AI sáng tạo là sự thay đổi nền tảng trong đó các mô hình có thể lấy đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã rồi tạo nội dung mới theo bất kỳ phương thức nào được đề cập. TJ Nahigian, người đồng sáng lập và Đối tác quản lý của Base10 Partners, và Luci Fonseca, Đối tác, đi sâu vào bối cảnh GenAI hiện tại, những người đương nhiệm so với các công ty khởi nghiệp và sáu câu hỏi mà người sáng lập nên tự hỏi mình để thúc đẩy giá trị từ GenAI.

Trong một số bối cảnh, Base10 là một công ty đầu tư dựa trên nghiên cứu, tập trung vào các công ty tự động hóa các lĩnh vực lớn nhất của nền kinh tế thực. Họ đang cố gắng tìm hiểu điều gì sẽ xảy ra với GenAI và chia sẻ những gì họ đang quan sát ngày hôm nay để các công ty khởi nghiệp và các công ty đương nhiệm có thể tận dụng lợi thế của nó để tạo ra giá trị đáng kể.

Base10 quan tâm đến những xu hướng lớn sẽ thay đổi cách mọi người sống và làm việc trong mười năm tới. Chúng tôi đang bắt đầu quá trình chuyển đổi nền tảng và lần đầu tiên, GenAI có thể tiếp cận được với nhiều người hơn là chỉ các doanh nghiệp lớn trên thế giới.

[Nhúng nội dung]

Tốc độ của AI đang tăng lên đáng kể 

Một điều gì đó mang tính thay đổi đã diễn ra trong 2021 năm qua – tốc độ đổi mới. Số lượng bằng sáng chế được nộp vào năm XNUMX ở Trí tuệ nhân tạo gấp 30 lần con số được công bố sáu năm trước đó. Nếu chúng ta dự kiến ​​và duy trì tốc độ đổi mới, hãy nghĩ xem điều gì sẽ xảy ra trong XNUMX năm tới.

Chúng ta đang ở trên đỉnh của thời kỳ hoàng kim về AI và bài học rút ra từ Cloud là Cloud đã đẩy nhanh tốc độ phát triển lên rất nhiều. Tại Base10, họ kỳ vọng sẽ thấy tốc độ phát triển và triển khai tăng tốc đáng kể đến mức khiến chúng tôi phải quay cuồng. 

Một cách khác để xem xét điều này là xem lượng vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào lĩnh vực này là bao nhiêu. Với tư cách là người sáng lập, bạn biết rằng 18-24 tháng qua không phải là thời điểm thú vị nhất để gây quỹ, ngoại trừ một ngoại lệ - các doanh nghiệp AI. 

Năm ngoái, hơn 4 tỷ USD đã được huy động trong nửa đầu năm. Năm nay, con số này đã gấp 5 lần so với năm ngoái, gấp 5 lần so với năm trước đó. 

Những người đương nhiệm so với những người khởi nghiệp - Một khuôn khổ để hiểu bạn đang xây dựng ở đâu

Sẽ rất hữu ích khi có một khuôn khổ để hiểu về vũ trụ và ai đang xây dựng từ những công ty đương nhiệm đến những công ty khởi nghiệp. Bằng cách quan sát các phân đoạn này, bạn có thể thu thập được bài học nếu bạn đang xây dựng trong cùng một danh mục.

Trong các danh mục này, bạn có nền tảng, cơ sở hạ tầng và ứng dụng.

• Nền tảng là lớp mô hình, Google, Metas và các nền tảng đương nhiệm. Các nền tảng khởi nghiệp là OpenAI, Hugging Face và Cohere. 
• Cơ sở hạ tầng là lớp nơi mọi người cho phép bạn sử dụng các mô hình có tính tổng quát hóa lớn này để tạo ra thứ gì đó phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể hơn. 
• Nhóm cuối cùng là các ứng dụng, cả theo chiều ngang và chiều dọc. Đối với những người đương nhiệm, bạn có Notion và Gorgias, còn các công ty khởi nghiệp là Jasper, Copy và Harvey. 

