换句话说，Adept的想法是正确的，只是为时过早。在初创企业中，正如生活中的许多事情一样，时机就是一切。
网络代理将找到各种有价值的企业用例，但我们认为，网络代理近期最大的市场机会将是消费者。
尽管最近人工智能热度不减，但除了ChatGPT之外，能成为消费者主流应用的人工智能原生应用还相对较少。
网络代理将改变这一局面，成为消费人工智能领域下一个真正的杀手级应用。
2023年，制约人工智能发展的关键物理资源是GPU芯片。2024年，它变成了电力和数据中心。
在2024年，几乎没有什么故事能比人工智能在急于建造更多人工智能数据中心的同时对能源的巨大且快速增长的需求更受关注了。
由于人工智能的蓬勃发展，全球数据中心的电力需求在数十年持平后，预计将在2023年至2026年间翻一番。在美国，数据中心的耗电量预计到2030年将接近总耗电量的10%，而2022年仅为3%。
当今的能源系统根本无法应对人工智能工作负载带来的巨大需求激增。我们的能源网和计算基础设施这两个价值数万亿美元的系统之间即将发生历史性的碰撞。
作为解决这一难题的可能方案，核能在今年获得了迅猛发展。核电在很多方面都是人工智能的理想能源：它是零碳能源，全天候可用，而且实际上取之不尽、用之不竭。
但从现实情况来看，由于研究、项目开发和监管时间较长，新能源在2030年代之前都无法解决这一问题。传统的核裂变发电厂、下一代小型模块化反应堆（SMR）以及核聚变发电厂都是如此。
明年，一个应对这一挑战的非常规新想法将出现并吸引真正的资源：将人工智能数据中心置于太空中。
太空中的人工智能数据中心，乍一听，这听起来像是一个坏笑话，一个风险投资人试图把太多的创业流行语结合起来。
但事实上，这可能是有道理的。
在地球上快速建设更多数据中心的最大瓶颈是获取所需的电力。轨道上的计算集群可以全天候享受免费、无限、零碳的电力：太空中的太阳总是熠熠生辉。
将计算置于太空的另一个重要优势是：它解决了冷却问题。
要建立功能更强大的人工智能数据中心，最大的工程障碍之一就是在狭小的空间内同时运行许多GPU会变得非常热，而高温会损坏或毁坏计算设备。
数据中心开发人员正在采用液浸冷却等昂贵且未经证实的方法来试图解决这一问题。但太空是极其寒冷的，计算活动产生的任何热量都会立即无害地消散。
当然，还有许多实际挑战有待解决。一个显而易见的问题是，能否以及如何在轨道和地球之间以低成本高效率地传输大量数据。
这是一个悬而未决的问题，但可能证明是可以解决的：可以利用激光和其他高带宽光通信技术开展前景广阔的工作。
YCombinator的一家名为LumenOrbit的初创公司最近筹集了1100万美元，以实现这一理想：在太空中建立一个数兆瓦的数据中心网络，用于训练人工智能模型。
正如公司首席执行官所说：与其支付1.4亿美元的电费，不如支付1千万美元的发射和太阳能费用。
2025年，Lumen将不会是唯一认真对待这一概念的组织。
其他初创企业的竞争者也会出现。如果有一家或几家云计算超大规模企业也按照这种思路开展探索，也不要感到惊讶。
亚马逊已经通过柯伊伯计划（ProjectKuiper）将资产送入轨道，积累了丰富的经验；谷歌长期以来一直在资助类似的登月计划；甚至微软对太空经济也不陌生。
可以想象，马斯克的SpaceX公司也会在这方面有所作为。
图灵测试是人工智能性能最古老、最知名的基准之一。
为了通过图灵测试，人工智能系统必须能够通过书面文本进行交流，让普通人无法分辨自己是在与人工智能互动，还是在与其他人互动。
得益于大型语言模型的显著进步，图灵测试在2020年代已成为一个解决的问题。
但书面文本并非人类交流的唯一方式。
随着人工智能变得越来越多模态，人们可以想象一个新的、更具挑战性的图灵测试版本语音图灵测试。在这个测试中，人工智能系统必须能够通过语音与人类互动，其技能和流畅度要达到与人类说话者无法区分的程度。
今天的人工智能系统还无法实现语音图灵测试，解决这个问题将需要更多的技术进步。延迟（人类说话和人工智能回应之间的滞后）必须减少到接近零，以匹配与另一个人类交谈的体验。
语音人工智能系统必须更擅长优雅地实时处理模糊输入或误解，例如说话被打断的情况。它们必须能够参与长对话、多轮、开放式对话，同时记住讨论的早期部分。
而且至关重要的是，语音人工智能代理必须学会更好地理解语音中的非语言信号。例如，如果一个人类说话者听起来恼怒、兴奋还是讽刺意味着什么，并在自己的语音中生成这些非语言线索。
随着我们接近2024年底，语音人工智能正处于一个令人兴奋的转折点，这一转折点是由像语音到语音模型的出现这样的根本性突破推动的。
如今，人工智能中很少有领域在技术和商业上的进步速度比语音人工智能更快。预计在2025年，语音人工智能的最新技术将实现飞跃。
数十年来，递归式自我完善人工智能的概念一直是人工智能界经常触及的话题。
例如，早在1965年，AlanTuring的亲密合作者I.J.Good就写道：让我们把超智能机器定义为一种能够远远超越人类所有智力活动的机器，无论它多么聪明。
既然设计机器是这些智力活动之一，那么超智能机器就能设计出更好的机器；到那时，无疑会出现'智能爆炸'，人类的智能将被远远抛在后面。
人工智能可以发明更好的人工智能，这是一个充满智慧的概念。但是，即使在今天，它仍然保留着科幻小说的影子。
然而，尽管这一概念尚未得到广泛认可，但它实际上已经开始变得更加真实。人工智能科学前沿的研究人员已经开始在构建人工智能系统方面取得切实进展，而人工智能系统本身也能构建更好的人工智能系统。
我们预测，明年这一研究方向将成为主流。
迄今为止，沿着这一思路进行研究的最显著的公开范例是Sakana的人工智能科学家。
人工智能科学家于今年8月发布，它令人信服地证明了人工智能系统确实可以完全自主地开展人工智能研究。
Sakana的人工智能科学家本身执行了人工智能研究的整个生命周期：阅读现有文献、产生新的研究想法、设计实验来测试这些想法、执行这些实验、撰写研究论文来报告其研究结果，然后对其工作进行同行评审。
这些工作完全由人工智能自主完成，不需要人工干预。你可以在线阅读人工智能科学家撰写的部分研究论文。
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