ไอเดียใหญ่ด้านเทคโนโลยีปี 2024 ของ a16z

• ไอเดียใหญ่ ๆ สำหรับปีหน้าที่ a16z คาดการณ์ไว้
• เป็นบทความที่รวบรวมความเห็นจากสมาชิกแต่ละคน จึงควรใช้ความระมัดระวังในการตีความและความน่าเชื่อถือ
• แต่ก็ช่วยให้เห็นสถานการณ์ปัจจุบันและได้ไอเดียที่หลากหลายในด้าน consumer, bio+health, crypto, fintech, เกม, infra+enterprise และเทคโนโลยีที่กำลังเติบโต

[Consumer Tech]

แอปแบบ Voice-First จะกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของชีวิตประจำวัน

• ในปีหน้า AI จะปลดล็อกแอปแบบ voice-first ได้อย่างแท้จริง โดยเฉพาะในหมวด companion และ productivity
• แม้ว่าเสียงจะเป็นรูปแบบการสื่อสารของมนุษย์ที่เก่าแก่และแพร่หลายที่สุด แต่ที่ผ่านมาเสียงไม่เคยทำงานได้ดีนักในฐานะอินเทอร์เฟซสำหรับสื่อสารกับเทคโนโลยี
• จนถึงตอนนี้ ผู้คนใช้สมาร์ตสปีเกอร์เพียงกับงานง่าย ๆ เช่น เปิดเพลงหรือเช็กสภาพอากาศ และยังไม่สามารถดึงคุณค่าที่มีความหมายจากการสนทนาด้วยเสียงได้
• แต่ตอนนี้ด้วย large language model ทำให้ ผู้ช่วยเสมือนสามารถมีความสามารถในการสนทนาระดับมนุษย์ ได้แล้ว
• ประเด็นสำคัญคือ รูปแบบการโต้ตอบด้วยเสียงมีความหลากหลายสูงมาก จึงหมายความว่า แอปแบบเดิมไม่สามารถสร้างประสบการณ์ลักษณะนี้ได้
  • ตัวอย่างเช่น แม้การรวมความสามารถ AI สำหรับอีเมลเข้ากับ Gmail จะเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ความเป็นไปได้ที่กล่องจดหมายจะมี AI voice interface โดยตรงนั้นยังต่ำ
• คาดว่าในปี 2024 แอปเสียงจะมีประโยชน์มากขึ้นและถูกรวมเข้าไปในชีวิตประจำวันของเรา

AI แบบปรับแต่งเฉพาะทางที่แยกย่อยตามวัตถุประสงค์

• ในปี 2024 จะมีโซลูชัน AI ที่มีขอบเขตเฉพาะทางมากขึ้นเกิดขึ้น
• ChatGPT อาจเป็นผู้ช่วย AI แบบทั่วไปที่ยอดเยี่ยมได้ แต่จะไม่ได้ "ชนะ" ทุกงาน
  • ยกตัวอย่างเช่น จะมีแพลตฟอร์ม AI ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับนักวิจัย เครื่องมือสร้างงานเขียนสำหรับนักข่าว หรือแพลตฟอร์มเรนเดอร์สำหรับนักออกแบบ
• ในระยะยาว ผลิตภัณฑ์ที่ผู้คนใช้เป็นประจำจะถูก ปรับแต่งให้เหมาะกับ use case ไม่ว่าจะผ่านโมเดลฐานแบบปิดเฉพาะหรือเวิร์กโฟลว์พิเศษที่สร้างขึ้นรอบโมเดลนั้น
• บริษัทเหล่านี้จะมีโอกาส "ครอบครอง" ข้อมูลและเวิร์กโฟลว์สำหรับยุคเทคโนโลยีใหม่ และควรเริ่มจากโฟกัสในหมวดเดียวก่อนแล้วค่อยขยาย
• สำหรับผลิตภัณฑ์ระยะแรก ยิ่งมีขอบเขตแคบยิ่งดี

เครื่องมือ AI สำหรับสอนเด็ก

• ในปี 2023 นักศึกษามหาวิทยาลัยราว 30% ใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT กับการเรียนในโรงเรียนหรือมหาวิทยาลัยแล้ว (และถ้าคำนึงว่าเป็นผลสำรวจ ตัวเลขจริงน่าจะสูงกว่านี้)
• แต่ตั้งแต่ปีหน้าเป็นต้นไป generative AI จะเริ่ม เปลี่ยนสภาพแวดล้อมของการศึกษาปฐมวัย
• Generative AI มีศักยภาพมหาศาลสำหรับคนรุ่นใหม่ ทั้งในด้านการเร่งนวัตกรรมและกระตุ้นจินตนาการ
• ต่างจากการศึกษาระดับสูงที่ความกังวลเรื่องผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนมีอิทธิพลอย่างมาก การศึกษาปฐมวัยสามารถใช้ AI เพื่อสร้าง sandbox แห่งการสำรวจที่ไร้ขีดจำกัด ได้
• หัวใจสำคัญคือการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ไม่เพียงดึงดูดการมีส่วนร่วมของผู้เรียนวัยเด็ก แต่ยังปกป้องพวกเขาได้ด้วย
• สิ่งนี้ต้องอาศัยการผสมผสานเฉพาะตัวของการควบคุมเนื้อหา ข้อจำกัดที่ยึดผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง และอินเทอร์เฟซที่เหมาะสมกับวัย
• ในปี 2024 จะมี เครื่องมือ AI แบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเด็กอย่างใส่ใจและรอบคอบ เกิดขึ้น เพื่อช่วยให้เด็ก ๆ ใช้ความสามารถอันกว้างขวางของ AI และอินเทอร์เน็ตได้อย่างปลอดภัย

AI generator ที่ไม่ต้องเขียนโค้ดจะกระตุ้นพฤติกรรมรูปแบบใหม่

• เมื่อเทคโนโลยี generative AI ระดับล้ำสมัยทำให้ต้นทุนส่วนเพิ่มของการสร้างสรรค์เข้าใกล้ศูนย์ พฤติกรรมผู้บริโภคแบบใหม่ทั้งหมดจะเกิดขึ้น
• ตอนนี้เราสามารถสร้างภาพที่น่าทึ่งซึ่งเมื่อก่อนต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงและมีค่าใช้จ่ายหลายพันดอลลาร์ได้แล้ว ผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Midjourney และ Ideogram
• ElevenLabs สามารถแปลคอนเทนต์เป็นหลายสิบภาษาได้ภายในไม่กี่วินาทีผ่านการโคลนเสียงและการพากย์เสียง
• ตอนนี้แม้จะไม่ใช่นักพัฒนา ก็สามารถ นำเครื่องมือ generative AI หลายตัวมาประกอบกันเพื่อสร้างผลงานที่น่าทึ่งได้โดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโค้ด
  • ตัวอย่างเช่น Glif คือแพลตฟอร์มมัลติมีเดียที่ให้ผู้ใช้สร้างอาร์ต การ์ตูน เซลฟี และอื่น ๆ ได้ด้วยพรอมป์ตง่าย ๆ

ยกระดับความคิดสร้างสรรค์

• เครื่องมือครีเอทีฟที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยลดช่องว่างระหว่างไอเดียกับการลงมือทำ
• เราไม่จำเป็นต้องมีทักษะเฉพาะทางหรือการฝึกฝนหลายปีเพื่อสร้างภาพสวย บทกวี หรือเพลงอีกต่อไป
• แต่ผลิตภัณฑ์ในช่วงแรกมักเน้นไปที่การสร้างสรรค์แบบเดี่ยว ๆ เช่น สร้างภาพ เขียนเรียงความ หรือแต่งแทร็กเพลง
• ศักยภาพของเครื่องมือแบบสนทนาที่ก้าวไปไกลกว่าความสามารถพื้นฐานอย่าง inpainting/outpainting ในปัจจุบันมาก และทำหน้าที่เป็น creative copilot พร้อมเปิดทางให้เกิดการสนทนากับ AI อย่างแท้จริงนั้นมีอยู่อย่างมหาศาล
  • ตัวอย่างเช่น ผลิตภัณฑ์เหล่านี้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่แก้ไขต่อได้ และเข้าร่วมในกระบวนการทำซ้ำเพื่อปรับแต่งงานให้ดีขึ้น
  • สามารถฝึกโมเดลกับสไตล์ ธีม หรือคาแรกเตอร์เฉพาะ เพื่อให้สร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอได้ในระยะยาว
  • หรืออาจช่วยแปลงคอนเทนต์เดิมให้กลายเป็นสิ่งใหม่ เช่น ทำให้ภาพเคลื่อนไหว แปลงวิดีโอจริงเป็นแอนิเมชัน หรือแปลงภาพ 2D เป็น 3D mesh

[Growth-Stage Tech]

วิธีเล่าเรื่องรูปแบบใหม่ที่ก้าวข้ามการแชตแบบข้อความ

• โนแอม เชเซอร์ CEO ของ Character.AI กล่าวว่าความบันเทิงคือ "use case แรกของ AGI"
• ความสามารถในการใช้ AI เพื่อเล่าเรื่องผ่านข้อความ เสียง และรูปแบบภาพ กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยความเร็วสูง
• ในปีหน้า AI จะพัฒนาไปไกลกว่าการแชตแบบข้อความสู่โมเดลมัลติโหมด
• การซ้อนทับชั้นของการปรับแต่งและการจูนละเอียดโดยผู้ใช้จะทำให้วิธีที่เราโต้ตอบกับ AI ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และเปิดประสบการณ์ที่น่าสนใจ สนุก และดึงดูดยิ่งกว่าเดิม

