Firmy AI nie mają przewagi rynkowej – chyba że przestaną wybierać strony

Niewygodna prawda o produktach AI: twoja przewaga konkurencyjna ma okres przydatności liczony w tygodniach, a nie latach.

Podczas gdy podstawowe laboratoria AI wydają miliardy na modele, które wymagają lat budowy, firmy z poziomu aplikacji odkrywają, że przewagi rynkowe nie istnieją w tradycyjnym sensie. Twoja zabójcza funkcja? Zreplicowana do piątku. Twoja przewaga technologiczna? Zniknęła do następnego kwartału. Różnorodność graczy, dostępność podstawowych modeli i szybkość innowacji stworzyły rynek, na którym bycie pierwszym, najlepszym lub różnym nie gwarantuje już przetrwania.

Jednak jest sposób, by wyjść z tej sytuacji: przestań próbować wygrywać z technologią i zacznij budować zdolność do przetrwania jej. Prawdziwa przewaga rynkowa nie leży w AI, którą używasz – leży w twojej zdolności do używania dowolnej AI.

Podział podstawowy

Istnieje warstwa podstawowa – duże modele takie jak ChatGPT, Grok i Gemini. Kilkadziesiąt modeli, szkolonych inaczej, każdy posiadający swoje własne zalety. Ale to jest podstawowa, wymagająca badań praca: inżynierowie pracujący przez lata, wymagający ogromnych nakładów资源. Każdy z nich posiada wyraźną przewagę – w przeciwnym razie nie można by uzasadnić nakładów.

Ale na poziomie aplikacji wszystko jest zupełnie inaczej. Potrzeba znacznie mniej zasobów, choć trochę więcej kreatywności, aby dostrajać model LLM i rozwiązywać problemy biznesowe. Każdy ma swoją własną grę, swój własny podejście, swój własny produkt. Różnorodność graczy zabija wszelką możliwość posiadania wyraźnej przewagi rynkowej na jakimkolwiek rynku – tekst, audio lub obraz. Rozwiązania biznesowe oparte na AI podstawowych pojawiają się codziennie, firmy pojawiają się regularnie, a często są nie do odróżnienia od siebie.

Możliwe różnicowanie w branży głosowej ilustruje tę ewolucję: początkowo wszyscy starali się, aby głosy brzmiały maksymalnie ludzko, potem szybkość stała się pytaniem i wszyscy zaczęli rozwiązywać ten sam problem szybko. Teraz jesteśmy w erze tagów emocjonalnych. W rozpoznawaniu mowy główny wskaźnik – współczynnik słów/błędów – znacznie się poprawił z pojawieniem się modeli LLM, które potrafią zrozumieć kontekstowe odpowiedniość słów.

W skrócie, brak przewagi rynkowej wynika z braku głębi w jakimkolwiek aspekcie istnienia produktu na poziomie aplikacji: jest płytki zarówno w składniku AI, jak i w zastosowaniu biznesowym. Podobnie jak przewaga rynkowa produktu podstawowego jest wyjaśniona głębią jego rozwoju.

Czy projekty na poziomie aplikacji potrzebują przewagi rynkowej? Jeśli pracujesz na stosunkowo dużym rynku i masz mniej niż 30 konkurentów – możesz wszystko pozostawić tak, jak jest. Oczywiście, konkurenci mogą być dużymi firmami jak OpenAI i Anthropic – ale tutaj musisz polegać na subiektywnym poczuciu wielkości rynku i dynamiki, czy jest wystarczająco dużo “jedzenia” dla wszystkich, czy nie. Ale jeśli rynek jest stosunkowo mały i konkurenci pojawiają się jak grzyby – wtedy musisz bardzo wyraźnie określić swoją przewagę konkurencyjną. Nie ma to znaczenia, czy konkurenci szybko ją przyjmują.

Dystrybucja jako prawdziwa przewaga

Podejrzewam, że w pewnym stopniu jest to słuszne twierdzenie i prawdziwa przewaga rynkowa leży w dziedzinie dystrybucji, a nie w samej technologii. To, co więcej ma znaczenie, to jak szybko skalujesz swoją obecność u klientów i czy wartość produktu gwarantuje dobrą LTV. W przeciwnym razie, mógłbyś zbudować jakąś aplikację B2C dla użytkowników do zabawy, i mogliby ją nawet rozpowszechniać wirusowo, ale potem po prostu przestaliby ją używać, gdy pojawi się następna nowa aplikacja.

Dwa typy przewagi – i dlaczego tylko jeden przetrwa

Istnieją dwa typy przewag konkurencyjnych. Pierwszy pozwala ci wygrać tu i teraz z wyraźną przewagą – dzięki jakiejś unikalnej wiedzy lub zabójczej funkcji, której konkurenci po prostu nie mają. Drugi pozwala ci uniknąć przegranej w długiej perspektywie, ponieważ budujesz trwałość.

W przypadku produktów AI praktyka już pokazuje, że pierwszy typ przewagi zostaje skasowany ekstremalnie szybko: konkurenci zamykają lukę w przerażającym tempie.

Dlatego ma sens skoncentrować się na drugim typie: maksymalnej trwałości produktu. To jest osiągane przez zbudowanie produktu, który może działać z dowolnym dostawcą LLM i przełączać się między nimi natychmiast – w momencie, gdy bieżący model, na którym opiera się twoja firma, zaczyna wyraźnie odstawać od następnego najlepszego.

Biorąc to pod uwagę, miara niezależności od warstwy LLM staje się silniejszą przewagą rynkową niż sama marketingowa lub technologiczna. Bycie niezależnym od dostawcy nie jest tylko miłym dodatkiem – jest to jedynabroniona pozycja, gdy grunt pod twoimi stopami zmienia się co miesiąc.

Ukryta złożoność strategii wielomodelowej

Podczas gdy agnostyczność dostawcy oferuje długoterminową ochronę, implementacja ujawnia znaczne wyzwania. Jak wyjaśnia Alexey Aylarov, “nie jest to łatwe, ponieważ wszystkie modele mają swoje własne specyficzne problemy”.

Główny problem: LLM nie są wymienne. Wynik różni się przy tym samym wejściu – nawet w ramach tego samego LLM, ale znacznie bardziej dramatycznie przy przełączaniu się między dostawcami. Każdy model reaguje inaczej na polecenia i instrukcje: niektóre lepiej przestrzegają wytycznych, inne gorzej; wydajność może być specyficzna dla języka lub celu.

Konkretny przykład: rozważ usługi generowania obrazów/wideo, takie jak Sora lub Veo. Podaj im identyczne dane wejściowe, a otrzymasz całkowicie różne wyniki. Ta zmienność dotyczy wszystkich aplikacji LLM.

Wyzwanie dostosowania: aby utrzymać kompatybilność z wieloma modelami, musisz:

• Stworzyć oddzielne polecenia/instrukcje dla każdego LLM, które dają pożądany wynik
• Wiedzieć, jak każdy LLM się różni i dostosowywać dane wejściowe odpowiednio
• Angażować się w pracę, która jest często kreatywna, a nie rutynowa
• Przyjąć, że ten proces jest “relatywnie trudny do zautomatyzowania w większości przypadków”

Wymaga to znacznego wysiłku dostosowania dla każdego modelu. Inwestycja początkowa jest znaczna: musisz opracować polecenia dla wszystkich LLM, zanim będziesz mógł swobodnie przełączać się między nimi. Co więcej, ten przygotowanie obejmuje tylko istniejące modele – gdy pojawiają się nowe LLM, proces dostosowania zaczyna się od nowa.

Przewaga rynkowa pochodzi z inwestycji w infrastrukturę testową, ekspertyzę inżynierii poleceń i dyscyplinę operacyjną, aby utrzymać kompatybilność w wielu LLM – i powtarzać ten proces, gdy krajobraz ewoluuje. Ta zdolność staje się formą głębi technologicznej, której konkurenci nie mogą łatwo odtworzyć, nawet jeśli zrozumieją strategię.

Paradoks: twoja przewaga rynkowa tkwi w tym, że jej nie masz

To, co sprawia, że agnostyczność dostawcy jest tak potężna, polega na tym, że jest to jedyna przewaga konkurencyjna, która staje się silniejsza, gdy rynek staje się bardziej chaotyczny.

Gdy twój konkurent zbuduje cały swój produkt na GPT-4, a lepszy model się pojawi, stoi on w obliczu egzystencjalnej przebudowy. Gdy zbudujesz infrastrukturę, aby przełączać się między modelami, stoisz w obliczu zwykłego wtorku. Firmy, które przetrwają, nie będą tymi, które wybrały odpowiedni model – będą tymi, które nigdy nie musiały wybierać.

Tak, budowanie dla wielu LLM jest drogie na początku. Tak, wymaga kreatywnej pracy inżynierskiej, której trudno zautomatyzować. Tak, utrzymujesz równolegle strategie poleceń dla każdego dostawcy. Ale to właśnie tworzy barierę wejścia. Przewaga rynkowa nie leży w samej technologii – leży w operacyjnej pamięci mięśniowej zarządzania zmianą technologiczną.

Większość firm AI optymalizuje wygrywanie dzisiaj. Firmy agnostyczne optymalizują pozostawanie tu jutro. Na rynku, na którym wczorajszy przełom jest dzisiejszą bazą, ta różnica jest wszystkim.