Bây giờ, chúng ta hãy tìm hiểu phần khởi động ở lớp nền tảng. 

Khởi nghiệp mới: Lớp nền tảng

Lớp nền tảng hoặc lớp mô hình coi OpenAI là người khổng lồ rõ ràng trong phòng. Nhiều người khác cũng đang tạo ra LLM mới và các mô hình khác mà mọi người sử dụng để thu được giá trị từ GenAI. Làm thế nào họ làm điều này? Bằng cách xây dựng công cụ của riêng họ nhưng cũng tận dụng công cụ của bên thứ ba. 

Khởi nghiệp mới: Lớp cơ sở hạ tầng

Lớp cơ sở hạ tầng rất thú vị và là công cụ cho phép bạn điều chỉnh các mô hình khác nhau, tích hợp chúng và mở rộng quy mô theo những cách hiệu quả về mặt chi phí. Ví dụ: LangChain là một framework phổ biến để tích hợp và khai thác giá trị từ GenAI. 

Có rất nhiều công ty đang đổi mới ở lớp cơ sở hạ tầng để nhận được nhiều giá trị hơn, nhiều quyền kiểm soát hơn và cắt giảm chi phí khi họ mở rộng quy mô GenAI cho các ứng dụng cụ thể. 

Khởi động mới: Lớp ứng dụng

Có rất nhiều sự đổi mới hấp dẫn đang diễn ra ở lớp ứng dụng — thay đổi phương tiện bằng văn bản, chữ viết, hình ảnh và âm thanh. Các doanh nghiệp đang thay đổi cách bạn tạo ra âm nhạc, tái tạo lại cách làm phim hoặc lồng tiếng và phá vỡ cách lập trình viên. 

Về phía khởi nghiệp, các doanh nghiệp này đã mở rộng quy mô cực kỳ nhanh chóng bằng cách sử dụng các mô hình nền tảng lớn và gói gọn chúng trong trải nghiệm kỳ diệu cho người dùng cuối. Trong lớp ứng dụng dành cho các công ty khởi nghiệp, nhiều thách thức phải đối mặt với vấn đề giữ chân. Nó khó khăn vì một vài lý do. 

1. Đối với những người bán hàng cho Enterprise, họ sắp hết ngân sách thử nghiệm. 
2. Đối với những người bán hàng cho người tiêu dùng chuyên nghiệp, họ có thể rất khó tính. 
3. Có rất nhiều câu chuyện bắt chước, gây khó khăn cho việc kể một câu chuyện khác biệt. 

Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp đang xây dựng trong không gian này, việc giữ chân là một thách thức và bạn sẽ cần phải có chiến lược hơn. 

Người đương nhiệm: Lớp nền tảng

Ở lớp nền tảng, bạn có thể nghiên cứu ba công ty lớn đương nhiệm này. 

1. microsoft
2. Google
3. Siêu dữ liệu

Mỗi người đang chơi một chiến lược khác nhau. Google đã đưa ra mô hình máy biến áp và sau đó cung cấp nguồn mở cho nó. Điều đó cho phép LLM được xây dựng để tận dụng GenAI. Google đã bị bắt kịp khi thấy OpenAI thương mại hóa sản phẩm của mình nhanh như thế nào. Kể từ đó, Google đã tự coi mình là một công ty AI, ra mắt Bard. 

Meta đã tận dụng công nghệ đáng kinh ngạc, chủ yếu cho mô hình quảng cáo và kiếm tiền theo cách vật chất trong 7-8 năm qua, cũng như mô hình nội dung và nguồn cấp dữ liệu của họ. 

Microsoft là bậc thầy về chiến lược đối với chúng tôi. Họ đã chọn hợp tác và thuê ngoài đổi mới, hợp tác với OpenAI ngay từ đầu với một tỷ đô la và gần đây hơn là 10 tỷ đô la. Họ có nhiều quyền truy cập, quyền và quyền kiểm soát ưu tiên đối với OpenAI. 

Nếu bạn nhìn vào vốn hóa thị trường của những doanh nghiệp này, bạn sẽ thấy họ đều hoạt động rất tốt trong năm nay. Nếu bạn đọc báo cáo thu nhập, hai năm trước, AI có thể xuất hiện một hoặc hai lần trong một cuộc gọi. Bây giờ là hơn 100 lần. 