CRM ที่แข็งแกร่งขึ้นด้วยการเก็บข้อมูลโดย AI

• ข้อมูลของพนักงานขาย (Sales Rep) คือหน่วยพื้นฐานขององค์กร GTM และข้อมูลที่ผิดพลาดเป็นปัญหาสำหรับผู้นำ GTM แทบทั้งหมด
• ไม่ว่าจะมีเครื่องมือหรือปลั๊กอินมากแค่ไหนบนแพลตฟอร์ม CRM ปัญหาพื้นฐานที่ว่าพนักงานขายต้องป้อนข้อมูลให้ถูกต้องก็ยังเหมือนเดิม
  • ถ้าพนักงานป้อนข้อมูลขยะ ก็จะได้ผลลัพธ์ขยะ
• แม้บริษัท sales tech บางแห่งจะกำลังทดลองใช้ generative AI แต่ sales tech รุ่นถัดไปจะใช้ generative AI เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลแกนหลักนี้แบบตรงจุด
• บริษัทที่เป็น AI-native จะถูกสร้างขึ้นบนข้อมูลต้นทางที่ถูกเก็บอัตโนมัติหรือสร้างโดย AI จากปฏิสัมพันธ์จริงกับลูกค้า เช่น บันทึกการประชุม อีเมล และการบันทึกเสียงการโทร แทนที่จะพึ่งพาความทรงจำหรือการตีความของพนักงานขายเกี่ยวกับการประชุมลูกค้า
• เพราะเครื่องมือการขายเหล่านี้สามารถเพิ่มผลิตภาพได้อย่างมาก จึงมีแนวโน้มสูงที่จะถูกรับไปใช้ในวงกว้างจากล่างขึ้นบน
• ท้ายที่สุด บริษัท sales tech แบบ AI-native รุ่นใหม่นี้อาจปูทางไปสู่ CRM แบบ AI-native อย่างเต็มรูปแบบได้

สมรภูมิ AI ฝั่งผู้บริโภคกำลังย้ายจากโมเดลไปสู่ UX

• คำพูดที่ได้ยินในปี 2023: "ทุก 1 นาทีที่ไม่ได้สร้างโมเดลคือ 1 นาทีที่เสียไป ถ้าสร้างโมเดลที่ดีที่สุดได้ ผู้ใช้ก็จะตามมาเอง"
• จนถึงตอนนี้ บริษัท AI สำหรับผู้บริโภคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือบริษัทที่สร้างโมเดลของตนเอง เช่น ChatGPT, Character, Bard และ Midjourney
  • การเป็นโมเดลที่ดีที่สุดในหมวดของตัวเองคือจุดสร้างความแตกต่าง
  • Midjourney เน้นภาพ, Character เน้นความบันเทิง, ChatGPT เน้นข้อความโดยรวม
  • UX ส่วนใหญ่ถูกกำหนดจากวิธีที่ส่งโมเดลไปถึงผู้ใช้ได้เร็วที่สุด
• แต่เมื่อหลายปัจจัยทำงานร่วมกัน ทั้งการผ่อนคลายภาวะขาดแคลนชิป การที่โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่พร้อมใช้งานผ่าน API และโมเดลโอเพนซอร์สที่ทรงพลังขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้เกิดฐานสำหรับการสร้างแอปผู้บริโภคที่ก้าวล้ำบนโมเดลของผู้อื่นได้
• ในปี 2024 แอป AI สำหรับผู้บริโภคจะสร้างนวัตกรรมไม่ใช่แค่ด้วยการพึ่งพาประสิทธิภาพของโมเดล แต่ด้วยการ มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีที่สุดโดยยึด use case เฉพาะเป็นศูนย์กลาง
  • โดยเฉพาะแอป AI สำหรับผู้บริโภคที่มีทั้งประสบการณ์แบบแชร์และโหมดผู้เล่นหลายคน หรือรวมหลายโมเดลไว้ในอินเทอร์เฟซเดียว หรือสร้างโซลูชันที่โฟกัสมากขึ้นซึ่งเวิร์กโฟลว์และกระบวนการเป็นตัวสร้างคุณค่า มีแนวโน้มว่าจะน่าจับตาอย่างมาก
• LLM อาจเป็นแหล่งของความแตกต่างได้
• ทุกวันนี้มันอาจสร้างความได้เปรียบของผู้มาก่อน แต่ในระยะยาว ป้อมปราการแบบดั้งเดิมอย่าง network effect, ต้นทุนการย้ายที่สูง ขนาด และแบรนด์ ก็ยังมีแนวโน้มชนะอยู่ดี

[Infra + Enterprise]

ความสามารถในการตีความ AI

• Interpretability (ความสามารถในการตีความ) เป็นอีกวิธีหนึ่งในการพูดถึงการ "ทำ reverse engineering" โมเดล AI และจะเป็นประเด็นใหญ่ในปี 2024
• ตลอดช่วงหลายปีที่ผ่านมา สิ่งที่ขับเคลื่อนวงการ AI คือการสำรวจว่าการฝึกโมเดลด้วยคอมพิวต์และข้อมูลมหาศาลจะให้ผลลัพธ์อะไรได้บ้าง หรือก็คือการสเกล
• ตอนนี้เมื่อโมเดลเหล่านี้เริ่มถูกนำไปใช้งานจริง คำถามที่ใหญ่ที่สุดคือ "ทำไม"
  • ทำไมโมเดลเหล่านี้ถึงพูดแบบนั้น?
  • ทำไมบางพรอมป์ต์จึงให้ผลลัพธ์ดีกว่าพรอมป์ต์อื่น?
  • และที่สำคัญที่สุด เราจะควบคุมโมเดลเหล่านี้ได้อย่างไร?

ความคิดสร้างสรรค์ที่ถูกสร้างขึ้นใหม่

• ความคิดสร้างสรรค์คือรูปแบบการแสดงออกที่เป็นแก่นแท้ที่สุดของมนุษย์ แต่เพราะไอเดียเป็นสิ่งนามธรรม จึงต้องใช้ทั้งเวลาและทักษะในการถ่ายทอดมันออกมาอย่างชัดเจน
• Generative AI ได้เปิดทางที่อาจทำให้เครื่องมือสร้างสรรค์เข้าถึงคนทั่วไปได้อย่างแท้จริง
  • ตั้งแต่การเขียน วาดภาพ ไปจนถึงการสร้างภาพยนตร์ งานที่เคยต้องใช้ทีมและเวลาหลายเดือน ตอนนี้อาจเสร็จได้ในไม่กี่นาที ถ้าไม่ถึงขั้นไม่กี่วินาที
  • นั่นหมายความว่าไม่ว่าเชี่ยวชาญหรือไม่ ใคร ๆ ก็มีความสามารถในการสร้างสรรค์ได้
• เวิร์กโฟลว์ด้านครีเอทีฟกำลังถูกยกระดับอย่างพื้นฐาน
  • การทำต้นแบบและการระดมไอเดียกลายเป็นสิ่งที่โต้ตอบได้อย่างน่าทึ่ง
  • สามารถทำงานแบบวนซ้ำร่วมกับ Copilot เพื่อแก้ปัญหา writer’s block ได้
  • และสามารถฝึกทักษะทางศิลปะผ่านการทำซ้ำที่ไม่ใช่งานซ้ำซาก
• ในพาราไดม์ใหม่นี้ เครื่องมือใหม่สำหรับการแสดงความคิดสร้างสรรค์แบบหลายมิติกำลังเกิดขึ้น
  • แก่นสำคัญคือการ เรียนรู้วิธีสร้างสรรค์งานในหลายรูปแบบ ทั้งข้อความ ภาพ เสียง และอื่น ๆ
• ในปี 2024 สนามเด็กเล่น AI แบบใหม่นี้จะทำให้การแสดงออกเชิงสร้างสรรค์ถูกใช้งานได้กว้างขวางยิ่งขึ้น

ผลิตภัณฑ์ B2B AI ที่ฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์

• ในปี 2024 ผลิตภัณฑ์ AI-native จะถูกฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์มากขึ้น และจะทำงานเชิงรุกมากขึ้น เช่น แสดงความคิดเห็น อัปเดตบันทึก และทำรายการงานให้เสร็จ หลังจากได้รับการอนุมัติแบบง่าย ๆ จากผู้ใช้
• ตอนนี้ก็มีผลิตภัณฑ์ AI ที่เป็น workflow-native ซึ่งทำงานแทนผู้ใช้โดยตรงมากขึ้นแล้ว
  • ตัวอย่างเช่น แทนที่จะรอให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในเอกสารยาว ๆ จนเจอ เครื่องมือ AI จะทำเครื่องหมายส่วนสำคัญไว้ล่วงหน้า
• UX แบบแชตในผลิตภัณฑ์ B2B ก็จะเปลี่ยนไป
  • แชตช่วยพิสูจน์ให้เห็นว่า LLM มีประโยชน์ แต่ท้ายที่สุดแล้วอินเทอร์เฟซแบบพรอมป์ต์กลับตัดผู้ใช้ออกจากเวิร์กโฟลว์ของตน
  • ในปี 2024 เราจะได้เห็น ผลิตภัณฑ์ AI แบบใหม่ที่ออกแบบมาให้ใช้งานได้ในที่ที่ผู้ใช้อยู่แล้ว

LLM ที่ยกระดับระบบ Robotic Process Automation

• ในปี 2024 บริษัทด้าน Robotic Process Automation (RPA) ที่ใช้ LLM เป็นฐานจะก้าวกระโดด
• เมื่อต้องดำเนินกระบวนการแบบแมนนวลบนระบบซอฟต์แวร์แบบ legacy ระบบเหล่านี้มักยากเกินกว่าจะรื้อออกแล้วเปลี่ยนใหม่ หรือสร้างการเชื่อมต่อเชิงลึกเข้าไป
  • ในสถานการณ์แบบนี้ RPA ซึ่งใช้ "บอต" ขนาดเล็กเพื่อทำงานซ้ำ ๆ อย่างการป้อนข้อมูลอัตโนมัติ จึงยังเป็นทางออกที่ดีที่สุดในปัจจุบัน
  • แต่ RPA ก็ยังมีความเป็นแมนนวลสูง สะดุดบ่อย และต้องอาศัยการปรับแต่งการติดตั้งรวมถึงบริการจำนวนมากเพื่อให้ทำงานได้ดี
• การใช้ LLM ทำให้สามารถสร้างระบบ RPA ที่ฉลาดขึ้น ซึ่งเข้าใจอินพุตและงานตามบริบท และปรับตัวแบบไดนามิกเพื่อมอบโซลูชันที่แข็งแรงกว่าเดิม
• จะมีโซลูชันเฉพาะทางตามแนวตั้งหลายตัวเกิดขึ้น ซึ่งปรับให้เหมาะกับงานอัตโนมัติบางประเภท เช่น องค์กรการเงิน การประมวลผลใบแจ้งหนี้ องค์กรซัพพอร์ต และการตอบคำถามบริการลูกค้า

