يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي بمثابة تحول في النظام الأساسي حيث يمكن للنماذج أن تأخذ مدخلات مثل النص والصورة والصوت والفيديو والرمز وإنشاء محتوى جديد في أي من الطرائق المذكورة. يتعمق تي جيه ناهيجيان، المؤسس المشارك والشريك الإداري لشركة Base10 Partners، ولوسي فونسيكا، الشريك، في مشهد GenAI الحالي، والشركات القائمة مقابل الشركات الناشئة، والأسئلة الستة التي يجب على المؤسسين أن يطرحوها على أنفسهم لتحقيق القيمة من GenAI.

في بعض السياق، Base10 هي شركة استثمارية تعتمد على الأبحاث وتركز على الشركات التي تعمل على أتمتة أكبر قطاعات الاقتصاد الحقيقي. إنهم يحاولون معرفة ما سيحدث مع GenAI ومشاركة ما يلاحظونه اليوم حتى تتمكن الشركات الناشئة والشركات القائمة من الاستفادة منه لبناء قيمة كبيرة.

تهتم Base10 بالاتجاهات الكبرى التي تغير طريقة عيش الناس وعملهم في السنوات العشر القادمة. نحن في بداية التحول في النظام الأساسي، ولأول مرة، أصبح GenAI متاحًا لأكثر من مجرد الشركات الكبرى في العالم.

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

وتيرة الذكاء الاصطناعي تتزايد بشكل كبير 

لقد حدث تغيير جذري على مدى السنوات الخمس الماضية، ألا وهو وتيرة الابتكار. عدد براءات الاختراع المودعة عام 2021 في الذكاء الاصطناعي كان 30 ضعفًا للرقم المنشور قبل ست سنوات. إذا خططنا للابتكار وحافظنا على وتيرة الابتكار، فكر فيما سيحدث في السنوات الخمس المقبلة.

نحن على أعتاب العصر الذهبي للذكاء الاصطناعي، والدرس المستفاد من السحابة هو أن السحابة سرعت وتيرة التطوير بشكل كبير. في Base10، يتوقعون رؤية سرعة التطوير والنشر تتسارع بشكل كبير لدرجة أنها ستجعل رؤوسنا تدور. 

هناك طريقة أخرى للنظر إلى ذلك وهي مقدار التمويل الاستثماري الذي يذهب إلى هذا القطاع. كمؤسسين، تعلمون أن آخر 18 إلى 24 شهرًا لم تكن الوقت الأكثر متعة لجمع التبرعات، ولكن مع استثناء واحد - أعمال الذكاء الاصطناعي. 

في العام الماضي، تم جمع أكثر من 4 مليار دولار في النصف الأول. وهذا العام، زاد بالفعل بمقدار 5 أضعاف عن العام الماضي، والذي كان أكثر بخمسة أضعاف من العام السابق لذلك. 

الشركات القائمة مقابل الشركات الناشئة — إطار عمل لفهم المكان الذي تقوم بالبناء فيه

من المفيد أن يكون لديك إطار عمل لفهم الكون ومن يبني وأين بدءًا من الشركات القائمة وحتى الشركات الناشئة. ومن خلال ملاحظة هذه الشرائح، يمكنك استخلاص الدروس إذا كنت تقوم بالإنشاء في نفس الفئة.

ضمن هذه الفئات، لديك الأنظمة الأساسية والبنية التحتية والتطبيقات.

• الأنظمة الأساسية هي طبقة النموذج، وGoogle، وMetas، والشركات القائمة. منصات الشركات الناشئة هي OpenAI وHugging Face وCohere. 
• البنية التحتية هي الطبقة التي يسمح لك فيها أي شخص باستخدام هذه النماذج القابلة للتعميم إلى حد كبير لإنشاء شيء ما بحالة استخدام أكثر تحديدًا. 
• المجموعة الأخيرة هي التطبيقات الأفقية والرأسية. بالنسبة للشركات القائمة، هناك Notion وGorgias، والشركات الناشئة هي Jasper وCopy وHarvey. 

الآن، دعونا نتعرف على الشركات الناشئة في طبقة النظام الأساسي. 