Đương nhiệm: Lớp cơ sở hạ tầng

Làm thế nào để bạn cho phép mọi người làm điều này? Một ví dụ hoàn hảo là NVIDIA. Họ là người phổ biến các GPU cần thiết để chạy LLM và họ nhận thấy nhu cầu rất lớn về GPU. Quý trước công bố doanh thu đã tăng hơn 100% trong quý và hiện họ là một trong năm công ty hàng đầu thế giới tính theo vốn hóa thị trường. 

Chúng tôi đang thấy lớp này được tạo ra và nắm giữ bởi những người đương nhiệm. 

Người đương nhiệm: Lớp ứng dụng

Những người đương nhiệm ở lớp ứng dụng hoàn toàn không ngủ quên trong tay lái. NVIDIA đang được hưởng lợi, không chỉ vì các ứng dụng ở cấp độ khởi nghiệp, mà bởi vì mọi công ty đều đang phát triển chiến lược AI và không ai muốn bị phát hiện mà không có câu trả lời về những gì họ đang làm với GenAI. 

Một sự thay đổi thậm chí còn ấn tượng hơn mà chúng tôi đang chứng kiến ​​là nhiều người trong số các bạn ngày nay thấy mình làm việc hiệu quả hơn. Các kỹ sư làm việc hiệu quả hơn vì Copilot của Github viết 50% mã. Đó là mọi dòng mã khác. 

Nếu bạn nghĩ về khả năng tiếp cận và dân chủ hóa những người có thể sáng tạo thì đây thực sự là khoảng thời gian thú vị. ServiceNow đã thêm GenAI vào sản phẩm để bạn có thể thực hiện tóm tắt và chuyển văn bản thành mã.

Những gì bạn có thể thấy ở những doanh nghiệp hiện tại này là khả năng thử nghiệm nhanh chóng với GenAI. Nhiều người đang thực hiện việc này nội bộ, thử nghiệm các công cụ nguồn mở và xây dựng khi họ thực hiện, một điều đáng lưu ý nếu bạn đang cố gắng bán cho họ. 

Thúc đẩy khả năng phòng thủ và tìm kiếm hào nước thực sự

Khi Đối tác Base10 bắt đầu, họ ném phi tiêu vào tường để tìm ra điều gì sẽ thúc đẩy khả năng phòng thủ và nơi sẽ tìm thấy những con hào thực sự. Mọi người đều nói rằng họ có quyền truy cập vào dữ liệu độc quyền, có được quy trình làm việc tốt nhất hoặc siêu tùy chỉnh theo cách sẽ giành chiến thắng. 

Ngày nay, chỉ có ba điều quan trọng. 

1. phân phát
2. Ngày
3. Quy trình công việc

Bởi vì chỉ những điều này mới quan trọng, Base10 tin rằng những công ty đương nhiệm sẽ thu được nhiều giá trị trong quá trình chuyển đổi nền tảng ban đầu này vì họ có lợi thế rất lớn về phân phối, dữ liệu và quy trình làm việc so với các đối thủ khởi nghiệp. 

Chúng ta hãy đi qua một số nghiên cứu điển hình. 

Một nghiên cứu điển hình: casetext

Casetext là một nền tảng phần mềm pháp lý bán cho các công ty luật dành cho thị trường tầm trung và doanh nghiệp. Nếu bạn đã cố gắng bán hàng cho một công ty luật, bạn biết rằng việc vượt qua được quá trình xem xét pháp lý có thể gặp nhiều khó khăn. Casetext đã làm điều đó được 11 năm và xây dựng được một nền tảng vững chắc. 

Nhưng hoạt động kinh doanh bị đình trệ ở mức ARR khoảng 10 triệu USD. Với tư cách là người sáng lập doanh nghiệp đó, bạn sẽ làm gì? Sau đó, GenAI xuất hiện và họ có thể dễ dàng cắm vào GPT và khởi chạy phiên bản Copilot có tên là Co-counsel, phiên bản này thực hiện rất nhiều nhiệm vụ mà luật sư cần phải thực hiện thường xuyên. 

