Восьмилетние заметки предпринимателя, партнера a16z по направлению ИИ

marsbitPublié le 2026-04-26Dernière mise à jour le 2026-04-26

Résumé

Сооснователь Rosebud AI, который сейчас стал партнером a16z по инвестициям в ИИ, делится восьмилетним опытом работы в области генеративного ИИ. В 2018 году, до появления GPT, он начал разрабатывать инструменты для творчества на основе ИИ, такие как TokkingHeads, с целью сделать процесс создания контента таким же простым, как игра. Несмотря на несовершенство ранних моделей, таких как CycleGAN и StyleGAN, его команда смогла создать продукты, которые привлекли миллионы пользователей за счет удобного дизайна и интерактивности. С развитием технологий, особенно после выхода GPT-4, возможности генерации кода и контента значительно улучшились, что открыло новые горизонты для творческих инструментов. Автор подчеркивает, что ключевым моментом сейчас является не только технология, но и то, как ее продуктивно использовать, коммерциализировать и интегрировать в реальные продукты. Переходя в a16z, он планирует сосредоточиться на инвестициях в передовые модели ИИ и инфраструктуру, поддерживая основателей, которые строят будущее в этой области. Он уверен, что генеративный ИИ входит в новую фазу, где главное — не что может сделать технология, а как ее применять.

Примечание редактора: Эта статья представляет собой восьмилетний анализ одного из первых предпринимателей в области генеративного ИИ. В 2018 году, до появления GPT, он основал Rosebud AI, стремясь к цели «сделать творчество таким же простым, как игра», и последовательно выпустил несколько инструментов для творчества на основе ИИ, включая TokkingHeads. На этапе, когда возможности моделей были еще незрелыми, эти продукты, благодаря продуманным процессам и взаимодействию, усиливали опыт «приемлемого, но полезного», что позволило добиться раннего роста пользовательской базы и проверки продукта.

Этот опыт охватил почти полный цикл эволюции генеративного ИИ — от «синтетических медиа» до универсальной инфраструктуры возможностей: от экспериментальных исследований CycleGAN, StyleGAN до того, как GPT-4 раздвинул границы генерации кода и интерактивного творчества. Технический прогресс постоянно переписывал логику продуктов и ритмы предпринимательства. Путь автора также отражает более четкие структурные изменения — когда модель становится переменной, настоящий водораздел заключается не только в самой технологии, но и в том, как вокруг нее строятся продукт, дистрибуция и монетизация.

После ухода с поста CEO и присоединения к a16z автор переключится на инвестиции в передовой стек моделей и связанную с ним инфраструктуру. Но важнее индивидуального пути то, что этот восьмилетний опыт указывает на формирующийся тренд: первая фаза генеративного ИИ (доказательство возможностей) подходит к концу, впереди — более длительный цикл конкуренции, который будет разворачиваться вокруг того, как возможности организуются, продуктивизируются и, в конечном итоге, войдут в реальный мир.

Далее следует оригинальный текст:

Я присоединился к a16z в качестве партнера, специализируясь на инвестициях в инфраструктуру и искусственный интеллект. Одновременно с этим, после 8 лет руководства Rosebud AI, я покидаю пост генерального директора.

Ниже приведены некоторые мои воспоминания и размышления об этих 8 годах. Я испытываю огромное уважение к тем, кто до сих пор занимается разработкой на передовой. Один выпуск модели может уничтожить вашу дорожную карту продукта или, наоборот, перенести ее на годы вперед. Дизайн, продукт, инжиниринг — форма этих функций изменилась по сравнению с тем, что было 3 месяца назад, не говоря уже о 8 годах. Скорость технологического прогресса делает это время самым захватывающим для стартапов, но и самым сложным.

В a16z я буду уделять основное внимание передовому стеку моделей (frontier model stack): включая сами модели, а также инфраструктуру и инструменты разработки, построенные вокруг них. Меня восхищает быстрое развитие возможностей моделей — все больше достижений движется самим ИИ. Также я看好 прорывы, которые ИИ приносит в математику и науку. Кроме того, поскольку последние 8 лет я занимался созданием инструментов для творчества на основе ИИ, я всегда испытывал особый интерес к этому направлению.

