”推向市场。
Julie Yoo 是 Andreessen Horowitz 生物与健康团队的一位核心合伙人，致力于改革我们获取、支付以及体验医疗保健的方式。
编程医学：探索未来医疗的新境界
在生物技术领域，我们是否拥有像可重复使用的火箭那样的突破？传统的药物开发流程不仅耗时冗长，风险和成本都异常高昂，每一种药物的开发都独一无二，就像传统的一次性火箭，用后即弃。
但现在，这种局面正在发生变化。SpaceX 的可重复使用火箭技术已经彻底改变了太空探索，大大降低了成本，拓宽了探索的边界。类似地，潜在的治愈方法如可编程药物（比如基因疗法），能够复用一些关键组件——比如定向作用于特定细胞的递送载体，而只更换其中的遗传物质。这就像用同一枚火箭，运载不同的有效载荷，飞往新的目的地。
美国食品和药物管理局（FDA）正向航空业学习，借鉴联邦航空管理局（FAA）在航空安全方面严格而灵活的方法。FDA 最近成立了新的治疗产品办公室，并启动了针对罕见疾病的行动曲速计划，旨在创建更透明、更灵活的评估和批准可编程药物的流程。想象一下，在未来，我们能够重复利用创新成果，而非重头再来。这将颠覆我们制药的方式，以及这些药物能带我们达到的新高度。
Jorge Conde 是 Andreessen Horowitz 生物 + 健康团队的合伙人，主攻药物治疗、诊断技术、生命科学工具和软件领域。
使医疗工作者的潜力得到更大发挥
作为一名医生兼科学家，我总是对那些能让我们现有临床工作人员在更高层次上施展才华的新技术感到兴奋。这可能意味着向我们的治疗手段中加入新药，或是开发改变护理团队时间分配方式的新型护理服务。
为此，我对 2024 年将出现的那些能从根本上增强医疗提供者能力的软件和数据平台充满期待。从电子健康记录系统中的自然语言记录到智能化的全天候分诊系统，再到精准治疗规划，AI 在减轻医生疲劳和行政负担方面发挥着重要作用，优化了医生为病人提供高质量、富有同情心护理的能力。
更进一步，我看到了一个未来，AI 激活的平台可能成为推动更广泛采用基于价值的护理的关键。迄今为止，基于价值的护理尚未完全发挥其潜力，但 AI 对医疗提供者的赋能可能会使这一趋势朝着更好的方向发展。
Vineeta Agarwala 是 Andreessen Horowitz 生物 + 健康团队的合伙人，专注于生物技术、数字健康和生命科学工具/诊断领域。
AI 将为未来医疗健康领域注入强大动力
长期以来，科学和医疗保健领域在软件采用上一直处于落后状态。但现在，这一劣势变成了机遇，因为 AI 正在超越现有软件，彻底改变医疗技术。
其他行业可能需要更长时间来采纳 AI，因为它们已经在非 AI 软件上运行得更加高效。但对于依赖于寻呼机、传真机和大量人力进行手动数据输入的医疗保健行业来说，它已经为集成 AI 做好了准备。使这场变革更加容易的是，医疗保健是唯一一个对 AI 有现行法规的行业，这是根据 FDA 的监管框架。
2024 年，我期待看到在科学和医疗保健行业中出现的这些飞跃性时刻，它们将通过数量级的改进提升医疗提供者和患者的生活质量。
Vijay Pande 是 Andreessen Horowitz 生物 + 健康团队的创始合伙人，专注于生物学和计算机科学的交叉领域。
消费者科技
声控应用将融入我们的日常生活
明年，人工智能将开启声控应用的新时代，特别是在伴侣和生产力类别中会有显著进展。
虽然语音是人类最古老、最常用的沟通方式，但它从未真正成为有效的技术交互界面。今年早些时候，微软 CEO Satya Nadella 甚至评价过去十年的语音助手（包括他们公司的 Cortana）为“愚蠢如石”。从历史上看，人们更多是用智能音箱来做简单的事情，比如听音乐或查天气，而不是从语音交互中获取深层次价值。但现在，大语言模型让虚拟助手能够实现接近人类水平的对话能力。
更重要的是，声音作为一种全新的交互方式，现有的应用程序并不是为此而生。例如，虽然 AI 邮件功能很可能被集成到 Gmail 中，但 Gmail 在你的收件箱中加入 AI 语音界面的可能性不大。我预计到 2024 年，声控应用将更实用，更深入地融入我们的生活。
Anish Acharya 是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，专注于消费科技领域。
专门定制的精准 AI
我预测，到 2024 年，我们将看到更多针对特定需求定制的 AI 解决方案。虽然 ChatGPT 是一个出色的通用 AI 助手，但它不可能在所有任务上都占优势。我期待我们会看到针对研究人员的 AI 平台、面向记者的写作生成工具，以及专为设计师开发的渲染平台等。
从长远角度来看，我认为人们日常使用的产品将更加贴合他们的实际需求 —— 不论是通过专有模型还是围绕它构建的特别工作流程。这些公司将有机会在新技术时代掌握数据和工作流程；他们将通过在一个领域取得成功后再进行扩展来实现这一目标。对于初始产品而言，专注范围越窄越好。
Olivia Moore 是 Andreessen Horowitz 消费科技团队的合伙人，她关注市场初期的初创公司。
AI 将成为孩子们的新教育工具
