3 种策略帮助 AI 创业公司战胜大型科技公司

建立防御性公司已经变得比以往任何时候都更加困难，尤其是在生成性 AI 的出现之后。 大型科技公司在分销和竞争性定价方面对创业公司具有固有的优势。 任何创业公司的创始人都知道这种噩梦般的场景：醒来发现一家大公司在你的领域提供具有竞争力的新功能或产品。 而且它是免费的。 而且他们将其与已经被广泛分销的产品捆绑在一起。

但是，做出几个关键决策的 AI 创业公司可以使自己免受这种威胁，并通过利用他们对大型科技公司的优势成为真正的颠覆者。

在 AI 本土产品类别中竞争

AI 创业公司战胜大型科技公司的一种策略是专注于 AI 本土的产品类别。 这是什么意思？ 虽然大型科技公司可能会在其现有产品中添加一些 AI 功能，但他们的用户、开发人员和产品路线图都专注于服务这些现有的用户流程。 修改这些流程具有固有的风险。

事实上，这正是许多今天的主要科技公司在克莱顿·克里斯坦森的开创性著作《创新者的困境》中被确定的动态。 这次，他们是现有的公司。

让我们以搜索为例。 很明显，LLM 将改变用户搜索答案的方式。 当有人去搜索某些东西时，他们实际上不是在寻找一个网页链接列表。 他们正在寻找对问题的答案，或者特定的产品、地点或人员。 这就是为什么 LLM 成为潜在的搜索引擎杀手的原因。

对于搜索引擎公司来说，修改其体验的核心流程就是冒着失去用户和数十亿美元收入的风险。 然而，如果他们选择不转换为聊天式界面，他们就会完全开放自己给新的竞争对手。 在这两种情况下，他们都处于劣势，无法与您的 AI 本土产品竞争。

能够真正接受生成性 AI 本土创新的产品类别是数据驱动的，并且满足广泛的专用用例。 一些看起来是 AI 本土的类别示例包括搜索、推荐引擎或法律和医疗技术。

以功能密度作为区别

传统上，创业公司和小团队会专注于一个细分市场，并开发几个非常有价值的功能来服务一个定义明确的受众。 具有更大开发团队的较大公司可以更快地将更多功能推向市场。

有了生成性 AI，开发的瓶颈已经从编码转移到产品和用户体验。 一个敏捷的创业公司可以更快地推向市场一套丰富的功能，为客户提供价值。 即使在这个阶段的小创新也会为用户带来巨大的价值。 与大型成熟的科技公司不同，他们不受遵守约束和官僚主义红带的阻碍。 这使他们能够在大型科技公司赶上之前建立立足点并获得动力。

专注于功能密度和上市时间的最大优势可能是 AI 技术迅速演变的性质。 新模型、更快的模型、更多的用例。 只是在过去的几个月里，我们已经看到 OpenAI 例如，加速了他们的 GPT3、GPT3.5 和 GPT4 模型，同时发布了 DALL-E 2、ChatGPT，并开放了 API 访问，实现了另一个数量级的创新。 到 2023 年 1 月，我们看到微软正尽快地投资于，而不是与 OpenAI 竞争。

随着该领域的不断演变和成熟，能够区分和创新的创业公司将在较大的竞争对手可能难以适应不断变化的技术格局的情况下占据优势。

找到并占领一个新的产品类别

AI 解决了很多问题。 这反过来又产生了新的、意想不到的问题。 发现这些新问题中的一个并导致技术或客户行为的转变并不是一件容易的事情，但如果做得正确，可以使公司处于领先地位——领先于任何更大的玩家。

AI 如何工作以及如何在人们的日常生活中发挥作用仍然是一个开放的问题。 我们都处于 AI 的幼儿园阶段。 与市场接近、密切倾听他们的技术初步实施中出现的持续性问题的创业公司，可以快速评估和构建这些新出现的挑战的解决方案。

例如，当 AI 驱动的聊天机器人变得流行时，一些用户对隐私和数据安全表示担忧。 一个有前瞻性思维的创业公司可以解决这个新出现的问题，并开发一个实施高级加密和数据匿名技术的 AI 解决方案，缓解用户的担忧，并在行业中设定新的标准。

在我的公司的例子中，这是注意到，尽管营销人员很高兴拥有 AI 提供的几乎无限的复制变体，但仍然存在一个新问题：不知道哪些内容要发布。 解决这个新问题对于 Anyword 来说是关键的，不仅要建立一个功能，还要建立一个围绕生成有效内容的整个产品，并提供工具来分析和管理支持营销人员工作流程和目标的复制内容。

通过识别这些新出现的问题并提供创新解决方案，创业公司可以在新的 AI 类别中确立自己为先驱者，在市场中巩固自己的地位作为颠覆者。