До этого я также участвовал в качестве ангельского инвестора в некоторые посевные раунды, включая @fal, @periodiclabs, @SakanaAILabs и @ExaAILabs. В дальнейшем я с нетерпением жду возможности посвятить все свои силы поддержке тех основателей, которые строят этот технологический стек.

2018: Ставка на генеративный ИИ до появления GPT.

Быть стартапом в области генеративного ИИ в течение 8 лет — это довольно долгий срок.

Я начал в конце 2018 года, в почти «древние времена», когда эта область еще называлась «синтетические медиа». Я экспериментировал с CycleGAN и StyleGAN, их генерируемый контент был одновременно странным и fascinating, и я поверил, что однажды творчество станет таким же легким и свободным, как режим строительства в игре (имя «rosebud» как раз взято из The Sims — «Sims»).

Творчество в идеальном состоянии должно быть игрой. А первые проблески генеративного ИИ заставили меня поверить, что этот «игровой опыт творчества» можно расширить на большее количество форм творчества. Я начал fantasize о том, как генеративный ИИ изменит видеоигры (например, то видео на основе CycleGAN, обученное на кадрах из «Myst» в 2018 году).

Прошло 8 лет, и теперь мы можем генерировать видео, игры и даже музыку по одному промпту. То будущее, которое когда-то представлялось, наконец наступило — и это только начало.

Оглядываясь назад, я думаю, что смог сформировать如此 сильную веру на如此 ранней стадии, потому что моя жизнь всегда находилась на стыке технологий и искусства: с одной стороны — образование в области математики и глубокого обучения (PhD), с другой — passion к танцам и музыке. Предпринимательство в области генеративного ИИ как раз требует сочетания обоих: технический background позволил мне увидеть то, что надвигалось, а художественная склонность заставила с нетерпением захотеть это построить.

Путешествие стартапа всегда длиннее и сложнее, чем кажется. Найдите то, во что вы верите почти иррационально, чтобы максимизировать вероятность坚持下去.

2018—2023: Привлечение пользователей с помощью «приемлемой полезности»

Скриншот интерфейса третьего iOS-приложения Tokkingheads. Ключом к раннему генеративному ИИ был дизайн простых процессов и активное принятие шероховатости продукта.

На этом пути мы выпустили множество продуктов, чтобы отточить интуицию относительно возможностей передовых моделей и научиться упаковывать их в магический опыт, маскирующий ранние недостатки. На том этапе я понял: когда вывод далек от идеала, вы можете спроектировать потребительский опыт, который позволяет пользователям быстро итерировать и быстро получать обратную связь. Пользователи придирчивы, но не хрупки — их достаточно впечатлить «приемлемой полезностью».

К третьему мобильному приложению мы накопили достаточно знаний, чтобы Tokkingheads добился вирусного распространения за счет органического роста, набрав более 2 миллионов пользователей за несколько недель. Следующий ключевой урок: как основатель, вы должны четко понимать, какая форма продукта позволяет вам сохранять мотивацию в долгосрочной перспективе. Tokkingheads мог пойти по пути взрывного вирусного успеха, но я не был уверен, что это та почва, на которой можно развить эту магию творчества в более полноценный продукт, а именно этого я и хотел по-настоящему.

Поэтому мы продолжили итерации. Мы делали ИИ-генерацию стоковых фотографий, ИИ-арт для NFT (да... я наивно думал, что ключевым является качество работ, но оказалось, что настоящий важный навык — это спекулятивный хайп), а также инструменты для генерации игровых ассетов. Каждый продукт научил меня чему-то конкретному: за что пользователи готовы платить и как быстро улучшаются модели. Между этими проектами были и глобальная пандемия, и банковская паника вокруг Silicon Valley Bank и First Republic Bank — что напомнило мне быть благодарным. Возможность продолжать строить — уже привилегия.

2023: Генерация кода становится зрелой

Генерация кода наконец-то стала достаточно полезной,时机 созрел для создания игровых инструментов для нетехнических творцов. После выпуска GPT-4 это будущее стало осязаемым. В марте 2023 года я поделился с командой меморандумом и собрал最初ную версию функции Rosebud «текст в игру» с помощью приведенного ниже прототипа.

Скриншот твита от 23 марта 2023 года. Я использовал GPT-4 для изучения Three.js, combined с генеративным ИИ Rosebud для создания скайбокса, демонстрируя ранний прототип призыва 3D-сцен с помощью текста.