[Fintech]

การผงาดขึ้นของนักพัฒนาในฐานะผู้ซื้อบริการทางการเงิน

• ในปี 2024 นักพัฒนาจะกลายเป็นผู้มีอิทธิพลสำคัญที่สุดในการตัดสินใจซื้อโครงสร้างพื้นฐานด้านบริการทางการเงิน
• ในอดีต การซื้อโครงสร้างพื้นฐานด้านบริการทางการเงินมักถูกขับเคลื่อนโดยผู้ซื้อเชิงเศรษฐศาสตร์ ("ROI เท่าไร?") หรือผู้รับผิดชอบธุรกิจ ("สิ่งนี้แก้ use case ของฉันได้หรือไม่?") เป็นส่วนใหญ่ แต่ตอนนี้อิทธิพลของนักพัฒนาเพิ่มสูงขึ้น
• การผงาดขึ้นของนักพัฒนาในฐานะผู้ซื้อในบริษัทบริการทางการเงินทุกขนาดจะเป็นผลดีต่อผู้เล่นหน้าใหม่
• สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อบริษัทฟินเทคที่มี ประสบการณ์นักพัฒนาที่ยอดเยี่ยม
• บริษัทฟินเทคกำลังให้ความสำคัญกับการสร้าง developer sandbox ที่ลูกค้าสามารถ "ลองใช้ก่อนซื้อ" และกำลัง เปิดบางส่วนของโซลูชันเป็นโอเพนซอร์ส
• สำหรับสถาบันการเงินขนาดใหญ่ที่ขายโครงสร้างพื้นฐาน การดึงดูดนักพัฒนาจะกลายเป็นทักษะใหม่ที่ต้องอาศัยการปรับปรุงสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์ให้ดีขึ้น (รวมถึงเอกสารที่ทันสมัย!)

เทคโนโลยีที่ช่วยให้ธนาคารชุมชนและธนาคารภูมิภาคแข่งขันได้

• จากผลกระทบของ SVB และ First Republic ธนาคารชุมชนและธนาคารภูมิภาคกำลังเผชิญแรงกดดันด้านกฎระเบียบและแรงกดดันด้านมาร์จินอย่างมีนัยสำคัญจากสภาพแวดล้อมดอกเบี้ยสูง
• คาดหวังว่าจะได้เห็นบริษัทฟินเทคเป็นผู้นำในหลายด้าน
  • ช่วยให้ระบบนิเวศธนาคารแข่งขันกับสถาบันขนาดใหญ่ได้
  • บริหารความเสี่ยงของงบดุลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • และมอบเครื่องมือกับเทคโนโลยีที่จำเป็นเพื่อให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

บริการวิชาชีพการเงินที่แข็งแกร่งขึ้นด้วยซอฟต์แวร์

• งานของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงิน เช่น นักบัญชี ผู้เชี่ยวชาญภาษี ผู้จัดการสินทรัพย์ และวาณิชธนกิจ จะเปลี่ยนไป
• คนกลุ่มนี้โดยทั่วไปต้องทั้งค้นคว้าและประยุกต์ใช้ความเชี่ยวชาญที่ตนเรียนรู้มา รวมถึงดูแลลูกค้าด้วย
• จนถึงตอนนี้ พวกเขาใช้เครื่องมือวิเคราะห์บางส่วนเป็นหลัก (เช่น การจัดหมวดหมู่ธุรกรรมในงานบัญชี) เพื่อช่วยติดตามเวิร์กโฟลว์
• ด้วยความก้าวหน้าของ Generative AI และ LLM จึงสามารถ ทำงานอัตโนมัติได้มากขึ้น เช่น งานด้านการจัดการ กระบวนการวิจัย (การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล การค้นคืนข้อมูล) การสรุปและแสดงอินไซต์ และการสร้างรายงาน
• ผู้เชี่ยวชาญภาษีจะค้นหาคำพิพากษาและตอบคำถามได้ง่ายขึ้น นักบัญชีจะสร้างงบการเงินโดยอัตโนมัติ และผู้จัดการสินทรัพย์จะวางแผนสถานการณ์บนชุดข้อมูลที่กว้างขึ้นได้
• วันหนึ่งซอฟต์แวร์อาจทำงานเหล่านี้ได้อัตโนมัติทั้งหมด แต่ในตอนนี้ งานของมนุษย์จะย้ายไปสู่ความเชี่ยวชาญ การตรวจทานงานที่สร้างขึ้น และงานที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้า
• ผู้เล่นเดิมที่มีความสัมพันธ์กับผู้เชี่ยวชาญทางการเงินอยู่แล้วจำเป็นต้องผสาน AI เข้ากับซอฟต์แวร์ ขณะที่สตาร์ทอัพที่มีความสามารถด้านซอฟต์แวร์สมัยใหม่ต้องหาลูกค้าใหม่และสร้างความไว้วางใจ

LLM กับการครอบครอง "หน่วยลูกค้าพื้นฐาน" ใหม่

• ระบบปฏิบัติการเป็นเจ้าของข้อมูลที่เรียกว่า หน่วยลูกค้าพื้นฐาน (FCU) จึงมีมูลค่าสูงมาก
• ในอดีต ข้อมูลไม่มีโครงสร้างบางประเภทเก็บรวบรวมจากระบบปฏิบัติการได้ยาก (เช่น อีเมล PDF สเปรดชีต เป็นต้น)
• ในปี 2024 สตาร์ทอัพที่ใช้ LLM จะ จับข้อมูลที่เดิมเก็บได้ยาก แล้วติดแท็กและจัดเก็บโดยอัตโนมัติ
• หากสตาร์ทอัพเหล่านี้สามารถ จับ FCU ได้ตั้งแต่อัปสตรีมของแพลตฟอร์มเดิม เราอาจได้เห็นพื้นที่ที่ผู้ผูกขาดตลาดซอฟต์แวร์เคยให้บริการกำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่

เครื่องมือใหม่สำหรับธนาคารและการเทรด

• ในปี 2024 เราจะได้เห็นผู้ก่อตั้งที่มีความทะเยอทะยานเข้ามาแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งสถาบันการเงินต้องรับมือ
• ตลาดบริการวาณิชธนกิจและการเทรดสร้างรายได้ต่อปีราว 3.5 แสนล้านดอลลาร์ทั่วโลก แต่ยังคงพึ่งพาระบบและซอฟต์แวร์ที่สร้างแบบ on-premises มาตั้งแต่ยุค 1980 อย่างมาก
• แม้ว่าธนาคารจะเริ่มซื้อโซลูชันบนคลาวด์แล้วก็ตาม (Salesforce สำหรับ CRM, Azure สำหรับ cloud computing, Databricks สำหรับสถาปัตยกรรม lakehouse) แต่เครื่องมือเฉพาะทางที่ใช้ในธุรกิจธนาคารและการเทรดเพื่อจำลองความเสี่ยง ยืนยัน/ชำระ/เคลียร์ธุรกรรม และบันทึกคำสั่งของลูกค้า ก็ยังมักเป็นแบบแมนนวล (Excel) ล้าสมัย หรือทั้งสองอย่าง
• พฤติกรรมการจัดซื้อของสถาบันเหล่านี้ก็กำลังเปลี่ยนไป และความตั้งใจที่จะใช้เครื่องมือใหม่ก็สูงกว่าที่เคย

AI จะเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่ม ROE

• ในปีหน้า เราจะได้เห็นสถาบันการเงินนำแอปพลิเคชัน AI-native มาใช้ในเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติงานที่หลากหลาย
• แม้จะมีโอกาสทั้งในด้านการสร้างรายได้และฟังก์ชันส่วนกลางกับ back office แต่ในปี 2024 การนำไปใช้จะมุ่งเน้นที่ use case ในด้านวิศวกรรม การจัดซื้อ กฎหมาย การกำกับดูแลการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการบริหารความเสี่ยง

[Games]

เกม: เทคโนโลยี Alpha Geek เริ่มลงหลักปักฐานในตลาดผลิตภัณฑ์ระยะแรก

• มีเทคโนโลยีใหม่จำนวนมากกำลังเกิดขึ้น เช่น ปัญญาประดิษฐ์, ความจริงเสมือน/ความจริงเสริม และเว็บ 3.0 โดยความสำเร็จของเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้จะถูกตัดสินจากการยอมรับในวิดีโอเกม
• เทคโนโลยีใหม่เหล่านี้เปลี่ยนแปลงเกม แต่ขณะเดียวกันก็ถูกเกมเปลี่ยนแปลงด้วย
• สำหรับ generative AI หลังจากข้อความและภาพ ขั้นต่อไปจะเป็น 3D และวิดีโอ
• เมื่อผสานกับเสียง, ฟังก์ชันอินเทอร์แอ็กทีฟ และองค์ประกอบอื่น ๆ ในที่สุดต้นทุนการพัฒนาเกมจะลดลงเหลือ 1/1,000 ของเดิม และผู้บริโภคจะสามารถสร้างประสบการณ์เกมของตัวเองได้
• VR/AR เหมาะกับ product-market fit มากที่สุดเมื่อเจาะกลุ่มเด็กและวัยรุ่นที่ต้องการประสบการณ์เกมแบบมัลติเพลเยอร์
• เฮดเซ็ตรุ่นถัดไปจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหากมุ่งเติบโตเป็นสองเท่าด้วยการเข้าถึงผู้บริโภคหลายล้านคน แทนที่จะกระโดดเข้าสู่เครื่องมือด้าน productivity ที่มีความต้องการต่ำ
• สำหรับเว็บ 3.0 แต่ละเวฟถูกขับเคลื่อนโดย use case หลัก เช่น NFT, DeFi
  • เวฟถัดไปจะมาจากเกมกระแสหลักที่สนุกและนำเว็บ 3.0 มาใช้เป็นวิธีที่เกมเมอร์ซื้อไอเท็มเสมือน

