Hype срещу съдържание   Измислям думата „disruptobloat“, за да опиша различен сезон, през който преминава всяка голяма технология:  Средствата за VC се изчерпват за 50 версии на един и същ случай на употреба.  Лозунгът   на всеки показва, че е бил експерт от десетилетие в [някои нови технологии] (казвам това безсрамно, тъй като моят собствен LinkedIn включва както крипто, така и AI) на LinkedIn  Заглавията бавно се преместват от „всички компании изграждат [технологии]“ към „Писнало ли е на потребителите от [технологии]?“ към безмилостната шега и „какво се обърка“.  Disruptobloat е феномен на свръхпроизводство: [някои нови технологии] продукти наводняват пазара, размивайки усещането за стойност в краткосрочен план.    Това е надпревара към едно и също нещо: откриване на лепкав случай на употреба, който оформя поведението на нови клиенти и натрупва стойност. Това не е грешка; това е необходима стъпка в еволюцията и е нещо добро! Колкото по-голям е disruptobloat, толкова по-бързо стигаме до пробиви, защото итерираме идеите по-бързо.    от   го разбива по следния начин: Azeem Azhar Exponential View  Ниво 1: Правете това, което ние правим по-евтино: (...) автоматизирайте рутинни задачи.  Ниво 2: Правете това, което правим, просто го правете по-добре: (…) възможности за качествени подобрения. Голяма инвестиционна банка, например, наскоро използва AI, за да автоматизира голяма част от покритието си на единица тест. Това намали разходите и позволи по-всеобхватно тестване, подобрявайки цялостното качество на софтуера.  Ниво 3: Правете изцяло нови неща. Тук започва да се проявява истинският потенциал на AI (…) Но тук е проблемът: повечето фирми са заседнали на ниво 1 или ниво 2. Те използват AI, за да намалят разходите или постепенно да подобрят процесите, като пропускат възможността   (…) стратегически да преосмислят какво бизнесът им може да изглежда като  Работата е там, че всеки се   да „стратегически преосмисли как може да изглежда техният бизнес“, но е трудно. Всички ние сме принудени да мислим чрез имплицитните ограничения на нашия ежедневен живот, а преосмислянето се случва само когато игнорираме тези ограничения. За съществуващите бизнеси те също са ограниченията на закостенелите екосистеми от клиенти, партньори, приходи и печалби. опитва  Комодитизацията на AI модели  Има една поговорка, възникнала по време на златната треска: „Когато хората копаят злато, продавайте лопати“, използвана често за описване на бизнес стратегия: вместо да участвате директно в конкурентен и спекулативен пазар, осигурете основните инструменти и услуги   този пазар. Проблемът с лопатите обаче е, че те са заменими и  . за   Оказва се, че AI моделите също са  Да приемем, че никой доставчик не пуска модел, който е с порядък по-добър от конкуренцията за достатъчно дълго време, за да има стратегическо значение__   __. Тогава къде се натрупва стойността? С други думи, какви видове продукти ще могат да изградят ров? 2  Приложният слой__   __ - повърхностите, приложенията, сайтовете, чрез които потребителите ще взаимодействат, са: 3  най-вероятно ще формира ново поведение, като учи потребителите да правят   така че изцяло нови неща,  вероятно ще натрупа много повече стойност с течение на времето чрез изграждане на нови пазари  Следователно не е изненадващо, че си струва да се конкурирате със стотици (ако не и хиляди) стартиращи фирми за същите случаи на употреба.  - и това е само един рисков фонд!   75% от последната партида YC бяха стартиращи фирми с изкуствен интелект  Този цитат от  дава моментна представа накъде отиват усилията; прогресия от най-ниско висящия плод към   :    ) a16z правенето на нови неща  AI инструменти, които работят върху съществуващ софтуер (помислете: автоматични бележки за срещи за Zoom срещи)  AI инструменти, които работят върху съществуващ софтуер, които имат шанс да изместят този съществуващ софтуер (помислете: бележки от срещата за Zoom Meetings... където споменатата компания след това изгражда видеоконференции и ви предлага да се откажете от Zoom)  AI инструменти, които се превръщат в труд — нова категория в мрежата, напълно недокосната от софтуера до този момент (помислете: софтуерът провежда срещата вместо вас!)   Следователно, нарушете подуването.  