У цій хвилі штучного інтелекту, яка з'являється цього року, яке застосування штучного інтелекту є найперспективнішим і на яке варто робити ставку? Схоже, що в інвестиційному співтоваристві існує одностайний консенсус з цього приводу.
Нещодавно AIbeat, новинна платформа, орієнтована на штучний інтелект, підрахувала 10 найдорожчих стартапів зі штучним інтелектом у світі.
Якщо просіяти компанії в таблиці, то більше половини продуктів належать до одного типу додатків штучного інтелекту.
У таблиці, будь то Pi від ChatGPT, Cluade або Inflection AI, Jasper, який зосереджується на функціях письма, або Cohere, який зосереджується на корпоративних послугах, можна класифікувати як помічників штучного інтелекту.
Але проблема полягає в тому, що в нинішньому треку генеративного ШІ цей вид додатків з природним діалогом як основною функцією демонструє все більш очевидну тенденцію до гомогенізації.
На те саме запитання користувачі можуть або відповісти на нього за допомогою ChatGPT, або допомогти з Cluade.
Крім того, за винятком кількох провідних підприємств, більшості команд складно встановити високі технічні бар'єри.
У зв'язку з цим, чому цей тип додатків все ще користується популярністю серед інвестиційного співтовариства?
1 Значення персоналізації
Що стосується причин, чому венчурні капіталісти оптимістично ставляться до помічників штучного інтелекту, ми можемо пояснити це з процесу фінансування стартапу Writer.
У вересні Writer, стартап зі штучним інтелектом, який надає повноцінні рішення для створення контенту для підприємств, оголосив про завершення раунду фінансування серії B на суму 100 мільйонів доларів із загальною оцінкою після інвестицій понад 500 мільйонів доларів.
Його основним продуктом є Writer.AI помічника зі штучним інтелектом для сторони «Б».
Письменницький раунд очолив ICONIQ Growth за участю WndrCo, Balderton Capital та Aspect Ventures.
Серед них ICONIQ Growth має дуже високий статус в інвестиційному співтоваристві, і відомий тим, що успішно інвестував у багато відомих компаній, таких як Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar тощо, і його думки дуже представницькі.
Говорячи про свою інвестиційну філософію, ICONIQ Growth зазначила, що компанія повинна зосередитися на зростанні нових клієнтів на початку, однак, коли ARR (річний регулярний дохід) компанії зростає до певної частки, надмірна зосередженість на нових клієнтах посилить невизначеність і призведе до відтоку. Тому, коли ARR зростає до певної цифри, компанії необхідно зосередитися на утриманні постійних клієнтів.
І коли справа доходить до утримання клієнтів, Writer показує задовільну сторону.
За останні два роки Writer не тільки досягла 10-кратного зростання доходів і показника утримання чистого доходу понад 150%, але й залучила сотні великих корпоративних клієнтів, таких як Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte тощо.
Ключем до підтримки утримання користувачів є індивідуальний та персоналізований функціональний досвід основного продукту.
Зокрема, Writer's Knowledge Graph можна легко інтегрувати з ключовими джерелами інформації та документами клієнта, а це означає, що Writer не тільки може отримати доступ до критично важливої інформації та даних у бізнесі та інтегрувати їх, але й надавати цінну інформацію, яка «адаптується» під час відповідей на запитання, аналізу даних, дослідження бізнесу та створення резюме.
Ця здатність підключатися та інтегруватися допомагає гарантувати, що створюваний контент більше відповідає бізнес-потребам і правилам підприємства.
Подібним чином ми також можемо побачити таку «персоналізацію» в інших програмах AI-помічників.
Наприклад, програми штучного інтелекту Otte.AI, які зосереджені на транскрипції голосу, можуть надавати певний аналіз і пропозиції на основі різних голосових розмов.
У той же час, завдяки технології розпізнавання мови та діаризації голосу, Otte.AI також можете ідентифікувати когось за звуком. Після виявлення мовлення людини створюється профіль голосового відбитка для цього мовця, щоб розрізняти всі інші голоси тієї самої людини.
Окрім Otte.AI, RewindAI також є прикладом того, як перемагає персоналізація. Основна функція RewindAI полягає в тому, щоб забезпечити свого роду можливість «помічника пам'яті».
