Společnosti využívající AI nemají konkurenční výhodu – pokud nepřestanou vybírat strany

Nepleasantní pravda o produktech AI: vaše konkurenční výhoda má trvanlivost měřenou týdny, ne roky.

Zatímco základní laboratoře AI investují miliardy do modelů, které vyžadují roky vývoje, společnosti na úrovni aplikací zjistily, že konkurenční výhody neexistují ve tradičním smyslu. Váš zabijácký rys? Zkopírován do pátku. Vaše technická výhoda? Zmizí do příštího čtvrtletí. Rozmanitost hráčů, dostupnost základních modelů a rychlost inovací vytvořily trh, kde být první, nejlepší nebo jiný již nezaručuje přežití.

Ale existuje protichůdný způsob, jak se z tohoto problému vymanit: přestat se snažit vyhrát s technologií a začít budovat kapacitu přežít ji. Skutečná konkurenční výhoda není v AI, kterou používáte – ale ve vaší schopnosti používat jakoukoli AI.

Základní rozdělení

Existuje základní vrstva – velké modely jako ChatGPT, Grok a Gemini. Několik desítek modelů, trénovaných odlišně, každý s vlastními výhodami. Ale tato je fundamentální, výzkum-intenzivní práce: inženýři pracující roky, vyžadující masivní investice do zdrojů. Každý z těchto modelů má svou vlastní konkurenční výhodu – jinak by investice do zdrojů nemohla být odůvodněna. To je přesně proč pokusy o nábor inženýrů z OpenAI jsou tak dobře zveřejněny: oni mají jedinečné znalosti, které nelze rychle vyvinout za žádnou cenu.

Ale na úrovni aplikací je všechno úplně jinak. Mnohem méně zdrojů je potřeba, i když je vyžadována trochu více kreativity, aby se fine-tunoval LLM a vyřešil obchodní problém. Každý má svou vlastní hru, svůj vlastní přístup, svůj vlastní produkt. Rozmanitost hráčů zabíjí jakoukoli možnost mít odlišnou konkurenční výhodu na jakémkoli trhu – text, audio nebo obraz. Obchodní řešení založená na základních AI modelů se objevují denně, společnosti se objevují pravidelně a často jsou odlišitelné od ostatních.

Možné rozlišovatele v oblasti hlasu ilustrují tuto evoluci: zpočátku se všichni snažili udělat hlasy co nejvíce lidské, pak se stal otázkou rychlost a všichni začali řešit stejnou úlohu rychle. Nyní jsme v éře emočních značek. V rozpoznávání řeči se hlavní metrika – word/error rate – výrazně zlepšila s vývojem LLM schopných porozumět kontextové vhodnosti slov.

Stručně řečeno, absence konkurenční výhody je vysvětlena nedostatkem hloubky v jakémkoli aspektu existence produktu na úrovni aplikací: je to mělké jak v AI komponentě, tak v obchodním uplatnění. Stejně jako konkurenční výhoda základního produktu je vysvětlena hloubkou jeho vývoje.

Ale potřebují projekty na úrovni aplikací konkurenční výhodu? Pokud pracujete v relativně velkém trhu a máte méně než 30 konkurentů – můžete nechat všechno tak, jak je. Samozřejmě, konkurenti mohou být velké, jako OpenAI a Anthropic – ale zde musíte spoléhat na subjektivní pocit velikosti trhu a dynamiky, zda je dostatek potravy pro všechny nebo ne. Ale pokud je trh relativně malý a konkurenti se objevují jako houby – pak musíte velmi jasně stanovit svou konkurenční výhodu. Není důležité, zda konkurenti rychle přijmou.

Distribuce jako skutečná konkurenční výhoda

Podezřívám, že do jisté míry je toto platné tvrzení a skutečná konkurenční výhoda leží v oblasti distribuce, ne v technologii samotné. Co je důležitější, je to, jak rychle můžete rozšířit svou přítomnost u klientů a zda hodnota produktu zajišťuje dobrou LTV. Jinak můžete vytvořit nějakou B2C aplikaci pro uživatele, aby si s ní hráli, a oni ji mohou even šířit virálně, ale pak prostě přestanou používat, když se objeví další nová aplikace.

