软件工程中的LLMs：细节处处都是挑战
我们下一个最喜欢的工具是 GitHub Copilot。理解这个工具最简单的方式就是它是开发人员的增强版自动补全功能。因此，你基本上可以在你的IDE中开始编写代码，就像光标一样，人工智能将对你试图完成的任务进行统计猜测，然后为你完成该行或代码块。像这样的工具已经存在一段时间了，但是在最新版本中，由于基于GPT-4的底层LLM的改进，其准确性变得非常惊人。
这种动态对不同阶段的科技公司的经济学和博弈论有不同的影响。首先，现在是创办一家公司的最佳时机，尤其是如果你具备一些技术实力。以前，如果你有一个好点子，但还不够能够完成一个完整解决方案，那么就只有找一个联合创始人或者雇佣一些专业人才，从而消耗了企业的资源，而这些资源可能并没有。现在，借助人工智能的帮助，你可以凭借一点点的才能交付出MVP（Minimum Viable Product），并将谁来构建更复杂的技术架构以适应不断增长的公司的问题推迟到有一定产品市场适配（因此可以获得资金）的证明之后。
有关大型科技公司的最后一点。Meta本身发布了今天最先进的开源LLM，名为Llama-2 70b，以及其在编码任务上微调的变体，名为Code Llama。LLM正在打破编码方式，我认为只有最能胜任的工程组织才能利用这项技术来创建优化的内部版本，使其能够适应公司自身的工作流程、开发框架等等。随着时间的推移，我假设像Meta这样拥有大规模人工智能研究部门的公司将开发出最高效的仅供内部使用的LLM，进一步提高开发生产力，超过甚至公共工具所能实现的水平。事实上，很有可能他们已经拥有比Llama-2更强大的内部工具。另一个伟大的信息是Open AI的Sam Altman在r/singularity社区上的打脸。
总结一下，由于基于人工智能的开发工具，工程生产力的大幅增长将对科技公司产生明显的双向效应。正如我所说，对于一个建设者来说，现在是最好的时代，因为凭借对人工智能辅助的巧妙运用，可以以较少资源解决更多问题。然而，这种说法两面性明显，其他建设者也变得更容易模仿那些处于市场地位岌岌可危或声权脆弱的成熟公司。然而，无论有多少开发资源，也无法克服网络效应、资源垄断、转换成本等力量，所以那些具有这些优势的大型科技公司将能够在技术劳动力上实现巨大的成本节约，而不会牺牲其收入前景。预计这种效应将在接下来的四个季度开始显现在业绩中。
如果你是一位资本配置者，也许已经有一些想法在脑海中涌现。在这最后一节，我将对我之前强调的开发者生产力的趋势提出一些建议，以便你能从中获利。请注意，这不是财务建议，我不是一个财务顾问，并且我在下面提到的公司中持有一些股份。
最明显的策略是确定那些在成本结构中将大部分用于工程劳动的公司，这些公司已经展示了市场实力。当然，我们首先想到的是巨头科技公司。在这个领域，我最喜欢的是微软、麦塔、谷歌，以及一个相对冷门的选项Shopify。这些公司已经证明了一定程度的网络效应和切换成本，并因此拥有持久的竞争优势，可以抵御软件领域中令人难以置信的竞争压力。此外，毫无疑问，它们的成本结构中有很大一部分用于雇佣昂贵的技术人才。在其他条件相同的情况下，可以预期随着时间的推移，它们的EBITDA利润率将增加，因为它们在工程方面能以更少的人力资源完成更多任务。另外作为加分项，麦塔和谷歌都是LLM技术的领导者，已经发布了重要的开源模型，这意味着它们可能在内部使用中还有更强大的东西，我们甚至都不知道。我喜欢这种额外的选择性，这是我不会期望中型科技公司可以实现的。
在短期内，由于过去几年资本市场的繁荣，有很多不需要护城河的软件公司是可以考虑的好选择。我经常看一些外表看起来相当简单的产品，比如Monday.com，然后思考一个相对有才能的工程团队要想在今天重新创建这些功能需要多长时间。答案是：并不需要很长时间。如果我是Monday，我会担心一个极致精简而雄心勃勃的团队以20%的成本提供一个拥有80%功能的山寨产品。新进入者可以将这个产品推销给每年推出的新一批初创公司，以避免将现有团队迁移到新软件上所带来的麻烦。为了获得更多与此相关的短期主题灵感，请查看Gitlab、ZoomInfo、Asana、Hubspot和Atlassian。这些公司都不是开发下一个突破性的LLM的候选者，但它们面临的竞争风险比市场上目前意识到的要多。
同样值得考虑的是整个非科技股篮子的空头。这些公司不仅无法提供创新产品来满足人工智能带来的市场需求的变化，而且在内部采用人工智能并通过提高现代知识工作者的产出来获取生产力增益方面也将步履蹒跚。您可以查看类似DIA和IWM的ETF来达到这个目的。
我们已经进入了一个全新的机会世界，这是仅仅在过去12个月的人工智能进展所带来的。对于我个人来说，它给了我一种难以置信的学习、分析和建设的冲动，因为感觉有那么多可以成功的机会在等着我们。请仔细观察和注意👀。
