Генеративный бум ИИ порождает осторожность в моделях бизнеса
Почему стартапы-агрегаторы и обертки LLM вызывают сомнения
Бум в области генеративного ИИ породил множество стартапов, однако две модели бизнеса — обертки для LLM и агрегаторы ИИ — начинают вызывать сомнения. Даррен Моури, возглавляющий организацию стартапов Google, отмечает, что такие компании теперь работают с «включённой лампочкой проверки двигателя».
Обертки LLM
Стартапы, использующие обертки для крупных языковых моделей, таких как Claude, GPT или Gemini, создают продукт или пользовательский интерфейс для решения конкретной задачи. Однако, если они полагаются исключительно на модель в качестве основного элемента, у индустрии может не хватить терпения для таких решений.
Даррен Моури подчеркивает, что необходимо иметь значительные конкурентные преимущества, будь то горизонтальная дифференциация или что-то специфичное для вертикального рынка. Примером успешных стартапов являются Cursor, помощник для кодирования, и Harvey AI, юридический помощник.
Агрегаторы ИИ
Агрегаторы ИИ объединяют несколько моделей в одном интерфейсе или API, предоставляя доступ к различным моделям. Хотя многие из таких платформ развиваются, на стартапам рекомендуется избегать этой сферы, поскольку рынок требует встроенной интеллектуальной собственности.
Даррен Моури отмечает, что эти стартапы сталкиваются с аналогичными проблемами, как и те, кто занимался перепродажей инфраструктуры AWS в начале 2010-х годов.
Перспективы и будущее
Моури считает, что стартапы, фокусирующиеся на кодировании и разработке, особенно успешны, а также выделяет перспективы в биотехнологиях и технологиях борьбы с изменением климата.
