Yapay Zeka Şirketleri MOAT’a Sahip Değil – Tarafları Seçmeyi Bırakmadıkça

Yapay zeka ürünlerinin关于 rahatsız edici gerçeği: rekabet avantajınızın raf ömrü haftalarla değil, yıllarla ölçülür.

Temel yapay zeka laboratuvarları, yıllarca inşa edilen modellere milyarlarca dolar yatırırken, uygulama katmanındaki şirketler geleneksel anlamda hendeklerin olmadığını keşfediyorlar. Öldürücü özelliğiniz? Cuma günü tarafından kopyalanır. Teknik üstünlüğünüz? Bir sonraki çeyrekte ortadan kaybolur. Oyuncu çeşitliliği, temel modellerin erişilebilirliği ve inovasyon hızının yarattığı bir pazarda ilk olmak, en iyi olmak veya farklı olmak artık hayatta kalmayı garanti etmemektedir.

Ama karşıt bir yol var: teknolojiyle kazanmaya çalışmayı bırakın ve hayatta kalmak için kapasite oluşturmaya başlayın. Gerçek hendek, kullandığınız yapay zeka değil, herhangi bir yapay zekayı kullanabilme yeteneğinizdedir.

Temel Bölünme

Temel bir katman vardır – ChatGPT, Grok ve Gemini gibi büyük modeller. Birkaç düzine model, farklı şekilde eğitilir ve her biri kendi avantajlarına sahiptir. Ancak bu, temel, araştırma yoğun bir iştir: mühendisler yıllarca çalışır ve büyük bir kaynak yatırımı gerektirir. Bunların her biri kendine özgü bir hendek sahiptir – aksi takdirde, kaynak harcaması haklı çıkarılamaz. İşte bu nedenle OpenAI’den mühendisleri poach etme girişimleri bu kadar iyi bilinir: benzersiz bir uzmanlığa sahiptirler ve bu uzmanlık herhangi bir fiyata hızla yetiştirilemez.

Ancak uygulama düzeyinde, her şey tamamen farklıdır. Daha az kaynak gerekir, ancak bir LLM’yi ince ayarlamak ve bir iş sorununu çözmek için biraz daha yaratıcılık gerekir. Herkesin kendi oyunu, kendi yaklaşımı, kendi ürünü vardır. Oyuncu çeşitliliği, herhangi bir pazarda – metin, ses veya görüntü – ayrıcalıklı bir hendek olasılığını öldürür. Temel yapay zeka üzerine kurulu iş çözümleri günlük olarak ortaya çıkar, şirketler düzenli olarak ortaya çıkar ve souvent birbirlerinden ayırt edilemezler.

Ses endüstrisindeki olası ayırt ediciler bu evrimi göstermektedir: başlangıçta herkes sesleri möglich olduğunca insan gibi yapmak istedi, sonra hız sorusu ortaya çıktı ve herkes aynı görevi hızla çözmeye başladı. Şimdi duygusal etiketler çağındayız. Konuşma tanıma alanında, ana metric – kelime/hata oranı – LLM’lerin bağlamsal kelime uygunluğunu anlamaya capable olduğu ortaya çıktıkça önemli ölçüde iyileşmiştir.

Kısacası, hendek yokluğunun nedeni, bir uygulama düzeyindeki ürünün varoluşunun herhangi bir yönünde derinliğin olmamasıdır: hem yapay zeka bileşeni hem de iş uygulaması açısından sığdır.

Ama uygulama düzeyindeki projelerin bir hendek ihtiyacı var mı? Eğer relativ olarak büyük bir pazarda çalışıyorsanız ve 30’dan az rakibiniz varsa, her şeyi olduğu gibi bırakabilirsiniz. Tabii ki, rakipler büyük olanlar gibi OpenAI ve Anthropic olabilir – ancak burada pazar boyutu ve dinamiklerine ilişkin subjektif bir hisse güvenmelisiniz, herkes için yeterli yemek olup olmadığına bakılmaksızın. Ancak pazar relativ olarak küçükse ve rakipler mantar gibi ortaya çıkıyorsa, rekabet avantajınızı çok açık bir şekilde konumlandırmanız gerekir. Rakiplerinizin bunu hızla benimsemesi önemli değildir.

Dağıtım Gerçek Hendek

Sanırım bir dereceye kadar bu, geçerli bir iddiadır ve gerçek hendek teknoloji değil, dağıtım alanında yatmaktadır. Müşterilerle varlığınızı ne kadar hızlı ölçeklendirebildiğiniz ve ürünün değerinin iyi bir LTV sağladığı önemlidir. Aksi takdirde, kullanıcıların oynamak için bir B2C uygulaması oluşturabilir ve hatta viral olarak yayılabilir, ancak sonra yeni bir uygulama ortaya çıktığında kullanmayı bırakabilirler.

