生成 AI は、モデルがテキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コードなどの入力を受け取り、前述のモダリティのいずれかに新しいコンテンツを生成できるプラットフォーム シフトです。 Base10 Partners の共同創設者兼マネージング パートナーである TJ Nahigian 氏とパートナーの Luci Fonseca 氏が、現在の GenAI の状況、既存企業と新興企業、そして GenAI から価値を高めるために創業者が自問すべき XNUMX つの質問について詳しく掘り下げます。

Base10 は、実体経済の最大の部門を自動化する企業に焦点を当てたリサーチ主導の投資会社です。彼らは GenAI で何が起こるかを解明し、スタートアップや既存企業が GenAI を活用して大きな価値を構築できるように、現在観察していることを共有しようとしています。

Base10 は、今後 XNUMX 年間で人々の生活や働き方を変えるメガトレンドに興味を持っています。私たちはプラットフォームの移行の初期段階にあり、初めて GenAI を世界中の巨大企業以外の企業も利用できるようになりました。

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AIのペースは劇的に向上している 

過去 2021 年間で画期的な出来事、つまりイノベーションのペースが起こっています。 XNUMX年に出願された特許の数 Artificial Intelligence 30年前に発表された数字のXNUMX倍でした。予測を立ててイノベーションのペースを維持した場合、今後 XNUMX 年間に何が起こるかを考えてみましょう。

私たちは AI の黄金時代の頂点にいます。クラウドから学んだ教訓は、クラウドによって開発のペースが大幅に速まったということです。 Base10 では、開発と導入のスピードが目もくらむほど劇的に加速すると予想されています。 

これを見る別の方法は、ベンチャー資金がその分野にどれだけ投入されるかによって見ることです。創業者であれば、過去 18 ～ 24 か月間が資金調達にとって最も楽しい時期ではなかったことはご存知でしょうが、AI ビジネスという例外が XNUMX つあります。 

昨年は上半期に4億ドル以上の資金が集まりました。今年はすでに、一昨年の5倍だった昨年の5倍となっている。 

既存企業と新興企業 — どこを構築しているのかを理解するためのフレームワーク

既存企業から新興企業まで、世界と誰がどこを構築しているのかを理解するためのフレームワークがあると役立ちます。同じカテゴリで構築している場合、これらのセグメントを観察することで教訓を得ることができます。

これらのカテゴリには、プラットフォーム、インフラストラクチャ、アプリケーションがあります。

• プラットフォームはモデル層、Google、Metas、および既存企業です。スタートアッププラットフォームは、OpenAI、Hugging Face、Cohere です。 
• インフラストラクチャは、これらのほぼ一般化可能なモデルを使用して、より具体的なユースケースを備えたものを作成できるようにするレイヤーです。 
• 最後のバケツは、水平方向と垂直方向の両方のアプリケーションです。既存企業には Notion と Gorgias があり、新興企業には Jasper、Copy、Harvey があります。 

次に、プラットフォーム層のスタートアップについて見ていきましょう。 

新しいスタートアップ: プラットフォーム層

プラットフォーム層、つまりモデル層は、OpenAI をこの分野における明らかな巨人と見なします。他の多くの企業も、GenAI から価値を引き出すために使用する新しい LLM やその他のモデルを作成しています。彼らはどうやってこれをやっているのですか？ 独自のツールを構築するだけでなく、サードパーティのツールも活用します。 

新しいスタートアップ: インフラストラクチャ層

インフラストラクチャ層は興味深いもので、さまざまなモデルを微調整し、統合し、費用対効果の高い方法でスケールすることを可能にするツールです。 LangChain は、たとえば GenAI を統合して価値を引き出すための人気のあるフレームワークです。 

特定のアプリケーション向けに GenAI を拡張する際に、より多くの価値を獲得し、より多くの制御を実現し、コストを削減するために、インフラストラクチャ層で革新を行っている企業が数多くあります。 

新しいスタートアップ: アプリケーション層

アプリケーション層では、テキスト、文章、画像、音声などの媒体を変えるなど、多くの魅力的なイノベーションが起こっています。企業は音楽の作成方法を変え、映画の制作や吹き替えの方法を再構築し、プログラマーのコーディング方法を破壊しています。 

スタートアップ側では、これらのビジネスは、大規模な基礎モデルを採用し、それをエンドユーザー向けの魔法のようなエクスペリエンスで包み込むことによって、信じられないほど速く拡大しました。スタートアップ企業のアプリケーション層では、多くの企業がリテンションにつながる課題に直面しています。いくつかの理由から大変でした。 

1. Enterprise に販売している企業には、実験的な予算があり、使い果たされてしまいます。 
2. プロシューマー層に販売する企業の場合、非常にチャーミングになる可能性があります。 
3. 模倣品がたくさんあるため、差別化されたストーリーを伝えることが困難になっています。 