เกม AI-first ที่ไม่มีวันสิ้นสุด

• ในปี 2024 เราจะได้เห็น กลุ่มเกม AI-first ชุดแรก ที่ครีเอเตอร์ใช้โมเดลขนาดใหญ่เพื่อสร้างระบบและกลไกเกมแบบใหม่
• แม้ว่ากระแสพูดคุยช่วงแรกเกี่ยวกับ generative AI ในเกมจะมุ่งไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพให้ครีเอเตอร์เกม แต่ในระยะยาว โอกาสที่ใหญ่ที่สุดคือการใช้ AI เพื่อสร้างแก่นแท้ของเกมขึ้นใหม่ทั้งหมด หรือก็คือการพัฒนา เกมที่ไม่มีวันจบ ซึ่งสามารถดึงดูดและรักษาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ไว้ได้ยาวนาน
• เอเจนต์เชิงกำเนิดที่ขับเคลื่อนด้วย LLM จะสร้างเพื่อนร่วมทางที่สมจริงอย่างน่าทึ่งและพฤติกรรมทางสังคมรูปแบบใหม่ ทำให้ NPC (ตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น) ช่วยเพิ่มความดื่มด่ำในเกม
• ผ่านเครื่องมือสร้างตัวละครและระบบเนื้อเรื่องแบบ personalized ผู้เล่นทุกคนจะสามารถ เล่นเกมที่ตนชื่นชอบในแบบที่ไม่ซ้ำใครและเป็นส่วนตัว ได้
• โลกของเกมเองจะไม่ถูกเรนเดอร์ล่วงหน้าอีกต่อไป แต่จะถูกสร้างขึ้นขณะรันไทม์ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม
• การ onboarding ผู้เล่นใหม่ก็จะถูกสร้างขึ้นใหม่เช่นกัน
• ทุกเกมจะถูกออกแบบโดยมี AI copilots เป็นศูนย์กลาง ภายใต้คติว่า "เล่นคนเดียวก็ดี เล่นกับ AI ยิ่งดี และเล่นกับเพื่อนยิ่งดีกว่า"

เกมกลายเป็น "ซิมูเลเตอร์ของทุกสิ่ง"

• เกมคือการจำลองที่ตอบสนองแรงขับพื้นฐานทางชีววิทยาของมนุษย์ เช่น การสะสม (โปเกมอน), ผู้ล่ากับเหยื่อ (tag), การเลี้ยงดู (AdoptMe), การสำรวจ (Minecraft)
• เอนจินเกมช่วยผลักดันกฎของการจำลองมาโดยตลอด แต่จนกระทั่งไม่นานมานี้ คุณลักษณะที่ซับซ้อนและเกิดขึ้นเฉพาะหน้า เช่น ความคิด การกระทำ คำพูด และเป้าหมายของมนุษย์ ยังไม่สามารถจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ตอนนี้ ด้วยความก้าวหน้าแบบก้าวกระโดดของ LLM และ agent framework ทำให้สามารถสร้างตัวละครสมจริงที่มีเป้าหมาย พฤติกรรม และบทสนทนาที่เหมือนจริงในเกมได้แล้ว
• นักออกแบบเกมจึงได้ เครื่องมือใหม่ที่สามารถจำลองพลวัตทางสังคมได้
• ในปี 2024 เราจะได้เห็นเกมที่ในทุกช่วงเวลาเต็มไปด้วยองค์ประกอบหลากหลาย เช่น การบีบบังคับ การหลอกลวง การยั่วยวน พันธมิตร ภาวะผู้นำ แรงกดดันจากเพื่อน อิทธิพล และศีลธรรม
• สัญชาตญาณดั้งเดิมทางชีววิทยาทุกประเภท จะกลายเป็นสนามเล่นอย่างเท่าเทียม ไม่ว่าจะเป็นความต้องการตามธรรมชาติของมนุษย์ในการเข้าสังคม ร่วมมือ หรือค้นหาความรัก ซึ่งล้วนจะถูกชักนำโดยความผันผวนของการจำลอง

จากแชตบอตสู่ avatar: AI companion ที่พัฒนาเป็น 3D

• หากปี 2023 เป็นปีของ AI companion ที่พูดคุยกันด้วยข้อความ ปีหน้าความสัมพันธ์ลักษณะนี้จะเกิดขึ้นจริงผ่าน 3D avatar ที่สนทนาด้วยเสียงแบบเรียลไทม์
• แอป AI companion อย่าง Character AI มีผู้ใช้งานต่อเดือนหลายล้านคนที่สื่อสารกับแชตบอตอย่าง Elon Musk เสมือน, Super Mario และนักจิตวิทยา
• ในปีหน้า บทสนทนาเหล่านี้จะให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติราวกับคุยกันผ่าน FaceTime
• ด้วยการตอบสนองที่มี latency ต่ำ ความก้าวหน้าของ text-to-speech และแอนิเมชันใบหน้าที่ขับเคลื่อนด้วยเสียง การสนทนากับ AI companion จะยิ่งให้ความรู้สึกสมจริง อยู่ตรงหน้า และเป็นส่วนตัวมากขึ้น
• ความบันเทิงจะ เปลี่ยนจากประสบการณ์แบบรับสารไปสู่ประสบการณ์แบบมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง และเส้นแบ่งระหว่างทีวีแบบเชิงเส้นกับเกมอินเทอร์แอ็กทีฟจะยิ่งเลือนราง

Disney รุ่นถัดไปคือบริษัทเกม

• ช่วงหลังมีความเห็นจำนวนมากเกี่ยวกับการที่ Disney กลับเข้าสู่วิดีโอเกมอีกครั้ง แต่ Disney รายถัดไปจะเป็นบริษัทวิดีโอเกม
• ปี 2023 เป็นปีที่เกมประสบความสำเร็จอย่างมากในภาพยนตร์และทีวี
  • The Super Mario Bros. Movie แซง Barbie ขึ้นอันดับ 1 ขณะที่ซีรีส์ The Last of Us กลายเป็นซีรีส์ HBO ที่ทำผลงานดีที่สุดเป็นอันดับสองในรอบ 10 ปี
  • แม้ Hollywood จะประสบความสำเร็จอย่างมากในเชิงวัฒนธรรม แต่ตลาดเกมโลกกลับแข็งแกร่งกว่าที่เคย
  • ปีนี้รายได้เกมทั่วโลกคาดว่าจะอยู่ที่ 188 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่บ็อกซ์ออฟฟิศทั่วโลกคาดว่าจะอยู่เพียง 34.5 พันล้านดอลลาร์
• เมื่อคนรุ่นใหม่ที่คุ้นเคยกับเกมเติบโตมากับการเล่น Roblox, Fortnite, Clash of Clans และ Valorant ผู้คนจำนวนมากขึ้นกำลังเลือกเกมเป็น IP
  • เพราะเกมมอบทั้งเรื่องราวและโลกที่ลุ่มลึกที่สุด ไม่ได้เป็นประสบการณ์แบบรับสารฝ่ายเดียว แต่เป็นแบบโต้ตอบและมีมิติทางสังคมที่น่าดึงดูด
  • สตูดิโอต่าง ๆ กำลังนำ AI เข้ามาเติมพลังให้การสร้างเกม
• เมื่อ Riot Games เปิดตัวซีรีส์ Arcane ที่อิงจาก League of Legends ซีรีส์นี้ก็กลายเป็นหนึ่งในซีรีส์ที่มีผู้ชมมากที่สุดและได้รับคะแนนสูงสุดบน Netflix
• Riot, Epic, Supercell และบริษัทเกมรุ่นใหม่ถัดไปกำลังเตรียมพร้อมจะก้าวขึ้นเป็นยักษ์ใหญ่ด้านความบันเทิงรุ่นใหม่ โดยเกมกำลังกลายเป็นแกนหลักของ "Disney รุ่นถัดไป" ที่จะมาแทนภาพยนตร์
• การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นแล้วโดยที่กระแสหลักยังไม่ทันสังเกต และจะยิ่งเร่งตัวขึ้นในปี 2024

การเข้าสู่กระแสหลักของเกมอนิเมะ

• อนิเมะได้กลายเป็นหนึ่งในแนวที่สร้างรายได้สูงที่สุดเมื่อวัดจากรายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้
• ในปี 2022 miHoYo ทำรายได้มากกว่า 3.8 พันล้านดอลลาร์จากการเปิดตัวอย่าง 'Genshin Impact' และ 'Honkai: Star Rail' ขณะที่เมื่อต้นปีนี้ Nintendo ได้เปิดตัว The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom
• โมเมนตัมของอนิเมะจะยังดำเนินต่อไปในปี 2024
• อนิเมะเป็นสไตล์ศิลปะที่เข้าถึงได้ง่ายทั้งสำหรับเด็กและผู้ใหญ่ และเป็นสื่อที่สามารถสร้างต้นแบบเรื่องราวได้อย่างหลากหลาย
• เกมอนิเมะมีองค์ประกอบการผจญภัย วงจรความโรแมนติก และลูปทางสังคมที่ดึงให้ผู้เล่นดื่มด่ำอย่างลึกซึ้ง
• Genshin Impact ได้สร้างมาตรฐานใหม่ให้กับเกมที่มีประสิทธิภาพแบบ cross-platform อย่างสมบูรณ์ ครอบคลุมอุปกรณ์หลายประเภท GPU และ framework ต่าง ๆ