在 2023 年，大约有 30% 的大学生使用了像 ChatGPT 这样的工具来完成学校作业（实际使用比例可能更高）。然而，在接下来的一年里，生成式 AI 将开始改变早期教育的面貌。
生成式 AI 对于培养年轻人的创新能力和激发他们的想象力具有巨大潜力。与高等教育领域不同，后者更关注学术诚信问题，早期教育可以利用 AI 创建一个自由探索的环境。关键在于设计既能吸引孩子，又能保护他们安全的产品。这需要结合内容审核、以用户为中心的限制和适合儿童的界面设计。到了 2024 年，我们可能会看到为儿童精心打造的创新 AI 工具，这些工具将使孩子们能够安全地利用 AI 和互联网的广阔可能性。
Zach Cohen 是 Andreessen Horowitz 消费科技团队的合伙人，他专注于在生成式 AI 应用层的公司构建。
无代码 AI 生成器引发新行为浪潮
随着尖端的生成式 AI 技术使创作成本几乎降至零，我们即将见证全新的消费者行为。像 Midjourney 和 Ideogram 这样的平台已让我们能轻松创作出原本需耗时数小时、费用数千美元的精美图像。Eleven Labs 则能在几秒钟内跨越数十种语言进行内容翻译，并加入声音克隆和音频配音功能，这在我看过的那些翻译质量较差的外国电影时代是难以想象的。现在，即便是非程序员也能通过串联一系列 AI 工具，轻松创造出惊人的作品，无需任何编程技能。比如，Glif 这个多媒体平台，用户只需一个简单的提示，就能创造艺术、漫画、自拍等。
Bryan Kim 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于消费科技和应用层 AI 投资。
创意的超级驱动
AI 创意工具正缩小理念与实现之间的距离。首次，人们无需专业技能和多年训练，就能创作出精美的画作、诗歌或音乐。不过，早期产品大多集中在简单的创作动作上，如制作图片、写文章或编曲。这些工具的潜力巨大，可以成为互动性更强的创意伙伴，让你与 AI 进行深度对话，远远超出现有的简单内填充/外填充功能。
举个例子，这些产品未来可能可以生成可编辑的作品，让你在迭代过程中不断完善创作。它们或许能让你针对特定风格、主题或角色训练模型，以实现长期一致的输出。或者，它们还可以帮助你将现有内容转换成全新作品，比如把照片制作成动画、把真实视频转变成动画风格，或是把 2D 图像转换成 3D 模型。
我们对那些致力于打造消费者 UI、实现这类体验的公司感到兴奋，无论他们是在训练自有模型还是利用开源模型。
Justine Moore 是 Andreessen Horowitz 消费技术团队的合伙人，专注于 AI 领域的公司。
区块链
踏入去中心化的新纪元
我们反复目睹了一个现象：当控制一个强大的系统或平台的权力集中在少数人（有时甚至是单一领导者）手中时，用户的自由往往容易受到威胁。去中心化的重要性就在于此：它是一种实现民主化系统的工具，通过提供可信赖、可组合的互联网基础设施，促进竞争和生态多样性，从而赋予用户更多的选择权和所有权。
但是，将去中心化应用到实际操作中并实现大规模效果一直是个挑战，尤其是当它与中心化系统的效率和稳定性相比较时。同时，大部分 web3 的治理模型采用了 DAOs（去中心化自治组织），这些组织往往基于直接民主或企业治理的简化但复杂的治理模式，这并不适合去中心化治理的社会政治现实。不过，好在过去几年 web3 的“实践实验室”中，出现了越来越多关于去中心化的最佳实践。这些实践包括适用于更多功能应用的去中心化模型，以及诸如 DAOs 运用马基雅维利原则来设计更高效的去中心化治理模式，确保领导层的责任制。随着这些模型的不断发展，我们很可能很快见证去中心化在协调、操作功能和创新方面的新高度。
Miles Jennings 是 a16z crypto 的总法律顾问及去中心化领域的负责人 (@milesjennings on Farcaster | on X)
为未来的用户体验按下重置键
虽然大家都在谈论，但自 2016 年以来，加密货币用户体验的基本原理几乎未有改变。它依然复杂难懂：用户需要自己保管一串秘密密钥、把钱包和去中心化应用 (dApps) 相连接、向多个网络节点发送经过签名的交易等。这些都不是用户在初次使用加密应用时能在短时间内学会的。
然而，开发人员正积极地测试和部署一些新工具，这可能在未来一年彻底改变加密领域的前端用户体验。其中一个工具是 passkeys，它让用户在不同设备上登录应用和网站变得简单【参见官方链接】。与容易遭受攻击且需要用户手动输入的密码不同，passkeys 是自动生成的，基于加密技术。其他创新还包括智能账户，使账户本身变得可编程，因此更易管理；嵌入式钱包，内置在应用程序中，从而实现无障碍入门；多方计算 (MPC)，简化了第三方支持签名而无需保管用户密钥的流程；先进的远程过程调用 (RPC) 端点，能够识别用户的需求并填补空白；等等。这些创新不仅有助于推动 web3 成为主流，还能让用户体验在安全性和便捷性上超越 web2 时代。
Eddy Lazzarin 是 a16z crypto 的首席技术官，您可以在 Farcaster 上通过 @eddy 或在 X 上通过 @eddylazzarin 找到他。