この分野で構築しているスタートアップの場合、維持が課題となるため、より戦略的になる必要があります。 

既存企業: プラットフォーム層

プラットフォーム層では、これら 3 つの大手既存企業を研究できます。 

1. Microsoft
2. でログイン
3. Meta

それぞれが異なる戦略を実行しています。 Google は変圧器モデルを発表し、それをオープンソース化しました。これにより、GenAI を活用するために構築された LLM が可能になりました。 OpenAI がそのサービスをいかに早く商用化したかを見て、Google は後れを取りました。それ以来、Google は AI 企業としての自分自身を再考し、Bard を発表しました。 

Meta は、過去 7 ～ 8 年間、主に広告モデルと物質的な方法での収益化、さらにフィードとコンテンツ モデルに驚異的なテクノロジーを活用してきました。 

マイクロソフトは私たちにとって戦略のマスタークラスです。彼らはイノベーションを提携してアウトソーシングすることを選択し、早い段階で OpenAI と 10 億ドル、最近では XNUMX 億ドルで提携しました。彼らは OpenAI に対して多くの優先アクセス、権利、制御を持っています。 

これらの企業の時価総額を見ると、今年はどれも信じられないほど好調です。決算報告書を読んでみると、100 年前、電話会議で AI の話題がおそらく XNUMX 回か XNUMX 回出てきました。今ではXNUMX回以上になりました。 

既存: インフラストラクチャ層

どうすれば人々がこれを行えるようになりますか?完璧な例は NVIDIA です。彼らは LLM の実行に必要な GPU の普及者であり、GPU に対する異常な需要を認識しています。この前四半期に発表された売上高は同四半期で 100% 以上増加し、現在では時価総額で世界のトップ XNUMX に入る企業となっています。 

この層が既存企業によって作成され、獲得されているのがわかります。 

既存企業: アプリケーション層

アプリケーション層の既存企業は決して居眠り運転をしているわけではありません。 NVIDIA が恩恵を受けているのは、スタートアップ レベルのアプリケーションのおかげだけではなく、どの企業も AI 戦略を開発しており、GenAI で何をしているかについて答えられずに捕まることを望んでいないからです。 

私たちが目にしているさらに劇的な変化は、最近、皆さんの多くが自分自身の生産性が向上していると感じていることです。 Github の Copilot がコードの 50% を作成するため、エンジニアの生産性が向上します。それがコードの XNUMX 行おきです。 

アクセスと、誰が作成できるかという民主化について考えると、今は本当にエキサイティングな時代です。 ServiceNow は GenAI を製品に追加したため、要約とテキストからコードへの変換を行うことができます。

これらの既存のビジネスでわかるのは、GenAI を使って迅速に実験できることです。多くの企業はこれを社内で行っており、オープンソース ツールを実験し、その過程で構築していますが、彼らに販売しようとしている場合は注目に値します。 

防御力の向上と本当の堀の発見

Base10 パートナーズが発足したとき、彼らは何が防御力を高めるのか、そして本当の堀はどこにあるのかを理解するために壁にダーツを投げていました。誰もが、独自のデータにアクセスしたり、最高のワークフローを取得したり、勝利につながる方法でハイパーカスタマイズしたりできると言いました。 

今日、重要なことは 3 つだけです。 

1. 販売
2. 且つ
3. ワークフロー

これらのことだけが重要であるため、Base10 は、既存企業がディストリビューション、データ、ワークフローにおいてスタートアップの競合他社よりも大きな利点を持っているため、この初期のプラットフォーム移行で多くの価値を獲得できると考えています。 

いくつかのケーススタディを見てみましょう。 

ケーススタディ: ケーステキスト

Casetext は、中規模市場および大企業の法律事務所に販売する法律ソフトウェア プラットフォームです。法律事務所に販売しようとしたことがあるなら、法的審査を通過するのが難しい場合があることをご存知でしょう。 Casetext はこれを 11 年間続けてきて、強力なプラットフォームを構築しました。 

しかし、事業はARR約10万ドルで失速した。そのビジネスの創設者として、あなたは何をしていますか?その後、GenAI が登場し、GPT に簡単に接続して Co-counsel と呼ばれるバージョンの Copilot を起動できるようになりました。これは、弁護士が日常的に行う必要のある多くのタスクを実行します。 

昨年アドオンとしてリリースされ、0 か月で ARR が 9 ドルから 650 万ドルに達しました。現金約XNUMX億XNUMX万ドルで買収された。彼らがこれを達成したのは、これらの法律事務所への分配があり、法律事務所が AI の使用を望んでいたからです。 

あなたがスタートアップの場合、法的審査を通過するのは難しいでしょう。 

ケーススタディ: 概念

Base10 はこのチームと多くの時間を費やしており、NotionAI を毎日使用して、独自のワークフローで NotionAI の利点を活用しています。 Notion は今後多くの AI 機能の最初のものをリリースし、近い将来に ARR が 100 億ドルになる可能性がある価格設定をしました。 

