Nesta onda de IA que está a surgir este ano, qual a aplicação de IA mais promissora e em que vale a pena apostar? Parece haver um consenso unânime na comunidade de investimentos sobre este ponto.
Recentemente, a AIbeat, uma plataforma de notícias focada em IA, contabilizou as 10 startups de IA mais valorizadas do mundo.
Se analisarmos as empresas na tabela, mais da metade dos produtos pertencem ao mesmo tipo de aplicação de IA.
Na tabela, seja o ChatGPT, o Cluade ou o Pi da Inflexion AI, o Jasper, que se concentra em funções de escrita, ou o Cohere, que se concentra em serviços corporativos, podem ser classificados como assistentes de IA.
Mas o problema é que, na atual trilha de IA generativa, esse tipo de aplicação com diálogo natural como função principal tem mostrado uma tendência de homogeneização cada vez mais óbvia.
Para a mesma pergunta, os usuários podem respondê-la com o ChatGPT ou ajudar com o Cluade.
Além disso, com exceção de algumas empresas líderes, a maioria das equipes é difícil de estabelecer barreiras técnicas elevadas.
Sendo assim, por que esse tipo de aplicação ainda é favorecido pela comunidade de investimentos?
1 Significado da personalização
Quanto às razões pelas quais os VCs estão otimistas com os assistentes de IA, podemos ser capazes de explicá-lo a partir do processo de financiamento da startup Writer.
Em setembro, a Writer, uma startup de IA que fornece soluções de criação de conteúdo full-stack para empresas, anunciou a conclusão de uma rodada de financiamento Série B de US$ 100 milhões com uma avaliação pós-investimento total de mais de US$ 500 milhões.
Seu principal produto é um assistente de IA Writer.AI para o lado B.
A rodada de escritores foi liderada pela ICONIQ Growth, com participação da WndrCo, Balderton Capital e Aspect Ventures.
Entre elas, a ICONIQ Growth tem um status muito alto na comunidade de investimentos, e é conhecida por ter investido com sucesso em muitas empresas conhecidas, como Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar, etc., e suas opiniões são muito representativas.
Falando sobre sua filosofia de investimento, a ICONIQ Growth mencionou que a empresa deve se concentrar no crescimento de novos clientes no início, no entanto, quando a ARR (Receita Recorrente Anual) da empresa crescer para uma determinada participação, o foco excessivo em novos clientes aumentará a incerteza e levará ao churn. Portanto, quando o ARR cresce para um determinado número, a empresa precisa focar na manutenção de clientes regulares.
E quando se trata de manter os clientes, o Writer mostra um lado satisfatório.
Nos últimos dois anos, a Writer não só alcançou um crescimento de receita de 10x e alcançou uma taxa de retenção de receita líquida de mais de 150%, mas também acumulou centenas de clientes corporativos de grande porte, como Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte, etc.
A chave para manter a retenção de usuários é a experiência funcional personalizada e personalizada de seu produto principal.
Especificamente, o Writer's Knowledge Graph pode ser facilmente integrado com as principais fontes de informação e documentos de um cliente, o que significa que o Writer não só é capaz de acessar e integrar informações e dados críticos em toda a empresa, mas também fornecer insights valiosos que são "personalizados" ao responder perguntas, analisar dados, pesquisar o negócio e criar resumos.
Essa capacidade de conexão e integração ajuda a garantir que o conteúdo gerado esteja mais alinhado com as necessidades e regulamentações de negócios da empresa.
Da mesma forma, também podemos ver esse tipo de "personalização" em outros aplicativos de assistente de IA.
Por exemplo, aplicativos de IA Otte.AI que se concentram na transcrição de voz podem fornecer algumas análises e sugestões com base em diferentes conversas de voz.
Ao mesmo tempo, através do reconhecimento de linguagem e da tecnologia de diarização de voz, Otte.AI também pode identificar alguém através do som. Uma vez que a fala de uma pessoa é detetada, um perfil de impressão de voz é criado para que o orador distinga entre todas as outras vozes da mesma pessoa.