الشركات الناشئة الجديدة: طبقة النظام الأساسي

ترى طبقة النظام الأساسي، أو طبقة النموذج، أن OpenAI هو العملاق الواضح في الغرفة. يقوم العديد من الآخرين أيضًا بإنشاء LLMs جديدة ونماذج أخرى يستخدمها الأشخاص للحصول على قيمة من GenAI. كيف يفعلون هذا؟ من خلال بناء أدواتهم الخاصة مع الاستفادة من أدوات الطرف الثالث أيضًا. 

الشركات الناشئة الجديدة: طبقة البنية التحتية

تعتبر طبقة البنية التحتية مثيرة وهي عبارة عن أدوات تمكنك من تعديل النماذج المختلفة ودمجها وتوسيع نطاقها بطرق فعالة من حيث التكلفة. يعد LangChain إطار عمل شائعًا للتكامل والحصول على قيمة من GenAI، على سبيل المثال. 

هناك مجموعة كاملة من الشركات التي تبتكر في طبقة البنية التحتية للحصول على قيمة أكبر ومزيد من التحكم وخفض التكاليف أثناء توسيع نطاق GenAI لتطبيقات محددة. 

الشركات الناشئة الجديدة: طبقة التطبيقات

هناك الكثير من الابتكارات الرائعة التي تحدث في طبقة التطبيقات - تغيير الوسائط مع النص والكتابة والصور والصوت. تعمل الشركات على تغيير الطريقة التي تصنع بها الموسيقى، وتعيد إنشاء كيفية إنتاج الأفلام أو دبلجتها، وتغير الطريقة التي يقوم بها المبرمجون بالبرمجة. 

ومن ناحية الشركات الناشئة، توسعت هذه الشركات بسرعة لا تصدق من خلال أخذ نماذج تأسيسية كبيرة وتغليفها في تجربة سحرية للمستخدم النهائي. في طبقة التطبيقات الخاصة بالشركات الناشئة، يواجه الكثيرون تحديات تتلخص في الاحتفاظ بالموظفين. لقد كان الأمر صعبًا لعدة أسباب. 

1. بالنسبة لأولئك الذين يبيعون منتجاتهم إلى Enterprise، فلديهم ميزانيات تجريبية تنفد. 
2. بالنسبة لأولئك الذين يبيعون لقاعدة المستهلكين، يمكن أن يكونوا مبتذلين للغاية. 
3. هناك الكثير من المقلدين، مما يجعل من الصعب رواية قصة مختلفة. 

إذا كنت شركة ناشئة في هذا المجال، فإن الاحتفاظ بالموظفين يمثل تحديًا، وستحتاج إلى أن تكون أكثر استراتيجية. 

شاغلوها: طبقة المنصة

في طبقة المنصة، يمكنك دراسة هذه الوظائف الثلاثة الكبيرة. 

1. مایکروسافت
2. شراء مراجعات جوجل
3. مييتااا

كل يلعب استراتيجية مختلفة. لقد طرحت شركة Google نموذج المحول ثم قامت بفتح مصدره. أدى ذلك إلى تمكين برامج LLM المصممة للاستفادة من GenAI. لقد تعثرت شركة Google عندما رأت مدى سرعة قيام OpenAI بتسويق عروضها. منذ ذلك الحين، أعادت جوجل النظر في نفسها كشركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي، وخرجت مع بارد. 

استفادت Meta من التكنولوجيا المذهلة، في المقام الأول لنموذج إعلانها وتحقيق الدخل بطريقة مادية على مدار 7 إلى 8 سنوات الماضية، وكذلك نموذج الخلاصة والمحتوى الخاص بها. 

تعد Microsoft بمثابة فئة رئيسية في الإستراتيجية بالنسبة لنا. لقد اختاروا الشراكة والاستعانة بمصادر خارجية للابتكار، حيث أقاموا شراكة مع OpenAI في وقت مبكر بمبلغ مليار دولار، ومؤخرًا بقيمة 10 مليارات دولار. لديهم الكثير من الوصول والحقوق والتحكم المفضل في OpenAI. 

إذا نظرت إلى القيمة السوقية لهذه الشركات، فستجد أنها حققت أداءً جيدًا بشكل لا يصدق هذا العام. إذا قرأت تقارير الأرباح، منذ عامين، فقد ظهر الذكاء الاصطناعي ربما مرة أو مرتين في المكالمة. الآن، أصبح الأمر أكثر من 100 مرة. 

