红杉资本行业总结篇：生成式 AI 的发展

主要观点总结

本文介绍了生成式AI的发展，从“快思考”到“慢思考”的转变，以及红杉资本等风险投资公司在这一领域的投资方向和未来展望。文章详细阐述了生成式AI在发展方向上从快速预训练响应向深度推理转变的趋势，并提到了OpenAI的o1模型具备真正通用推理能力的突破。文章还提到了资金在各个领域的投资机会与挑战，包括基础设施、模型、开发者工具和应用程序的不同领域投资考虑。

关键观点总结

关键观点1: 生成式AI的发展从“快思考”向“慢思考”转变。

随着市场基础层趋于稳定，生成式AI的研究方向正在从快速预训练响应转向深度推理。这种转变使得AI系统具备像人一样深度思考和解决问题的能力。

关键观点2: OpenAI的o1模型具备真正的通用推理能力。

o1模型通过“推理时计算”实现了通用推理能力的突破，它不同于传统预训练模型，能够在回答之前“停下来思考”，构建价值函数，通过模型生成的思维链进行强化学习。

关键观点3: 风险投资公司在生成式AI领域的投资方向和未来展望。

文章提到了红杉资本等风险投资公司在生成式AI领域的投资方向，包括基础设施、模型、开发者工具和应用程序等不同领域的投资机会与挑战。未来，多智能体系统和建模推理等将是重要的发展方向。

文章预览

 Datawhale干货  最新：红杉资本，全球著名风险投资公司 生成式 AI 的发展：从 “快思考” 到 “慢思考”，开启自主应用的新篇章。 在生成式 AI 革命的两年里，研究方向正从 “快思考”（快速预训练响应）向 “慢思考”（推理时的深度思考）转变。这种转变是因为市场基础层已趋于稳定，像微软 / OpenAI、AWS/Anthropic 等巨头形成了竞争格局。 随着大模型市场结构趋于稳定，下一个重点领域正在浮现： 焦点正转向推理层的开发和扩展，“系统 2” 思维开始主导。 推理层旨在赋予 AI 系统在推理时进行深度思考、问题解决和认知操作的能力，而不仅仅是快速的模式匹配。它能让 AI 系统像人一样深度思考和解决问题。 OpenAI 的 o1 模型：推理能力的突破 2024 年最重要的模型更新非 OpenAI 的 o1 莫属 （之前称为 Q*，也被称为 草莓， Strawberry）。它不仅巩固了 ………………………………