Nó ra mắt vào năm ngoái dưới dạng tiện ích bổ sung và đã thành công, tăng từ 0 lên 9 triệu USD ARR trong 650 tháng. Nó được mua lại với giá khoảng XNUMX triệu USD tiền mặt. Họ đạt được điều này vì họ đã phân phối vào các công ty luật này và các công ty luật này muốn sử dụng AI. 

Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc vượt qua quá trình xem xét pháp lý. 

Một nghiên cứu điển hình: Khái niệm

Base10 dành nhiều thời gian cho nhóm này và họ sử dụng nó hàng ngày, tận dụng lợi ích của NotionAI trong quy trình làm việc của riêng họ. Notion đã ra mắt tính năng AI đầu tiên trong số nhiều tính năng AI sắp ra mắt và họ đã định giá nó để nó có thể đạt ARR 100 triệu USD trong thời gian tới. 

Một số bài học quan trọng về cách Notion thực hiện điều này bao gồm: 

1. Họ đã bật tính năng này cho cơ sở người dùng gồm 30 triệu người, bao gồm cả hoạt động Doanh nghiệp đang phát triển. Hãy suy nghĩ về cơ hội mở rộng ở đó. Việc phân phối nhúng về cơ bản là một lợi thế rất lớn. 
2. Khi sử dụng NotionAI, bạn có thể sử dụng nó trong quy trình làm việc trong các công cụ bạn sử dụng hàng ngày. Nó có quyền truy cập vào dữ liệu và quy trình công việc của bạn. Và mặc dù những mô hình này có khả năng khái quát hóa cao nhưng chúng vẫn hữu ích khi bạn cung cấp cho chúng dữ liệu riêng tư và duy nhất. Đó là một lợi thế rất lớn. 
3. Hiểu triết lý của Notion về GenAI, rõ ràng phiên bản NotionAI này là một tính năng duy nhất. Nhưng họ coi GenAI như một công nghệ cốt lõi, giống như điện. Vì vậy, họ đã quay trở lại chiến lược OG mà họ đã có 8-9 năm trước, khiến việc chế tạo công cụ trở nên phổ biến. Đó là nhiệm vụ cốt lõi. 

Một nghiên cứu điển hình: Gorgias

Gorgias là nền tảng bán vé hỗ trợ khách hàng tập trung vào thương mại điện tử, chủ yếu là Shopify. Đây là một trường hợp sử dụng thực sự hạn chế. Luận án ban đầu là tự động hóa mọi thứ. Hóa ra vào thời điểm đó, việc xây dựng quy trình làm việc và hệ thống hỗ trợ phần mềm để các cá nhân có thể làm được điều đó là khá khó khăn.

Vào cuối năm ngoái, họ đã triển khai công nghệ tự động hóa nhờ GenAI. Khách hàng của họ không biết AI là gì, nhưng điều họ quan tâm là không phải phản hồi khách hàng để mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. 

Tự động hóa là một tiện ích bổ sung, có giá bằng 50% các dịch vụ cốt lõi. Họ tự động hóa 7% số vé và ngày nay con số này lên tới 18%. Họ hy vọng sẽ đạt được 50%. Họ có một lượng dữ liệu đáng kể có thể đào tạo về vấn đề này và họ đã phân phối trên hơn 10 nghìn người bán. 

GenAI và quan điểm mô hình kinh doanh

Từ góc độ mô hình kinh doanh, một số điều đang xảy ra. 

1. ARPU, ACV và LTV đang tăng lên. Một số trong số đó là bằng cách tung ra các sản phẩm tiện ích bổ sung có thể được định giá dưới dạng phí đăng ký hoặc giao dịch cho mỗi cuộc trò chuyện. 
2. Giảm chi phí. Trong trường hợp thanh toán y tế và kiểm tra QA cho phần mềm, con người thường làm việc này. Con người vẫn vậy, nhưng ít hơn rất nhiều khi bạn tận dụng GenAI. Những doanh nghiệp đó không giảm giá, do đó bạn sẽ có được mức tăng lợi nhuận đáng kể, tăng LTV. 
3. Tỷ lệ giữ chân đang tăng lên khá đáng kể ở các doanh nghiệp có dữ liệu, phân phối và trường hợp sử dụng phù hợp. 