การมาถึงของนักพัฒนาเกม UGC รุ่นใหม่

• เมื่อ งบประมาณการผลิตสูงขึ้นและความคาดหวังของผู้เล่นเพิ่มขึ้น การประสบความสำเร็จในฐานะนักพัฒนาเกมจึงยากขึ้น
• แต่ แพลตฟอร์ม user-generated content (UGC) รุ่นใหม่และ เครื่องมือครีเอเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังแสดงให้เห็นศักยภาพในการทลายกำแพงเหล่านี้
• ในไตรมาส 1 ปี 2023 นักพัฒนา Roblox ทำรายได้รวม 182 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นราว 17% จากปี 2022
• Epic Games เองก็เริ่มสนับสนุนนักพัฒนา Fortnite Creative ทางการเงิน และคาดว่าในปี 2023 จะทะลุ 100 ล้านดอลลาร์
• เมื่อการแข่งขันระหว่างแพลตฟอร์ม UGC เข้มข้นขึ้น นักพัฒนาก็จะได้รับแรงจูงใจมากขึ้น
• โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Horizon Worlds ของ Meta มีแผนขยายสู่มือถือในปี 2023
• ควบคู่ไปกับการสนับสนุนทางการเงินที่ดีขึ้น นักพัฒนาเกม UGC ยังสามารถใช้เครื่องมือที่ทรงพลังยิ่งขึ้นซึ่งขับเคลื่อนด้วย generative AI ได้แล้ว
  • Epic สนับสนุนเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างเปิดเผยมาโดยตลอด และ Roblox ก็ได้ประกาศเครื่องมือ generative AI บางส่วนออกมาแล้ว
• ปัจจัยสองข้อนี้เมื่อรวมกันจะก่อให้เกิดครีเอเตอร์หน้าใหม่หลายล้านคนในปีหน้า

คนรุ่น Minecraft จุดกระแสแนว survival crafting

• Minecraft จะครบรอบ 13 ปีในปีหน้า และจะเป็นหมุดหมายของคนรุ่นผู้เล่นที่เติบโตมากับเกม Crafting (การประดิษฐ์/สร้างของ) ซึ่งกำลังเปลี่ยนผ่านเข้าสู่หมวดเกมสำหรับผู้ใหญ่
• แต่ตอนนี้ยังไม่มีเกมหรือประสบการณ์ที่โดดเด่นชัดเจนพอจะดึงดูดความสนใจของพวกเขา
  • ฝั่งหนึ่งมี Rust ซึ่งเป็นเกมบริการแบบ GaaS แนว 'crafting survival' ที่แข่งขันเข้มข้นและเปิดตัวครั้งแรกในปี 2013
  • ส่วน Valheim เกมที่เข้าถึงง่ายกว่าและเปิดตัวในปี 2021 ได้ทำลายความคาดหมายทางการค้า ทำให้นักพัฒนาจำนวนมากพยายามเลียนแบบความสำเร็จของเกมนี้ และตอนนี้หลายรายกำลังทำแนวผสมของประเภทนี้ในรูปแบบ GaaS
  • กระแสของ Valheim อาจกลายเป็นตัวเร่งให้เกิด IP ใหม่มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ ที่ตอบโจทย์รสนิยมที่เติบโตขึ้นของ "คนรุ่น Minecraft"

[Bio + Health]

การแพร่หลายของ "ยามหัศจรรย์"

• ในปี 2023 วิธีการรักษาที่ได้รับการยกย่องว่าเป็นยามหัศจรรย์ เช่น GLP-1, Curative Cell และยีนบำบัด ได้สร้างผลกระทบอย่างมากต่อชีวิตของผู้ป่วย
• แต่ในระบบประกันปัจจุบัน ยังไม่พร้อมที่จะรับภาระค่าใช้จ่ายของการรักษาเหล่านี้ และผู้ให้บริการทางการแพทย์ก็ยังไม่พร้อมจัดการด้านโลจิสติกส์ที่ซับซ้อน การเก็บรวบรวมข้อมูล และการดำเนินงานทางคลินิกที่จำเป็นต่อการทำให้เกิดประโยชน์สูงสุดจากการรักษาเหล่านี้
• หวังว่าจะสามารถผลักดันนวัตกรรมที่จุดตัดระหว่างนโยบาย การผลิตชีวเภสัชภัณฑ์ การจัดหาเงินทุน และการดำเนินงานทางคลินิก เพื่อให้มีวิธีการที่ใช้งานได้จริงในการนำ 'ยามหัศจรรย์' เหล่านี้ออกสู่ตลาด โดยไม่ทำให้ระบบล้มละลายหรือพังทลาย

พรมแดนสุดท้ายของการแพทย์: การเขียนโปรแกรม

• จรวดที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ของวงการเทคโนโลยีชีวภาพอยู่ที่ไหน? การพัฒนายาแบบดั้งเดิมใช้เวลานาน มีความเสี่ยงสูง และมีค่าใช้จ่ายมาก
• อีกทั้งยังมีลักษณะเฉพาะทางอย่างมาก เพราะเหมือนกับจรวดแบบเดิม หนึ่งโมเลกุลถูกใช้เพียงครั้งเดียวและไม่ส่งผลต่อการพัฒนาโมเลกุลถัดไป
• แต่ตอนนี้กำลังเปลี่ยนไป ความสามารถในการนำจรวดกลับมาใช้ใหม่ของ SpaceX ได้ปฏิวัติการเดินทางอวกาศด้วยการลดต้นทุนและขยายขอบเขตความเป็นไปได้
• เช่นเดียวกัน ยาที่อาจตั้งโปรแกรมการรักษาได้ เช่น ยีนบำบัด สามารถ นำองค์ประกอบอย่างพาหนะนำส่งที่ใช้กำหนดเป้าหมายไปยังเซลล์เฉพาะกลับมาใช้ใหม่ พร้อมสลับเปลี่ยนสารพันธุกรรมที่บรรทุกอยู่ได้ และในภารกิจถัดไปก็ใช้จรวดเดิมเพื่อนำส่งสัมภาระคนละแบบไปยังจุดหมายใหม่
• FDA กำลังอ้างอิงแนวทางของ FAA (สำนักงานบริหารการบินแห่งชาติสหรัฐฯ) ด้านความปลอดภัยการบิน ซึ่งทั้งเข้มงวดและยืดหยุ่น โดยเพิ่งจัดตั้งสำนักงานผลิตภัณฑ์รักษาใหม่ และทดลองปฏิบัติการวาร์ปสปีดสำหรับโรคหายาก เพื่อสร้าง 'กระบวนการประเมินและอนุมัติ ยาที่ตั้งโปรแกรมได้'
• ลองจินตนาการถึงอนาคตที่ไม่ใช่การคิดค้นใหม่/สร้างใหม่ แต่เป็นการจัดวางใหม่ สิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงทั้งวิธีที่เราสร้างยา และจุดหมายที่ยาเหล่านี้จะพาเราไป อย่างพลิกโฉม

สนับสนุนให้บุคลากรทางการแพทย์ทำงานได้มากขึ้น

• มีความคาดหวังสูงต่อซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มข้อมูลที่จะยกระดับศักยภาพของบุคลากรทางการแพทย์อย่างเป็นรากฐาน
• ตั้งแต่การจดบันทึกประกอบภายใน EHR ไปจนถึงระบบอัตโนมัติอัจฉริยะสำหรับการคัดแยกผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง และการวางแผนการรักษาแบบแม่นยำ มีหลายวิธีที่ AI สามารถลดภาวะหมดไฟและภาระงานด้านการจัดการของแพทย์ พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพในการมอบการรักษาที่ดีที่สุดและมีความเมตตาที่สุดแก่ผู้ป่วย
• หากก้าวไปอีกขั้นจากแนวคิดนี้ แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจเป็นกุญแจสำคัญในการขยายการนำการดูแลแบบยึดตามคุณค่าไปใช้
  • จนถึงตอนนี้ การรักษาแบบยึดตามคุณค่ายังไม่สามารถปลดปล่อยศักยภาพได้เต็มที่ แต่ความเป็นไปได้ที่ AI มอบให้อาจเปลี่ยนทิศทางนั้นไปในทางที่ดีขึ้น

AI ที่จะเปลี่ยนอนาคตของสุขภาพ

• วงการวิทยาศาสตร์และการแพทย์ล้าหลังมานานในการนำซอฟต์แวร์มาใช้
• แต่เมื่อ AI ก้าวข้ามซอฟต์แวร์แบบเดิมและกำลังปฏิวัติเทคโนโลยีทางการแพทย์ สิ่งที่เคยเป็นภาระกลับกลายเป็นโอกาส
• วงการแพทย์ที่ยังเต็มไปด้วยเพจเจอร์ แฟกซ์ และการต้องให้คนจำนวนมากคีย์ข้อมูลด้วยมือนั้น พร้อมแล้วสำหรับการนำ AI มาใช้
• ข้อเท็จจริงที่ว่าอุตสาหกรรมการแพทย์เป็นอุตสาหกรรมเดียวที่มีข้อกำหนดเกี่ยวกับ AI อยู่แล้วภายใต้กรอบกำกับดูแลของ FDA ทำให้นวัตกรรมนี้เกิดขึ้นได้ง่ายยิ่งขึ้น
• ในปี 2024 คาดว่าช่วงเวลาแห่งการก้าวกระโดดนี้จะเกิดขึ้นทั่วทั้งอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์และการแพทย์ และช่วยยกระดับชีวิตของบุคลากรทางการแพทย์กับผู้ป่วยอย่างมาก

[Crypto]