الوظيفة المطلوبة: طبقة البنية التحتية

كيف يمكنك تمكين الناس من القيام بذلك؟ والمثال المثالي هو نفيديا. إنهم من يروجون لوحدات معالجة الرسومات الضرورية لتشغيل LLMs، وقد رأوا طلبًا مجنونًا على وحدات معالجة الرسومات. ارتفعت الإيرادات المعلنة في الربع الأخير بنسبة تزيد عن 100٪ في هذا الربع، وهي الآن من بين أفضل خمس شركات في العالم من حيث القيمة السوقية. 

نحن نرى هذه الطبقة تم إنشاؤها والتقاطها من قبل شاغلي الوظائف. 

شاغلو الوظائف: طبقة التطبيقات

لم يكن شاغلو طبقة التطبيقات نائمين بأي حال من الأحوال على عجلة القيادة. تستفيد NVIDIA، ليس فقط بسبب التطبيقات على مستوى بدء التشغيل، ولكن لأن كل شركة على حدة تقوم بتطوير استراتيجية الذكاء الاصطناعي، ولا أحد يريد أن يتم القبض عليه دون إجابة حول ما يفعله مع GenAI. 

التحول الأكثر دراماتيكية الذي نشهده هو أن العديد منكم يجدون أنفسهم أكثر إنتاجية هذه الأيام. يصبح المهندسون أكثر إنتاجية لأن مساعد Github's Copilot يكتب 50% من التعليمات البرمجية. هذا هو كل سطر آخر من التعليمات البرمجية. 

إذا فكرت في إمكانية الوصول وإضفاء الطابع الديمقراطي على من يمكنه الإبداع، فهذا وقت مثير حقًا. قامت ServiceNow بإضافة GenAI إلى المنتج حتى تتمكن من إجراء التلخيص وتحويل النص إلى رمز.

ما يمكنك رؤيته مع هذه الشركات الحالية هو القدرة على تجربة GenAI بسرعة. يقوم الكثيرون بذلك داخل الشركة، ويجربون أدوات مفتوحة المصدر ويبنون أثناء تطويرهم، وهو أمر جدير بالملاحظة إذا كنت تحاول البيع لهم. 

القيادة الدفاعية والعثور على الخنادق الحقيقية

عندما بدأ شركاء Base10 في العمل، كانوا يلقون السهام على الحائط لمعرفة ما الذي يمكن أن يؤدي إلى قابلية الدفاع وأين يمكن العثور على الخنادق الحقيقية. قال الجميع إن بإمكانهم الوصول إلى بيانات الملكية، أو الحصول على أفضل سير العمل، أو التخصيص المفرط بطريقة من شأنها أن تكون ناجحة. 

اليوم، هناك ثلاثة أشياء فقط ذات أهمية. 

1. التوزيع
2. البيانات
3. مهام سير العمل

ونظرًا لأن هذه الأشياء فقط هي التي تهم، تعتقد Base10 أن شاغلي الوظائف سيحصلون على الكثير من القيمة في هذا التحول المبكر في النظام الأساسي لأن لديهم مزايا هائلة في التوزيع والبيانات وسير العمل مقارنة بالمنافسين في الشركات الناشئة. 

دعونا نسير عبر بعض دراسات الحالة. 

دراسة حالة: نص الحالة

Casetext عبارة عن منصة برمجية قانونية تبيع لشركات المحاماة في السوق المتوسطة والمؤسسات. إذا حاولت البيع لشركة محاماة، فأنت تعلم أنه قد يكون من الصعب اجتياز المراجعة القانونية. لقد قامت Casetext بذلك لمدة 11 عامًا وقامت ببناء منصة قوية. 

لكن الأعمال توقفت عند حوالي 10 ملايين دولار أمريكي. كمؤسس لهذا العمل، ماذا تفعل؟ ثم ظهر GenAI، وأصبحوا قادرين على الاتصال بسهولة بـ GPT وإطلاق نسختهم من Copilot التي تسمى Co-counsel، والتي تقوم بالكثير من المهام التي يحتاج المحامون إلى القيام بها بشكل روتيني. 

