Srikanth Velamakanni의 2024 AI 예측 - 히트 또는 미스?

Fractal.ai의 공동 창립자 인 Srikanth Velamakanni의 2024 년 AI 예측은 인공 지능의 빠른 진화를 엿볼 수 있습니다. 우리가 2025 년으로 이동함에 따라 그의 예측은 얼마나 정확 했습니까? 검토합시다!

Velamakanni의 2024 AI 비전 분석 :

그의 예측은 큰 언어 모델 (LLM), 미시 경제학 및 신생 기업, 기업 AI 및 특정 응용 프로그램의 여러 주요 영역으로 분류되었습니다. 각각의 정확성을 살펴 보겠습니다.

LLM 및 기초 모델 :

• 강화 된 기초 모델 경쟁 : Gemini의 2 월 이전 출시가 예상되었지만 GPT-5의 3 월 우월성은 부분적으로 만 실현되었습니다. 평결 : 부분적으로 사실
• 오픈 소스 AI 성장 : GPT-4 기능에 가까운 오픈 소스 모델의 빠른 발전은 이러한 예측이 정확한 것으로 판명되었습니다. 평결 : 사실
• 토큰 비용 절감 : 상당한 비용 절감 (75%이상) 이이 예측을 검증하여 AI에 더 접근 할 수 있도록했습니다. 평결 : 사실
• Foundation vs. Domain-Specific 모델 : 일반적인 목적 및 전문 AI 모델의 지속적인 공존 및 보완 적 특성은 이러한 예측을 확인합니다. 평결 : 부분적으로 사실
• AI 에이전트의 출현 : 자동화 및 정보 검색을위한 맞춤형 AI 에이전트의 인기가 높아짐에 따라 성공적인 예측이됩니다. 평결 : 사실

미시 경제학 및 신생 기업 :

• 부문의 생산성 급증 : AI의 다양한 산업에서 효율성 증가에 대한 AI의 영향은 이러한 예측을 확인합니다. 평결 : 사실
• 주요 부문의 실업자 성장 : 일부 부문은 이러한 추세를 경험했지만 다른 부문은 그렇지 않았으므로 부분적으로 성공하지 못했습니다. 평결 : 부분적으로 사실
• 초기 자금 조달 감소 : 초기 단계 자금 요구가 실질적으로 남아 있기 때문에이 예측은 부정확 한 것으로 입증되었습니다. 평결 : 거짓
• 수평 AI 회사의 비용 증가 : 광범위한 AI 솔루션 개발과 관련된 비용 상승이 분명합니다. 평결 : 사실
• AI 에이전트 오작동 : 일부 AI 사고가 발생했지만 예상보다 덜 빈번하고 심각했습니다. 평결 : 부분적으로 사실

엔터프라이즈 AI :

• 생성 AI 기업 채택 : 주요 기업에 의한 생성 AI의 상당한 채택은 이러한 예측을 확인합니다. 평결 : 사실
• 개선 된 엔터프라이즈 및 웹 사이트 검색 : AI 기반 검색 기능이 실제로 더욱 효율적이고 효과적입니다. 평결 : 사실
• BI 및 AI의 시너지 효과 : 개선 된 비즈니스 통찰력을위한 비즈니스 인텔리전스와 AI의 결합 된 힘이 널리 인식되고 있습니다. 평결 : 사실
• 코딩에 대한 AI 지원 : AI 코딩 도구가 견인력을 얻었지만 광범위한 채택은 아직 완전히 구체화되지 않았습니다. 평결 : 부분적으로 사실
• AI 자동화 대 RPA : 예측과는 달리 RPA는 AI 솔루션과 함께 계속 사용되고 있으며 완전히 대체되지 않습니다. 평결 : 거짓

특정 AI 응용 프로그램 :

• 잘못된 정보 탐지 도구 : 소셜 미디어 플랫폼은 실제로 잘못된 정보와 싸우기 위해 AI 구동 도구를 향상 시켰습니다. 평결 : 사실
• AI 중심 미디어 생성 : 텍스트-비디오, 이미지 향상 및 비디오 변환을위한 AI 도구의 광범위한 채택은 이러한 예측을 확인합니다. 평결 : 사실
• AI 생성 전장 영화 : 이 예측은 완전히 AI 생성 필름이 아직 제작되지 않았기 때문에 성취되지 않은 상태로 남아 있습니다. 평결 : 거짓
• 사이버 보안의 AI : 공격적 및 방어 사이버 보안 전략에서 AI에 대한 의존도가 커지는 것은 부인할 수 없습니다. 평결 : 사실
• AI App Store 모델 : 예상 AI 시장은 완전히 등장하지 않았습니다. 평결 : 거짓

전반적인 평가 :

20 개의 예측 중 14 명은 사실, 3 개는 부분적으로 사실, 3 개의 거짓이었습니다. Velamakanni의 예측은 2024 년 동안 AI의 중요한 발전, 특히 생성 AI, 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 AI 중심 미디어 생성에서 중요한 발전을 정확하게 포착했습니다. 그러나 자금 조달, 직업 변위 및 특정 기술의 완전한 교체에 관한 일부 예측은 덜 정확한 것으로 판명되었습니다. 이것은 AI의 진화의 빠르고 예측할 수없는 특성을 강조합니다.

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