過去 6 か月の間に、AI の起業家精神が本格化しました。企業や消費者にとって、AI はより良い意思決定、より良い行動、より良い結果、より良いエクスペリエンスを意味します。過去数年と比較すると、現在の AI 企業のいくつかは利益を上げ始めており、将来性は非常に有望です。
Alex Ren 氏は、現在の AI への投資は 4 つの側面から始めることができると考えています: 1 つは生産性の解放、つまり AI 主導のツールが自動的にタスクを実行して出力を提供することであり、もう 1 つは業界への変化、つまりプロセスを最適化して効率を向上させ、コストを削減し、結果を向上させる人工知能、3 番目は AI 中間層で、LLM を接続してスケーラブルでカスタマイズされた AI アプリケーションを構築する AI 中間層を指します、4 番目は AI エージェント ( AI インテリジェント ボディ）では、AI が人間と機械に代わって対話し、学習します。
China Shadow Capitalの海外パートナーであるQiu Zhun氏との対話中、二人はAIがどのようにソーシャルメディアコンテンツの制作方法や新興企業の商業化の道を覆すことができるかについても議論した。
最初の方向性は生産性の解放であり、AI を活用したツールがタスクを自動化し、出力を提供します。現在、ChatGPT を使用してテキストを生成したり、曲を書いたり、コードを書いたりするなど、AI ツールによってもたらされる効率の向上をユーザーは一般的に実感しており、間もなく完了します。私たちが投資している企業の中には、Gamma.app、Taskade、CodeComplete、Opus Clip などのいくつかの AI 企業があります。それらの技術モデルは、問題に対処するモデルの能力を向上させるために、AI ツールの組み合わせを通じて AI 機能を提供しています。現場での作業効率や生産性を向上させます。
2つ目の方向性は、業界のモード変革です。生物学、保険、ホームサービスなど、多くの業界は独自のデータを持っています。業界のワークフローに AI を組み込んで最適化することで、効率を向上させ、コストを削減し、結果を向上させることができます。例えば、バイオ分野ではDiffuse Bio、保険分野ではKyber、ライフサービス分野ではLiveX AIに投資しています。
3 番目の方向は、AI の中間層です。 AI テクノロジーの最下層が大規模なモデルの場合、テクノロジーと最終アプリケーションの間に、LangChain、LlamaIndex、または特定のドメインまたはアーキテクチャ用のその他のミドルウェア ツールなど、より多くのミドルウェアが必要になります。私たちが投資したAnarchy AIなど。
AI の過去 3 つの段階の簡単なレビュー: 最も初期の期間は古典的な ML の時代であり、構造化データと事前定義された特徴から学習するための多くの統計的手法が登場しました。次に、ニューラル ネットワークが画像、テキスト、音声などの非構造化データから学習できるディープ ラーニングの段階が始まりました。 Transformer 以降は生成型人工知能と基本モデルの段階に入り、GPT 手法に基づいてさまざまなテキスト、画像、コード、またはチップ設計アルゴリズムを生成することができ、生成型 AI は次の段階と言えます。画期的な発見。
私たちのチームは、2016 年から 2017 年にかけて AI に注目してきました。現在の AI 企業と以前の新興企業の核心的な違いは、ここ数年、自動運転に代表されるシーンアプリケーションの収益性が満足に達していないことであることがわかります。しかし、今日の多くの AI 企業は非常に収益性が高く、すでにいくつかの AI 企業が利益を上げていることがわかります。
例えば、メディアが執筆した記事は、掲載するまでに原稿の注釈や編集などのプロセスを経る必要がありますが、初稿から記事の修正、要約までをAIが支援すれば、AIを活用する価値が高まります。 AI カーブを使用しない場合は異なります。
AI による支援がなければ、個人の能力や速度効率によって制限され、すぐに限界に達します。しかし、AI の助けを借りれば、法的文書の作成経験のないライターでも、大規模なモデルを使用して関連文書の作成を完了し、内容を効果的に補完することができます。このプロセスでは、AI が人々のニーズを理解して推論と実行を行い、最終的に人々の執筆プロセスを支援します。