Rewind здатний автоматично записувати всю інформацію на телефон або комп'ютер за згодою користувача, а також підтримує перегляд, пошук і зведення.
Він може фіксувати те, що користувач читає в браузері Safari, а також імпортовані скріншоти тощо, а також надає можливість перегляду та пошуку. Користувачі можуть швидко переміщатися по попередньому вмісту, просто проводячи пальцем по часовій шкалі.
Все це свідчить про повсюдність персоналізації в сучасних додатках AI-асистентів. Така «індивідуальна» поведінка для користувачів, безсумнівно, непомітно збільшує липкість і час використання користувачів. Крім того, під персоналізацією маються на увазі ще й «тисячі людей», що значно розширить охоплення програми, а стеля масштабу користувача буде вищою.
**2 Де бар'єри? **
На додаток до персоналізації, найбільшими стратегічними командними висотами помічників зі штучним інтелектом є власні бар'єри даних, які вони створюють у безперервній взаємодії.
В епоху мобільного інтернету Baidu, Tencent, Google і Amazon не змогли приділяти стільки уваги і використовувати дані, як сьогодні.
У той час в очах різних гігантів найбільш критичними були тільки користувачі і трафік, і хто зможе спалити більше грошей і обвести більше користувачів, той зможе сформувати більший ефект масштабу.
За жорстокої логіки, що трафік — король, а масштаб — король, весь ринок — це гра з нульовою сумою, а збільшення кількості користувачів на платформі А часто означає зменшення кількості користувачів на платформі Б.
У такій біржовій битві треки між багатьма платформами часто збігаються, тому всім доводиться ламати голову, щоб згорнути додатки, функції та контент.
Коли всі задіяні в додатках, функціях і контенті, всій інтернет-логіці буде складно продовжувати.
Поява помічників зі штучним інтелектом змінила ситуацію на краще.
Регулюючи та оптимізуючи дані про поведінку користувачів у режимі реального часу, помічник зі штучним інтелектом може безперервно накопичувати унікальні власні дані для кожного користувача.
Відмінності та різноманіття людських індивідів визначають, що треки, побудовані на закритих даних, не будуть переповненими, інволютивними та іграми з нульовою сумою.
Тому що користувачі, на яких орієнтуються помічники зі штучним інтелектом, є конкретними «особами» або підприємствами, що складаються з різних осіб, а не з кількох великих ярликів і груп, абстрагованих алгоритмами.
Такий розрив в основному визначається різними технічними характеристиками між ШІ та попереднім поколінням алгоритмів.
У порівнянні з помічниками штучного інтелекту, попереднє покоління алгоритмічних систем покладалося на обмежений набір даних для навчання і часто покладалося на функції, розроблені людиною, при наданні рекомендацій алгоритмів, але ці функції можуть не повністю відображати складність і різноманітність поведінки користувачів.
Наприклад, якщо людина є користувачем чоловічої статі, їй, швидше за все, буде рекомендовано військовий або політичний контент під час перегляду відеопрограми, навіть якщо користувач майже не натискав на такі відео. Або постійно рекомендувати відео з однаковими хештегами.
На противагу цьому, прогрес помічників зі штучним інтелектом полягає в їхній здатності збирати та обробляти дані про поведінку користувачів у режимі реального часу за допомогою глибокого навчання, навчання з підкріпленням та інших технологій, а також постійно коригувати та оптимізувати для фіксації деяких нелінійних, більш складних і тонких функцій даних.
Таким чином, користувачі звільняються від грубих і загальних ярликів і стають «унікальними» особистостями.
Навіть якщо деякі ШІ-помічники перетинаються за функціями, через існування пропрієтарних даних користувачі поступово звикнуть і адаптуються до ШІ-помічників, в яких вони давно працюють, за допомогою оптимізації та зворотного зв'язку, і не будуть легко перемикатися на інші програми.
Як наслідок, стартапи зі штучним інтелектом, побудовані на цих власних даних, також матимуть сильнішу життєздатність.
3 Можливі виклики
Оскільки помічники зі штучним інтелектом такі перспективні та перспективні, з якими викликами чи проблемами він може зіткнутися?
