제너레이티브 AI는 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등의 입력을 받아 언급된 양식으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 플랫폼 전환입니다. Base10 Partners의 공동 창업자이자 매니징 파트너인 TJ Nahigian과 파트너인 Luci Fonseca는 현재 GenAI 환경, 기존 기업과 스타트업, 그리고 GenAI에서 가치를 창출하기 위해 창업자가 스스로 물어봐야 할 XNUMX가지 질문에 대해 자세히 알아봅니다.

어떤 맥락에서 Base10은 실물 경제의 가장 큰 부문을 자동화하는 기업에 초점을 맞춘 연구 중심 투자 회사입니다. 그들은 GenAI에서 어떤 일이 일어날지 파악하고 현재 관찰한 내용을 공유하여 스타트업과 기존 기업이 이를 활용하여 상당한 가치를 구축할 수 있도록 노력하고 있습니다.

Base10은 향후 XNUMX년 동안 사람들이 생활하고 일하는 방식을 변화시킬 메가 트렌드에 관심이 있습니다. 우리는 플랫폼 전환의 시작점에 있으며 처음으로 GenAI를 전 세계의 거대 기업 이상에 액세스할 수 있게 되었습니다.

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AI의 속도가 급격히 증가하고 있다 

지난 2021년 동안 혁신의 속도라는 획기적인 변화가 일어났습니다. XNUMX년에 출원된 특허 수 인공 지능 30년 전에 발표된 수치의 XNUMX배였습니다. 우리가 혁신의 속도를 계획하고 유지한다면 향후 XNUMX년 안에 무슨 일이 일어날지 생각해 보세요.

우리는 AI 황금시대의 정점에 서 있습니다. 클라우드를 통해 배운 교훈은 클라우드가 개발 속도를 크게 높였다는 것입니다. Base10에서는 개발 및 배포 속도가 극적으로 가속화되어 우리의 머리가 어지러워질 것으로 기대합니다. 

이를 살펴보는 또 다른 방법은 얼마나 많은 벤처 자금이 해당 부문에 들어가는지입니다. 창립자로서 여러분은 지난 18~24개월이 자금 조달에 가장 즐거운 시간이 아니었지만 AI 사업이라는 한 가지 예외를 제외하고는 알고 계실 것입니다. 

지난해 상반기에만 4억 달러 이상이 모금됐다. 올해는 이미 지난해보다 5배, 그 전 해보다 5배 이상 늘었습니다. 

기존 기업과 스타트업 — 현재 구축 중인 위치를 이해하기 위한 프레임워크

세상을 이해하고 재직자부터 스타트업까지 누가 어디에서 건물을 짓고 있는지를 이해하기 위한 프레임워크를 갖는 것이 도움이 됩니다. 이러한 세그먼트를 관찰하면 동일한 카테고리에서 구축하는 경우 교훈을 얻을 수 있습니다.

이러한 범주에는 플랫폼, 인프라 및 애플리케이션이 있습니다.

• 플랫폼은 모델 계층, Google, Meta 및 기존 업체입니다. 스타트업 플랫폼으로는 OpenAI, Hugging Face, Cohere 등이 있습니다. 
• 인프라는 누구든지 이러한 일반화 가능한 모델을 사용하여 보다 구체적인 사용 사례를 갖춘 무언가를 만들 수 있도록 하는 계층입니다. 
• 마지막 버킷은 수평 및 수직 애플리케이션입니다. 기존 기업에는 Notion과 Gorgias가 있고 스타트업에는 Jasper, Copy, Harvey가 있습니다. 

이제 플랫폼 계층에서 스타트업을 살펴보겠습니다. 

새로운 스타트업: 플랫폼 레이어

플랫폼 계층 또는 모델 계층은 OpenAI를 방의 확실한 거인으로 봅니다. 또한 많은 사람들이 GenAI에서 가치를 얻기 위해 사용하는 새로운 LLM 및 기타 모델을 만들고 있습니다. 그들은 어떻게 이것을 하고 있나요? 자체 도구를 구축하고 타사 도구도 활용합니다. 

새로운 스타트업: 인프라 레이어

인프라 계층은 흥미롭고 다양한 모델을 조정하고 통합하며 비용 효과적인 방식으로 확장할 수 있는 도구입니다. 예를 들어 LangChain은 GenAI를 통합하고 가치를 얻는 데 널리 사용되는 프레임워크입니다. 

특정 애플리케이션에 맞게 GenAI를 확장하면서 더 많은 가치, 더 많은 제어권을 얻고 비용을 절감하기 위해 인프라 계층에서 혁신을 이루는 수많은 회사가 있습니다. 