模块化技术栈的崛起
在网络世界里，网络效应是一个无处不在的强大力量。这种效应通常如此强大，以至于模块化主要分为两类：一种是加强网络效应的模块化；另一种是削弱网络效应的模块化。在大多数情况下，只有前者才真正有价值，特别是在开源领域。
单体架构的优点在于能够在原本分散的模块间实现深度整合和优化，最初这确实能带来更好的性能。然而，开源模块化技术栈的最大优势在于它开放了无需授权的创新空间，促使参与者专注于自己的领域，并推动了更激烈的竞争。在当今世界，我们需要更多这样的创新和竞争。
Ali Yahya 是 a16z crypto 的一名合伙人 (@alive.eth on Farcaster | @alive_eth on X)。
人工智能与区块链的融合
去中心化的区块链成为了中心化人工智能（AI）的一种制衡力量。像 ChatGPT 这样的 AI 模型目前只能由少数科技巨头进行训练和运营，原因在于所需的计算资源和训练数据对小型参与者而言代价过高。然而，有了加密货币，我们就可以构建一个多方参与、全球范围、无需许可的市场，这里任何人都能为网络贡献计算资源或新数据集，并因此获得 报酬。利用这些丰富的资源，这些市场有望降低 AI 的成本，使其变得更加普及。
然而，AI 正在改变我们生产信息的方式，这不仅影响了社会、文化、政治和经济，还催生了充斥着 AI 生成内容的世界，包括深度伪造技术。在这方面，加密技术同样可以发挥作用，它可以帮助我们揭开网络上信息的神秘面纱，追踪内容的来源等。此外，我们还需要探索如何去中心化地管理生成式 AI，并以民主的方式进行治理，以确保没有任何一个实体能够为其他所有人做出决策；web3 正是探索这些问题的试验场。去中心化、开源的加密网络 将会使 AI 创新民主化（而非集中化），从而为消费者带来更多的安全保障。
- Andrew Hall，斯坦福商学院政治经济学教授，与 a16z 加密研究实验室合作。
- Daren Matsuoka，a16z 加密的数据科学家（在 Farcaster 上为 @darenmatsuoka | 在 X 上）。
- Ali Yahya，a16z 加密的合伙人（在 Farcaster 上为 @alive.eth | 在 X 上为 @alive_eth）。
“赚钱玩”游戏的演变：从单纯赚钱到娱乐兼顾
在“赚钱玩” (Play to Earn, P2E) 游戏模式中，玩家不仅在虚拟世界中玩耍，还能根据他们在游戏中的投入时间和努力在现实世界中赚取金钱。这一趋势反映了游戏行业甚至更广泛领域的重大转变，从创作者经济的兴起到人们与数字平台间关系的变化。Web3 技术挑战了传统模式，即玩家在游戏中的投入和交易所产生的所有收益仅仅归游戏公司所有。考虑到玩家在这些平台上的巨大投入和为其创造的价值，他们同样值得获得相应的回报。
然而，游戏本质上并不是为了成为一个工作场所而设计的（至少对大部分玩家来说不是）。我们真正需要的是既有趣又能让玩家获得他们创造价值的一部分的游戏。因此，P2E 正在逐渐演变为“玩与赚”，这不仅是对游戏和工作场所的重要区分，也是对游戏本质的重新定义。随着 P2E 模式超越其初期的成长挑战，游戏经济的管理方式也将继续发生变化。最终，这种模式将不再是一个孤立的趋势，而是成为游戏的一个组成部分。
Arianna Simpson 是 a16z crypto 的一位核心合伙人，也就是 X 上的 @AriannaSimpson。
当 AI 成为游戏的创造者，加密技术提供必要的保障
对于像我这样深入研究 web3 游戏 以及游戏行业未来的人来说，显而易见的一点是，游戏中的 AI 智能体必须有明确的保证：它们是基于某些模型构建的，并且这些模型在执行时不能有任何错误。如果没有这些保证，游戏就会失去其核心的诚信。
当游戏中的传说、地形、故事情节和逻辑都是通过程序自动生成的 — 也就是说，当 AI 成为了游戏的 制作人 — 我们会希望确信这位游戏制作人是公正无私的。我们会希望知道，这个虚拟世界的构建是有所保障的。在这方面，加密技术所提供的最重要的就是这种保障 — 包括理解、诊断以及在 AI 出现问题时进行惩罚的能力。从这个角度来看，“AI 的对齐”实际上是一个关于激励设计的问题，就像处理任何人类智能体的问题一样……而这正是加密技术所专注的核心。
Carra Wu 是 a16z crypto 的投资合伙人（@carra 在 Farcaster | @carrawu 在 X）。
正规验证趋向非传统化
虽然正规方法在硬件系统验证上广受欢迎，但它在软件开发领域的应用却相对较少。对大部分非关键安全系统的开发者而言，这些方法复杂度高，不仅增加成本，还可能导致项目进度延误。然而，智能合约开发者面临的挑战不同：他们打造的系统涉及数十亿美元资金，任何小小的漏洞都可能引发灾难性的后果，而且这些漏洞往往无法通过紧急修复来解决。因此，软件界，尤其是智能合约开发领域，迫切需要更易用、更普及的正规验证方法。
