AI-Unternehmen haben keinen Graben – es sei denn, sie hören auf, Parteien zu wählen

Die unangenehme Wahrheit über AI-Produkte: Ihr Wettbewerbsvorteil hat eine Haltbarkeit, die in Wochen und nicht in Jahren gemessen wird.

Während grundlegende AI-Labors Milliarden in Modelle investieren, die Jahre dauern, um sie zu entwickeln, entdecken Anwendungs-Unternehmen, dass Gräben im herkömmlichen Sinne nicht existieren. Ihre Killer-Funktion? Bis Freitag repliziert. Ihr technischer Vorteil? Bis zum nächsten Quartal verschwunden. Die Vielfalt der Spieler, die Zugänglichkeit der grundlegenden Modelle und die Geschwindigkeit der Innovation haben einen Markt geschaffen, in dem es nicht mehr garantiert ist, dass man durch das Erste, das Beste oder das Anderssein überlebt.

Aber es gibt einen kontraintuitiven Weg heraus: Hören Sie auf, mit der Technologie zu gewinnen, und beginnen Sie, die Fähigkeit aufzubauen, sie zu überleben. Der echte Graben liegt nicht in der AI, die Sie verwenden – sondern in Ihrer Fähigkeit, jede AI zu verwenden.

Die grundlegende Spaltung

Es gibt eine grundlegende Ebene – die großen Modelle wie ChatGPT, Grok und Gemini. Einige Dutzend Modelle, die unterschiedlich trainiert wurden, jedes mit seinen eigenen Vorteilen. Aber dies ist fundamentale, forschungsintensive Arbeit: Ingenieure, die jahrelang arbeiten, massive Ressourceninvestitionen erfordern. Jedes davon besitzt einen deutlichen Graben – sonst kann die Ressourceninvestition nicht gerechtfertigt werden. Dies ist genau der Grund, warum Versuche, Ingenieure von OpenAI abzuwerben so gut veröffentlicht sind: Sie besitzen einzigartige Expertise, die nicht schnell zu einem beliebigen Preis kultiviert werden kann.

Aber auf der Anwendungsebene sind die Dinge völlig anders. Weniger Ressourcen sind erforderlich, obwohl etwas mehr Kreativität erforderlich ist, um ein LLM fein zu justieren und ein Geschäftsproblem zu lösen. Jeder hat sein eigenes Spiel, seinen eigenen Ansatz, sein eigenes Produkt. Die Vielfalt der Spieler tötet jede Möglichkeit, einen deutlichen Graben in einem Markt zu haben – Text, Audio oder Bild. Geschäftslösungen auf der Grundlage von grundlegender AI entstehen täglich, Unternehmen erscheinen regelmäßig, und oft sind sie nicht von einander zu unterscheiden.

Mögliche Differenzierungen in der Sprachindustrie veranschaulichen diese Entwicklung: Zunächst versuchten alle, Stimmen so menschlich wie möglich klingen zu lassen, dann wurde die Geschwindigkeit zur Frage und alle begannen, die gleiche Aufgabe schnell zu lösen. Jetzt sind wir in der Ära der emotionalen Tags. Bei der Spracherkennung hat sich der Haupt-Indikator – Wort/Fehlerquote – mit dem Auftauchen von LLMs, die kontextuelle Wortangemessenheit verstehen können, deutlich verbessert.

In Kürze wird die Abwesenheit eines Grabens durch den Mangel an Tiefe in jedem Aspekt der Existenz eines anwendungsbasierten Produkts erklärt: Es ist sowohl in der AI-Komponente als auch in der Geschäftsanwendung flach.

Aber benötigen anwendungsbasierte Projekte einen Graben? Wenn Sie in einem relativ großen Markt arbeiten und weniger als 30 Wettbewerber haben – können Sie alles so lassen, wie es ist. Natürlich können Wettbewerber große wie OpenAI und Anthropic sein – aber hier müssen Sie auf ein subjektives Gefühl für die Marktgöße und -dynamik vertrauen, ob es genug Nahrung für alle gibt oder nicht. Aber wenn der Markt relativ klein ist und Wettbewerber wie Pilze sprießen – dann müssen Sie Ihren Wettbewerbsvorteil sehr klar positionieren. Es spielt keine Rolle, ob Wettbewerber ihn schnell übernehmen.

Verteilung als echter Graben

Ich vermute, dass dies in gewissem Maße eine gültige Behauptung ist und der echte Graben im Verteilungsbereich liegt, nicht in der Technologie selbst. Was wichtiger ist, ist, wie schnell Sie Ihre Präsenz bei Kunden skalieren und ob der Wert des Produkts eine gute LTV garantiert. Andernfalls könnten Sie eine B2C-Anwendung für Benutzer erstellen, mit der sie spielen, und sie könnten sie sogar viral verbreiten, aber dann einfach aufhören, sie zu verwenden, wenn die nächste neue App erscheint.

Die zwei Arten von Vorteil – Und warum nur einer überlebt

Es gibt zwei Arten von Wettbewerbsvorteilen. Der erste ermöglicht es Ihnen, hier und jetzt mit einem klaren Vorteil zu gewinnen – dank einzigartiger Know-how oder einer Killer-Funktion, die Wettbewerber einfach nicht haben. Der zweite ermöglicht es Ihnen, langfristig nicht zu verlieren, weil Sie Nachhaltigkeit aufbauen.