Além de Otte.AI, o RewindAI também é um exemplo de como a personalização ganha. A principal função do RewindAI é fornecer uma espécie de capacidade de "assistente de memória".
O Rewind é capaz de gravar automaticamente todas as informações no telefone ou computador com o consentimento do usuário e suporta revisão, recuperação e resumo.
Ele pode capturar o que o usuário lê no navegador Safari, bem como capturas de tela importadas, etc., e fornece a capacidade de navegar e pesquisar. Os usuários podem navegar rapidamente pelo conteúdo anterior simplesmente deslizando a linha do tempo.
Tudo isso mostra a onipresença da personalização nos aplicativos atuais de assistente de IA. Esse tipo de comportamento "sob medida" para os usuários, sem dúvida, aumenta sutilmente a aderência e o tempo de uso dos usuários. Além disso, a personalização também significa "milhares de pessoas", o que ampliará muito o alcance do aplicativo, e o teto de escala do usuário será maior.
**2 Onde estão as barreiras? **
Além da personalização, as maiores alturas de comando estratégico dos assistentes de IA são as barreiras de dados proprietários que eles criam em interação contínua.
Na era da Internet móvel, Baidu, Tencent, Google e Amazon não prestaram tanta atenção e usaram dados como hoje.
Naquela época, aos olhos de vários gigantes, apenas usuários e tráfego eram os mais críticos, e quem pudesse queimar mais dinheiro e circular mais usuários seria capaz de formar um efeito de maior escala.
Sob a lógica cruel de que o tráfego é rei e a escala é rei, todo o mercado é um jogo de soma zero, e o aumento de usuários na plataforma A muitas vezes significa uma diminuição de usuários na plataforma B.
Em tal batalha de ações, as trilhas entre muitas plataformas muitas vezes coincidem, então todos têm que acumular seus cérebros para enrolar aplicativos, funções e conteúdo.
Quando todos estão envolvidos em aplicativos, funções e conteúdo, será difícil para toda a lógica da Internet continuar.
O advento dos assistentes de IA mudou a maré para melhor.
Ao ajustar e otimizar os dados de comportamento do usuário em tempo real, o assistente de IA pode acumular continuamente dados proprietários exclusivos para cada usuário.
As diferenças e a diversidade dos indivíduos humanos determinam que as pistas construídas com base em dados proprietários não serão lotadas, involuídas e jogos de soma zero.
Porque os usuários visados pelos assistentes de IA são "indivíduos" específicos ou empresas compostas por indivíduos diferentes, em vez de alguns rótulos e grupos extensos abstraídos por algoritmos.
Essa lacuna é determinada principalmente pelas diferentes características técnicas entre a IA e a geração anterior de algoritmos.
Em comparação com os assistentes de IA, a geração anterior de sistemas de algoritmos dependia de um conjunto de dados limitado para treinamento e, muitas vezes, dependia de recursos projetados por humanos ao fazer recomendações de algoritmos, mas esses recursos podem não capturar totalmente a complexidade e a diversidade do comportamento do usuário.
Por exemplo, se uma pessoa for um utilizador do sexo masculino, é mais provável que lhe seja recomendado conteúdo militar ou político quando navega numa aplicação de vídeo, mesmo que o utilizador mal tenha clicado nesses vídeos. Ou recomende consistentemente vídeos com as mesmas hashtags.
Em contraste, o progresso dos assistentes de IA reside na sua capacidade de recolher e processar dados de comportamento do utilizador em tempo real através de aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço e outras tecnologias, e ajustar e otimizar continuamente para capturar algumas características de dados não lineares, mais complexas e subtis.
Desta forma, os utilizadores libertam-se dos rótulos grosseiros e gerais e tornam-se indivíduos "únicos".
Mesmo que alguns assistentes de IA se sobreponham em função, devido à existência de dados proprietários, os usuários gradualmente se acostumarão e se adaptarão aos assistentes de IA que eles vêm executando há muito tempo através de otimização e feedback, e não mudarão facilmente para outros aplicativos.
Como resultado, as start-ups de IA construídas com base nesses dados proprietários também terão uma vitalidade mais forte.