これには主に 3 つの側面、つまり自動化と補助 AI、つまり AI がワークフローのプロセスを自動化する方法、創造性の解放、および人間とコンピューターのより良いインタラクションが含まれます。
自動化された支援 AI では、2 次元に沿ってさまざまな値を区別できます。複雑さが低くタスク量が多い問題に直面した場合、ワークフロー自動化プロセスに AI を組み込むことで、企業の生産効率が大幅に向上します。より複雑なタスクに直面した場合、AI は人間のツールであり、サポート的な役割を果たします。 。例えば、医薬品開発や材料設計などの分野では、業務自体がより複雑で高度な専門知識が必要となるため、絵が描けるAIでは解決できないことが多くあります。
ユーザーのインタラクションとコミュニケーションの観点から、AI は API 呼び出しを中心としたこれまでのインタラクション手法とは異なり、人間と機械の間のインタラクション、さまざまな地域言語でのコミュニケーションなど、自然言語理解の問題も解決できます。大規模モデルの出現 インタラクション手法も大きく変化し、大規模言語モデル、人間とコンピュータ、人間のインタラクションによる理解形式は、エージェントを中心とした新たなインタラクションパラダイムを形成しました。たとえば、翻訳、検索、その他のシナリオでは、多くの仕事が AI によって再定義されています。
現在、自動検査の応用として、医薬品スクリーニングや新材料設計などにもAIが活用されています。例えば、医薬品スクリーニング設計の分野では、かつては医薬品要素の開発サイクルが7～12にも及んでいました。 AI の支援により、医薬品開発サイクルを効果的に短縮できます。例えば、当社が投資したDiffuse BioとPersist AIは、それぞれ医薬品スクリーニングと医薬品包装にAIを適用しています。
これに基づいて、OpenAI や Google などの企業が保有していないデータである垂直フィールド データを追加し、特定のフィールドに基づいて独自の大規模モデルをトレーニングし、モデルをより適切にトレーニングするためのツールで補完し、ベクトル データベースとデータを解決します。民営化などの問題に加え、人々が何かをするのを支援する今日注目のチャット エージェントや、AI を使用して特定のアプリケーション領域のユーザー エクスペリエンスを再構築する取り組みもあります。
かつてインターネットは、デジタル派生検索エンジンや各種電子商取引プラットフォームなどをベースに、人、風景、物、行動などをデジタル化し、インターネットという形で管理してきました。しかし現在、私たちがしなければならないのは、AI で実現可能ないくつかのタスクや問題をエージェント化し、自動化とより効率的な処理を実現する方法であり、これが AI の次のブレークスルーの焦点となります。
AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）により、将来的にはAIが人間を超え、人間をより創造的で価値あるものに解放することが可能になります。私たちは、より興味深いもの、価値のあるもの、または「人間の」能力がより必要なものに切り替えることができます。 AIの発展可能性は非常に大きいですが、その中で私たちが目の当たりにしているのは、世代を重ねるごとに技術革新が人類にもたらし、より価値のあることを可能にする利便性です。したがって、将来的にはさまざまな分野のイノベーターをより適切にサポートし、シリコンバレーや世界中で素晴らしいビジネスを生み出すお手伝いができることを願っています。
03、アレックス・レン氏と華営首都の邱俊氏と会談
**Qiu Zhun:**私は長年シリコンバレーに投資してきました。最近、中国と米国の間を頻繁に行き来しています。中国企業の海外進出の方向性の方がより心配です。AI が最も重要です。」これの。アレックスに最初の質問をしたいのですが、今、AI 価値創造 (AI 価値創造) についてたくさん言及されました。価値創造の一部は AI だとよく言われますが、スタートアップにおける重要な要素として、いくつかの事例を共有していただけますか?どうやって着陸したの？ソーシャルメディアと電子商取引はボトルネック期に入っていますが、AIは破壊的な変化をもたらすことができるでしょうか?投資の観点からどう評価するか?