Щодо цього моменту, можна сказати, що попередній єдиноріг зі штучним інтелектом Джаспер використовував власний болісний досвід як «негативний навчальний матеріал».
Будучи однією з перших компаній, яка вийшла на ринок AIGC, Jasper рано завоювала прихильність капіталу, досягнувши дуже високої оцінки.
Ще у 2022 році Jasper накопичив 1 мільйон користувачів, а в жовтні того ж року Jasper отримав раунд фінансування серії A на суму $125 млн під керівництвом Insight Partners, і його оцінка також зросла до $1,5 млрд, що зробило його єдинорогом.
Однак хороші часи були недовгими, і в лютому Джаспер, який очікував дохід за весь рік у розмірі 140 мільйонів доларів, влітку знизив свій прогноз на 30%, а потім почав звільнення в липні.
Нещодавно Jasper знизив оцінку своїх акцій, орієнтованих на співробітників, на 20 відсотків.
Раніше, розбираючи причини виходу з ладу ШІ-помічників на кшталт Jasper, багато хто завжди пояснював суть відсутністю фірмових моделей.
Зрештою, поки що Джаспер все ще використовує API-інтерфейс ChatGPT, який є власне «оболонковим» додатком.
Через відсутність пропрієтарних моделей неможливий прямий доступ до даних користувачів та їх аналіз, а також складно аналізувати дані користувачів, що ускладнює формування цілеспрямованих коригувань та оптимізацій.
Чи зможуть у цьому випадку знайти власну нішу ШІ-помічники на кшталт Jasper, яким не вистачає фірмових моделей?
Як згадувалося раніше, хоча однією з основних переваг ШІ-помічників є їхня функція персоналізованої кастомізації, така кастомізація також поділяється на пасивну кастомізацію та активну кастомізацію.
Пасивна кастомізація відноситься до типу AI-помічника, який автоматично збирає та аналізує дані та виконує адаптивне навчання без налаштувань користувача.
Прикладами цього є Pi, розроблений Inflection AI, а також вищезгаданий Rewind.AI.
Активна кастомізація відноситься до типу помічника зі штучним інтелектом, який вимагає від користувачів самостійного налаштування та налаштування відповідно до власних потреб і вподобань.
Для помічників зі штучним інтелектом, які мають відкритий вихідний код або використовують сторонні моделі, проактивний кастомізований маршрут, очевидно, є кращою альтернативою за відсутності власних даних.
Наприклад, Polyglot — це клієнт платформи для навчання розмовній мові зі штучним інтелектом з відкритим вихідним кодом, який допомагає користувачам практикувати розмовні навички кількома мовами. Polyglot використовує технологію штучного інтелекту, щоб надавати користувачам персоналізовані пропозиції та відгуки щодо навчання говорінню.
Користувачі можуть вибрати відповідну мову та складність навчання відповідно до своїх потреб та рівня.
Polyglot надаватиме зворотний зв'язок і пропозиції в режимі реального часу на основі вимови, граматики та словникового запасу користувача, щоб допомогти користувачам покращити свої розмовні навички.
Інший, більш очевидний приклад - всім відомий Poe.AI.
У цьому додатку, який майже схожий на велику модель App Store, користувачі можуть активно налаштовувати чат-ботів зі штучним інтелектом з різними особистостями, ідентичностями та функціями відповідно до своїх різноманітних потреб, щоб штучний інтелект був більш персоналізованим і більше відповідав їхнім власним очікуванням.
Незважаючи на те, що всі Poe.AI моделі походять від сторонніх API, індивідуальні потреби користувачів також задовольняються за допомогою таких «створених користувачами» функцій.
4 Підсумок
Якщо і є щось, що стосується найбільшої комерційної цінності ШІ-помічників, то це те, що це попередній перегляд «моменту iPhone» штучного інтелекту.
З моменту підйому нинішньої хвилі штучного інтелекту незліченна кількість підприємств, венчурних капіталістів або інвесторів думають і шукають «момент iPhone» штучного інтелекту. І якщо ми озирнемося в минуле, то виявимо, що умови для реалізації такого роду «iPhone моменту» ШІ-помічник підготовлений на вісім або дев'ять.
У 2007 році Apple випустила революційний iPhone 1, який інтегрував кілька функцій, таких як сенсорний екран, камера, музичний плеєр, веб-браузер тощо, змінивши спосіб спілкування, розваг, життя та роботи людей, і відкрив нову еру мобільного Інтернету.
Подібним чином, як інтегрована програма, AI assistant може взаємодіяти з користувачами за допомогою голосу, тексту, зображень та інших способів, а також може реалізовувати різноманітні функції та послуги, такі як пошук, бронювання, написання та запитання та відповіді, щоб задовольнити різні потреби та сценарії користувачів.
Що далі, ніж iPhone року, так це те, що нинішній помічник зі штучним інтелектом може не тільки покращити відносини між собою та користувачем за допомогою безперервного навчання та еволюції, але також гуманізоване товариство та емоційні функції деяких помічників ШІ змушують його вийти за рамки інструменту та стати нерозлучним «розумним компаньйоном» з користувачем.
На даному етапі багато функцій ШІ-асистента, якщо їх вилучити окремо, мають видатні моменти, але ці функції все ще розпорошені та неінтегровані.
Якщо після бродіння та зворотного зв'язку ринку амбітна компанія зробить ключовий крок, то на світ з'явиться «господар цілого», який об'єднає сильні сторони всіх попередніх помічників зі штучним інтелектом.
Саме тоді по-справжньому настає «момент iPhone» штучного інтелекту.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Чому саме програми штучного інтелекту цього року одностайно підтримують багато венчурних капіталістів?
Першоджерело: AI New Intelligence
У 2023 році залишилося менше двох місяців.
У цій хвилі штучного інтелекту, яка з'являється цього року, яке застосування штучного інтелекту є найперспективнішим і на яке варто робити ставку? Схоже, що в інвестиційному співтоваристві існує одностайний консенсус з цього приводу.
Нещодавно AIbeat, новинна платформа, орієнтована на штучний інтелект, підрахувала 10 найдорожчих стартапів зі штучним інтелектом у світі.
Якщо просіяти компанії в таблиці, то більше половини продуктів належать до одного типу додатків штучного інтелекту.
Але проблема полягає в тому, що в нинішньому треку генеративного ШІ цей вид додатків з природним діалогом як основною функцією демонструє все більш очевидну тенденцію до гомогенізації.
На те саме запитання користувачі можуть або відповісти на нього за допомогою ChatGPT, або допомогти з Cluade.
Крім того, за винятком кількох провідних підприємств, більшості команд складно встановити високі технічні бар'єри.
У зв'язку з цим, чому цей тип додатків все ще користується популярністю серед інвестиційного співтовариства?
1 Значення персоналізації
Що стосується причин, чому венчурні капіталісти оптимістично ставляться до помічників штучного інтелекту, ми можемо пояснити це з процесу фінансування стартапу Writer.
У вересні Writer, стартап зі штучним інтелектом, який надає повноцінні рішення для створення контенту для підприємств, оголосив про завершення раунду фінансування серії B на суму 100 мільйонів доларів із загальною оцінкою після інвестицій понад 500 мільйонів доларів.
Його основним продуктом є Writer.AI помічника зі штучним інтелектом для сторони «Б».
Серед них ICONIQ Growth має дуже високий статус в інвестиційному співтоваристві, і відомий тим, що успішно інвестував у багато відомих компаній, таких як Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar тощо, і його думки дуже представницькі.
Говорячи про свою інвестиційну філософію, ICONIQ Growth зазначила, що компанія повинна зосередитися на зростанні нових клієнтів на початку, однак, коли ARR (річний регулярний дохід) компанії зростає до певної частки, надмірна зосередженість на нових клієнтах посилить невизначеність і призведе до відтоку. Тому, коли ARR зростає до певної цифри, компанії необхідно зосередитися на утриманні постійних клієнтів.
За останні два роки Writer не тільки досягла 10-кратного зростання доходів і показника утримання чистого доходу понад 150%, але й залучила сотні великих корпоративних клієнтів, таких як Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte тощо.
Ключем до підтримки утримання користувачів є індивідуальний та персоналізований функціональний досвід основного продукту.
Ця здатність підключатися та інтегруватися допомагає гарантувати, що створюваний контент більше відповідає бізнес-потребам і правилам підприємства.
Подібним чином ми також можемо побачити таку «персоналізацію» в інших програмах AI-помічників.
Наприклад, програми штучного інтелекту Otte.AI, які зосереджені на транскрипції голосу, можуть надавати певний аналіз і пропозиції на основі різних голосових розмов.
Окрім Otte.AI, RewindAI також є прикладом того, як перемагає персоналізація. Основна функція RewindAI полягає в тому, щоб забезпечити свого роду можливість «помічника пам'яті».
Rewind здатний автоматично записувати всю інформацію на телефон або комп'ютер за згодою користувача, а також підтримує перегляд, пошук і зведення.
Все це свідчить про повсюдність персоналізації в сучасних додатках AI-асистентів. Така «індивідуальна» поведінка для користувачів, безсумнівно, непомітно збільшує липкість і час використання користувачів. Крім того, під персоналізацією маються на увазі ще й «тисячі людей», що значно розширить охоплення програми, а стеля масштабу користувача буде вищою.
**2 Де бар'єри? **
На додаток до персоналізації, найбільшими стратегічними командними висотами помічників зі штучним інтелектом є власні бар'єри даних, які вони створюють у безперервній взаємодії.
В епоху мобільного інтернету Baidu, Tencent, Google і Amazon не змогли приділяти стільки уваги і використовувати дані, як сьогодні.
У той час в очах різних гігантів найбільш критичними були тільки користувачі і трафік, і хто зможе спалити більше грошей і обвести більше користувачів, той зможе сформувати більший ефект масштабу.
За жорстокої логіки, що трафік — король, а масштаб — король, весь ринок — це гра з нульовою сумою, а збільшення кількості користувачів на платформі А часто означає зменшення кількості користувачів на платформі Б.
Коли всі задіяні в додатках, функціях і контенті, всій інтернет-логіці буде складно продовжувати.
Поява помічників зі штучним інтелектом змінила ситуацію на краще.
Регулюючи та оптимізуючи дані про поведінку користувачів у режимі реального часу, помічник зі штучним інтелектом може безперервно накопичувати унікальні власні дані для кожного користувача.
Відмінності та різноманіття людських індивідів визначають, що треки, побудовані на закритих даних, не будуть переповненими, інволютивними та іграми з нульовою сумою.
Тому що користувачі, на яких орієнтуються помічники зі штучним інтелектом, є конкретними «особами» або підприємствами, що складаються з різних осіб, а не з кількох великих ярликів і груп, абстрагованих алгоритмами.
У порівнянні з помічниками штучного інтелекту, попереднє покоління алгоритмічних систем покладалося на обмежений набір даних для навчання і часто покладалося на функції, розроблені людиною, при наданні рекомендацій алгоритмів, але ці функції можуть не повністю відображати складність і різноманітність поведінки користувачів.
Наприклад, якщо людина є користувачем чоловічої статі, їй, швидше за все, буде рекомендовано військовий або політичний контент під час перегляду відеопрограми, навіть якщо користувач майже не натискав на такі відео. Або постійно рекомендувати відео з однаковими хештегами.
Таким чином, користувачі звільняються від грубих і загальних ярликів і стають «унікальними» особистостями.
Навіть якщо деякі ШІ-помічники перетинаються за функціями, через існування пропрієтарних даних користувачі поступово звикнуть і адаптуються до ШІ-помічників, в яких вони давно працюють, за допомогою оптимізації та зворотного зв'язку, і не будуть легко перемикатися на інші програми.
Як наслідок, стартапи зі штучним інтелектом, побудовані на цих власних даних, також матимуть сильнішу життєздатність.
3 Можливі виклики
Оскільки помічники зі штучним інтелектом такі перспективні та перспективні, з якими викликами чи проблемами він може зіткнутися?
Щодо цього моменту, можна сказати, що попередній єдиноріг зі штучним інтелектом Джаспер використовував власний болісний досвід як «негативний навчальний матеріал».
Ще у 2022 році Jasper накопичив 1 мільйон користувачів, а в жовтні того ж року Jasper отримав раунд фінансування серії A на суму $125 млн під керівництвом Insight Partners, і його оцінка також зросла до $1,5 млрд, що зробило його єдинорогом.
Однак хороші часи були недовгими, і в лютому Джаспер, який очікував дохід за весь рік у розмірі 140 мільйонів доларів, влітку знизив свій прогноз на 30%, а потім почав звільнення в липні.
Нещодавно Jasper знизив оцінку своїх акцій, орієнтованих на співробітників, на 20 відсотків.
Раніше, розбираючи причини виходу з ладу ШІ-помічників на кшталт Jasper, багато хто завжди пояснював суть відсутністю фірмових моделей.
Зрештою, поки що Джаспер все ще використовує API-інтерфейс ChatGPT, який є власне «оболонковим» додатком.
Через відсутність пропрієтарних моделей неможливий прямий доступ до даних користувачів та їх аналіз, а також складно аналізувати дані користувачів, що ускладнює формування цілеспрямованих коригувань та оптимізацій.
Чи зможуть у цьому випадку знайти власну нішу ШІ-помічники на кшталт Jasper, яким не вистачає фірмових моделей?
Як згадувалося раніше, хоча однією з основних переваг ШІ-помічників є їхня функція персоналізованої кастомізації, така кастомізація також поділяється на пасивну кастомізацію та активну кастомізацію.
Пасивна кастомізація відноситься до типу AI-помічника, який автоматично збирає та аналізує дані та виконує адаптивне навчання без налаштувань користувача.
Прикладами цього є Pi, розроблений Inflection AI, а також вищезгаданий Rewind.AI.
Активна кастомізація відноситься до типу помічника зі штучним інтелектом, який вимагає від користувачів самостійного налаштування та налаштування відповідно до власних потреб і вподобань.
Для помічників зі штучним інтелектом, які мають відкритий вихідний код або використовують сторонні моделі, проактивний кастомізований маршрут, очевидно, є кращою альтернативою за відсутності власних даних.
Наприклад, Polyglot — це клієнт платформи для навчання розмовній мові зі штучним інтелектом з відкритим вихідним кодом, який допомагає користувачам практикувати розмовні навички кількома мовами. Polyglot використовує технологію штучного інтелекту, щоб надавати користувачам персоналізовані пропозиції та відгуки щодо навчання говорінню.
Користувачі можуть вибрати відповідну мову та складність навчання відповідно до своїх потреб та рівня.
Інший, більш очевидний приклад - всім відомий Poe.AI.
У цьому додатку, який майже схожий на велику модель App Store, користувачі можуть активно налаштовувати чат-ботів зі штучним інтелектом з різними особистостями, ідентичностями та функціями відповідно до своїх різноманітних потреб, щоб штучний інтелект був більш персоналізованим і більше відповідав їхнім власним очікуванням.
4 Підсумок
Якщо і є щось, що стосується найбільшої комерційної цінності ШІ-помічників, то це те, що це попередній перегляд «моменту iPhone» штучного інтелекту.
З моменту підйому нинішньої хвилі штучного інтелекту незліченна кількість підприємств, венчурних капіталістів або інвесторів думають і шукають «момент iPhone» штучного інтелекту. І якщо ми озирнемося в минуле, то виявимо, що умови для реалізації такого роду «iPhone моменту» ШІ-помічник підготовлений на вісім або дев'ять.
У 2007 році Apple випустила революційний iPhone 1, який інтегрував кілька функцій, таких як сенсорний екран, камера, музичний плеєр, веб-браузер тощо, змінивши спосіб спілкування, розваг, життя та роботи людей, і відкрив нову еру мобільного Інтернету.
Що далі, ніж iPhone року, так це те, що нинішній помічник зі штучним інтелектом може не тільки покращити відносини між собою та користувачем за допомогою безперервного навчання та еволюції, але також гуманізоване товариство та емоційні функції деяких помічників ШІ змушують його вийти за рамки інструменту та стати нерозлучним «розумним компаньйоном» з користувачем.
Якщо після бродіння та зворотного зв'язку ринку амбітна компанія зробить ключовий крок, то на світ з'явиться «господар цілого», який об'єднає сильні сторони всіх попередніх помічників зі штучним інтелектом.
Саме тоді по-справжньому настає «момент iPhone» штучного інтелекту.