3 Desafios Possíveis
Uma vez que os assistentes de IA são tão promissores e promissores, quais são os desafios ou problemas que podem encontrar?
Em relação a este ponto, pode-se dizer que o unicórnio de IA anterior Jasper usou sua própria experiência dolorosa como um "material de ensino negativo".
Como uma das primeiras empresas a entrar no campo da AIGC, a Jasper ganhou o favor do capital logo no início, alcançando uma avaliação muito alta.
Já em 2022, a Jasper acumulou 1 milhão de usuários e, em outubro daquele ano, a Jasper recebeu uma rodada de financiamento Série A de US$ 125 milhões liderada pela Insight Partners, e sua avaliação também subiu para US$ 1,5 bilhão, tornando-a um unicórnio.
No entanto, os bons tempos duraram pouco e, em fevereiro, a Jasper, que esperava uma receita anual de US$ 140 milhões, cortou sua previsão em 30% no verão e, em seguida, começou a demitir em julho.
Recentemente, a Jasper reduziu a avaliação de suas ações voltadas para funcionários em 20%.
Anteriormente, ao analisar as razões para o fracasso de assistentes de IA como o Jasper, muitas pessoas sempre atribuíam o ponto crucial à falta de modelos proprietários.
Afinal, até agora, Jasper ainda está usando a interface API do ChatGPT, que é um aplicativo "shell" adequado.
Devido à falta de modelos proprietários, é impossível acessar e analisar diretamente os dados do usuário, e é difícil analisar os dados do usuário, o que dificulta a formação de ajustes e otimizações direcionados.
Neste caso, assistentes de IA como Jasper, que não têm modelos proprietários, podem encontrar seu próprio nicho?
Como mencionado anteriormente, embora uma das principais vantagens dos assistentes de IA seja sua função de personalização personalizada, essa personalização também é dividida em personalização passiva e personalização ativa.
A personalização passiva refere-se a um tipo de assistente de IA que coleta e analisa dados automaticamente e executa aprendizagem adaptativa sem configurações do usuário.
Exemplos disso incluem o Pi desenvolvido pela Inflection AI, bem como o Rewind.AI acima mencionado.
A personalização ativa refere-se ao tipo de assistente de IA que requer que os usuários configurem e personalizem de forma independente de acordo com suas próprias necessidades e preferências.
Para assistentes de IA que são de código aberto ou usam modelos de terceiros, a rota personalizada proativa é obviamente uma alternativa melhor na ausência de dados proprietários.
Por exemplo, o Polyglot é um cliente de plataforma de treinamento de fala em IA de código aberto que ajuda os usuários a praticar habilidades de fala em vários idiomas. A Polyglot usa tecnologia de IA para fornecer aos usuários sugestões personalizadas de treinamento de fala e feedback.
Os utilizadores podem escolher a língua adequada e a dificuldade de formação de acordo com as suas necessidades e nível.
O Polyglot fornecerá feedback e sugestões em tempo real com base na pronúncia, gramática e desempenho do vocabulário do usuário para ajudar os usuários a melhorar suas habilidades de fala.
Outro exemplo mais óbvio é o conhecido Poe.AI.
Nesta aplicação, que é quase como um grande modelo de App Store, os utilizadores podem personalizar ativamente chatbots de IA com diferentes personalidades, identidades e funções de acordo com as suas várias necessidades, para que a IA seja mais personalizada e mais alinhada com as suas próprias expectativas.
Embora todos os modelos Poe.AI venham de APIs de terceiros, as necessidades individuais dos usuários também são atendidas por meio dessas funções "feitas pelo usuário".
4 Resumo
Se há uma coisa sobre o maior valor comercial dos assistentes de IA, é que é uma prévia do "momento iPhone" da inteligência artificial.
Desde a ascensão da atual onda de IA, inúmeras empresas, VCs ou investidores têm pensado e procurado o "momento iPhone" da IA. E se olharmos para o passado, veremos que as condições para a realização deste tipo de "momento iPhone", o assistente de IA foi preparado para oito ou nove.