过去一年里，我们见证了新一代工具（包括我们的）的涌现，它们相比传统正规验证系统提供了更佳的开发者体验。这些工具充分利用了智能合约在结构上的简洁性——如原子性和确定性的执行，无需处理并发或异常，内存占用小，循环次数少。这些工具的性能也得益于最近在SMT求解器（用于识别或确认软件和硬件逻辑中的漏洞或其缺失）方面的重大进步，正在快速提升。随着开发者和安全专家越来越多地采用这些受正规方法启发的工具，我们期待下一代智能合约协议将更加稳固，减少因黑客攻击而带来的重大损失。
Daniel Reynaud 是 a16z crypto 的研究工程合作伙伴（Farcaster 上为 @karma | X 上为 @0xkarmacoma）。
NFT 成为品牌的普遍资产
随着越来越多的知名品牌向大众推广数字资产，以 NFT（非同质化代币）的形式出现。例如，星巴克 推出了 一种游戏化的积分计划，让消费者在了解其咖啡产品的同时收集数字资产（还有一个用 AR 技术制作的南瓜香料迷宫体验！）。同时，Nike 和 Reddit 也推出了面向广泛受众的数字收藏版 NFT。但品牌可以利用 NFT 做得更多：它们能够通过 NFT 来体现和加强顾客的身份感和社区归属感；连接 实体商品与它们的数字化表现；甚至与品牌的铁杆粉丝共同创造新产品和体验。去年，我们见证了面向大规模收集的低成本 NFT 作为消费品的兴起，这通常通过托管钱包或“第二层”区块链来管理，从而降低交易成本。进入 2024 年，许多条件已齐备，NFT 将成为各类公司和社区广泛使用的数字品牌资产，正如我和 Steve Kaczynski 在即将出版的书籍中所讨论的。
Scott Duke Kominers 是 a16z crypto 的研究合伙人 (@skominers on Farcaster | on X)。
SNARKs 走红
在历史上，技术专家们通常采用以下策略来验证计算工作量：1) 在可靠的机器上重复执行计算；2) 在专为特定任务设计的机器上执行计算，也就是所谓的可信执行环境 (TEE)；或 3) 在公认的中立基础设施上进行计算，比如区块链。这些方法因成本或网络扩展性的限制而显得不够完美。但现在，SNARKs（简洁非交互式知识论证）的应用日益广泛。SNARKs 能够让不受信任的“证明者”创建某个计算任务的“加密证明”，这种证明无法被伪造。以前，创建这样的证明所需的工作量是原始计算的 10^9 倍；而近期的技术进步已将这个数字降至接近 10^6 倍。
因此，在初始计算者能够承受 10^6 倍的额外工作量而客户端无法重复执行或存储原始数据的情况下，SNARKs 显示出其实用价值。应用案例众多，例如：物联网中的边缘设备可以验证其升级过程。媒体编辑软件能够嵌入内容的真实性和转换信息；混合模因可以向原始资源致敬。大语言模型（LLM）的推断结果也可以包含真实性信息。未来，我们甚至可以使用自我验证的 IRS 表格、无法伪造的银行审计报告等，为消费者带来更多好处。
Sam Ragsdale 是 a16z crypto 的投资工程师 (@samrags on Farcaster | @samrags_ on X)。
金融科技技术
开发者在金融服务领域崭露头角
到 2024 年，开发者预计将成为购买金融服务基础设施的关键影响力。
过去，金融服务基础设施的购置通常由关注经济回报的买家（“我能得到多少回报？”）或业务领导（“它能解决我的实际需求吗？”）决定。然而，一个新的且日益重要的角色正在浮现：开发者。这一趋势从 Moov 举办的日益壮大的 金融科技开发者大会 和其超过 4000 名成员的 社区 中可见一斑。同时，在大型金融机构和保险公司中，开发者在购买决策上的影响力也在逐渐增强。
在不同规模的金融服务公司中，开发者成为买家的趋势对新入行者特别有利；对于那些以卓越的开发者体验为自豪的金融科技公司，这无疑是一个巨大的优势。这些公司已在优先开发让客户“先试后买”的开发者沙盒，并且开始开放一部分解决方案的源代码。开发者作为买家更倾向于在全面部署前了解产品的实际运作。这样的策略不仅对开发者，对所有人来说也是更好的选择。
对于大型金融机构来说，吸引开发者将是一项新的挑战，可能需要对产品架构进行改良（包括更新文档！）。但很显然，这些机构也意识到了影响开发者的重要性。
Angela Strange 是 Andreessen Horowitz 的一名普通合伙人，她专注于金融服务领域，包括金融科技基础设施、保险、房地产和提升金融包容性等方面。
科技如何助力社区及地区银行提高竞争力
地区银行提供了 1/3 的小企业银行贷款。
来源：BPI
在硅谷银行和第一共和国银行事件之后，社区和地区银行正面临着重大监管压力以及高利率环境下的利润受压。虽然面对种种挑战，但这些银行对于维护我们当地经济的健康和活力依然发挥着关键作用。我期待看到金融科技公司挺身而出，用先进的工具和技术帮助这些银行与大型机构竞争，有效管理资产负债风险，更好地服务客户。现在正是行动的时刻！
David Haber 是安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）的一名普通合伙人，专注于金融服务领域的技术投资。
软件如何为金融专业服务注入新动力