새로운 스타트업: 애플리케이션 레이어

애플리케이션 계층에서는 텍스트, 글쓰기, 이미지 및 오디오로 매체를 바꾸는 등 수많은 흥미로운 혁신이 일어나고 있습니다. 기업에서는 음악 제작 방식을 바꾸고, 영화 제작 또는 더빙 방식을 재창조하고, 프로그래머의 코딩 방식을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 

스타트업 측면에서 이러한 비즈니스는 대규모 기본 모델을 가져와 최종 사용자를 위한 마법 같은 경험으로 포장함으로써 믿을 수 없을 만큼 빠르게 성장했습니다. 스타트업의 애플리케이션 계층에서는 많은 사람들이 유지와 관련된 문제에 직면합니다. 몇 가지 이유로 힘들었습니다. 

1. Enterprise에 판매하는 경우 실험 예산이 부족합니다. 
2. 프로슈머 기반에 판매하는 사람들에게는 매우 까다로울 수 있습니다. 
3. 카피캣이 많아 차별화된 스토리를 전달하기가 어렵습니다. 

이 분야의 스타트업 건물이라면 유지가 어려운 일이므로 더욱 전략적으로 접근해야 합니다. 

재직자: 플랫폼 계층

플랫폼 계층에서는 이러한 세 가지 대규모 기존 기업을 연구할 수 있습니다. 

1. Microsoft
2. 구글
3. 메타

각자 다른 전략을 펼치고 있습니다. Google은 변환기 모델을 출시한 후 이를 오픈소스로 공개했습니다. 이를 통해 GenAI를 활용하도록 구축된 LLM이 가능해졌습니다. Google은 OpenAI가 자사 제품을 얼마나 빨리 상용화하는지 확인하고 뒤를 쫓았습니다. 이후 구글은 바드(Bard)를 내놓으며 AI 기업으로 다시 생각하게 됐다. 

Meta는 주로 지난 7~8년 동안 광고 모델과 실질적인 수익 창출, 피드 및 콘텐츠 모델을 위해 놀라운 기술을 활용해 왔습니다. 

Microsoft는 우리에게 전략의 마스터 클래스입니다. 그들은 초기에는 10억 달러, 최근에는 XNUMX억 달러를 투자하여 OpenAI와 파트너십을 맺고 혁신을 아웃소싱하기로 결정했습니다. 이들은 OpenAI에 대해 선호하는 액세스, 권한 및 제어권을 많이 갖고 있습니다. 

이들 기업의 시가총액을 살펴보면 올해 모두 믿을 수 없을 만큼 좋은 성과를 거두었습니다. 100년 전에는 수익 보고서를 보면 AI가 한 통화에 한두 번 정도 나왔을 겁니다. 이제 XNUMX회 이상입니다. 

재임자: 인프라 계층

사람들이 이 일을 할 수 있도록 어떻게 합니까? 완벽한 예는 NVIDIA입니다. 그들은 LLM을 실행하는 데 필요한 GPU의 대중화자이며 GPU에 대한 엄청난 수요를 보았습니다. 지난 분기 발표된 수익은 해당 분기에 100% 이상 증가했으며 현재 시가총액 기준으로 세계 XNUMX위 기업이 되었습니다. 

우리는 이 레이어가 재직자들에 의해 생성되고 포착되는 것을 보고 있습니다. 

재직자: 애플리케이션 레이어

애플리케이션 계층의 기존 직원들은 결코 운전대를 잡고 자고 있지 않습니다. NVIDIA는 스타트업 수준의 애플리케이션뿐만 아니라 모든 단일 회사가 AI 전략을 개발하고 있고 누구도 GenAI로 무엇을 하고 있는지에 대한 답 없이 잡히기를 원하지 않기 때문에 이익을 얻고 있습니다. 

우리가 보고 있는 훨씬 더 극적인 변화는 요즘 많은 사람들이 자신의 생산성이 더 높아졌다는 것입니다. Github의 Copilot이 코드의 50%를 작성하므로 엔지니어의 생산성이 향상됩니다. 그것은 다른 모든 코드 줄입니다. 

누가 창작할 수 있는지에 대한 접근과 민주화를 생각해보면 정말 흥미로운 시기입니다. ServiceNow는 요약과 텍스트-코드 변환이 가능하도록 GenAI를 제품에 추가했습니다.

이러한 기존 기업에서 볼 수 있는 것은 GenAI를 빠르게 실험할 수 있는 능력입니다. 많은 사람들이 사내에서 오픈 소스 도구를 실험하고 구축하면서 이를 수행하고 있는데, 판매하려는 경우 주목할 만한 사항입니다. 

