10位拿到钱的AI创业者:他们的焦虑、预判和规划

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文章摘要


【关 键 词】 GenAI商业价值端侧推理Agent功能应用创业

在这篇文章中,我们探讨了GenAI商业价值及其在不断变化的市场中的表现。文章通过访谈多位创业者,分享了他们在动态市场中的经验和策略。以下是文章的详细总结:

  1. 在后互联网时代,C端产品的真正资产是有使用依赖性和付费习惯的用户。为了在早期建立用户对服务/内容价值的认可和付费意识,创业公司需要关注提供高质量的个性化体验。这需要高质量的互动数据驱动,因此,互联网时代的小应用有潜力在GenAI时代被激活新价值。

  2. 降低推理成本的需求将更凸显,端侧推理或将带来交互新场景。随着模型调用的频繁,推理量增加,降低推理成本的需求变得更加显著。多模态模型对算力的需求比LLM更大,这将带动对算力层Infra的更大需求。端侧推理被寄予厚望,因为它可以让用户直接与设备交互,从而带来更多应用可能性。

  3. 在企业场景中,客户开始追求大模型落地性价比,选择更灵活的方案。企业从渴望拥有大模型,到思考拥有大模型带来的投入产出比。B端应用主要在已有场景上,利用模型搭建新功能,从而带来增量价值。不同生态位的企业都在尝试渗透这部分价值空间。

  4. Agent功能的有效实现是应用做深的下一步。Agent可以节省专家的工作时长,但在实际落地中,专家往往不愿意被替代。因此,寻找切入的功能点很重要,从需要专家知识、但人类专家并不愿意做的环节入手。

  5. 对于应用创业者,贴近真实场景、创造基于功能的数据循环是获得生态位的立足点。应用创业公司通过建立数据回路、深度打磨功能、不断优化,能够赢得先发优势。至于如何扩大优势并形成商业壁垒,则需要持续探索。

文章还提到了一些创业公司的观点和经验,包括生数科技联合创始人唐家渝、Morph AI创始人徐怀哲、Zilliz联合创始人郭人通、小冰公司CEO李笛等。他们分享了关于多模态、降低推理成本、企业场景、Agent功能实现等方面的见解。

总之,GenAI的商业价值在不断变化的市场中逐渐显现,创业者需要敏锐捕捉市场变化,灵活调整策略,以实现在GenAI时代的成功。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 14840字 | 60分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆

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