Alex Ren: 現在、AI について多くの議論が行われており、主に日常の仕事や生活にどのように統合して人々の時間を節約し、効率を向上させるかについて議論されていますが、その一方で、AI はエンターテイメントやインタラクションでもあります。
AI の大きな利点の 1 つはストーリーを伝える能力にあり、映画、小説、YouTube のビデオなど、従来のストーリー コンテンツの制作は人間によって行われてきました。私がよく例に挙げるのは、曹雪琴が『紅楼夢』を書き、賈宝宇が出家し、林大宇が死んだという物語が確立されているが、新時代の物語論理では誰もが体験できるはずである。紅楼夢、そして結果は同じではありません。たとえば、私のストーリーでは、Jia Baoyu とチャットして僧侶になりたい理由を尋ねることができ、Lin Daiyu のエンディングを変更することもできます。
したがって、Gen AI は実際には、新しい時代のコンテンツの物語ロジックを生成する非常に良い機会です。ソーシャル メディアの世代ごとに新しい方法でコンテンツが作成され、この新しい方法によって新しいメディアも作成されるため、新しいメディアは実際には高度にパーソナライズされたナラティブ ツールとなります。同じことが電子商取引にも当てはまります。将来の Amazon 電子商取引プラットフォームでは、ピアツーピア モデルを使用し、その背後にあるモデルを使用して、人々のニーズを理解し、ニーズに合わせ、さらには生産することもできるでしょうか。したがって、この従来の大きなプラットフォームの形は、将来の AI の発展によって完全に覆される可能性があり、私たちがしなければならないのは、これらの機会を見つけて拡大し、新世代のソーシャル メディアや新しい電子商取引プラットフォームを生み出すことです。今日の私たちの使い方とはまったく異なります。
先ほども述べたように、スタートアップが大企業と競争するとき、彼らの優位性はモデルのトレーニングやインフラの構築ではなく、顧客価値の実現にあります。中国の起業家には特別な利点があります。それは、インターネット時代において、迅速に反復し、ユーザーの問題点を見つける方法を習得しているということです。消費者向けインターネットは、「何が必要なのか教えてくれれば、私が作ってあげる」というモデルではなく、「みんなで一言言って、壁にたくさんの泥を投げて、どの部分ができるか見てみる」というモデルです。このモデルは今日の AI にも当てはまります。さらに、採用（着地）のスピードにも注目すべきです。市場には 3 つの異なる顧客がいます。1 つは To C、1 つはプロシューマー (プロ消費者)、そして 3 番目はエンタープライズです。今日の市場に関する限り、To C とプロシューマーの実装ははるかに速くなりますが、エンタープライズ シーンの実装は遅くなるのは明らかです。したがって、このプロセスにおいて、新興企業は貴社の着地シナリオ、顧客は誰なのか、顧客の問題点は何なのかを知る必要があります。導入のスピードはどれくらいですか?着陸速度が比較的遅い場合、企業の発展にとってはより苦痛が大きくなり、企業が構築できるものが技術的な限界となります。もちろん、これも実行できますが、比較的時間がかかります。
**アレックス・レン: **今日、中国とシンガポールのどちらの起業家は、一般的に C と SMB に有利ですが、米国の企業顧客の市場化も大きな問題であるため、Enterprise はより困難です。 B 社は大規模な営業チームとマーケティング チームを構築する必要がありますが、これは中国企業だけでなく、すべての海外起業家にとっての課題です。
両者の違いは、シリコンバレーのほとんどのスタートアップは A ラウンドの前にマクロ戦略について話すことはほとんどなく、製品がユーザーの問題点をどのように解決するかに重点を置いているということです。これが最も重要であり、もう 1 つは開発トレンドです。そうすればより地に足が着くでしょう。シリコンバレーでは、製品の機能向上を通じてユーザーを惹きつけるPLG（Power Lead Growth）がよく強調されますが、これは製品に対する各ユーザーのフィードバックに注意を払い、迅速にイテレーションを行う核心的な近道です。
Qiu Zhun: 現在、中国には多くの AI 企業があり、アプリケーション層、インフラ層を含む最下層に至るまで、誰もが非常に活発に活動しています。対照的に、アメリカのスタートアップ企業の導入の進捗状況はどのように測定されますか?どの段階で？
**Alex Ren: **この段階でより完成度が高いのは、テキストと Vincent の図です。初期の会社である Jasper AI から、ChatGPT、そして文生図の分野の Midjourney に至るまで、実際、それらはすべて非常に早く着地しました。しかし、それらに共通しているのは、いずれも C サイドの消費者またはプロシューマーを対象としているということです。
アレックス・レン氏、フェローズファンド創設者：シリコンバレーの視点から見たAI価値創造
