Нейросети создают статьи, презентации и лендинги
Четвертый эпизод «сериала» про ИИ-стартапы. Есть ли риски при использовании зарубежных LLM в российском продукте? Стоит ли запускать b2c-продукт ради заработка на нем? И почему ИИ-стартапы закрываются почти так же быстро, как открываются?
Послушал подкаст, классные проекты!
Я в целом в рынке IT/AI давно и наблюдаю за развитием, вот что я замечаю:
1. Если ИИ-проект делается под "прибыль", а не под "капитализацию", то эта самая прибыль крайне низкая, потому что всю маржу съедает ФОТ на дорогих спецов.
А большой капы в СНГ ни у кого нет.
И венчура под нишу ИИ нет, потому что условных OpenAI или Nvidia уже никому не догнать в ближайшие годы.
2. Если ИИ-проект, у которого под капотом GPT (или аналогичные) модели, то ценность этого проекта через пару месяцев обнулится, т.к. любой вменяемый студент может повторить то же самое дешевле.
Следовательно ценник за использование такого продукта будет падать, конкуренция вырастет.
3. Если ИИ будет "облегчать" работу, следовательно трудозатраты бизнеса тоже будут снижаться, соответственно ИИ-проекты будут неизбежно дешеветь и конкурировать с простой рабочей силой.
4. За счет облегченного входа использования ИИ - сейчас любая корпорация встраивает ИИ себе в основные функции бизнеса (например hh, avito и прочие). Поэтому необходимость в отдельный стартапах тоже отпадает, они не дают никакой добавочной ценности.
Вывод мой в том, чтобы не делать примитивные аппки или очередные "ассистенты"/"аватары", тут нет денег вообще.
* Деньги есть в консалтинге на внедрение таких моделей для крупного бизнеса, единственный минус этого - долгий цикл сделки с большими компаниями из-за большого количества процессов к изменению и бюрократии.
* И деньги есть в продаже специализированных наборов данных (датасетов) из закрытых источников, которые не мог бы спарсить условный GPT.
1. Если ИИ-проект делается под "прибыль", а не под "капитализацию", то эта самая прибыль крайне низкая, потому что всю маржу съедает ФОТ на дорогих спецов.
Если это B2B и речь не только про языковые модели, то вполне можно получить прибыльный проект.
И венчура под нишу ИИ нет, потому что условных OpenAI или Nvidia уже никому не догнать в ближайшие годы.
OpenAI сами задыхались без денег, пока Microsoft не вложились в них. И на том этапе они скорее вложились именно в команду, потому что ChatGPT появился случайно и несколько позже.
2. Если ИИ-проект, у которого под капотом GPT (или аналогичные) модели, то ценность этого проекта через пару месяцев обнулится, т.к. любой вменяемый студент может повторить то же самое дешевле.Следовательно ценник за использование такого продукта будет падать, конкуренция вырастет.
Если это прокладка поверх готового API, тогда да. А если это собственное GPT-решение, развёрнутое на кластере GPU, тогда студенту такое вряд ли под силу.
Все верно, кажется, что индивидуальная разработка на выгоднее, но всем же хочется изобрести новый массовый продукт 🌚