Dvě typy konkurenčních výhod – a proč přežije pouze jeden

Existují dva typy konkurenčních výhod. První umožňuje vyhrát zde a nyní s jasnou výhodou – díky nějakému jedinečnému know-how nebo zabijáckému rysu, který konkurenti prostě nemají. Druhý umožňuje vyhnout se prohrání v dlouhodobém horizontu, protože budujete udržitelnost.

U produktů AI je již praktická zkušenost ukazuje, že první typ konkurenční výhody je velmi rychle vymazán: konkurenti rychle uzavírají mezery.

To je důvod, proč má smysl soustředit se na druhý typ: maximální životnost produktu. To je dosaženo vytvořením produktu, který může pracovat s jakoukoli LLM a přepínat se mezi nimi okamžitě – ve chvíli, kdy aktuální model, na kterém je váš obchod postaven, začne jasně zaostávat za dalším nejlepším.

Vzhledem k tomu se měřítkem nezávislosti na základních LLM vrstvách stává silnější konkurenční výhoda než marketingové nebo technické úsilí samotné. Být dodavatelem nezávislým není jen hezkou věcí – je to jedinou obhajitelnou pozicí, když se půda pod vámi mění měsíčně.

Skrytá složitost multi-modelové strategie

Zatímco nezávislost na dodavateli nabízí dlouhodobou ochranu, implementace odhaluje významné výzvy. Jak vysvětluje Alexey Aylarov, “není to snadné, protože všechny modely mají své vlastní specifika/problémy.”

Hlavní problém: LLM nejsou vzájemně zaměnitelné. Výstup se liší pro stejný vstup – i uvnitř stejného LLM, ale mnohem dramatičtěji při přepínání mezi poskytovateli. Každý model reaguje na podněty a instrukce odlišně: některé následují pokyny lépe, jiné hůře; výkon může být jazyk-specifický nebo cíl-specifický.

Konkrétní příklad: Zvažte služby generování obrázků a videí, jako je Sora nebo Veo. Dejte jim stejný vstup a dostanete zcela odlišné výsledky. Tato variabilita platí pro všechny aplikace LLM.

Výzva ladění: Abyste udrželi kompatibilitu s více modely, musíte:

• Vytvořit samostatné podněty/instrukce pro každý LLM, které produkují vámi požadovaný výsledek
• Vědět, jak se každý LLM liší a ladit vstupy podle toho
• Zapojit se do práce, která je často kreativní spíše než rutinní
• Přijmout, že tento proces je “relativně těžké automatizovat ve většině případů”

To vyžaduje podstatné úsilí o ladění pro každý model. Přední investice jsou významné: musíte vyvinout podněty pro všechny LLM, než budete moci přepínat mezi nimi volně. Kromě toho tato příprava pokrývá pouze existující modely – když se objeví nové LLM, proces ladění začíná znovu.

Konkurenční výhoda pochází z investice do testovací infrastruktury, odborných znalostí v oblasti ladění a operační disciplíny, aby skutečně udržet kompatibilitu napříč několika LLM – a opakovat tento proces, jak se krajina vyvíjí. Tato schopnost se stává formou technické hloubky, kterou konkurenti nemohou snadno replikovat, i když pochopí strategii.

Paradox: Vaše konkurenční výhoda spočívá v tom, že žádnou nemáte

To, co dělá nezávislost na dodavateli tak silnou, je to, že je to jediná konkurenční výhoda, která se stává silnější, jak se trh stává více chaotickým.

Když váš konkurent postaví celý produkt na GPT-4 a lepší model se objeví, čelí existenční přestavbě. Když jste postavili infrastrukturu pro přepínání modelů, čelíte úterý. Společnosti, které přežijí, nebudou ty, které vybraly správný model – budou ty, které nikdy neměly vybrat.

Ano, budování pro více LLM je drahé na začátku. Ano, vyžaduje kreativní inženýrskou práci, která je těžké automatizovat. Ano, vlastně udržujete paralelní strategie pro každý poskytovatel. Ale to je přesně to, co vytváří bariéru pro vstup. Konkurenční výhoda není v technologii samotné – je v operační paměti na management technologických změn.

Většina společností AI se optimalizuje pro vítězství dnes. Ty, které jsou nezávislé, se optimalizují pro to, aby byly ještě zítra. Na trhu, kde včerejší průlom je dneska základní hodnotou, je toto rozlišení všechno.