金融服务行业的专业服务工作——例如会计师、税务顾问、财富管理师、投资银行家——正在发生变革。这些职业通常需要研究专业知识并将其运用到客户管理中。过去，软件主要用于跟踪工作流程和提供一些分析工具（比如会计中的交易分类）。但随着生成式 AI 和大语言模型（LLM）的发展，更多的工作将被自动化，包括行政任务、研究流程（收集和整理数据、信息检索）、归纳总结、报告生成等。例如，税务顾问可以更轻松地查找先例来解答问题，会计师能自动出具财务报表，财富顾问能够基于更广泛的数据集进行情景分析。
尽管软件最终可能完全接管这些任务，但目前人类的技能重点将转向专业专长、审阅机器生成的工作和客户交流。这将是一场技术创新和市场普及的竞赛：已经与金融专业人士建立合作关系的传统企业需要将 AI 融入他们的软件，而拥有现代软件能力的初创公司则需要在新客户中建立信任。
Seema Amble 是安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）的合伙人，专注于 B2B 金融科技、支付、CFO 工具和特定领域软件的 SaaS 和金融科技投资。
大语言模型捕捉全新的“基础客户单元”
操作系统因其掌握所谓的基础客户单元 (foundational customer unit) (FCU) 而极具价值。传统上，操作系统难以处理某些非结构化数据。以保险领域的 Vertafore 或 Applied Systems 为例，它们在跟踪已出具的保单方面能力有限，原因在于它们难以处理更早阶段的数据，如电子邮件、PDF 或电子表格中的信息。但到了 2024 年，使用大语言模型 (LLMs) 的初创企业将能够处理那些对现有操作系统来说难以采集的数据，并且能自动进行分类和存储。如果这些公司能在传统平台之前捕获 FCUs，那些曾经由少数大型软件公司垄断的市场可能会迎来全新的变革。
Joe Schmidt 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，主要关注金融科技和保险科技领域。
银行和交易的创新工具
到 2024 年，我们预计会看到创业者着手解决金融机构中一些最棘手的问题。
全球的投资银行和交易服务市场虽然每年产生约 3500 亿美元 的收入，但它们大多仍依赖于 20 世纪 80 年代开发的系统和软件。尽管银行开始采用基于云的解决方案来满足各种通用需求 — 例如 Salesforce 用于客户关系管理，Azure 用于云计算，Databricks 用于湖式架构 — 但在银行和交易业务中用于风险建模、确认/结算/清算交易和记录客户订单的工具，往往还是传统且落后的手动操作（如 Excel）。与此同时，这些机构在采购行为上正发生变化，对尝试新工具的接受度空前高涨。
Marc Andrusko 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于全球早期阶段的金融科技公司。
AI 推动拉美中小企业迈向数字化
拉丁美洲的许多商家通过 WhatsApp 提供客户服务和支持。这些服务通常涉及报价、预约和物流等领域，消费者期望得到迅速的回应。目前，商家的反应时间受到客服人员的可用性和询问的复杂度的影响，有很大的不确定性。AI 助理可以大幅优化这些耗时的任务，为商家和消费者创造更多价值。
一个近期的例子是，尼桑今年在 WhatsApp 上推出了聊天机器人，帮助巴西的客户找到附近的汽车经销商。尼桑估计，现在约 30 至 40% 的巴西销售线索通过 WhatsApp 生成，公司的平均响应时间也从 30 分钟缩短到几秒钟。
然而，尽管这些初步尝试充满希望，但在拉丁美洲中小企业广泛采用这项技术之前，仍面临一些结构性挑战。以巴西为例，超过 40% 的中小企业仍依赖传统的纸笔方式运营。随着自动客服的普及和消费者对快速服务的适应，企业将不得不将其业务流程数字化。这为初创公司提供了一个在该地区促进数字化转型的机会。
Gabriel Vasquez 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于拉丁美洲的金融科技投资。
AI 成为提升投资回报率的关键
在接下来的一年里，我们将看到金融机构在各种运营流程中采用以 AI 为基础的应用程序，而这些技术对它们的损益表将产生巨大的经济影响，令人惊讶。尽管这些机会涉及从收入增长到中后台职能，但 2024 年的重点将是在工程、采购、法律、合规和风险管理等领域的应用。
- David Haber 是 Andreessen Horowitz 的普通合伙人，专注于金融服务领域的技术投资。
- Marc Andrusko 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于全球早期阶段的金融科技公司。
游戏
游戏：Alpha 极客技术最初市场适应的起点
目前，许多前沿技术如人工智能（AI）、虚拟/增强现实（VR/AR）和 web3 正站在风口浪尖。它们在赋能视频游戏的同时，也将由游戏这一领域带来变革。对于生成式 AI，继文本和图像之后，接下来将进军 3D 和视频领域。通过整合音频、互动等多种元素，最终这些游戏的开发成本将大幅降低至传统成本的千分之一，消费者甚至可以自主创造游戏体验。
VR/AR 在青少年的多人游戏体验中取得显著成效，下一代设备应当在此基础上加倍投入，吸引更多消费者，而非转向需求较低的生产力工具。对于 web3 来说，每一轮的推动力都源自一项主要用例，如 NFT、DeFi 等。未来，吸引大众消费者的新浪潮将由寓教于乐的主流游戏引领，通过 web3 让玩家与他们购买的虚拟物品互动。
Andrew Chen 是安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）旗下 A16Z GAMES 的普通合伙人及创始投资者，专注于元宇宙、VR/AR 和游戏投资领域。
2024 年的首批 AI 为核心的无尽游戏
到 2024 年，我们将见证首批 AI 为核心的游戏问世，这些游戏由创作者利用大型模型开发，带来全新的游戏系统和玩法。尽管目前对于游戏中的生成式 AI 的讨论往往集中在提高游戏创作者效率上，但我认为，从长远来看，利用 AI 彻底重塑游戏本质才是最大的机遇 —— 打造出永不终止的游戏，长时间吸引并留住玩家。
以大语言模型（Large Language Model）为核心的生成式 AI 将创造出栩栩如生的虚拟伙伴和动态社交行为，大大增强了含有 NPC 的游戏体验。个性化的角色创建和叙事系统将使每位玩家在他们最爱的游戏中享有独一无二、个性化的游戏过程。游戏世界将不再是静态渲染，而是实时通过神经网络生成。此外，新玩家的入门方式也将被全新定义。每款游戏都将围绕 AI 副驾驶构建，其核心理念是：“独自游玩很好，搭配 AI 更佳，与朋友同行最棒。”
Jonathan Lai 是安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）旗下 A16Z GAMES 的普通合伙人及创始投资者，专注于游戏与消费者、社交、web3、基础设施和金融科技交汇领域的投资。
游戏变成“万能模拟器”
游戏是模拟我们最基本生物需求的平台，涵盖了收集 (比如 Pokemon)，捕食和逃避 (比如捉迷藏)，养育 (比如 AdoptMe)，探索 (比如 Minecraft) 等方面。游戏引擎则为这些模拟提供了规则。但以往游戏引擎并不擅长模拟人类复杂多变的思想、行为、语言和目标，这一局面直到最近才发生改变。
随着大语言模型 (LLM) 和智能体框架的重大突破，现在我们能在游戏中看到拥有真实目标、行为和对话的角色了。这为游戏设计师们提供了一个新工具：能够模拟社交互动。到了 2024 年，我们可以期待看到的游戏将包括诸如强迫、欺骗、调情、结盟、领导、同辈压力、影响力、道德判断等各种情境。之前不可想象的模拟工具将变得触手可及。
游戏将涵盖每一个生物本能，你天生的社交、合作和寻找爱的渴望都将在模拟世界中得以体现。
Jack Soslow 是 Andreessen Horowitz A16Z GAMES 团队的合伙人，他的专长包括游戏基础设施、人工智能和增强/虚拟现实技术。
从聊天机器人到立体化身：AI 伴侣迈向三维世界
2023 年标志着我们开始与通过文本交流的 AI 伴侣的时代，而在明年，这些关系将通过我们与三维化身进行实时语音对话而变得更加生动。像 Character AI 这样的 AI 伴侣应用已经吸引了 数百万 每月活跃用户，他们与虚拟的 Elon Musk、Super Mario 或心理学家等聊天机器人进行互动。在接下来的一年中，这些对话将变得像 FaceTime 通话一样自然。得益于响应时间的缩短、文本到语音技术的进步以及基于音频的面部动画，我们与 AI 伴侣的交流将变得更加深入、真实和个性化。娱乐体验将从被动观看转变为主动参与，线性电视与互动游戏之间的界限也将变得越来越模糊。
Troy Kirwin 是 Andreessen Horowitz A16Z GAMES 团队的合伙人，负责推动游戏和元宇宙的技术、工具和基础架构的发展。
游戏公司，未来的迪士尼
近来，有许多关于迪士尼重新进军视频游戏市场的讨论。然而，我相信，未来的迪士尼将是一家视频游戏公司。
18800 亿美元 这是 2023 年游戏行业的预期收入。与之形成鲜明对比的是，全球电影票房预计仅为 345 亿美元。
2023 年对于电影和电视中的游戏来说是具有里程碑意义的一年。《超级马里奥兄弟电影》的表现仅次于《芭比》，而《最后的生还者》系列成为 HBO 十年来表现第二佳的系列。虽然好莱坞在文化上的影响力一直超出其实际规模，但全球游戏市场如今却空前强大。今年，游戏行业预计将在全球创造18800 亿美元的惊人收入，而全球电影票房仅预计达到345 亿美元。
随着年轻一代越来越多地玩着 Roblox、Fortnite、Clash of Clans 和 Valorant 这类游戏，他们逐渐将游戏视为首选的知识产权。为什么会这样？因为游戏提供了更深刻的故事和世界观，它们是互动式的而非单向接收，同时还提供了令人投入的社交体验。许多工作室开始运用 AI 技术，极大地推动了游戏的创新和发展。
当 Riot Games 推出基于《英雄联盟》的系列剧《Arcane》时，它迅速成为 Netflix 上最受欢迎、评价最高的剧集。Riot、Epic、Supercell 以及其他新兴的下一代游戏公司，正有望成为娱乐界的新巨头，他们的游戏将取代电影，成为“新迪士尼”的核心。这个变化已经在不知不觉中发生，并将在 2024 年加速发展。
