Типичный цикл развития AI-native компании

1 мес

Анализ жизненного цикла AI-стартапов: от агрегации API до попыток создания собственных моделей и проблем с масштабированием.

Понимание ограничений текущей бизнес-модели AI-стартапов помогает оценить риски инвестиций и разработки в этой сфере.

Большинство AI-стартапов сталкиваются с кризисом роста при попытке масштабирования через платный трафик.
Зависимость от сторонних моделей ограничивает возможности продукта и заставляет компании инвестировать в собственные разработки.
На рынке наблюдается критический дефицит специалистов, способных эффективно обучать и оценивать качество моделей в сжатые сроки.

Типичный цикл AI native компании. Делаем харнесс для какой-то задачи или агрегатор там апишек + промтов. Скейлим платным трафлом (тут умирают 90% потому что это правда сложно). Дальше, когда ты большой уже становится сложно делать фичи ибо зависишь целиком и полностью от модели (ну может она или нет). И пытаешься как Harvey сделать свою или посттрейн хотя бы. Тут ты понимаешь, что стоишь то ты миллиарды, но фичи выпускать уже почти не можешь и в спину дышат лабы. А где найти людей на все такие компании, которые умеют в тренировку моделей и эвалы и все все да и еще и за месяц. А никто не знает. Вообщем так сейчас у многих;

Кратко (AI)

Автор описывает типичный путь AI-стартапа: от создания оберток над API до попыток обучения собственных моделей. Основными проблемами называются сложность масштабирования через платный трафик, зависимость от возможностей базовых моделей и острый дефицит квалифицированных кадров для дообучения и оценки нейросетей.

Типичный цикл развития AI-native компании

Кратко (AI)

Обсуждение