a16z Founder: 에이전트, 뭔가 정말 중요 변경

이름:Marc Andressen는 Browner, Pi + OpenClaw의 죽음에 대한 논쟁, 그리고 왜 "이 시간은 다릅니다"

FuturePulse의 사진

 

신호 근원:이..a16z 설립자담당자: Marc라틴 우주 팟 캐스트와 최신 인터뷰. 그는 미국에서 최고의 인터넷 기업가, 인터넷의 초기 개발의 핵심 플레이어 중 하나; 그는 또한 시작사이트맵그런 다음 실리콘 밸리의 최고 투자자의 대표가되었습니다. 전체 대화는 AI와 최신 트렌드의 역사 주위에 회귀하고 매우, 매우, 매우첫 번째 읽기。

나는. AI의이 라운드는 어디로 나타났지 만 기술 실행 후 80 년의 첫 번째 시간 동안, 그것은 "작업을 시작."

• AI의 이 라운드는 어디에서나 탄생하지 않았지만 80 년의 기술 후

• 담당자: Marc"80 년 하룻밤 액세스"로 직접 알려진 대중의 눈에 급격한 폭발을 의미, 수십 년의 기술 예비가 출시 된 뒤에。

• 그는 초기 neuronetwork 연구로이 기술을 추적하고 오늘날 업계가 실제로 "neuronet은 올바른 구조"라는 판단을 허용했다고 강조했습니다。

• 그의 계정에서 키 노드는 단일 순간이 아니라 스택 시리즈 : AlexNet, 변압기, ChatGPT, Reasing Models, 그 후 에이전트 및 자기 개선。

• 특히, 그는이 시간이 지남에 따라 텍스트 생성이 강해졌지만, 4 가지 유형의 기능은 동시에 등장했습니다. LLM, 연구, 코딩 및 에이전트 / 반복 자기 개선。

• 그는 "이 시간은 다르다"라고 생각하지 않았다. narratives는 더 살기 때문에, 그러나 이러한 기능은 이미 현실에서 일하기 때문입니다。

ii. Pi 및 OpenClaw는 angent 구조, Chatbot보다 소프트웨어의 더 깊은 변화

• 그는 그것을 매우 구체적으로 만들기: 근본적으로, 그것은 좋아합니다사이트맵+ 쉘 + 파일 시스템 + markdown + cron / 루프". 이 구조에서 LLM은 소싱 및 세대의 핵심이며, Shell은 구현 환경, 파일 시스템을 유지하고, Markdown은 읽기 쉽고, cron/loop는 정기적 인 awakening 및 임무 발전을 제공합니다。

• 자신의 관점에서, 혼합의 중요성은, 모델 자체가 새로운 사실에서, 모든 구성 요소는 잘 설립, 이해 및 소프트웨어 세계의 재사용 가능한 부분이었다。

• angent의 상태는 파일에 보관되므로 모델과 런타임을 가로 질러 이동할 수 있습니다. 하단 모델은 교체 할 수 있지만 메모리와 상태는 남아 있습니다。

• 그는 반복적으로 introspection: andent knows his file, can read his state, can even rewrite his file and function, 이동하는 방향으로 이동 “자신”。

• 자신의 관점에서, 실제 돌파는 단지 "모델 답변,"하지만 angent는 기존 유닉스 도구 체인을 사용하여 전체 컴퓨터의 잠재력을 연결할 수 있습니다。

브라우저의 연령, 전통적인 GUI 및 핸즈온 소프트웨어는 ant-first 상호 작용으로 점차 교체됩니다

• Marc Andreasen은 "당신은 더 이상 사용자 인터페이스를 필요로 할 수 없다"고 분명히 말했습니다。

• 그는 미래 소프트웨어의 주요 사용자가 사람들이 아니라 “다른 봇”。

• 이것은 인간을 위해 오늘 디자인한 공용영역의 많은 것을 클릭하고, 찾아서, 채우고 양식을 채우는 것은 angent 뒤에 불린 행정층으로 degenerate。

• 세계에서는, 사람들은 표적을 전파하는 사람들 같이 더 있습니다: 그것이 원하는 체계에게 말하고, 서비스에게 angent를 얻는, 소프트웨어를 실행하고, 과정을 완료하십시오。

• 그는 더 큰 소프트웨어 미래에 이 변화를 연결: 고품질 소프트웨어는 점점 더되고 더 많은 것 “rich”되고 handmade 기술설계의 희소한 조각 없음。

• 그는 또한 프로그래밍 언어의 중요성이 점감 될 것이라고 판단했다. 모델은 언어 전반에 걸쳐 작성하고, 다른 사람으로 번역 할 것이며, 미래의 인간은 AI가 코드를 구성하는 이유와 더 많은 것을 설명 할 것입니다。

• 그는 더 급진적인 방향을 언급했습니다: 개념적으로, AI는 뿐만 아니라 산출 부호, 또한 직접 산출 낮은 이진 또는 모형 무게 할 수 없습니다모형 무게나는 모른다。

IV. 이 AI 투자 주기는 2000의 인터넷 거품과 유사합니다, 그러나 밑바닥 공급 및 수요 구조는 다릅니다

• 그는 2000 년에 그는 추락이 큰 범위에 "인터넷 없음"이 아니라 통신 및 대역폭 인프라가 개발 된 것을 강조했지만, 섬유 광학 및 데이터 센터는 오랜 기간 동안 과전적으로 소화되었습니다。