Trở lại giả thuyết. Nghĩ lại về Cloud và di động, bạn có thể học được gì từ chúng? Amazon không được xây dựng như một công ty kinh doanh hoặc lưu trữ trên nền tảng đám mây. Nó được xây dựng như một doanh nghiệp thương mại điện tử truyền thống. Họ chỉ tình cờ ra mắt AWS và cuối cùng đã thu được nhiều giá trị hơn so với toàn bộ thị trường lưu trữ tại chỗ trước đó.

Meta không phải là một công ty di động nhưng họ thu được nhiều giá trị từ di động hơn cả AT&T và Verizon cộng lại. Điều tương tự có thể xảy ra ở GenAI. Điều đó không có nghĩa là sẽ không có công ty khởi nghiệp nào giành chiến thắng. Những người đương nhiệm sẽ nắm bắt được rất nhiều và chúng tôi bắt đầu thấy điều đó với Meta và Google, những người đã giao dịch tăng giá đáng kể. 

Điều này không có nghĩa là các công ty khởi nghiệp nên dừng lại. Nó chỉ có nghĩa là để đánh bại những người đương nhiệm, bạn phải có chiến lược hơn. 

6 câu hỏi người sáng lập nên tự hỏi mình

Đối với những người sáng lập muốn xây dựng một công ty GenAI mới, hãy tự hỏi bản thân ba câu hỏi sau. 

1. Bạn hoàn toàn có thể thống trị thị trường ngách, thị trường hoặc ngành dọc nào? Không phải là một giải pháp nhỏ, nhưng nó thực sự chiếm ưu thế theo cách không giống với những người đương nhiệm cụ thể. 
2. Việc duy trì là hoàn toàn quan trọng. GenAI về cơ bản đã thay đổi cách người tiêu dùng thực sự mong đợi tương tác với sản phẩm của bạn. Bạn thực sự có thể thay đổi điều gì trong sản phẩm của mình để thúc đẩy sản phẩm phù hợp với thị trường theo cách giải quyết tất cả các vấn đề về giữ chân mà các công ty khởi nghiệp này đang gặp phải? 

Làm cách nào để biến GenAI thành cốt lõi và nền tảng cho sản phẩm của bạn chứ không chỉ là một tính năng? Một số công ty GenAI thú vị nhất thậm chí không nói về GenAI, nhưng nó cung cấp năng lượng cho mọi thứ ở chế độ nền. Bạn đang xây dựng một doanh nghiệp lâu dài.

Dành cho những người sáng lập đương nhiệm muốn thúc đẩy giá trị và dòng doanh thu GenAI mới. Hãy tự hỏi mình ba câu hỏi này. 

1. Hãy quay lại sứ mệnh ban đầu và vấn đề cốt lõi mà bạn đang giải quyết cho khách hàng. 1, 2 hoặc 3 vấn đề nào bây giờ bạn có thể giải quyết mà trước đây bạn không thể giải quyết được vì công nghệ chưa tồn tại? Làm thế nào để bạn giải quyết những vấn đề đó và ném tài nguyên vào chúng? 
2. Lấy bảng điều khiển P&L hoặc số liệu của bạn ra và xem qua mọi số liệu. Hỏi xem Generative AI thực sự có thể giúp bạn tối ưu hóa bánh răng, LTV, chuyển đổi hay bất cứ điều gì. 
3. Tốc độ đổi mới nhanh chóng đáng kể. Làm thế nào để bạn thực sự thử nghiệm và thử nghiệm theo cách đáp ứng được tốc độ cần thiết cho sự thay đổi nền tảng này? Có thể có những thay đổi về văn hóa và tổ chức mà bạn cần thực hiện để thực hiện điều đó. 

[Nhúng nội dung]

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.saastr.com/6-questions-founders-should-ask-themselves-to-drive-value-from-generative-ai-with-base10-partners/