Doug McCracken 在 Andreessen Horowitz 担任 A16Z GAMES 和 GAMES FUND ONE 的市场领导。
动漫游戏走进主流
动漫，作为一种类型，在平均每位用户带来的收益上已达到顶尖水平。2022 年，米哈游凭借《原神》和《崩坏：星铁轨道》等作品，实现了超过38 亿美元的收入。今年初，任天堂推出了备受期待的《塞尔达传说：王国之泪》。我认为到了 2024 年，动漫游戏的热潮仍将继续。
动漫不仅是一种艺术风格，它对儿童和成人都极具吸引力，能够包含多种故事类型。在动漫游戏中，我们可以看到充满冒险、浪漫和社交元素的丰富内容，这些都深深吸引了玩家。《原神》已经成为了一个典范，展示了一款在不同平台、多种设备和框架上都表现出色的游戏。现在，越来越多的开发者们正致力于为全球玩家创造新的游戏体验。
Robin Guo 是 Andreessen Horowitz A16Z GAMES 团队的合伙人，他的工作重点是 web2 和 web3 游戏工作室、游戏广告技术、AI 应用，以及医疗保健与游戏的结合。
新兴 UGC 游戏开发者的崛起
面对日益增长的制作预算和玩家的高期待，游戏开发领域的竞争变得愈发激烈。然而，新兴的用户生成内容 (用户生成内容，UGC) 平台和由 AI 驱动的创造性工具正在为突破这些难题提供新的可能。
2023 年第一季度，Roblox 的开发者们实现了 1.82 亿美元 的收入，与 2022 年相比增长了约 17%。Epic 也开始对 Fortnite Creative 的开发者提供财务支持，2023 年的预计支出超过 1 亿美元。随着 UGC 平台之间竞争的加剧，开发者有望从更大的激励措施中受益。特别值得一提的是，Meta 的 Horizon Worlds 于 2023 年扩展到了移动平台。
除了更好的财务支持外，UGC 游戏开发者现在还可以使用由生成式 AI (生成式 AI) 驱动的更强大的工具。（Epic 已经公开支持这类技术，Roblox 也已经推出了一些 生成 AI 工具。）这两大因素的结合，预计将在明年促成数百万新创作者的涌现。
Joshua Lu 是 Andreessen Horowitz 旗下 A16Z GAMES 团队的合伙人，专注于游戏工作室以及游戏与社交应用的交叉领域。
“Minecraft 一代”引领生存制作游戏潮流
明年 Minecraft 将迎来它的 13 周年庆典，这不仅仅是个纪念日，更象征着一代在“制作”游戏中长大的玩家们正逐渐步入成年游戏世界。然而，目前似乎还没有一款游戏能够完全迎合他们的兴趣。游戏类型的一端是 Rust，这是一款充满竞争的“制作 - 生存”类型的游戏即服务 (GaaS)，自 2013 年面世以来就成为了市场巨头。而另一端则有更为友好的选择，比如 2021 年推出的 Valheim，它的巨大成功引发了众多开发者纷纷效仿。许多开发者正竞相创造这种类型融合的 GaaS 版本。Valheim 的热潮或许能催生一个全新的、价值十亿美元的知名 IP，完美契合“Minecraft 一代”成熟后的游戏偏好。
Jordan Mazer 是 Andreessen Horowitz 旗下 A16Z GAMES 团队的人才招聘负责人，负责帮助投资组合公司寻找并吸引业界顶尖人才。
成长期科技
超越文本聊天的全新叙事方式
Character.AI 的首席执行官 Noam Shazeer 曾将娱乐定义为“通用人工智能的首个应用场景”。利用 AI 在文本、音频和视觉格式上讲述故事的能力正在飞速提升。在未来一年里，AI 将从基于文本的聊天迈向多模态模型。通过用户的个性化设置和精细调整，我们与 AI 的互动将更加深入，创造出更加引人入胜、娱乐性十足的体验。现在，开发全新叙事方式的任务落在了众多初创公司的肩上。
Sarah Wang 是 Andreessen Horowitz 成长团队的合伙人，专注于企业科技公司的发展。
AI 数据采集将成为 CRM 发展的新动力
在推动市场的整个流程中，销售代表的数据就像是基础的构建块，但几乎每个市场进入战略的领导都会遇到数据质量不佳的问题。不管你给你的客户关系管理系统 (CRM) 加了多少辅助工具或插件，你都绕不开一个核心问题：销售代表必须输入准确的数据。否则，输入的劣质数据只会导致糟糕的结果。
虽然我们见过一些销售技术公司开始尝试边缘性地运用生成式人工智能，但下一代的销售技术将利用这种 AI 来直接解决核心的数据问题。这些以 AI 为基础的公司将不再依赖销售代表对客户会议的个人回忆或理解，而是依托 AI 自动捕捉或生成的实际客户互动数据，如会议记录、邮件和电话录音。
这些销售工具很可能因为能显著提高生产效率而被广泛采用。最终，这些新兴的 AI 本地销售技术公司有可能引领客户关系管理系统 (CRM) 全面转向 AI 驱动。
Joe Morrissey 是 Andreessen Horowitz 成长团队的合伙人，专注于企业技术公司的发展。
消费者 AI 领域的竞争焦点从模型转移到用户体验
2023 年常听到的话是：“不花时间打造模型就是在浪费时间。只要打造出最佳模型，用户自然会上门。”