Внутреннее меморандум автора команде в начале 2023 года, фиксирующее продуктовые суждения после прорыва в генерации кода. Ключевое суждение этого письма: ИИ находится в ключевом окне, которое определит следующие десятилетия, и ближайшие два года станут фазой高度 интенсивной конкуренции, с быстрым ритмом, высокой напряженностью и четким отсевом. Компания fully погрузится в этот «спринт», который подходит только для тех, кто обладает сильной внутренней мотивацией, готов выдерживать высокое давление и долгосрочно投入 — потому что это не просто рабочий опыт, а историческая возможность, которая может изменить личную профессиональную траекторию.

2026 и далее: Что вы можете построить, что лаборатории не хотят делать?

Рис.: Демо-видео — автор создает 3D-городскую симуляцию в браузере с помощью промптов.

Создание игр требует одновременной мобилизации творческой интуиции и технических способностей. Генеративный ИИ — ключ к тому, чтобы само создание игр стало игрой — любое продвижение моделей, будь то в области изображений, видео, моделей мира или кода, немедленно поглощается и преобразуется. Бизнес-модель игр также, скорее всего, останется вне поля зрения передовых лабораторий: основной путь монетизации по-прежнему — оплата игроков, а создание системы дистрибуции на стороне игроков, для лабораторий, мчащихся на полной скорости к AGI, кажется слишком окольным побочным заданием. Для основателей выбор того, что строить, — это постоянная игра по поиску пространства за пределами критического пути лабораторий.

У Rosebud хорошие势头. Мы organicly накопили большое, highly активное сообщество создателей. Я буду скучать по непринужденным беседам с создателями в Discord и по дням обработки пользовательских support писем (пользователь, который готов жаловаться, действительно заботится о вашем продукте). Следующий этап focuses на масштабировании дистрибуции на стороне игроков, поэтому сейчас хорошее время передать эстафету товарищам по команде, которые сражались плечом к плечу.

Поздравляю @glazworks с назначением новым CEO Rosebud! В нем rare сочетается талант в машинном обучении и продуктовый вкус.

Мартин Касадо (Martin Casado) и команда a16z сопровождали рост Rosebud на всем пути. У меня с Martin был ключевой разговор о том, является ли JavaScript правильным технологическим стеком для игр Rosebud — выбор Unity или Roblox, возможно, более популярен, но улучшения в генерации кода на JavaScript происходят much быстрее, потому что доступность training данных выше. Эта команда ищет истину и готова делать ставки на то, что привлечет больше строителей. Это путь к идеальному будущему: мы должны строить, мы должны innovить.

С нетерпением жду продолжения сотрудничества с другой стороны стола. Личные сообщения всегда открыты.

Questions liées

QКаков был основной фокус автора в течение 8 лет работы в Rosebud AI?

AОсновной фокус автора был на создании инструментов генеративного ИИ, которые делают творческий процесс похожим на игру, с целью упрощения и демократизации творчества.

QКакие ключевые технологические достижения упомянуты как повлиявшие на развитие генеративного ИИ за этот период?

AКлючевыми технологическими достижениями, упомянутыми в статье, являются появление и эволюция моделей, таких как CycleGAN, StyleGAN и, что наиболее важно, GPT-4, который открыл новые возможности в генерации кода и интерактивном творчестве.

QКакой продукт достиг вирусного роста и сколько пользователей он привлек?

AПродукт Tokkingheads достиг вирусного роста и привлек более 2 миллионов пользователей в течение нескольких недель.

QНа чем автор планирует сосредоточиться в своей новой роли партнера в a16z?

AВ своей новой роли партнера в a16z автор планирует сосредоточиться на инвестициях в инфраструктуру и ИИ, в частности, в передовой стек моделей (frontier model stack), включая сами модели, инструменты разработки и инфраструктуру вокруг них.

QКакова, по мнению автора, основная задача для основателей стартапов в области генеративного ИИ на текущем этапе?

AПо мнению автора, основная задача для основателей — это выбор создания продуктов в пространствах, которые находятся вне основного фокуса крупных исследовательских лабораторий, например, в областях с уникальными моделями монетизации, таких как игровая индустрия.

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101 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? 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Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

760 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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