Em 2007, a Apple lançou o revolucionário iPhone 1, que integrou múltiplas funções, como um ecrã táctil, câmara, leitor de música, navegador web, etc., mudando a forma como as pessoas comunicam, entretêm, vivem e trabalham, e inaugurou uma nova era da Internet móvel.
Da mesma forma, como um aplicativo integrado, o assistente de IA pode interagir com os usuários por meio de voz, texto, imagens e outras maneiras, e pode realizar uma variedade de funções e serviços, como pesquisa, reserva, escrita e perguntas e respostas, de modo a atender a várias necessidades e cenários dos usuários.
O que é mais longe do que o iPhone do ano é que o atual assistente de IA pode não só melhorar a relação entre si e o utilizador através da aprendizagem e evolução contínuas, mas também o companheirismo humanizado e as funções emocionais de alguns assistentes de IA fazem com que ultrapasse o âmbito de uma ferramenta e se torne um "companheiro inteligente" inseparável com o utilizador.
Nesta fase, muitas funções do assistente de IA, se retiradas individualmente, têm pontos pendentes, mas essas funções ainda estão dispersas e desintegradas.
Se após a fermentação e feedback do mercado, uma empresa ambiciosa der um passo fundamental, então um "mestre do todo" que integra os pontos fortes de todos os assistentes de IA anteriores surgirá.
É aí que o "momento iPhone" da IA realmente chega.
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Por que são aplicações de IA que são unanimemente favorecidas por muitos VCs este ano?
Fonte original: AI New Intelligence
Em 2023, faltam menos de dois meses.
Nesta onda de IA que está a surgir este ano, qual a aplicação de IA mais promissora e em que vale a pena apostar? Parece haver um consenso unânime na comunidade de investimentos sobre este ponto.
Recentemente, a AIbeat, uma plataforma de notícias focada em IA, contabilizou as 10 startups de IA mais valorizadas do mundo.
Se analisarmos as empresas na tabela, mais da metade dos produtos pertencem ao mesmo tipo de aplicação de IA.
Mas o problema é que, na atual trilha de IA generativa, esse tipo de aplicação com diálogo natural como função principal tem mostrado uma tendência de homogeneização cada vez mais óbvia.
Para a mesma pergunta, os usuários podem respondê-la com o ChatGPT ou ajudar com o Cluade.
Além disso, com exceção de algumas empresas líderes, a maioria das equipes é difícil de estabelecer barreiras técnicas elevadas.
Sendo assim, por que esse tipo de aplicação ainda é favorecido pela comunidade de investimentos?
1 Significado da personalização
Quanto às razões pelas quais os VCs estão otimistas com os assistentes de IA, podemos ser capazes de explicá-lo a partir do processo de financiamento da startup Writer.
Em setembro, a Writer, uma startup de IA que fornece soluções de criação de conteúdo full-stack para empresas, anunciou a conclusão de uma rodada de financiamento Série B de US$ 100 milhões com uma avaliação pós-investimento total de mais de US$ 500 milhões.
Seu principal produto é um assistente de IA Writer.AI para o lado B.
Entre elas, a ICONIQ Growth tem um status muito alto na comunidade de investimentos, e é conhecida por ter investido com sucesso em muitas empresas conhecidas, como Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar, etc., e suas opiniões são muito representativas.
Falando sobre sua filosofia de investimento, a ICONIQ Growth mencionou que a empresa deve se concentrar no crescimento de novos clientes no início, no entanto, quando a ARR (Receita Recorrente Anual) da empresa crescer para uma determinada participação, o foco excessivo em novos clientes aumentará a incerteza e levará ao churn. Portanto, quando o ARR cresce para um determinado número, a empresa precisa focar na manutenção de clientes regulares.
Nos últimos dois anos, a Writer não só alcançou um crescimento de receita de 10x e alcançou uma taxa de retenção de receita líquida de mais de 150%, mas também acumulou centenas de clientes corporativos de grande porte, como Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte, etc.
A chave para manter a retenção de usuários é a experiência funcional personalizada e personalizada de seu produto principal.