تم إطلاقه في العام الماضي كإضافة وانطلق، حيث انتقل من 0 إلى 9 ملايين دولار أمريكي في تسعة أشهر. لقد تم الحصول عليها مقابل حوالي 650 مليون دولار نقدًا. لقد حققوا ذلك لأنهم كانوا موزعين في مكاتب المحاماة هذه، وأرادت شركات المحاماة استخدام الذكاء الاصطناعي. 

إذا كنت شركة ناشئة، فستجد صعوبة في اجتياز المراجعة القانونية. 

دراسة حالة: الفكرة

يقضي Base10 الكثير من الوقت مع هذا الفريق، ويستخدمونه كل يوم، مستفيدين من فوائد NotionAI في سير العمل الخاص بهم. أطلقت شركة Notion الميزة الأولى من بين العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي القادمة، وقد قامت بتسعيرها بحيث قد يصل سعرها إلى 100 مليون دولار أمريكي على المدى القريب. 

تتضمن بعض الدروس المهمة حول كيفية تنفيذ Notion هذا ما يلي: 

1. لقد قاموا بتحويل هذه الميزة إلى قاعدة مستخدمين تضم 30 مليون شخص، بما في ذلك ممارسة المؤسسات المتنامية. فكر في فرصة التوسع هناك. يعد التوزيع المضمن ميزة كبيرة بشكل أساسي. 
2. عند استخدام NotionAI، يمكنك الاستفادة منه في سير العمل في الأدوات التي تستخدمها كل يوم. لديه حق الوصول إلى البيانات الخاصة بك وسير العمل. وعلى الرغم من أن هذه النماذج قابلة للتعميم بشكل لا يصدق، إلا أنها مفيدة عندما تزودها ببيانات فريدة وخاصة. هذه ميزة كبيرة. 
3. من خلال فهم فلسفة Notion حول GenAI، من الواضح أن هذا الإصدار من NotionAI هو ميزة واحدة. لكنهم يفكرون في GenAI كتقنية أساسية، مثل الكهرباء. لذا، فقد عادوا إلى استراتيجية OG التي كانت لديهم منذ 8 إلى 9 سنوات مضت، مما جعل صناعة الأدوات موجودة في كل مكان. هذه هي المهمة الأساسية. 

دراسة حالة: جورجياس

Gorgias عبارة عن منصة التذاكر لدعم العملاء التي تركز على التجارة الإلكترونية، في المقام الأول Shopify. هذه حالة استخدام مقيدة حقًا. كانت الأطروحة الأصلية هي أتمتة كل شيء. لقد اتضح أنه كان من الصعب جدًا إنشاء مسارات عمل وأنظمة دعم برمجية للأفراد ليتمكنوا من القيام بذلك في ذلك الوقت.

وفي نهاية العام الماضي، أطلقوا عمليات التشغيل الآلي بفضل GenAI. لا يعرف عملاؤهم ما هو الذكاء الاصطناعي، ولكن ما يهتمون به هو عدم الاضطرار إلى الرد على العملاء لتقديم تجربة أفضل للعملاء. 

تعتبر عمليات التشغيل الآلي بمثابة وظيفة إضافية، ويبلغ سعرها 50% من العروض الأساسية. لقد قاموا بأتمتة 7% من التذاكر، واليوم تصل النسبة إلى 18%. ويأملون أن يصلوا إلى 50%. لديهم قدر كبير من البيانات التي يمكنهم تدريبها على هذا، ولديهم بالفعل توزيع عبر أكثر من 10 آلاف تاجر. 

GenAI ومنظور نموذج الأعمال

من منظور نموذج الأعمال، تحدث بعض الأشياء. 

1. ARPU، ACV، وLTV آخذة في الازدياد. يتم بعض ذلك من خلال إطلاق منتجات إضافية يمكن تسعيرها كرسوم اشتراك أو معاملة لكل محادثة. 
2. انخفاض في التكاليف. في حالة الفواتير الطبية واختبار ضمان الجودة للبرامج، اعتاد الإنسان على القيام بذلك. لا يزال البشر يفعلون ذلك، لكن يقل عددهم كثيرًا عند الاستفادة من GenAI. هذه الشركات لا تخفض الأسعار، لذلك تحصل على زيادة كبيرة في الهامش، مما يؤدي إلى زيادة القيمة الدائمة. 
3. يتزايد معدل الاحتفاظ بالبيانات بشكل كبير جدًا عبر الشركات التي تتمتع بالبيانات والتوزيع وحالة الاستخدام الصحيحة. 