目前最受欢迎的消费者 AI 公司，如 ChatGPT、Character、Bard 和 Midjourney，成功的秘诀在于它们自主开发的模型。这些公司的特色在于他们在各自领域的模型卓越之处：Midjourney 擅长图像处理，Character 在娱乐领域表现出众，而 ChatGPT 则在文本处理方面领先。到目前为止，用户体验（UX）的主要考虑是如何最快地将模型交付给用户。
然而，由于芯片供应改善、大多数基础模型可通过 API 获取以及开源模型日益强大等因素，基于他人模型的消费者级应用有望取得突破。
2024 年，消费者 AI 应用将更多依靠为独特用例提供卓越用户体验来实现突破，而不仅仅是模型性能。我特别期待那些能创造共享体验和多人模式、将多个模型整合到一个界面中或专注于流程和工作流程以创造价值的消费者 AI 应用。大语言模型（LLM）可以成为一种区别。虽然现在它们可能提供先机，但传统的竞争壁垒，如网络效应、高切换成本、规模和品牌，仍将是长期成功的关键。
Alex Immerman 是 Andreessen Horowitz 成长团队的合伙人，他的关注点在于金融科技、消费者、企业以及加密/网络 3 领域的公司。
基础设施 + 企业
AI 的可解释性
可解释性指的是对 AI 模型进行“逆向工程”，这将在 2024 年成为一个重点话题。过去几年，AI 领域主要关注扩展 —— 探索在大量计算和数据训练模型时能发生什么。现在，这些模型开始在现实世界中得到应用，最关键的问题变成了：“为什么？”这些模型为何作出特定回应？为何某些指令能得到更佳结果？最重要的是，我们如何对其进行有效控制？
Anjney Midha 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于 AI、基础设施和开源技术的投资。
创意的全新演绎
创造力是人类最核心的表达形式，然而想法往往抽象难以捉摸，清晰表达它们不仅需要时间，还需要技巧。生成式 AI 已经为创造性表达开辟了一条全新的大众化道路。从写作、绘画到电影制作，曾经需要团队数月努力才能完成的工作，如今仅需几分钟甚至几秒钟。它让每个人，不管是否具备相关技能，都能够自由创作。
这种创意工作流程的变革彻底改变了一切。如今，原型设计和创意构思过程变得极其互动。写作时遇到的障碍可以通过与智能辅助工具的反复迭代来克服，艺术技能也能通过不断尝试而非重复练习来提升。在这个新格局下，涌现出一系列新工具，使我们能以多维度方式展现创造力。未来的关键将是学会运用不同模式进行创作，包括文字、视觉和音频。到 2024 年，这些新兴的 AI 平台将使创意表达更加普及。
Jennifer Li 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于数据基础设施和分析、开源、开发者工具及协作应用程序的企业投资。
深植于工作流程的 B2B AI 产品
生成式 AI 及其他技术有可能实现当前员工工作时间**70%**的自动化。
来源：McKinsey
展望 2024 年，我相信我们将看到更多原生 AI 产品深入整合到工作流程中，它们将能自主完成任务，如主动评论、更新记录和在得到用户简单批准后执行操作。我们已经看到一些以工作流为本的 AI 产品开始代表用户采取更主动的行动。例如，AI 工具可以主动突出文档中的关键部分，而不必等待用户去查询长篇文档寻找相关信息。
同时，我预计在 B2B 产品领域，我们将看到从传统聊天用户界面向新形态的转变。聊天界面虽然在展示大语言模型的用途方面效果显著，但其最终会打断用户的工作流程。到了 2024 年，我认为我们将看到更多创新性 AI 产品的出现，这些产品将更贴合用户现有的工作习惯。
Zeya Yang 是 Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于早期阶段企业和 SaaS 类公司。
技术与劳动新趋势
随着科技进步，我们的创造力和解决问题的能力将得到提升。
核心问题：新的创造方式会是什么模样？
Yoko Li，Andreessen Horowitz 的合伙人，主要关注企业和基础设施领域。
大语言模型加速机器人流程自动化的发展
到了 2024 年，我特别期待看到大语言模型（LLM）驱动的机器人流程自动化（RPA）公司市场的崛起。目前，许多企业仍在过时的软件系统上手动处理各类流程，这些系统很难被完全替换或深度整合。在这种情况下，RPA——即部署小型“机器人”自动执行重复任务，如数据录入——成为了一种理想的解决方案。然而，现有的 RPA 往往操作复杂，容易出错，且需要大量定制化的实施和服务。
借助大语言模型（LLM），我们可以打造一个更加智能的 RPA 系统。这种系统能够理解其输入和操作的上下文，并能动态调整，从而提供更加稳定强大的解决方案。预计会出现多种针对不同自动化任务的定制解决方案，无论是面向财务部门的发票处理，还是面向客服部门的咨询响应，用户都将选购最适合他们的工作流程和需求的方案。
Kimberly Tan，Andreessen Horowitz 的合伙人，专注于企业和美国动力公司。