İki Tür Avantaj – Ve Neden Sadece Bir Tanesi Hayatta Kalır

İki tür rekabet avantajı vardır. İlk tür, size bazı benzersiz know-how veya rakiplerinizin sahip olmadığı öldürücü bir özellik sayesinde burada ve şimdi kazanma olanağı sağlar. İkinci tür, size uzun vadede kaybetmemenize olanak sağlar, çünkü sürdürülebilirlik oluşturuyorsunuz.

Yapay zeka ürünlerinde, gerçek dünya uygulaması zaten ilk tür avantajın çok hızlı bir şekilde silindiğini göstermektedir: rakipler açığı korkunç bir hızda kapatırlar.

Bu nedenle, ikinci türe odaklanmak mantıklıdır: maksimum ürün dayanıklılığı. Bu, herhangi bir LLM sağlayıcısıyla çalışabilen ve anında arasında geçiş yapabilen bir ürün oluşturarak elde edilir – işiniz temel aldığı model明显 geride kaldığında.

Buna göre, alttaki LLM katmanlarından bağımsızlık ölçüsü, pazarlama veya teknik çabaların tek başına olduğundan daha güçlü bir hendek haline gelir. Satıcıdan bağımsız olmak sadece bir güzel şey değil, zeminin aylık olarak değiştiği bir ortamda savunulabilir bir konumdur.

Çok Model Stratejisinin Gizli Karmaşıklığı

Satıcıdan bağımsız olmak uzun vadeli koruma sunarken, uygulama önemli zorluklar ortaya koyar. Alexey Aylarov’un açıkladığı gibi, “kolay değil, çünkü tüm modellerin kendi özgü özellikleri/sorunları vardır.”

Temel Problem: LLM’ler değişmez değildir. Aynı girdi için çıktı değişir – aynı LLM içinde bile, ancak sağlayıcılar arasında geçiş yaparken çok daha dramatik bir şekilde. Her model, talimatları ve yönergeleri farklı şekilde takip eder: bazıları rehberleri daha iyi takip eder, diğerleri daha kötü; performans dil veya hedef özgü olabilir.

Somut Bir Örnek: Sora veya Veo gibi görüntü/video oluşturma hizmetlerini düşünün. Aynı girdi verin ve tamamen farklı sonuçlar alın. Bu varyans, tüm LLM uygulamalarına uygulanır.

Ayarlama Zorluğu: Çok model uyumluluğunu korumak için:

• Her LLM için ayrı promtler/talimatlar oluşturun ve istediğiniz sonucu üretin
• Her LLM’nin nasıl farklı olduğunu bilin ve girdileri buna göre ayarlayın
• Sık sık rutin değil, yaratıcı bir çalışma yapın
• Bu sürecin “çoğu durumda göreli olarak otomatikleştirilmesi zor” olduğunu kabul edin

Her model için önemli bir ayarlama çabası gerektirir. İlk yatırım önemlidir: tüm LLM’ler için promtler geliştirmeniz必要 önce serbestçe arasında geçiş yapabilirsiniz. Ayrıca, bu hazırlık yalnızca mevcut modelleri kapsar – yeni LLM’ler ortaya çıktığında, ayaralama süreci yeniden başlar.

Hendek, test altyapısına yatırım yapmak, promt mühendisliği uzmanlığını geliştirmek ve operasyonel disiplini oluşturmak ve bunları korumak için harcanan çabadan gelir – ve bu süreci manzara değiştikçe tekrarlayın. Bu yetenek, rakiplerinin kolayca kopyalayamayacağı bir teknik derinlik haline gelir, hatta stratejilerini anlasalar bile.

Çelişki: Hendekiniz Yokluğundadır

Satıcıdan bağımsız olmanın güçlü olduğu şey budur: pazar daha kaotik hale geldikçe, rekabet avantajı güçlenir.

Rakibiniz tüm ürününü GPT-4 üzerine kurdu ve daha iyi bir model ortaya çıkarsa, varoluşsal bir yeniden tasarım ile karşı karşıya kalırlar. Ancak modeller arasında geçiş yapmanıza olanak sağlayan altyapıyı oluşturduysanız, sadece bir Salı günü ile karşı karşıya kalırsınız. Hayatta kalan şirketler, doğru modeli seçen şirketler olmayacak – asla seçmek zorunda kalmayan şirketler olacak.

Evet, çoklu LLM’ler için inşa etmek başlangıçta pahalıdır. Evet, bu, otomatikleştirmesi zor olan yaratıcı mühendislik çalışması gerektirir. Evet, essentially her sağlayıcı için paralel promt stratejileri sürdürüyorsunuz. Ancak bu, girilmesi zor olan barajı oluşturur. Hendek, teknolojinin kendisinde değil, teknolojik değişimi yönetme operasyonel kas hafızasında yatmaktadır.

Çoğu yapay zeka şirketi bugün kazanmak için optimize edilmektedir. Tarafsız olanlar ise yarın hala buradaki olmak için optimize edilmektedir. Dünün buluşu, bugünün standardı olan bir pazarda, bu ayrım her şeydir.