ก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของการกระจายศูนย์

• เมื่อการควบคุมระบบหรือแพลตฟอร์มที่ทรงพลังถูกรวมศูนย์อยู่กับผู้นำเพียงไม่กี่คน เสรีภาพของผู้ใช้ก็ถูกละเมิดได้ง่าย
• การกระจายศูนย์จึงสำคัญ: เพราะเป็นเครื่องมือที่ทำให้เกิดโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตที่เป็นกลาง น่าเชื่อถือ และนำไปประกอบต่อได้ ส่งเสริมการแข่งขันและความหลากหลายของระบบนิเวศ และทำให้ระบบเป็นประชาธิปไตยมากขึ้นด้วยการมอบทางเลือกและความเป็นเจ้าของให้ผู้ใช้มากขึ้น
  • แต่ในทางปฏิบัติ การกระจายศูนย์ในระดับใหญ่ทำได้ยาก เพราะต้องปะทะกับประสิทธิภาพและเสถียรภาพของระบบรวมศูนย์
• โมเดลการกำกับดูแลของเว็บ3.0 ส่วนใหญ่รวมถึง DAO (องค์กรอัตโนมัติแบบกระจายศูนย์) ที่ใช้รูปแบบการกำกับดูแลง่ายแต่เป็นภาระ ซึ่งอิงจากประชาธิปไตยทางตรงหรือการกำกับดูแลแบบองค์กร และไม่เหมาะกับความเป็นจริงทางสังคมการเมืองของการกำกับดูแลแบบกระจายศูนย์
  • ตลอดหลายปีที่ผ่านมา 'ห้องทดลองมีชีวิต' ของเว็บ3.0 ได้ก่อให้เกิดแนวปฏิบัติที่ดียิ่งขึ้นสำหรับการกระจายศูนย์
  • ซึ่งรวมถึงโมเดลการกระจายศูนย์ที่รองรับแอปพลิเคชันที่มีฟังก์ชันหลากหลายขึ้น และวิธีการอย่าง DAO ที่ออกแบบการกำกับดูแลแบบกระจายศูนย์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยยอมรับหลักการแบบมาเคียเวลเลียนเพื่อทำให้ผู้นำต้องรับผิดชอบ
• เมื่อโมเดลเหล่านี้พัฒนาต่อไป เราจะได้เห็นระดับของการประสานงาน การปฏิบัติการ และนวัตกรรมแบบกระจายศูนย์ที่ไม่เคยมีมาก่อนในไม่ช้า

รีเซ็ตสู่ UX แห่งอนาคต

• พื้นฐานของประสบการณ์ผู้ใช้คริปโตแทบไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ปี 2016
• ทุกอย่างยังซับซ้อนเกินไป ทั้งการเก็บรักษาคีย์ลับด้วยตนเอง การเชื่อมต่อกระเป๋าเงินกับแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ (dApp) และการส่งธุรกรรมที่ลงนามแล้วไปยัง network endpoint ที่เพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อย ๆ
• ขณะนี้นักพัฒนากำลังทดสอบและนำเครื่องมือใหม่ ๆ มาใช้อย่างจริงจัง ซึ่งอาจรีเซ็ตฟรอนต์เอนด์ UX (ประสบการณ์ผู้ใช้) ของคริปโตได้ในปีหน้า
  • Passkey ที่ช่วยให้ล็อกอินเข้าแอปและเว็บไซต์บนอุปกรณ์ผู้ใช้ได้อย่างง่ายดาย: ถูกสร้างขึ้นอัตโนมัติในรูปแบบเข้ารหัส
  • Smart account ที่สามารถตั้งโปรแกรมบัญชีเองได้ ทำให้จัดการได้ง่าย
  • Embedded wallet ที่ฝังอยู่ในแอปพลิเคชัน ช่วยให้การออนบอร์ดเป็นไปอย่างราบรื่น
  • MPC (การคำนวณหลายฝ่าย) ที่ช่วยรองรับการลงนามได้ง่าย โดยไม่ต้องให้บุคคลที่สามเก็บคีย์ของผู้ใช้
  • RPC (remote procedure call) endpoint ขั้นสูง ที่สามารถเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการและเติมเต็มส่วนที่ขาดได้
• ทั้งหมดนี้ไม่เพียงช่วยให้เว็บ3 ก้าวสู่กระแสหลัก แต่ยังอาจมอบ UX ที่เหนือกว่าและปลอดภัยกว่าเว็บ2 ได้ด้วย

การเติบโตของเทคโนโลยีสแต็กแบบโมดูลาร์

• ในโลกของเครือข่าย มีพลังอยู่หนึ่งอย่างที่ครอบงำพลังอื่นทั้งหมดเสมอ นั่นคือ network effect
• Network effect ทรงพลังมากจนมีโมดูลาร์อยู่เพียงสองแบบ: แบบที่ช่วยขยายและเสริมความแข็งแกร่งของ network effect กับแบบที่แยกย่อยและทำให้ network effect อ่อนแอลง
  • นอกเหนือจากกรณีที่พบได้ยากมาก โดยเฉพาะในโลกโอเพนซอร์ส มีความหมายจริง ๆ ก็เฉพาะแบบแรกเท่านั้น
• สถาปัตยกรรมแบบ monolithic มีข้อได้เปรียบตรงที่เปิดทางให้เกิดการผสานรวมเชิงลึกและการเพิ่มประสิทธิภาพข้ามขอบเขตของโมดูล ซึ่งอย่างน้อยในช่วงแรกอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีกว่า
• แต่ข้อดีที่ใหญ่ที่สุดของเทคโนโลยีสแต็กแบบโมดูลาร์โอเพนซอร์ส คือการเปิดให้เกิดนวัตกรรมแบบไม่ต้องขออนุญาต เปิดโอกาสให้ผู้มีส่วนร่วมใช้ความเชี่ยวชาญของตน และกระตุ้นการแข่งขันให้มากขึ้น

การบรรจบกันของ AI + บล็อกเชน

• บล็อกเชนแบบกระจายศูนย์คือพลังต้าน AI แบบรวมศูนย์
  • โมเดล AI อย่าง ChatGPT ในปัจจุบันมีเพียงบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีไม่กี่แห่งที่สามารถฝึกและให้บริการได้ เพราะพลังประมวลผลและข้อมูลฝึกที่ต้องใช้นั้นสูงเกินกว่าบริษัทขนาดเล็กจะรับไหว
  • แต่ด้วย Crypto เราสามารถสร้างตลาดแบบหลายด้าน ระดับโลก และไม่ต้องขออนุญาต ที่ใครก็สามารถร่วมสนับสนุนเครือข่ายและรับรางวัล เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ที่ต้องใช้พลังประมวลผลหรือชุดข้อมูลใหม่ได้
  • สามารถใช้ประโยชน์จากทรัพยากรแบบ long tail เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มการเข้าถึง AI
• อย่างไรก็ตาม AI ก็กำลังปฏิวัติวิธีการผลิตข้อมูล และเปลี่ยนสังคม วัฒนธรรม การเมือง และเศรษฐกิจ พร้อมทั้งสร้างโลกที่เต็มไปด้วยคอนเทนต์ที่สร้างโดย AI เช่น deepfake
  • ตรงนี้เอง เทคโนโลยีเข้ารหัสก็สามารถถูกใช้เพื่อเปิดกล่องดำ ติดตามแหล่งที่มาของสิ่งที่เราเห็นออนไลน์ และทำงานลักษณะนี้ได้
  • นอกจากนี้ เรายังต้องหาวิธีทำให้ generative AI กระจายศูนย์และถูกกำกับดูแลอย่างเป็นประชาธิปไตย เพื่อไม่ให้ผู้เล่นรายเดียวมีอำนาจตัดสินเหนือผู้เล่นทั้งหมด ซึ่ง Web3 ก็คือห้องทดลองสำหรับศึกษาวิธีนั้น
• เครือข่ายคริปโตแบบกระจายศูนย์และโอเพนซอร์สจะทำให้การสร้างนวัตกรรม AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น (หรือในทางกลับกันคือรวมศูนย์) และท้ายที่สุดจะมอบสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยกว่าสำหรับผู้บริโภค

Play to Earn กลายเป็น Play and Earn

• ในเกม "P2E" ผู้เล่นมักสามารถหารายได้เป็นเงินจริง ไม่ใช่แค่เงินเสมือน ตามเวลาและความพยายามที่ใช้ไปกับการเล่นเกม
  • แนวโน้มนี้เชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างที่กำลังเปลี่ยนทั้งเกมและโลกนอกเกม ตั้งแต่การเติบโตของเศรษฐกิจครีเอเตอร์ไปจนถึงความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนไประหว่างผู้คนกับแพลตฟอร์ม
  • เว็บ3.0 สามารถเป็นแรงต้านต่อแนวปฏิบัติในปัจจุบันที่รายได้ทั้งหมดจากการเล่นและการซื้อขายตกเป็นของบริษัทเกมเพียงฝ่ายเดียว
  • ผู้ใช้ใช้เวลาอยู่บนแพลตฟอร์มเป็นจำนวนมากและสร้างมูลค่าอย่างมาก จึงสมควรได้รับผลตอบแทนที่สมน้ำสมเนื้อ
• แต่เกมไม่ได้ถูกออกแบบมาให้เป็นงานเสมอไป (อย่างน้อยก็ไม่ใช่สำหรับผู้เล่นส่วนใหญ่)
  • สิ่งที่เราต้องการจริง ๆ คือเกมที่เล่นได้สนุกไปพร้อมกับเปิดโอกาสให้ผู้เล่นสร้างมูลค่าได้มากขึ้น
  • ดังนั้น P2E จึงค่อย ๆ เปลี่ยนไปเป็น 'Play and Earn' และกลายเป็นเกณฑ์สำคัญในการแยกเกมออกจากงาน
  • เมื่อ P2E พัฒนาผ่านช่วงลองผิดลองถูกในระยะแรก วิธีบริหารจัดการเศรษฐกิจในเกมก็จะเปลี่ยนแปลงต่อไปเช่นกัน
• ท้ายที่สุดแล้ว นี่จะไม่ใช่เทรนด์ที่แยกออกมาต่างหาก แต่จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของเกม

เมื่อ AI กลายเป็นผู้สร้างเกม คริปโตจะทำหน้าที่เป็นหลักประกัน

• เป็นเรื่องชัดเจนว่า AI agent ภายในเกมต้องอิงกับโมเดลที่กำหนดไว้ และต้องมีการรับประกันว่าโมเดลนั้นทำงานได้โดยไม่ถูกแก้ไขเสียหาย มิฉะนั้นเกมจะสูญเสียความสมบูรณ์
• เมื่อ lore, ภูมิประเทศ, เนื้อเรื่อง และตรรกะทั้งหมดถูกสร้างแบบ procedural หรือกล่าวอีกอย่างคือเมื่อ AI กลายเป็นผู้สร้างเกม เราก็ย่อมอยากรู้ว่าผู้สร้างเกมนั้นมีความเป็นกลางมากพอที่จะเชื่อถือได้หรือไม่
• เราอยากรู้ว่าโลกนั้นถูกสร้างขึ้นบนหลักประกันที่ตรวจสอบได้
• สิ่งสำคัญที่สุดที่ Crypto มอบให้คือหลักประกัน เช่น ความสามารถในการทำความเข้าใจ วินิจฉัย และลงโทษเมื่อเกิดปัญหากับ AI
• ในความหมายนี้ 'AI alignment' ก็เป็นแก่นของคริปโตเช่นกัน ในแง่ที่ว่าการจัดการกับ human agent เป็นปัญหาของการออกแบบแรงจูงใจ

การตรวจสอบเชิงรูปนัยกำลังถูกทำให้เป็นรูปแบบมากขึ้นเรื่อย ๆ

• Formal Method ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจสอบระบบฮาร์ดแวร์ แต่พบได้น้อยกว่าในการพัฒนาซอฟต์แวร์
• สำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่ นอกเหนือจากระบบ hard system หรือระบบที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย วิธีเหล่านี้ซับซ้อนเกินไปและอาจก่อให้เกิดต้นทุนกับความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญ
• แต่นักพัฒนา smart contract มีข้อกำหนดที่ต่างออกไป:
  • ระบบที่พวกเขาพัฒนาจัดการกับเงินมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ บั๊กอาจก่อให้เกิดผลลัพธ์ร้ายแรง และโดยทั่วไปไม่สามารถออก hotfix ได้
  • ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีวิธีการตรวจสอบเชิงรูปนัยที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะ smart contract
• ในปีที่ผ่านมา มีเครื่องมือใหม่ ๆ เกิดขึ้นที่มอบประสบการณ์นักพัฒนาที่ดีกว่าระบบเชิงรูปนัยแบบเดิมอย่างมาก
  • อาศัยข้อเท็จจริงที่ว่า smart contract นั้นมีโครงสร้างง่ายกว่าซอฟต์แวร์ทั่วไป เช่น การทำงานแบบ atomic และ deterministic ไม่มี concurrency หรือ exception ใช้หน่วยความจำขนาดเล็ก และมีการวนลูปไม่มาก
  • ประสิทธิภาพของเครื่องมือก็พัฒนาอย่างรวดเร็วเช่นกัน โดยอาศัยความก้าวหน้าครั้งสำคัญล่าสุดของ SMT solver
• เมื่อการนำเครื่องมือที่ได้แรงบันดาลใจจาก formal method ไปใช้เพิ่มขึ้นในหมู่นักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย คาดว่าโปรโตคอล smart contract รุ่นถัดไปจะมีความแข็งแกร่งมากขึ้นและเสี่ยงต่อการถูกแฮ็กที่มีต้นทุนสูงน้อยลง

NFT กำลังกลายเป็นสินทรัพย์แบรนด์ที่มีอยู่ทั่วไป

• แบรนด์ดั้งเดิมจำนวนมากขึ้นกำลังนำสินทรัพย์ดิจิทัลในรูปแบบ NFT เข้าสู่ผู้บริโภคกระแสหลัก
  • Starbucks เปิดตัวโปรแกรมสะสมความภักดีแบบเกมที่ให้ผู้เข้าร่วมสะสมสินทรัพย์ดิจิทัลระหว่างการสำรวจผลิตภัณฑ์กาแฟของ Starbucks
  • Nike และ Reddit พัฒนาโทเค็นดิจิทัลแบบสะสมที่ไม่สามารถทดแทนกันได้เพื่อทำการตลาดกับกลุ่มผู้ชมในวงกว้าง
• แต่แบรนด์ยังทำได้มากกว่านี้อีก
  • พวกเขาสามารถใช้ NFT เพื่อแสดงออกและเสริมสร้างอัตลักษณ์ของลูกค้าและความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของชุมชน เชื่อมโยงสินค้าจริงเข้ากับตัวแทนดิจิทัล และแม้กระทั่งร่วมสร้างผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ใหม่ ๆ กับแฟนพันธุ์แท้ที่สุดของตน
  • ปีที่แล้วเราเห็นแนวโน้ม NFT ราคาย่อมเยาสำหรับการสะสมในวงกว้างในฐานะสินค้าอุปโภคบริโภค ซึ่งมักบริหารจัดการผ่าน custodial wallet หรือบล็อกเชน 'layer 2' ที่มีค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมต่ำ
• มีเงื่อนไขพร้อมมากมายที่เอื้อให้ NFT กลายเป็นสินทรัพย์แบรนด์ดิจิทัลที่แพร่หลายทั่วทั้งภาคธุรกิจและชุมชนต่าง ๆ

SNARK กำลังเข้าสู่กระแสหลัก

• ในอดีต วิศวกรมักใช้กลยุทธ์ต่อไปนี้เพื่อตรวจสอบเวิร์กโหลดการประมวลผล
  • 1. รันการประมวลผลซ้ำบนคอมพิวเตอร์ที่เชื่อถือได้ หรือ
  • 2. รันการประมวลผลบนคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงานนั้น (หรือที่เรียกว่า TEE trusted execution environment) หรือ
  • 3. รันการประมวลผลบนโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกลางและเชื่อถือได้ เช่น บล็อกเชน
• แต่ละกลยุทธ์มีข้อจำกัดด้านต้นทุนหรือการขยายขนาดเครือข่าย ทว่าตอนนี้การใช้งาน SNARK (Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge, ข้อพิสูจน์ความรู้แบบย่อและไม่โต้ตอบ) กำลังมีประโยชน์ใช้สอยมากขึ้น
• ด้วย SNARK ผู้พิสูจน์ที่ไม่น่าเชื่อถือซึ่งปลอมแปลงไม่ได้ สามารถคำนวณ 'ใบเสร็จเข้ารหัส' ของเวิร์กโหลดการประมวลผลบางประเภทได้
• ในอดีต การคำนวณใบเสร็จเหล่านี้ก่อให้เกิดโอเวอร์เฮดการทำงานสูงกว่าการประมวลผลต้นฉบับถึง 10^9 เท่า แต่ความก้าวหน้าล่าสุดทำให้ตัวเลขนี้เข้าใกล้ 10^6 มากขึ้น
• ในสถานการณ์ที่รับโอเวอร์เฮดระดับ 10^6 ได้ และไคลเอนต์ไม่สามารถรันซ้ำหรือเก็บข้อมูลเริ่มต้นไว้ได้ ก็สามารถใช้ SNARK ได้
• กรณีใช้งานมีหลากหลาย
  • อุปกรณ์ edge ในอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งสามารถตรวจสอบการอัปเกรดได้
  • ซอฟต์แวร์ตัดต่อสื่อสามารถแนบข้อมูลความถูกต้องของคอนเทนต์และข้อมูลการแปลง
  • มีมที่ถูกรีมิกซ์สามารถแสดงการให้เครดิตต่อแหล่งที่มาเริ่มต้นได้
  • การอนุมานของ LLM อาจแนบข้อมูลความถูกต้องมาด้วย
  • ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ ที่เป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภคได้มากขึ้น เช่น แบบฟอร์มกรมสรรพากรที่ตรวจสอบตัวเองได้ การตรวจสอบบัญชีธนาคารที่ปลอมแปลงไม่ได้ เป็นต้น

[American Dynamism]

ความปลอดภัยสาธารณะในศตวรรษที่ 21

• เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยียกระดับคุณภาพชีวิต ความคาดหวังต่อสังคมที่ปลอดภัยก็สูงขึ้นตามไปด้วย
• ผู้บริโภคและภาคธุรกิจได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี แต่ความปลอดภัยสาธารณะกลับล้าหลังอย่างมาก
  • ทำไมเรายังเชื่อมต่อกับเจ้าหน้าที่รับสาย 911 ผ่าน FaceTime / WhatsApp เพื่อแชร์ภาพหรือวิดีโอจากที่เกิดเหตุได้อย่างง่ายดายไม่ได้?
  • ในเมื่อโดรนสามารถไปถึงที่เกิดเหตุได้เร็วกว่าและมอบมุมมองแบบ 'มองจากฟ้า' ให้เจ้าหน้าที่กู้ภัยฉุกเฉินที่กำลังเดินทางอยู่ได้ แล้วทำไมเราต้องรอจนกว่ารถฉุกเฉินจะมาถึง?
• เมืองที่เป็น early adopter ได้นำสิ่งนี้ไปใช้แล้วและลดอัตราอาชญากรรมลงได้อย่างมาก แต่ยังควรถูกนำไปใช้ในเมืองอื่น ๆ เพิ่มเติม
• ถึงเวลาอัปเกรดระบบความปลอดภัยสาธารณะทั่วประเทศ

สมาร์ตกริดจะขับเคลื่อนโลกที่ใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อย ๆ

• สหรัฐฯ จำเป็นต้องเร่งขับเคลื่อนภาคส่วนที่ใช้พลังงานเข้มข้นอย่างเร่งด่วน
• เทคโนโลยีสมาร์ตกริดนำเสนอทางออกสำหรับโครงข่ายไฟฟ้าที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยการข้ามข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐานสายส่งเดิม
• ทรัพยากรพลังงานแบบกระจายศูนย์ เช่น โซลาร์ภาคครัวเรือน ระบบกักเก็บพลังงานภายในบ้าน หรือแม้แต่เครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์แบบโมดูลาร์ขนาดเล็ก ไม่เพียงให้พลังงานส่วนบุคคลที่เสถียรหรือเพิ่มความยืดหยุ่นของกริดเท่านั้น แต่ยังเปิดความสามารถในการขายไฟฟ้าส่วนเกินกลับเข้าสู่กริดได้ด้วย
• อย่างไรก็ตาม หากต้องการทำสิ่งนี้ในระดับใหญ่ โครงข่ายไฟฟ้าจำเป็นต้องเปลี่ยนจากโมเดลการไหลของไฟฟ้าแบบทางเดียวจากโรงไฟฟ้าขนาดใหญ่สู่ผู้บริโภค ไปเป็น 'สมาร์ตกริด' ที่รองรับการไหลแบบสองทางจากแหล่งจ่ายและตำแหน่งที่หลากหลาย