방어력 향상 및 실제 해자 찾기

Base10 Partners가 시작했을 때 그들은 방어력을 높이는 요소와 실제 해자를 찾을 수 있는 곳을 파악하기 위해 벽에 다트를 던지고 있었습니다. 모두가 독점 데이터에 액세스하고, 최고의 워크플로우를 확보하거나, 승리할 수 있는 방식으로 하이퍼 커스터마이징을 할 것이라고 말했습니다. 

오늘은 세 가지만 중요합니다. 

1. 콘텐츠 배급
2. Data
3. 워크 플로우

이러한 사항들만이 중요하기 때문에 Base10은 기존 기업이 스타트업 경쟁사에 비해 배포, 데이터 및 워크플로우에서 큰 이점을 갖고 있기 때문에 초기 플랫폼 전환에서 많은 가치를 얻을 것이라고 믿습니다. 

몇 가지 사례 연구를 살펴보겠습니다. 

사례 연구: 사례 텍스트

Casetext는 중견 시장 및 기업 법률 회사에 판매되는 법률 소프트웨어 플랫폼입니다. 법률 회사에 제품을 판매하려고 했다면 법적 검토를 통과하는 것이 어려울 수 있다는 것을 알고 계실 것입니다. Casetext는 11년 동안 이를 수행해 왔으며 강력한 플랫폼을 구축했습니다. 

그러나 사업은 약 $10M ARR에서 중단되었습니다. 그 사업의 창업자로서 당신은 무엇을 합니까? 그런 다음 GenAI가 출시되고 GPT에 쉽게 연결하여 변호사가 일상적으로 수행해야 하는 많은 작업을 수행하는 Co-counsel이라는 Copilot 버전을 시작할 수 있습니다. 

작년에 추가 기능으로 출시되어 0개월 만에 ARR이 9달러에서 650백만 달러로 상승했습니다. 약 XNUMX억 XNUMX천만 달러에 현금으로 인수되었습니다. 그들은 이러한 법률 회사에 배포를 했고 법률 회사가 AI를 사용하기를 원했기 때문에 이를 달성했습니다. 

스타트업이라면 법률심사를 통과하기 어려울 겁니다. 

사례 연구: 개념

Base10은 이 팀과 많은 시간을 보내고 있으며 매일 사용하며 자체 워크플로에서 NotionAI의 이점을 활용합니다. Notion은 곧 출시될 많은 AI 기능 중 첫 번째 기능을 출시했으며 단기적으로 ARR이 100억 달러에 이를 수 있도록 가격을 책정했습니다. 

Notion이 이를 실행하는 방법에 대한 몇 가지 중요한 교훈은 다음과 같습니다. 

1. 그들은 성장하는 기업 사례를 포함하여 30천만 명의 사용자 기반에 이 기능을 제공했습니다. 그곳의 확장 기회에 대해 생각해 보십시오. 임베디드 배포는 근본적으로 큰 이점입니다. 
2. NotionAI를 사용하면 매일 사용하는 도구의 워크플로에서 활용할 수 있습니다. 귀하의 데이터와 작업흐름에 접근할 수 있습니다. 이러한 모델은 놀라울 정도로 일반화 가능하지만 고유한 개인 데이터를 제공할 때 유용합니다. 그것은 큰 장점입니다. 
3. GenAI에 대한 Notion의 철학을 이해하면 이 버전의 NotionAI가 단일 기능이라는 것이 분명합니다. 하지만 그들은 GenAI를 전기와 같은 핵심 기술로 생각합니다. 그래서 그들은 8~9년 전에 가졌던 OG 전략으로 돌아가서 도구 제작이 보편화되었습니다. 그것이 핵심 임무입니다. 

사례 연구: 고르기아스

Gorgias는 전자상거래, 주로 Shopify에 초점을 맞춘 고객 지원을 위한 티켓팅 플랫폼입니다. 이것은 정말 제한된 사용 사례입니다. 원래 주제는 모든 것을 자동화하는 것이었습니다. 당시에는 개인이 그렇게 할 수 있도록 워크플로와 소프트웨어 지원 시스템을 구축하는 것이 꽤 어려웠습니다.

작년 말에는 GenAI 덕분에 자동화를 시작했습니다. 고객은 AI가 무엇인지 모르지만 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 고객에게 응답할 필요가 없다는 점에 관심이 있습니다. 