Notion がこれを実行した方法に関する重要な教訓は次のとおりです。 

1. 彼らは、成長を続けるエンタープライズ業務を含む 30 万人のユーザー ベースにこの機能を有効にしました。そこに拡大のチャンスがあることを考えてみましょう。埋め込み型ディストリビューションは基本的に大きな利点です。 
2. NotionAIを利用すると、日常的に使用するツールのワークフローで活用できます。データとワークフローにアクセスできます。これらのモデルは信じられないほど一般化可能ですが、固有のプライベート データを提供する場合に役立ちます。それは大きな利点です。 
3. GenAI に関する Notion の哲学を理解すると、このバージョンの NotionAI が単一の機能であることは明らかです。しかし、彼らは GenAI を電気のようなコアテクノロジーとして考えています。そこで、彼らは 8 ～ 9 年前の OG 戦略に戻り、ツール作成を普及させました。それが中心的な使命です。 

ケーススタディ: ゴルギアス

Gorgias は、主に Shopify などの電子商取引に焦点を当てた顧客サポートのためのチケット販売プラットフォームです。これは非常に制限された使用例です。当初のテーマはすべてを自動化することでした。当時、個人がそれを実行できるようにワークフローとソフトウェア サポート システムを構築するのはかなり難しいことがわかりました。

昨年末、同社は GenAI のおかげで自動化を開始しました。彼らの顧客は AI が何であるかを知りませんが、より良い顧客エクスペリエンスを提供するために顧客に応答する必要がないことを気にしているのです。 

自動化はアドオンであり、価格はコア製品の 50% です。チケットの 7% が自動化され、現在では最大 18% まで自動化されています。彼らは50％に達することを望んでいる。彼らはこれに基づいてトレーニングできる大量のデータを持っており、すでに 10 を超える販売者に配布しています。 

GenAI とビジネスモデルの視点

ビジネスモデルの観点から見ると、いくつかのことが起こっています。 

1. ARPU、ACV、LTVは増加しています。その一部は、サブスクリプション料金または会話ごとのトランザクションとして価格設定できるアドオン製品の発売によるものです。 
2. コストを削減します。医療費請求やソフトウェアの QA テストの場合、以前は人間が行っていました。人間は依然としてそうしていますが、GenAI を活用するとその数は大幅に減ります。これらの企業は価格を下げないため、マージンが大幅に増加し、LTV が向上します。 
3. データ、配布、適切な使用例により、企業全体の保持率が大幅に増加しています。 

仮説に戻ります。クラウドとモバイルを通して振り返ってみると、そこから何を学べるでしょうか? Amazon はクラウド ビジネスやストレージ会社として設立されたわけではありません。これは既存の電子商取引ビジネスとして構築されました。彼らはたまたま AWS を立ち上げ、それ以前のオンプレミスストレージ市場全体よりもはるかに多くの価値を自社だけで獲得することになりました。

Meta はモバイル会社ではありませんでしたが、AT&T と Verizon を合わせたよりも多くの価値をモバイルから獲得しました。同じことがGenAIでも起こる可能性があります。勝てるスタートアップが存在しないという意味ではありません。既存企業は多くのものを獲得するだろうし、劇的な取引を行ったメタとグーグルでもそれが見え始めている。 

これはスタートアップ企業が手を引くべきだという意味ではない。つまり、既存企業に勝つには、より戦略的になる必要があるということです。 

創業者が自問すべき6つの質問

新しい GenAI 会社を設立したいと考えている創業者は、次の 3 つの質問を自分自身に問いかけてください。 

1. あなたが完全に支配できるニッチ、市場、垂直分野は何ですか?わずかな解決策ではありませんが、特定の既存企業に隣接しない形で真に支配的になります。 
2. 維持は絶対に重要です。 GenAI は、消費者やユーザーが実際に製品と対話することを期待する方法を根本的に変えました。これらのスタートアップ企業が直面しているリテンションの問題すべてに対処し、製品のマーケット フィットを促進するために、実際に製品の何を変更できるでしょうか? 

GenAI を単なる機能ではなく、製品の中核および基盤にするにはどうすればよいでしょうか?最も興味深い GenAI 企業の中には、GenAI についてさえ触れていない企業もありますが、GenAI はバックグラウンドですべてを動かしています。あなたは長期的なビジネスを構築しています。

価値と新しい GenAI 収益源を推進したいと考えている既存の創業者向け。これら 3 つの質問を自分自身に問いかけてください。 

1. 顧客のために解決しようとしている本来の使命と中心的な問題に立ち返ってみましょう。以前はテクノロジーが存在しなかったため解決できなかった、現在は解決できる 1 つ、2 つ、または 3 つの問題は何ですか?それらにどのように取り組み、リソースを投入しますか? 
2. P&L または指標ダッシュボードを取り出して、すべての指標を確認します。 Generative AI が歯車、LTV、コンバージョンなどの最適化に実際にどのように役立つかを尋ねてください。 
3. イノベーションのペースは劇的に速いです。このプラットフォームの移行に必要なペースを満たす方法で、実際にどのように実験やテストを行うのでしょうか?そのためには、文化的および組織的な変更が必要になる場合があります。 

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• 情報源： https://www.saastr.com/6-questions-founders-should-ask-themselves-to-drive-value-from-generative-ai-with-base10-partners/