Essa capacidade de conexão e integração ajuda a garantir que o conteúdo gerado esteja mais alinhado com as necessidades e regulamentações de negócios da empresa.
Da mesma forma, também podemos ver esse tipo de "personalização" em outros aplicativos de assistente de IA.
Por exemplo, aplicativos de IA Otte.AI que se concentram na transcrição de voz podem fornecer algumas análises e sugestões com base em diferentes conversas de voz.
Além de Otte.AI, o RewindAI também é um exemplo de como a personalização ganha. A principal função do RewindAI é fornecer uma espécie de capacidade de "assistente de memória".
O Rewind é capaz de gravar automaticamente todas as informações no telefone ou computador com o consentimento do usuário e suporta revisão, recuperação e resumo.
Tudo isso mostra a onipresença da personalização nos aplicativos atuais de assistente de IA. Esse tipo de comportamento "sob medida" para os usuários, sem dúvida, aumenta sutilmente a aderência e o tempo de uso dos usuários. Além disso, a personalização também significa "milhares de pessoas", o que ampliará muito o alcance do aplicativo, e o teto de escala do usuário será maior.
**2 Onde estão as barreiras? **
Além da personalização, as maiores alturas de comando estratégico dos assistentes de IA são as barreiras de dados proprietários que eles criam em interação contínua.
Na era da Internet móvel, Baidu, Tencent, Google e Amazon não prestaram tanta atenção e usaram dados como hoje.
Naquela época, aos olhos de vários gigantes, apenas usuários e tráfego eram os mais críticos, e quem pudesse queimar mais dinheiro e circular mais usuários seria capaz de formar um efeito de maior escala.
Sob a lógica cruel de que o tráfego é rei e a escala é rei, todo o mercado é um jogo de soma zero, e o aumento de usuários na plataforma A muitas vezes significa uma diminuição de usuários na plataforma B.
Quando todos estão envolvidos em aplicativos, funções e conteúdo, será difícil para toda a lógica da Internet continuar.
O advento dos assistentes de IA mudou a maré para melhor.
Ao ajustar e otimizar os dados de comportamento do usuário em tempo real, o assistente de IA pode acumular continuamente dados proprietários exclusivos para cada usuário.
As diferenças e a diversidade dos indivíduos humanos determinam que as pistas construídas com base em dados proprietários não serão lotadas, involuídas e jogos de soma zero.
Porque os usuários visados pelos assistentes de IA são "indivíduos" específicos ou empresas compostas por indivíduos diferentes, em vez de alguns rótulos e grupos extensos abstraídos por algoritmos.
Em comparação com os assistentes de IA, a geração anterior de sistemas de algoritmos dependia de um conjunto de dados limitado para treinamento e, muitas vezes, dependia de recursos projetados por humanos ao fazer recomendações de algoritmos, mas esses recursos podem não capturar totalmente a complexidade e a diversidade do comportamento do usuário.
Por exemplo, se uma pessoa for um utilizador do sexo masculino, é mais provável que lhe seja recomendado conteúdo militar ou político quando navega numa aplicação de vídeo, mesmo que o utilizador mal tenha clicado nesses vídeos. Ou recomende consistentemente vídeos com as mesmas hashtags.
Desta forma, os utilizadores libertam-se dos rótulos grosseiros e gerais e tornam-se indivíduos "únicos".
Mesmo que alguns assistentes de IA se sobreponham em função, devido à existência de dados proprietários, os usuários gradualmente se acostumarão e se adaptarão aos assistentes de IA que eles vêm executando há muito tempo através de otimização e feedback, e não mudarão facilmente para outros aplicativos.
Como resultado, as start-ups de IA construídas com base nesses dados proprietários também terão uma vitalidade mais forte.
3 Desafios Possíveis
Uma vez que os assistentes de IA são tão promissores e promissores, quais são os desafios ou problemas que podem encontrar?
Em relação a este ponto, pode-se dizer que o unicórnio de IA anterior Jasper usou sua própria experiência dolorosa como um "material de ensino negativo".