العودة إلى الفرضية. بالنظر إلى السحابة والهواتف المحمولة، ما الذي يمكنك تعلمه منهما؟ لم يتم إنشاء أمازون كشركة سحابية أو شركة تخزين. تم بناؤه كشركة تجارة إلكترونية حالية. لقد صادف أنهم أطلقوا AWS وانتهى بهم الأمر بالحصول على قيمة أكبر في حد ذاتها مقارنة بسوق التخزين الداخلي بأكمله قبلهم.

لم تكن Meta شركة للهواتف المحمولة، لكنها استحوذت على قيمة أكبر من الهواتف المحمولة مقارنة بشركتي AT&T وVerizon مجتمعتين. يمكن أن يحدث الشيء نفسه في GenAI. هذا لا يعني أنه لن تكون هناك شركات ناشئة تفوز. سوف تستحوذ الشركات القائمة على الكثير، وقد بدأنا نرى ذلك مع Meta وGoogle، اللتين قامتا بالتداول بشكل كبير. 

هذا لا يعني أن الشركات الناشئة يجب أن تتنحى. هذا يعني فقط أنه لكي تهزم المرشحين الحاليين، عليك أن تكون أكثر استراتيجية. 

6 أسئلة يجب على المؤسسين طرحها على أنفسهم

بالنسبة للمؤسسين الذين يرغبون في إنشاء شركة GenAI جديدة، اسألوا أنفسكم هذه الأسئلة الثلاثة. 

1. ما هو المجال أو السوق أو القطاع الذي يمكنك السيطرة عليه تمامًا؟ ليس حلاً بسيطًا، لكنه يهيمن حقًا بطريقة لا تتعارض مع شاغلي المناصب الحاليين. 
2. الاحتفاظ هو المفتاح تماما. لقد أحدثت GenAI تغييرًا جذريًا في الطريقة التي يتوقع بها المستهلكون والمستخدمون التفاعل فعليًا مع منتجك. ما الذي يمكنك تغييره حقًا في منتجك لجعل المنتج مناسبًا للسوق بطريقة تعالج جميع مشكلات الاحتفاظ التي تواجهها هذه الشركات الناشئة؟ 

كيف تجعل GenAI جوهريًا وأساسيًا لمنتجك وليس مجرد ميزة؟ بعض شركات GenAI الأكثر إثارة للاهتمام لا تتحدث حتى عن GenAI، ولكنها تعمل على تشغيل كل شيء في الخلفية. أنت تقوم ببناء مشروع تجاري على المدى الطويل.

للمؤسسين الحاليين الراغبين في زيادة القيمة وتدفقات إيرادات GenAI الجديدة. اسأل نفسك هذه الأسئلة الثلاثة. 

1. دعنا نعود إلى المهمة الأصلية والمشكلة الأساسية التي تحلها للعميل. ما هي المشاكل رقم 1 أو 2 أو 3 التي يمكنك الآن حلها والتي لم يكن بمقدورك حلها من قبل بسبب عدم وجود التكنولوجيا؟ كيف يمكنك التعامل مع هؤلاء ورمي الموارد عليهم؟ 
2. احصل على لوحة معلومات الربح والخسارة أو المقاييس وراجع كل مقياس. اسأل كيف يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين التروس أو القيمة الدائمة أو التحويلات أو أي شيء آخر. 
3. وتيرة الابتكار سريعة بشكل كبير. كيف يمكنك فعليًا إجراء التجربة والاختبار بطريقة تلبي الوتيرة المطلوبة لهذا التحول في النظام الأساسي؟ قد تكون هناك تغييرات ثقافية وتنظيمية قد تحتاج إلى إجرائها للقيام بذلك. 

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.saastr.com/6-questions-founders-should-ask-themselves-to-drive-value-from-generative-ai-with-base10-partners/