자동화는 추가 기능이며 가격은 핵심 제품의 50%입니다. 그들은 티켓의 7%를 자동화했으며 현재는 최대 18%입니다. 그들은 50%에 도달하기를 희망합니다. 그들은 이에 대해 학습할 수 있는 상당한 양의 데이터를 보유하고 있으며 이미 10개 이상의 판매자에게 배포되어 있습니다. 

GenAI와 비즈니스 모델 관점

비즈니스 모델 관점에서 보면 몇 가지 일이 일어나고 있습니다. 

1. ARPU, ACV, LTV가 증가하고 있습니다. 그 중 일부는 구독료 또는 대화당 거래로 가격이 책정될 수 있는 추가 기능 제품을 출시하는 것입니다. 
2. 비용을 절감하세요. 소프트웨어에 대한 의료비 청구 및 QA 테스트의 경우 이러한 작업을 사람이 수행하곤 했습니다. 인간은 여전히 ​​​​그렇지만 GenAI를 활용하면 그 수가 훨씬 줄어 듭니다. 이러한 기업은 가격을 인하하지 않으므로 마진이 크게 증가하여 LTV가 증가합니다. 
3. 데이터, 배포 및 올바른 사용 사례를 갖춘 비즈니스 전반에 걸쳐 유지율이 매우 극적으로 증가하고 있습니다. 

가설로 돌아갑니다. 클라우드와 모바일을 통해 돌이켜보면 무엇을 배울 수 있나요? Amazon은 클라우드 비즈니스나 스토리지 회사로 설립되지 않았습니다. 현직 전자상거래 사업으로 구축되었습니다. 그들은 우연히 AWS를 출시했고 결국 전체 온프레미스 스토리지 시장보다 그 자체로 훨씬 더 많은 가치를 확보하게 되었습니다.

Meta는 모바일 회사는 아니었지만 AT&T와 Verizon을 합친 것보다 모바일에서 더 많은 가치를 얻었습니다. GenAI에서도 같은 일이 일어날 수 있습니다. 그렇다고 성공하는 스타트업이 없다는 뜻은 아니다. 현직 기업은 많은 것을 포착할 것이며 우리는 극적으로 거래를 한 Meta와 Google에서 그것을 보기 시작했습니다. 

그렇다고 스타트업이 멈춰야 한다는 뜻은 아니다. 이는 기존 업체를 이기려면 더욱 전략적이어야 한다는 의미입니다. 

창업자가 스스로에게 물어봐야 할 6가지 질문

새로운 GenAI 회사를 만들고 싶은 창업자들은 스스로에게 다음 세 가지 질문을 던져보세요. 

1. 어떤 틈새 시장, 시장 또는 업종을 절대적으로 지배할 수 있습니까? 사소한 해결책은 아니지만 특정 재직자에게 인접하지 않는 방식으로 진정으로 지배적입니다. 
2. 보존이 절대적으로 중요합니다. GenAI는 소비자와 사용자가 실제로 제품과 상호 작용하기를 기대하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이러한 스타트업이 직면하고 있는 모든 유지 문제를 해결하는 방식으로 제품 시장 적합성을 촉진하기 위해 제품에서 실제로 무엇을 변경할 수 있습니까? 

GenAI를 단순한 기능이 아닌 제품의 핵심이자 기초로 만들려면 어떻게 해야 합니까? 가장 흥미로운 GenAI 회사 중 일부는 GenAI에 대해 언급조차 하지 않지만 GenAI는 백그라운드에서 모든 것을 지원하고 있습니다. 당신은 장기적으로 사업을 구축하고 있습니다.

가치와 새로운 GenAI 수익원을 창출하고자 하는 현직 창업자를 위한 제품입니다. 스스로에게 이 세 가지 질문을 던져보세요. 

1. 고객을 위해 해결하려는 원래 임무와 핵심 문제로 돌아가 보겠습니다. 이전에는 기술이 존재하지 않았기 때문에 해결할 수 없었지만 현재 해결할 수 있는 1, 2, 3가지 문제는 무엇입니까? 이러한 문제를 어떻게 해결하고 리소스를 투입할 수 있나요? 
2. P&L 또는 지표 대시보드를 꺼내서 모든 지표를 살펴보세요. Generative AI가 톱니바퀴, LTV, 전환 등을 최적화하는 데 실제로 어떻게 도움이 되는지 물어보세요. 
3. 혁신의 속도는 엄청나게 빠릅니다. 이러한 플랫폼 전환에 필요한 속도를 충족하는 방식으로 실제로 어떻게 실험하고 테스트합니까? 이를 위해 문화 및 조직적 변화가 필요할 수 있습니다. 

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