Разделяне на GPT  Тази надпревара между съществуващи компании и 0→1 стартиращи фирми е чисто предизвикателство за откриване на продукти. На теория доставчиците на модели трябва да имат предимство в резултат на събиране на 2 години данни за употреба. Търсим информация от пазара на OpenAI за връщания на GPT  ; Сигурен съм, че истинските разговори са по-разяснителни, но вероятно не са забиване. GPT показват, че хората използват LLM за неща,   . Пробивът идва, когато продукт и екип зад него измислят как да научат хората да    доста скучни данни за които знаят, че могат да използват LLM правят изцяло нови неща.  Напомня на  - точно както неговите различни платки бяха разделени на специализирани услуги, много от тях достигнали статус на еднорог в даден момент, ще видим същото да се случва - и много по-бързо - с GPT, като всеки продукт се опитва да реши конкретен проблем по-добре от един -прозорец за чат, подходящ за всички.   отделяне на Craigslist  Стратегия за вертикален интегратор  Миналата седмица публикува   (което породи много мислене зад тази публикация). В контекста на disruptobloat на AI и комодитизацията на моделите, стратегията на вертикалния интегратор става особено уместна: това е начин за изграждане на ров и това е мястото, където действащите компании имат предимство. От Packy: Not Boring от Packy McCormick   Вертикални интегратори    са компании, които: Вертикалните интегратори  Интегрирайте множество авангардни, но доказани технологии.  Развийте значителни вътрешни способности в техния стек.  Модулирайте комерсиализираните компоненти, като същевременно контролирате цялостната системна интеграция.  Конкурирайте се директно с титулярите.  Предлагайте продукти, които са по-добри, по-бързи или по-евтини (често и трите).  NVIDIA е пример за тази стратегия за стероиди, изграждайки екосистеми около основните технологии, за да контролират целия стек от технологии, особено когато базовите модели станат комерсиализирани:  Хардуер (графични процесори, A100, H100, DGX, Jetson)  Софтуер (CUDA, TensorRT)  Платформи: NVIDIA Omniverse за 3D симулации, NVIDIA Clara за здравеопазване  Лаборатория по роботика и симулатор на робот Issac Sim  NVIDIA DRIVE за автономни превозни средства, както хардуер, така и софтуер (DRIVE AGX, DRIVE OS).  Не всички действащи компании се състезават или ще се състезават във всеки слой сега, но въпросът е, че те имат   да го направят, независимо дали чрез изграждане или придобиване. като  обяснява, като използва Stripe и Square като пример за услуги, свързани с fintech: способността   a16z  „Това е недостатъкът да разглеждаме Square и Stripe и да ги наричаме играчи на суровини. Те имат разпределението. Имат инженерен талант.   . Това не означава, че ще го направят, но техният успех зависи от техния собствен продукт и инженерна мощ, а не от невероятна сделка с олигопол или полезност. ” Те могат да изградят свой собствен TiVo  Подаръкът за раздяла  Една от първите цели, които имах за тази публикация, беше да определя случаите на убийствена употреба, което в ретроспекция е трудна задача за няколко часа проучване. И все пак, тъй като рекламата се забавя, има няколко ъгли на disruptobloat, на които обръщам внимание:  Намаляване на разходите за преди много желани, но скъпи услуги - правни, финансови, здравни - където ниската цена може да създаде огромно търсене. от  (отново): „LVMH вероятно харчи десетки милиони долари годишно за борба с фалшиви стоки, изпращане на писма за прекратяване и отказ, сътрудничество с правоприлагащите органи и т.н. Колко малки търговци на Shopify може да искат същата услуга? Всички! Колко биха могли да похарчат $50 милиона на година? Нито един от тях. Колко може да похарчат $1000 на година? Може би всички?“   a16z  Демократизиране на сложни умения, както направихме с кодирането. По-голямата част от разказа около програмирането, подпомагано от LLM, се фокусира върху спестяването на разходи, но магията е, че дава възможност на хората да правят изцяло нови неща, които не   могли да правят преди. Чували сме това от известно време, първо с началните лагери за кодиране, след това с приложения без код, но те идват с ограничения. Сега ги няма. са  Хиперперсонализация в мащаб, във всяка потребителска дейност  AI + роботика  Климатична техника__   __ 4  Убийственият случай на употреба е някъде там, нерафиниран и потънал в шум. Дали - или кога -  е друг въпрос.   пазарът ще бъде готов    PS: Публикувам на   относно нововъзникващи технологии и бих искал да ги изпратя директно до вас. https://hypegeist.substack.com/  PS2: Благодаря ти Клод за мозъчната атака и помощта за редактиране.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

AI Disruptobloat: Как свръхпроизводството намалява стойността, но ускорява иновациите

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps