Twee jaar in de Generatieve AI-revolutie ontwikkelt het veld zich van snelle vooraf getrainde reacties ('snel denken') naar geavanceerd redeneren tijdens inferentie ('langzaam denken'), waardoor een nieuwe klasse van intelligente toepassingen mogelijk wordt. Terwijl we reflecteren op de tweede verjaardag van ons essay "Generatieve AI: Een Creatieve Nieuwe Wereld, " observeren we significante veranderingen binnen het AI-ecosysteem en presenteren we onze voorspellingen voor de toekomst. De fundamentele laag van de generatieve AI-markt stabiliseert, gekenmerkt door grote spelers als Microsoft/OpenAI, AWS/Anthropic, Meta en Google/DeepMind, allemaal uitgerust met substantiële kapitaal en schaalbare operaties. Terwijl de concurrentiedynamiek intens blijft, anticiperen we op een grotere beschikbaarheid van kosteneffectieve voorspellingen van het volgende token. Met deze stabilisatie verschuift de aandacht naar het verbeteren van redeneringsmogelijkheden in AI, aangeduid als "Systeem 2" denken, wat meer doordachte probleemoplossing en cognitieve functies tijdens inferentie mogelijk maakt. Geïnspireerd door innovaties zoals AlphaGo, staat deze redeneringslaag op het punt om te herdefiniëren hoe AI opereert, wat leidt tot nieuwe cognitieve architecturen en gebruikersinterfaces. In onze laatste analyse van het AI-landschap zullen we bespreken hoe deze consolidatie de wedloop voedt om geavanceerde redeneringsmogelijkheden te ontwikkelen en opkomende "killer apps" te verkennen met innovatieve cognitieve tools en interacties. **De Aardbeirevolutie** De belangrijkste ontwikkeling van 2024 is OpenAI's introductie van o1, voorheen bekend als Q* of "Strawberry". Dit model versterkt niet alleen OpenAI's leiderschap in modelkwaliteit, maar integreert ook echte redeneringsmogelijkheden via inferentietijdberekening. In tegenstelling tot traditionele vooraf getrainde modellen die vertrouwen op enorme data voor basisredenering, verbetert Strawberry het vermogen van het model om te pauzeren en na te denken voordat het reageert. Aan de hand van het voorbeeld van AlphaGo's overwinning op Go-kampioen Lee Sedol in 2016 illustreren we hoe echte AI-redenering eenvoudige patronen-matching kan overtreffen. AlphaGo demonstreerde geavanceerde cognitieve processen door actief potentiële uitkomsten te simuleren, waardoor het menselijke spelers aanzienlijk overtrof wanneer het tijd kreeg om te evalueren. Terugbrengend naar LLM's ligt de uitdaging in het creëren van effectieve scoremechanismen voor diverse taken, zoals het evalueren van geschreven inhoud, wat problematisch blijft voor bestaande modellen. Strawberry laat sterktes zien in logische domeinen, maar worstelt met meer subjectieve taken vanwege zijn fundamentele mechanica. Diepe versterkingsleren beleeft een heropleving omdat het AI in staat stelt effectiever te redeneren, met gedragingen die lijken op menselijk denken, zoals backtracking en innovatieve probleemoplossingsstrategieën. Het veld verkent momenteel verschillende methoden om de inferentietijdprocessen te verfijnen en redeneringsmogelijkheden te verbeteren. **Overgang van Systeem 1 naar Systeem 2 Denken** Het voortgaan van instinctieve reacties (Systeem 1) naar geïnformeerd redeneren (Systeem 2) markeert een cruciale grens voor AI. Terwijl elektrische pre-training eenvoudige vragen snel kan oplossen, vereisen complexere problemen dat AI opties evalueert en beslissingen methodisch redeneert.

Dit diepere proces is essentieel voor het aanpakken van significante problemen in verschillende disciplines, van wiskunde tot biologie, waar louter patroonherkenning onvoldoende is. In het rijk van AI-toepassingen illustreren nieuw opkomende modellen een transformerende aanpak. Bedrijven zoals Sierra herdefiniëren klantenservice door problemen efficiënt op te lossen, terwijl de komst van andere agentische toepassingen—zoals Harvey (wetgeving), Glean (werkassistent) en XBOW (penetratietests)—een verschuiving aantoont in hoe AI waarde levert en marktkansen vastlegt. Aangezien deze toepassingen de leveringskosten minimaliseren door gebruik te maken van innovaties in inferentie, kunnen ze traditionele marktmodellen verstoren, de workflow-efficiëntie en toegankelijkheid verbeteren. **Het SaaS-landschap Herbekeken** Er bestaan zorgen over de vraag of generatieve AI bestaande cloudbedrijven zou kunnen bedreigen. Onze initiële standpunt is echter dat fundamentele modellen toegankelijk blijven voor gevestigde spelers, omdat zij bestaande voordelen hebben in data en distributie. Startups zijn beter gepositioneerd om zich te richten op automatiseerbare werkstromen in plaats van bestaande softwarebedrijven volledig te vervangen. Toch kan de aanzienlijke engineering en innovatie die nodig is om boeiende AI-gedreven oplossingen te creëren erop wijzen dat we de vereisten voor "AI-native" onderschat hebben. Net zoals de verschuiving van on-premise software naar SaaS bedrijfsmodellen twee decennia geleden transformeerde, zou een soortgelijke evolutie het landschap voor AI-toepassingen kunnen herdefiniëren. Day. ai belichaamt dit potentieel door een AI-native CRM te presenteren die automatisch op maat gemaakte oplossingen genereert met minimale menselijke betrokkenheid. Dit illustreert een groeiende trend naar het automatiseren van complexe processen en het herdefiniëren van marktverwachtingen. **Investeringsinzichten** Vanuit een investeringsstandpunt is infrastructuur gericht op hyperscalers minder aantrekkelijk voor durfkapitalisten, gedomineerd door grote spelers die zich richten op speltheoretische strategieën. Het modellandschap lijdt aan een vooringenomenheid tegenover innovatieve modellen, met vaak negering van praktische economische overwegingen. Daarentegen trekken ontwikkelaarstools en toepassingslagen meer significante belangstelling, met een potentieel heropleving van omzetgeneratie zoals gezien tijdens de overgang naar de cloud. Investeringen in toepassingslaagbedrijven blijven veelbelovend, waar een schat aan kansen aanzienlijke rendementen en duurzaamheid kan opleveren. De verschuiving naar agentische toepassingen zal de dynamiek van het AI-ecosysteem opnieuw definiëren, de weg banen voor impactvolle groei en innovatie.