การบินแบบฝูงเพื่อการป้องกันที่คุ้มต้นทุน

• สหรัฐฯ ลงทุนในระบบไร้คนขับ เช่น โดรนทางอากาศ ทางทะเล และภาคพื้นดิน ที่ออกแบบมาเพื่อเอาชนะการป้องกันของฝ่ายตรงข้าม เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับความขัดแย้งในอนาคต
• แต่หากไม่มี swarming ที่คุ้มต้นทุน ก็มีข้อจำกัดในการเอาชนะฝ่ายตรงข้ามด้วยอากาศยานไร้คนขับและกำลังรบอื่น ๆ ที่หลีกเลี่ยงการสูญเสียไม่ได้ในเชิงเศรษฐศาสตร์
• Swarming เป็นองค์ประกอบสำคัญที่จำเป็นต่อการเปลี่ยนรูปแบบการปฏิบัติการของกระทรวงกลาโหม จากการมีผู้ปฏิบัติงานหลายคนต่อสินทรัพย์หนึ่งชิ้น (เช่น เรือบรรทุกเครื่องบิน) ไปสู่โมเดลการปฏิบัติการแบบ system of systems อย่างแท้จริง ที่ผู้ปฏิบัติงานหนึ่งคนควบคุมหลายสินทรัพย์ร่วมกัน
• เมื่อเครือข่ายของระบบอัตโนมัติสามารถร่วมมือ สื่อสาร และประสานงานกันได้ ก็จะเปิดพาราไดม์ใหม่ของการป้องกันประเทศ

ซอฟต์แวร์ที่ดูดซับโลกกายภาพผ่านการเข้าซื้อกิจการแบบ Tech-First

• ต่อไปเราจะได้เห็นบริษัทจำนวนมากขึ้น ขยายสเกลของความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์ผ่านการเข้าซื้อกิจการ และ สร้างความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์หลังการเข้าซื้อกิจการ
• เหตุผลหลักที่บริษัทต่าง ๆ ดำเนินกลยุทธ์นี้
  • เพื่อให้ได้มาซึ่งสเกลในรูปแบบของขีดความสามารถด้านปฏิบัติการและการจัดจำหน่าย (เช่น การเข้าซื้อ SP Plus แบบไม่เปิดเผยของ Metropolis)
  • เพื่อขยายแพลตฟอร์มผลิตภัณฑ์ (เช่น การเข้าซื้อระบบฮาร์ดแวร์หลากหลายประเภทของ Anduril)
• อาจเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบ เช่น การเข้าซื้อบริษัทที่เป็นลูกค้าปัจจุบัน/ลูกค้าเป้าหมาย การรวมตลาดที่กระจัดกระจาย และการเข้าซื้อเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์
• สำหรับการเข้าซื้อกิจการที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ จุดร่วมคือผู้เข้าซื้อมักยกระดับการรับรู้ของบริษัทที่ถูกซื้อโดยอาศัยความได้เปรียบทางเทคโนโลยีเป็นหลัก
• ทำไมต้องเป็นตอนนี้? พลังของคลื่น AI ในปัจจุบันที่ช่วยยกระดับรายได้และความสามารถในการขยายบริการของธุรกิจที่มีงานปฏิบัติการจำนวนมากอย่างก้าวกระโดด

แอปพลิเคชันใหม่สำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์และวิดีโออินเทลลิเจนซ์

• ในปี 2024 เราจะได้เห็น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และวิดีโออินเทลลิเจนซ์ถูกนำไปใช้กับโลกจริงในรูปแบบใหม่ ๆ
• การนำอินไซต์จากข้อมูลวิดีโอมาใช้เพื่อช่วยให้บริษัทตัดสินใจทางธุรกิจบนข้อมูลที่ดียิ่งขึ้นได้กลายเป็นเรื่องแพร่หลายในองค์กร
• อย่างไรก็ตาม ยังขาดแคลนระบบสมัยใหม่ที่สามารถบันทึกและทำความเข้าใจวิดีโอได้
  • ลูกค้ามักไม่มีโครงสร้างพื้นฐานวิดีโอเดิมอยู่แล้ว หรือใช้ระบบวิดีโอแบบ legacy ที่ผสานเข้ากับซอฟต์แวร์สมัยใหม่ได้ยาก
• บริษัทต่าง ๆ กำลังแก้ปัญหานี้ด้วยการใช้โมเดลฮาร์ดแวร์+ซอฟต์แวร์ที่ขายทั้งกล้องวิดีโอฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ควบคู่กัน
• บริษัทเหล่านี้มักเจาะกลุ่มลูกค้าเฉพาะและปรับแนวทางการเข้าสู่ตลาดให้เหมาะกับการตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของลูกค้าเหล่านั้นให้ดีที่สุด
  • ตัวอย่างเช่น บริษัทอย่าง Flock Safety และ Ambient ต่างก็ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์กับโลกจริง
  • ความสำเร็จแบบเดียวกันนี้น่าจะเกิดขึ้นได้ในอุตสาหกรรมอื่นด้วย เช่น การขนส่งอย่างถนนและท่าเรือ อุตสาหกรรมอย่างโรงงานและสายการผลิต เกษตรกรรม และเหมืองแร่

ยุคใหม่ของการสำรวจทางทะเล

• หลายชั่วอายุคนก่อน บรรพบุรุษของเราออกสู่ทะเลเพื่อการสำรวจ แต่ทุกวันนี้เรารู้เกี่ยวกับพื้นผิวดาวอังคารมากกว่าที่รู้เกี่ยวกับพื้นมหาสมุทรของโลกเสียอีก
• ตอนนี้ ยุคใหม่ของการสำรวจทางทะเล ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว และผู้ก่อตั้งสตาร์ตอัปกำลังเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงนั้น
• มหาสมุทรต้องเผชิญกับความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือและวิศวกรรมคล้ายกับอุตสาหกรรมอวกาศ และไม่เพียงสามารถนำเทคโนโลยีจำนวนมากที่บุกเบิกขึ้นในยุคอวกาศสมัยใหม่มาปรับใช้ได้อย่างง่ายดายเท่านั้น แต่ยังมอบผลตอบแทนอย่างมีนัยสำคัญจากขนาดและความสำคัญของตลาดเชิงพาณิชย์และการป้องกันประเทศอีกด้วย
• บริษัทอย่าง Flexport, Saildrone และ Saronic ได้เริ่มทำให้ภาคทะเลทันสมัยแล้ว และหากความปั่นป่วนด้านภูมิรัฐศาสตร์ ซัพพลายเชน และสภาพภูมิอากาศยังคงดำเนินต่อไป ความต้องการการเปลี่ยนแปลงก็น่าจะยิ่งเร่งตัวขึ้น
• ความก้าวหน้าด้าน AI, ฮาร์ดแวร์ และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เปิดโอกาสในการพลิกโฉมเมือง ท่าเรือ และเครือข่ายการค้าผ่านเรือเฟอร์รี เรือคอนเทนเนอร์ และเรือประมงที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติและทันสมัย หุ่นยนต์จะช่วยขุดทรัพยากรมีค่าจากใต้ทะเลอย่างยั่งยืน ช่วยทำแผนที่และสำรวจทางน้ำ และช่วยติดตามสุขภาพของระบบนิเวศ ขณะที่เรือ เรือหลวง และเรือดำน้ำรุ่นใหม่ของกองทัพเรือและหน่วยยามฝั่งจะปกป้องซัพพลายเชนและชายฝั่งของเรา
• เทคโนโลยีกำลังหวนคืนสู่ทะเลอีกครั้ง

[hyeonseokoh94]

โดยส่วนตัวแล้ว ผมคิดว่าปี 2024 จะเป็นจุดเปลี่ยนของยุคสมัย

[kuroneko]

ยาวมาก คงต้องหาเวลาอ่านตอนว่าง ๆ,

แต่ในมุมของ AI กับวัฒนธรรม ผม/ฉันกำลังรออยู่ว่านวนิยายรูปแบบใหม่จะออกมาเมื่อไหร่

ถ้านักเขียนวางโลกทัศน์พื้นฐานกับเส้นเรื่องหลักไว้ ผู้อ่านก็น่าจะเข้าไปอยู่ในโลกนั้น แล้วใช้ AI มองเรื่องราวจากมุมอื่นที่นักเขียนไม่ได้เขียนไว้ หรือเพิ่มตัวละครบางตัว หรือแตกแขนงเป็นเรื่องราวแบบ if เล็กน้อย อะไรทำนองนั้น...

แม้นิยาย AI จะมีอยู่แล้วก็จริง แต่ก็นับว่าเป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างเก่าอยู่เหมือนกัน? (เพราะมันพัฒนาเร็วมาก...) และในจังหวะที่ข้อจำกัดของมันชัดเจนแบบนี้ ผม/ฉันก็คิดอยู่เรื่อย ๆ ว่าถ้ามีแพลตฟอร์มแบบนี้เกิดขึ้นด้วย LLM ล้ำสมัยที่ก้าวหน้ากว่าเดิมก็คงน่าสนุกดี

อ้อ หรือว่าในยุค AI แบบนี้ ไม่ใช่รอ แต่ต้องลงมือทำเอง...? @_@

[0xvicky]

ลองเข้าไปดูที่นี่ครับ https://twitter.com/Xletter_Labs/

[xguru]

ในต้นฉบับ ลำดับบทดูเหมือนจะขึ้นต้นด้วยส่วนที่ไม่ค่อยเกี่ยวกับเราหรือไม่น่าสนใจนัก ผมเลยลองสลับลำดับเล็กน้อยแล้วสรุปใหม่ครับ