Já em 2022, a Jasper acumulou 1 milhão de usuários e, em outubro daquele ano, a Jasper recebeu uma rodada de financiamento Série A de US$ 125 milhões liderada pela Insight Partners, e sua avaliação também subiu para US$ 1,5 bilhão, tornando-a um unicórnio.
No entanto, os bons tempos duraram pouco e, em fevereiro, a Jasper, que esperava uma receita anual de US$ 140 milhões, cortou sua previsão em 30% no verão e, em seguida, começou a demitir em julho.
Recentemente, a Jasper reduziu a avaliação de suas ações voltadas para funcionários em 20%.
Anteriormente, ao analisar as razões para o fracasso de assistentes de IA como o Jasper, muitas pessoas sempre atribuíam o ponto crucial à falta de modelos proprietários.
Afinal, até agora, Jasper ainda está usando a interface API do ChatGPT, que é um aplicativo "shell" adequado.
Devido à falta de modelos proprietários, é impossível acessar e analisar diretamente os dados do usuário, e é difícil analisar os dados do usuário, o que dificulta a formação de ajustes e otimizações direcionados.
Neste caso, assistentes de IA como Jasper, que não têm modelos proprietários, podem encontrar seu próprio nicho?
Como mencionado anteriormente, embora uma das principais vantagens dos assistentes de IA seja sua função de personalização personalizada, essa personalização também é dividida em personalização passiva e personalização ativa.
A personalização passiva refere-se a um tipo de assistente de IA que coleta e analisa dados automaticamente e executa aprendizagem adaptativa sem configurações do usuário.
Exemplos disso incluem o Pi desenvolvido pela Inflection AI, bem como o Rewind.AI acima mencionado.
A personalização ativa refere-se ao tipo de assistente de IA que requer que os usuários configurem e personalizem de forma independente de acordo com suas próprias necessidades e preferências.
Para assistentes de IA que são de código aberto ou usam modelos de terceiros, a rota personalizada proativa é obviamente uma alternativa melhor na ausência de dados proprietários.
Por exemplo, o Polyglot é um cliente de plataforma de treinamento de fala em IA de código aberto que ajuda os usuários a praticar habilidades de fala em vários idiomas. A Polyglot usa tecnologia de IA para fornecer aos usuários sugestões personalizadas de treinamento de fala e feedback.
Os utilizadores podem escolher a língua adequada e a dificuldade de formação de acordo com as suas necessidades e nível.
Outro exemplo mais óbvio é o conhecido Poe.AI.
Nesta aplicação, que é quase como um grande modelo de App Store, os utilizadores podem personalizar ativamente chatbots de IA com diferentes personalidades, identidades e funções de acordo com as suas várias necessidades, para que a IA seja mais personalizada e mais alinhada com as suas próprias expectativas.
4 Resumo
Se há uma coisa sobre o maior valor comercial dos assistentes de IA, é que é uma prévia do "momento iPhone" da inteligência artificial.
Desde a ascensão da atual onda de IA, inúmeras empresas, VCs ou investidores têm pensado e procurado o "momento iPhone" da IA. E se olharmos para o passado, veremos que as condições para a realização deste tipo de "momento iPhone", o assistente de IA foi preparado para oito ou nove.
Em 2007, a Apple lançou o revolucionário iPhone 1, que integrou múltiplas funções, como um ecrã táctil, câmara, leitor de música, navegador web, etc., mudando a forma como as pessoas comunicam, entretêm, vivem e trabalham, e inaugurou uma nova era da Internet móvel.
O que é mais longe do que o iPhone do ano é que o atual assistente de IA pode não só melhorar a relação entre si e o utilizador através da aprendizagem e evolução contínuas, mas também o companheirismo humanizado e as funções emocionais de alguns assistentes de IA fazem com que ultrapasse o âmbito de uma ferramenta e se torne um "companheiro inteligente" inseparável com o utilizador.
Se após a fermentação e feedback do mercado, uma empresa ambiciosa der um passo fundamental, então um "mestre do todo" que integra os pontos fortes de todos os assistentes de IA anteriores surgirá.
É aí que o "momento iPhone" da IA realmente chega.