Кяо Ван: ИИ уже полностью изменил стартап-компании, заранее обдумывая конкурентные преимущества, чем соответствие продукта.

автор: qw

Компиляция: Deep Tide TechFlow

Три года назад, когда только появился ChatGPT, я написал небольшую программу, чтобы помочь себе более эффективно обрабатывать электронные письма и сообщения. Так как мои навыки программирования были немного забыты, я решил использовать ChatGPT для помощи в кодировании. Сразу же я почувствовал мощь ИИ. Этот проект занял у меня всего полдня, в то время как без ИИ, возможно, потребовалось бы несколько дней для завершения.

В течение ближайших нескольких лет основатели технологий, работающие в рамках сотрудничества с Alliance, начали постепенно использовать различные инструменты искусственного интеллекта, такие как Cursor. Я спрашивал у них, насколько эффективны эти инструменты? В среднем производительность увеличилась примерно в 1,5 раза, некоторые даже утверждали, что достигли уровня в 2 раза.

В этой неделе я задал тот же вопрос участникам последнего Альянса. Их ответ показал, что уровень повышения производительности составляет от 2 до 4 раз. Это меня поразило. Не только из-за большого уровня повышения, но и из-за скорости прогресса - за короткие три года производительность увеличилась в 4 раза, и этот тренд продолжается.

Когда я впервые использовал ChatGPT в качестве помощника, я как будто слегка почувствовал, что искусственный интеллект навсегда изменит правила предпринимательства. И сейчас я твердо убежден в этом.

Стоимость разработки программного обеспечения стремительно снижается и практически приближается к нулю. Но это только начало. Стоимость в других областях бизнеса, таких как маркетинг, продажи, обслуживание клиентов, операции, также значительно снижается. Эти изменения уже проявляются в крупных компаниях. Для стартапов, которые пока не нашли точку соответствия продукции на рынке (PMF), влияние пока невелико, поскольку основатели должны лично заниматься привлечением пользователей и поддержкой, чтобы быть ближе к клиентам. Но для стартапов, которые уже нашли PMF, они начинают использовать искусственный интеллект для более быстрого расширения бизнеса.

Эти изменения привели к очевидным результатам: стартапы больше не нуждаются в больших финансовых вливаниях и огромных командах, чтобы быстро развиваться. Другими словами, в будущем может появиться больше единорогов, созданных несколькими сооснователями и менее чем за 500 000 долларов. Фактически, за последние несколько лет мы видели, как все больше стартапов Alliance после небольших затрат на первоначальное финансирование от нас и некоторых ангельских инвесторов достигли ежегодного роста доходов от нескольких миллионов до десятков миллионов долларов. Их команды обычно состоят из менее чем 10-20 человек, и им, возможно, никогда больше не понадобится финансирование.

Это приводит к вопросу: если стоимость разработки программного обеспечения и расширения бизнеса настолько низкая, то на что еще могут полагаться предприятия, чтобы сохранить конкурентоспособность, используя ‘защитные рвы (moats)’?

Эксклюзивные данные: уникальные данные клиентов или труднодоступные общедоступные наборы данных, которые могут обеспечить конкурентное преимущество предприятию.

Сетевой эффект: теоретически можно воссоздать техническую архитектуру Facebook или Nasdaq, но привлечь их пользователей далеко не просто.

Глубокая интеграция: предприятий, использующих программное обеспечение с глубокой интеграцией в рабочий процесс, характеризуется более высокой стоимостью переключения.

Экосистема блокировки: платформа с мощной экосистемой разработчиков и интеграцией сторонних лиц обладает большей липкостью.

Регуляторные барьеры: Искусственный интеллект не может помочь предприятию получить необходимые лицензии и разрешения для работы в высокорегулируемых отраслях, таких как финансы, медицина или оборона.

Доверие и бренд: потребители и организации по-прежнему доверяют известным брендам при принятии важных решений.

Ограничения физического мира: все еще существуют реальные ограничения, которые искусственный интеллект не может преодолеть, такие как физическая инфраструктура, робототехника и цепочка поставок.

Глубокое понимание пользователей: хотя искусственный интеллект может помочь воплотить в жизнь неплохие идеи, но истинное понимание потребностей пользователей не содержится в обучающих данных AI, а получается непосредственным общением с пользователями.

Для стартапов, которые еще не нашли PMF, нахождение PMF - первоочередная задача. Но в настоящее время предварительное мышление о конкурентных преимуществах после PMF может быть более важным, чем когда-либо прежде.