• 그는 "over-building"의 우려가 오늘 볼 수 있다고 믿지만, 주요 선수는 현재 Microsoft, Amazon, Google 및 매우 레버리지 된 취약한 플레이어와 같은 큰 현금 풍부한 회사입니다。

• 특히, 그는 달리는 GPU 투자가 된만큼 그 점을 지적했다. 일반적으로 2000의 큰 유휴 용량과 달리 소득에 매우 신속하게 변환 할 수있었습니다。

• 그는 또한 우리는 이제 "sandbagged": GPU, 메모리, 데이터 센터 등의 공급 부족 때문에 "sandbagged"의 기술 버전을 사용하여 스트레스를 받았다. 모델의 잠재력은 완전히 출시되지 않았습니다。

• 그의 판단에서앞으로 몇 년 동안 실제 제약은 GPU뿐만 아니라 CPU, 메모리, 네트워크 작업 병목을 전체 칩 생태에 달려 있습니다。

• 그는 오래된 Moore의 법과 함께 AI 스케일링 법, 그들은 패턴의 설명뿐만 아니라 arguing, 그러나 그들은 지속적으로 stimulating 자본, 공학 및 산업과 함께 일했다。

• 그는 매우 특이하지만 중요한 현상을 언급했다 : 일부 오래된 칩은 소프트웨어가 점점 더 효율적 인 것처럼 처음 구매 된 때보다 경제적 가치가 더 높을 수 있습니다。

V. 오픈 소스, 마진 이유 및 로컬 작업, 마진, 하지만 AI 경쟁 패턴의 일부

• Marc Andreasen은 오픈 소스가 무료이기 때문에 매우 중요합니다. 그러나 "세계가 어떻게 작동하는지 배우십시오."。

• 그는 DeepSeek와 같은 오픈 소스 출판을 "세계에 선물"의 일종으로 설명했습니다. 코드 + 종이가 신속하게 지식과 전체 산업의 바닥 라인을 들어 올리기 때문입니다。

• 그의 설명에서, 오픈 소스는 단지 기술 선택이 아니지만, 또한 지형 및 시장 전략이 될 수 있습니다 : 다른 국가 및 회사는 자신의 상업 제약 및 영향력 목표를 기반으로 다른 개방 전략을 채택 할 것입니다。

• 동시에, 그는 마진 이유의 중요성을 강조했다 (Edge inference) : 중앙 집중적 인 이유의 비용은 반드시 앞으로 몇 년 동안 충분히 낮을 수 없습니다, 많은 소비자 수준의 응용 프로그램은 구름 이유의 장기 높은 비용을 부담 할 수 없습니다。

• 그는 반복 패턴을 언급 : PC에서 실행 할 수없는 것처럼 보이는 모델 오늘, 그리고 그것은 몇 달에 로컬 기계에서 실제로 작업이다。

• 비용 외에도 현지 운영은 신뢰, 개인 정보 보호, 지연 및 사용 장면에 의해 동기를 부여합니다. 장비, 잠금 장치, 동반 장비 등은 낮은 지연 및 situ reasoning에 더 적합합니다。

• 그의 판단은 아주 간단합니다: 칩을 가진 거의 모든 것은 미래에 있는 AI 모형을 실행할 수 있습니다。

비. AI의 진짜 도전은 다만 모델링 능력, 그러나 안전, 정체성, 금 교류, 조직 및 기관적인 저항 아닙니다

• 보안 측면에서, 그의 판단은 매우 날카롭습니다 : 거의 모든 잠재적 인 보안 버그가 발견 될 가능성이 높고 "컴퓨터 보안 catastrophe"는 단기로 발생할 수 있습니다。

• 그러나 동시에, 그는 프로그래밍 스마트가 루프홀을 해결 할 수있는 능력을 확장 할 것이라고 믿는다. 미래에 소프트웨어를 보호하는 방법은 봇을 스캔하고 수정 할 수 있습니다。

• 정체성의 문제에서, 그는 "봇의 증거"가 강한 성장하기 때문에 봇을 태울 수 있다고 생각하지 않았다; 진실한 방향은 "인간의 증거", 즉, 생체 인식, 암호화 및 선택적 공개의 조합이었다。

• 그는 또한 자주보고 된 문제의 이야기 : 실제로 실제 세계에서 일을하고 싶다면, 그들은 결국 돈을 필요로 할 것입니다, 돈을 지불 할 수있는 능력, 심지어 은행 계정의 일부 형태, 카드 또는 안정적인 통화 인프라. 조직 수준에서 그는 그것을 빌려자본주의(manageral 자본) 프레임 워크, AI를 고려하여 봇이보고, 조정, clerical 및 "managerial 작업"의 많은에 좋은 때문에 기초 주도 회사를 재 공급 할 가능성이 있습니다。

• 그러나, 그는 사회가 AI를 신속하고 매끄럽게 받아들일 것이라고 생각하지 않았다 : 그는 전문 라이온스, 무역 조합, 도크 노동자 파업, 정부 부서, K-12 교육, 건강 관리, 등, 실제 세계가 많은 기관 느린 다운을 가지고 있다는 것을 나타냅니다。

• 그의 판단은 AI 유토피아와 END-OF-LIFEISTS 둘 다 쉽게 한 가지를 무시할 수 있다는 것입니다: 기술, 가능하면, 8 억 명이 즉시 변경되지 않습니다。