Bei AI-Produkten zeigt die tatsächliche Praxis bereits, dass der erste Vorteil-Typ extrem schnell gelöscht wird: Wettbewerber schließen die Lücke mit atemberaubender Geschwindigkeit.

Deshalb macht es Sinn, sich auf den zweiten Typ zu konzentrieren: maximale Produkt-Haltbarkeit. Dies wird erreicht, indem ein Produkt erstellt wird, das mit jedem LLM-Anbieter zusammenarbeiten und zwischen ihnen sofort wechseln kann – sobald das aktuelle Modell, auf dem Ihr Geschäft aufbaut, offensichtlich hinter dem nächsten besten zurückfällt.

Angesichts dessen wird die Unabhängigkeit von den zugrunde liegenden LLM-Schichten zu einem stärkeren Graben als Marketing- oder technische Bemühungen allein. Vendor-Unabhängigkeit ist nicht nur ein Nice-to-Have – es ist die einzige verteidigungsfähige Position, wenn der Boden unter Ihnen monatlich wechselt.

Die versteckte Komplexität der Multi-Modell-Strategie

Während Vendor-Unabhängigkeit langfristigen Schutz bietet, zeigt die Implementierung erhebliche Herausforderungen. Wie Alexey Aylarov erklärt, “ist es nicht leicht, da alle Modelle ihre eigenen Besonderheiten/Probleme haben”.

Das Kernproblem: LLMs sind nicht austauschbar. Die Ausgabe variiert mit der gleichen Eingabe – sogar innerhalb des gleichen LLM, aber viel dramatischer, wenn zwischen Anbietern gewechselt wird. Jedes Modell reagiert auf Prompts und Anweisungen anders: Einige folgen Richtlinien besser, andere schlechter; die Leistung kann sprachspezifisch oder zielorientiert sein.

Ein konkretes Beispiel: Betrachten Sie Bild-/Video-Generierungsdienste wie Sora oder Veo. Geben Sie ihnen identische Eingaben und Sie erhalten völlig unterschiedliche Ergebnisse. Diese Varianz gilt für alle LLM-Anwendungen.

Die Abstimmungsherausforderung: Um Multi-Modell-Kompatibilität zu erhalten, müssen Sie:

• Separate Prompts/Anweisungen für jedes LLM erstellen, die Ihr gewünschtes Ergebnis produzieren
• Wissen, wie jedes LLM sich unterscheidet und Eingaben entsprechend anpassen
• Sich mit Arbeit befassen, die oft kreativ ist und nicht Routine
• Akzeptieren, dass dieser Prozess “relativ schwer zu automatisieren ist, in den meisten Fällen”

Es erfordert erheblichen Abstimmungsaufwand für jedes Modell. Die vorherige Investition ist erheblich: Sie müssen Prompts für alle LLMs entwickeln, bevor Sie frei zwischen ihnen wechseln können. Darüber hinaus deckt diese Vorbereitung nur bestehende Modelle ab – wenn neue LLMs entstehen, beginnt der Abstimmungsprozess erneut.

Der Graben entsteht durch die Investition in die Testinfrastruktur, die Expertise im Prompt-Engineering und die betriebliche Disziplin, um tatsächlich Kompatibilität über mehrere LLMs zu erhalten – und diesen Prozess zu wiederholen, während sich die Landschaft entwickelt. Diese Fähigkeit wird zu einer Form von technischer Tiefe, die Wettbewerber nicht leicht replizieren können, auch wenn sie die Strategie verstehen.

Das Paradox: Ihr Graben ist es, keinen zu haben

Hier liegt die Macht der Vendor-Unabhängigkeit: Es ist der einzige Wettbewerbsvorteil, der stärker wird, wenn der Markt chaotischer wird.

Wenn Ihr Wettbewerber sein ganzes Produkt auf GPT-4 aufbaut und ein besseres Modell erscheint, steht er vor einer existenziellen Neugestaltung. Wenn Sie die Infrastruktur aufgebaut haben, um Modelle zu wechseln, stehen Sie vor einem Dienstag. Die Unternehmen, die überleben, werden nicht diejenigen sein, die das richtige Modell gewählt haben – sie werden diejenigen sein, die nie wählen mussten.

Ja, das Bauen für mehrere LLMs ist teuer im Voraus. Ja, es erfordert kreatives Ingenieurswerk, das schwer zu automatisieren ist. Ja, Sie müssen im Grunde parallele Prompt-Strategien für jeden Anbieter aufrechterhalten. Aber genau das schafft die Barriere zum Eintritt. Der Graben liegt nicht in der Technologie selbst – sondern in der betrieblichen Muskelgedächtnis bei der Bewältigung technologischen Wandels.

Die meisten AI-Unternehmen optimieren für den Sieg heute. Die agnostischen optimieren für das Überleben morgen. In einem Markt, in dem die gestrige Durchbruch die morgige Basislinie ist, ist diese Unterscheidung alles.