出典：雷峰ネット
著者:黄南
2023 年 8 月 14 日、GAIR 研究所、Leifeng.com、World Science and Technology Press、Kotler Consulting Group が共催する第 7 回 GAIR 人工知能とロボット工学に関するグローバル カンファレンスがシンガポールのオーチャード ホテルで開幕しました。
AI起業家精神が爆発的に増加する時代において、このカンファレンスは国際AIフォーラムとして、アジアから多くの起業家や投資家を魅了してきました。このカンファレンスでは、AIGC、インフラ、ライフサイエンス、教育、ビッグモデル時代のSaaSなどの人気分野の変革と革新に焦点を当てた、計10のテーマ別フォーラムが開かれた。 「GPT時代の傑出した貢献者」セッションの初日には、シリコンバレーのパイオニア投資家であり、フェローズファンドの創設パートナーでもあるアレックス・レン氏が「シリコンバレーの視点から見たAI価値創造」に関する基調講演を行った。
過去 6 か月の間に、AI の起業家精神が本格化しました。企業や消費者にとって、AI はより良い意思決定、より良い行動、より良い結果、より良いエクスペリエンスを意味します。過去数年と比較すると、現在の AI 企業のいくつかは利益を上げ始めており、将来性は非常に有望です。
Alex Ren 氏は、現在の AI への投資は 4 つの側面から始めることができると考えています: 1 つは生産性の解放、つまり AI 主導のツールが自動的にタスクを実行して出力を提供することであり、もう 1 つは業界への変化、つまりプロセスを最適化して効率を向上させ、コストを削減し、結果を向上させる人工知能、3 番目は AI 中間層で、LLM を接続してスケーラブルでカスタマイズされた AI アプリケーションを構築する AI 中間層を指します、4 番目は AI エージェント ( AI インテリジェント ボディ）では、AI が人間と機械に代わって対話し、学習します。
China Shadow Capitalの海外パートナーであるQiu Zhun氏との対話中、二人はAIがどのようにソーシャルメディアコンテンツの制作方法や新興企業の商業化の道を覆すことができるかについても議論した。
以下は、Alex Ren 氏のライブスピーチの内容です。Leifeng.com が当初の意図を変えることなく編集、整理したものです。
01. AI 投資の 4 つの方向性
当社はシリコンバレーにあるベンチャーキャピタルファンドであり、他のVCとは異なり、スタートアップ企業が参入できるスペースはどこにあるのか、事業化段階の多さ、ディメンションの3つの観点からプロジェクトを検討しています。 、企業のコアコンピタンスは何か、大企業と競争するための方法論。
これら 3 つの側面から始めて、AI 投資の 4 つの方向性を提案します。
最初の方向性は生産性の解放であり、AI を活用したツールがタスクを自動化し、出力を提供します。現在、ChatGPT を使用してテキストを生成したり、曲を書いたり、コードを書いたりするなど、AI ツールによってもたらされる効率の向上をユーザーは一般的に実感しており、間もなく完了します。私たちが投資している企業の中には、Gamma.app、Taskade、CodeComplete、Opus Clip などのいくつかの AI 企業があります。それらの技術モデルは、問題に対処するモデルの能力を向上させるために、AI ツールの組み合わせを通じて AI 機能を提供しています。現場での作業効率や生産性を向上させます。
2つ目の方向性は、業界のモード変革です。生物学、保険、ホームサービスなど、多くの業界は独自のデータを持っています。業界のワークフローに AI を組み込んで最適化することで、効率を向上させ、コストを削減し、結果を向上させることができます。例えば、バイオ分野ではDiffuse Bio、保険分野ではKyber、ライフサービス分野ではLiveX AIに投資しています。
3 番目の方向は、AI の中間層です。 AI テクノロジーの最下層が大規模なモデルの場合、テクノロジーと最終アプリケーションの間に、LangChain、LlamaIndex、または特定のドメインまたはアーキテクチャ用のその他のミドルウェア ツールなど、より多くのミドルウェアが必要になります。私たちが投資したAnarchy AIなど。
4 番目の、ここ 1 ～ 2 か月で最も人気のある方向性は、AI エージェント (AI エージェント) です。AI エージェントはかなり前に提案されましたが、GPT が登場するまでは、誰もが AI エージェントについて考えるきっかけになりました。シリコンバレーにはこの分野で起業をしているエンジニアがたくさんいますが、当社が出資したAnothermind.aiは新しいタイプのAIエージェントのスタートアップ企業です。
私たちのチームは、2016 年から 2017 年にかけて AI に注目してきました。現在の AI 企業と以前の新興企業の核心的な違いは、ここ数年、自動運転に代表されるシーンアプリケーションの収益性が満足に達していないことであることがわかります。しかし、今日の多くの AI 企業は非常に収益性が高く、すでにいくつかの AI 企業が利益を上げていることがわかります。
1 つ目は、マーケティング シナリオにおける信用スコアの分析や財務リスクの分析に AI を使用するなど、AI を使用してより適切な意思決定を行うことです。
2 つ目は、より良いアクション、つまりユーザーのアクションから推測し、より適切に推奨されるパーソナライズされたサービスを提供することです。
3 番目に、より良い結果、つまり、最適化を通じてより良い出力結果を得る。
最後は、ユーザーにより良いエクスペリエンスを提供することです。たとえば、米国の特定の銀行や航空会社に電話すると、長時間待たされることが多く、ユーザー サービス エクスペリエンスは非常に悪いですが、AI カスタマー サービスが内部プロセスを最適化することで、ユーザー エクスペリエンスも向上します。大幅に改善されたプロモーション。
例えば、メディアが執筆した記事は、掲載するまでに原稿の注釈や編集などのプロセスを経る必要がありますが、初稿から記事の修正、要約までをAIが支援すれば、AIを活用する価値が高まります。 AI カーブを使用しない場合は異なります。
ここでは、大きなモデルがエージェントを使用して自身の能力を向上させる方法を簡単に紹介します。
大規模なモデルは過去のデータに基づいてトレーニングされるため、現在の出来事を理解することはできません。大きなモデルに、今日の東南アジアのすべての都市の天気と気温をランク付けさせたとします。このとき、大きなモデルには、外部の世界と通信してこの情報を取得し、その情報に基づいて推論を完了するためのツールが必要です。これがエージェントの概念です。言い換えれば、エージェントは大規模モデルの目であり耳であり、大規模モデルが環境を理解し、現在の情報を処理できるようにします。
02、大規模モデルの革新エージェント パラダイム
次に議論したいのは、AI が私たちのために何をしてくれるのかということです。
これには主に 3 つの側面、つまり自動化と補助 AI、つまり AI がワークフローのプロセスを自動化する方法、創造性の解放、および人間とコンピューターのより良いインタラクションが含まれます。
自動化された支援 AI では、2 次元に沿ってさまざまな値を区別できます。複雑さが低くタスク量が多い問題に直面した場合、ワークフロー自動化プロセスに AI を組み込むことで、企業の生産効率が大幅に向上します。より複雑なタスクに直面した場合、AI は人間のツールであり、サポート的な役割を果たします。 。例えば、医薬品開発や材料設計などの分野では、業務自体がより複雑で高度な専門知識が必要となるため、絵が描けるAIでは解決できないことが多くあります。
AIの組み込みと組み合わせて、完成した生産プロセスの全体的なプロセス管理を実現できる統合タスク管理ツールです。このツールの非常に重要な点は、ユーザーの行動を調査し、コンテンツを使用してユーザーと対話することです。コンテンツの制作はユーザーの行動に基づいて直接生成することもでき、ユーザー側からのフィードバックをモデルにフィードバックするために使用することもできます。同時にパーソナライゼーションも利用でき、ユーザーに製品広告をプッシュすることを推奨します。
したがって、これが次世代の電子商取引および小売開発の一般的な傾向であるべきだと私たちは考えています。
多くの大企業は、AI 製品エクスペリエンスの点で「ラスト マイル」に到達できないという問題を抱えていることが多いことがわかりました。比較的うまくいかないため、新興企業が大企業と競争するためのギャップになる可能性があります。ユーザーに優れたエクスペリエンスを提供するのに十分な速さで反復します。
例えば、私たちが以前投資したAIビデオ生成会社Opus.proは、立ち上げからわずか2か月で多くの忠実な顧客を獲得しました。ユーザーは YouTube のビデオ リンクを入力するだけで、プラットフォームは 3 ～ 4 分以内に 10 本の短いビデオを生成し、そのビデオを TikTok、Instagram、YouTube に直接配信できます。同様の AI コンテンツ生成機能は、ゲームや映画などでも大きな可能性を秘めています。
現在、自動検査の応用として、医薬品スクリーニングや新材料設計などにもAIが活用されています。例えば、医薬品スクリーニング設計の分野では、かつては医薬品要素の開発サイクルが7～12にも及んでいました。 AI の支援により、医薬品開発サイクルを効果的に短縮できます。例えば、当社が投資したDiffuse BioとPersist AIは、それぞれ医薬品スクリーニングと医薬品包装にAIを適用しています。
これに基づいて、OpenAI や Google などの企業が保有していないデータである垂直フィールド データを追加し、特定のフィールドに基づいて独自の大規模モデルをトレーニングし、モデルをより適切にトレーニングするためのツールで補完し、ベクトル データベースとデータを解決します。民営化などの問題に加え、人々が何かをするのを支援する今日注目のチャット エージェントや、AI を使用して特定のアプリケーション領域のユーザー エクスペリエンスを再構築する取り組みもあります。
AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）により、将来的にはAIが人間を超え、人間をより創造的で価値あるものに解放することが可能になります。私たちは、より興味深いもの、価値のあるもの、または「人間の」能力がより必要なものに切り替えることができます。 AIの発展可能性は非常に大きいですが、その中で私たちが目の当たりにしているのは、世代を重ねるごとに技術革新が人類にもたらし、より価値のあることを可能にする利便性です。したがって、将来的にはさまざまな分野のイノベーターをより適切にサポートし、シリコンバレーや世界中で素晴らしいビジネスを生み出すお手伝いができることを願っています。
03、アレックス・レン氏と華営首都の邱俊氏と会談
**Qiu Zhun:**私は長年シリコンバレーに投資してきました。最近、中国と米国の間を頻繁に行き来しています。中国企業の海外進出の方向性の方がより心配です。AI が最も重要です。」これの。アレックスに最初の質問をしたいのですが、今、AI 価値創造 (AI 価値創造) についてたくさん言及されました。価値創造の一部は AI だとよく言われますが、スタートアップにおける重要な要素として、いくつかの事例を共有していただけますか?どうやって着陸したの？ソーシャルメディアと電子商取引はボトルネック期に入っていますが、AIは破壊的な変化をもたらすことができるでしょうか?投資の観点からどう評価するか?
Alex Ren: 現在、AI について多くの議論が行われており、主に日常の仕事や生活にどのように統合して人々の時間を節約し、効率を向上させるかについて議論されていますが、その一方で、AI はエンターテイメントやインタラクションでもあります。
AI の大きな利点の 1 つはストーリーを伝える能力にあり、映画、小説、YouTube のビデオなど、従来のストーリー コンテンツの制作は人間によって行われてきました。私がよく例に挙げるのは、曹雪琴が『紅楼夢』を書き、賈宝宇が出家し、林大宇が死んだという物語が確立されているが、新時代の物語論理では誰もが体験できるはずである。紅楼夢、そして結果は同じではありません。たとえば、私のストーリーでは、Jia Baoyu とチャットして僧侶になりたい理由を尋ねることができ、Lin Daiyu のエンディングを変更することもできます。
したがって、Gen AI は実際には、新しい時代のコンテンツの物語ロジックを生成する非常に良い機会です。ソーシャル メディアの世代ごとに新しい方法でコンテンツが作成され、この新しい方法によって新しいメディアも作成されるため、新しいメディアは実際には高度にパーソナライズされたナラティブ ツールとなります。同じことが電子商取引にも当てはまります。将来の Amazon 電子商取引プラットフォームでは、ピアツーピア モデルを使用し、その背後にあるモデルを使用して、人々のニーズを理解し、ニーズに合わせ、さらには生産することもできるでしょうか。したがって、この従来の大きなプラットフォームの形は、将来の AI の発展によって完全に覆される可能性があり、私たちがしなければならないのは、これらの機会を見つけて拡大し、新世代のソーシャル メディアや新しい電子商取引プラットフォームを生み出すことです。今日の私たちの使い方とはまったく異なります。
Qiu Zhun: これは非常に興味深いもので、電子商取引の最も初期の形式が実際には P2P であることを思い出させてくれます。確かに、ユニットエコノミクス（単位経済的利益）の観点から見ると、人手による操作介入が多すぎるこのモデルは実現が困難ですが、特に大規模なモデルの形でAIが活用されれば、これは非常に核となる方向性となる可能性があります。 2番目の質問は、事業化の道筋を見た場合、大規模なスタートアップに何らかの方向性を与えることができますか？
**Alex Ren:**新興企業の観点から見ると、私たちは自分たちの限界、つまり何ができるのかを明確にする必要があります。何が得意ですか?
先ほども述べたように、スタートアップが大企業と競争するとき、彼らの優位性はモデルのトレーニングやインフラの構築ではなく、顧客価値の実現にあります。中国の起業家には特別な利点があります。それは、インターネット時代において、迅速に反復し、ユーザーの問題点を見つける方法を習得しているということです。消費者向けインターネットは、「何が必要なのか教えてくれれば、私が作ってあげる」というモデルではなく、「みんなで一言言って、壁にたくさんの泥を投げて、どの部分ができるか見てみる」というモデルです。このモデルは今日の AI にも当てはまります。さらに、採用（着地）のスピードにも注目すべきです。市場には 3 つの異なる顧客がいます。1 つは To C、1 つはプロシューマー (プロ消費者)、そして 3 番目はエンタープライズです。今日の市場に関する限り、To C とプロシューマーの実装ははるかに速くなりますが、エンタープライズ シーンの実装は遅くなるのは明らかです。したがって、このプロセスにおいて、新興企業は貴社の着地シナリオ、顧客は誰なのか、顧客の問題点は何なのかを知る必要があります。導入のスピードはどれくらいですか?着陸速度が比較的遅い場合、企業の発展にとってはより苦痛が大きくなり、企業が構築できるものが技術的な限界となります。もちろん、これも実行できますが、比較的時間がかかります。
**Qiu Zhun:**私からも一言付け加えさせてください。実際、今日では商業化に関連するプロジェクトが数多く見られますが、私たちは依然として起業家自身、その業界背景、応用シナリオの理解にさらに注目しています。大規模モデルの観点から見ると、中国と米国のスタートアップの道には 2 つの大きな違いがあります。1 つは実現の道筋、もう 1 つは導入状況です。あなたの観察から、この 2 つの間に違いはありますか?
**アレックス・レン: **今日、中国とシンガポールのどちらの起業家は、一般的に C と SMB に有利ですが、米国の企業顧客の市場化も大きな問題であるため、Enterprise はより困難です。 B 社は大規模な営業チームとマーケティング チームを構築する必要がありますが、これは中国企業だけでなく、すべての海外起業家にとっての課題です。
両者の違いは、シリコンバレーのほとんどのスタートアップは A ラウンドの前にマクロ戦略について話すことはほとんどなく、製品がユーザーの問題点をどのように解決するかに重点を置いているということです。これが最も重要であり、もう 1 つは開発トレンドです。そうすればより地に足が着くでしょう。シリコンバレーでは、製品の機能向上を通じてユーザーを惹きつけるPLG（Power Lead Growth）がよく強調されますが、これは製品に対する各ユーザーのフィードバックに注意を払い、迅速にイテレーションを行う核心的な近道です。
Qiu Zhun: 現在、中国には多くの AI 企業があり、アプリケーション層、インフラ層を含む最下層に至るまで、誰もが非常に活発に活動しています。対照的に、アメリカのスタートアップ企業の導入の進捗状況はどのように測定されますか?どの段階で？
**Alex Ren: **この段階でより完成度が高いのは、テキストと Vincent の図です。初期の会社である Jasper AI から、ChatGPT、そして文生図の分野の Midjourney に至るまで、実際、それらはすべて非常に早く着地しました。しかし、それらに共通しているのは、いずれも C サイドの消費者またはプロシューマーを対象としているということです。
アメリカの企業には非常に興味深い現象があり、たとえば、Midjourney は Discord などのプラットフォームを通じて呼び出されます。これは、インターネット時代に話題になったネットワーク効果です。他の人のケースを生成します。このネットワーク効果は、ユーザー間で相互に学習することです。したがって、Discord は、特にプロシューマーにとって非常に重要な製品配布プラットフォームでもあります。誰もがすぐにコミュニティを形成できます。
このモデルは初期段階の企業にとって非常に重要であり、ユーザー間に形成されるネットワーク効果によって製品の普及が加速され、ユーザー グループが急速に爆発的に増加します。もちろん、現在に関する限り、現在の爆発的なアプリケーションは依然として主にテキストと 2 次元画像の生成と処理であり、その他の技術は十分な準備が整っておらず、まだ開発中です。