過度の競争
純粋なAIプロジェクトに集中すると、「過度の競争」という現象に直面せざるを得ません。金鉱は多くの金鉱探し人を引きつけ、シャベルを売る商人も少なくありません。
この金鉱ブームにおいて、チップの分野は依然としてNvidiaが主導しています（少なくとも現時点では）。しかし、他のAI分野は人々でいっぱいです。
「過度の競争」のもう一つの側面は「狭さ」です。非常に大きなアプリケーション市場は現在、数えるほどの有効な商業化シナリオしか掘り起こされていません。
最初に思い浮かぶのはプロンプトエンジニアリングです。最初はほとんどのプロンプト製品が有用なプロンプトを一覧にしているだけでしたが、将来的にはプロンプトエンジニアリングはワークフローの一部となり、使用されるLLMモデルと強く関連するようになるでしょう。技術的には門戸があると言えますが、これが技術的に意味があるものであれば、揶揄されることもないでしょう。
次に最も思い浮かぶのはAIによるクラシック機能の代替です。例えば、多くの外国語学習アプリが登場し、以前は難しかったシナリオ対話を調教されたAIキャラクターで代替しています。しかし、特に典型的なシェルアプリケーションとして、OpenAIや他の供給者の卸売APIを小売に変えることには技術的なハードルもなく、革新性もありません。
次にRAG（Retrieval-Augmented Generation）を使った既存コンテンツに基づくサービス、例えばカスタマーサポートチャットボット（我々が行った PAL9000を含む）が挙げられます。この種のサービスにも技術的なハードルはありません。
ツール類の製品、例えばChatPDFなど；またはエンターテインメント製品、例えば妙鸭相机；または感情価値を提供する製品、例えばjanitor.aiなどです。OpenAIのような基盤サービスプロバイダーが直接製品会社になり、エンドユーザー向けの製品を自ら作り始めた場合、その立場は非常に微妙なものになるでしょう。ユーザーの時間は限られており、誰もが入り口を作りたいのです。
エージェントやアシスタントについては、将来的に有望だと思いますが、難点はAIではなく、ユーザー体験にあり、ゆっくりと磨く必要があります。
要するに、他の面でさらに努力が必要です。例えば、ユーザー体験の向上や顧客関係の保護などです。AIは銀の弾丸ですが、あなたや私にとっての銀の弾丸ではありません。あるいは、AI技術そのものに独自の競争優位性を示し、計算力とデータで競い、棘の道を進む必要があります。
貧困
英語学習アプリを開発する例を取ると、OpenAIが投資するSpeakの単位トークンコストを下回ることは非常に困難です。コストが低いだけでなく、LLMの応答速度がSpeakを超えるかどうかは非常に難しい問題です。
また、Code Assistantを作る場合、Github Copilotが生成するコミット情報の速度を超えることができるでしょうか？さらに重要なのは、生成されるコードの品質がそれを上回るかどうかです。
早晨看到这条，扎心地笑了。
— orange.ai (@oran_ge) November 8, 2023
投资人睡醒后的第一件事，就是询问相关创业者：“你们和OpenAI所做的差异性在哪？”。
创业者回复：“差异性就是比他差。”
これらのAIサプライヤーのAPIとサービスを使用するだけでは、価格で競争することが避けられません。独自にLLMを育成する場合、計算力とデータセットで競争することも避けられません。
どうすればいいか
最初の重要な決定は：消費者向け製品のルートを取るか、企業市場に進むかです。
| 消費者向け製品 | 企業向け製品 | |
|---|---|---|
| 市場規模 | 大きく、多くのユーザーに迅速に拡張可能 | 相対的に小さいが、各顧客の価値が高い |
| 収益モデル | 多様化（サブスクリプション、広告、アプリ内購入） | 通常はサブスクリプションまたは長期契約に基づく |
| 顧客行動 | 感情や個人的な好みに大きく影響される | より合理的で、コスト分析と効益に基づく |
| 市場反応 | 迅速で、消費者のニーズに迅速に対応可能 | 比較的遅く、長期的な計画と調整が必要 |
| マーケティング戦略 | ソーシャルメディアプロモーション、口コミマーケティング | 直接販売、業界協力、展示会マーケティング |
| 製品特性 | 継続的な革新が必要で、楽しさとクールさを追求 | 信頼性、カスタマイズ、専門サービスを重視 |
| 収益潜在性 | 低コストで高いカバレッジ、収入の変動が大きい | 各顧客の価値が高く、収入が安定している |
| 顧客忠誠 | 低く、新製品やトレンドに影響を受けやすい | 高く、一度確立されると供給者を変更するのは難しい |
| 初期投資 | 比較的低く、迅速に市場に投入できる | 高く、対象に応じた開発と調整が必要 |
具体的に何をするかについては、各企業のリソースと特徴に依存しますが
、一般的には以下の条件を参考にすることができます：
消費者向け製品のDNAを持つチームには消費者向け製品を推奨
現在の段階のAI消費者向け製品は、門戸が低く、痛点がなく、独自の機能でユーザーに広く支持されることは難しいため、ハードプロダクトの競争状況に戻っています。
一方で、消費者は体験に対する要求が無限大です。消費者の購入決定には大量の非合理的な要素が含まれています。人間の弱点を最大限に発揮する点では、消費者向け製品のDNAを持つチームしかうまくいきません。
AIを既存の使用体験に自然に統合できるなら、消費者向け製品を推奨
最近、AI時代における対話型インターフェース（チャット/対話ベースのインターフェース）がGUIを代替するかどうかについての議論がありました。結論は常に同じであり、大きな意味はありません：一部は代替でき、一部はできない。重要なのは、どれが代替でき、どれができないかです。
ソフトウェアを一連の機能の集合として見た場合、これらの機能の操作はフローツリーと見なすことができます。現在のGUIはこのフローツリーの一連のスライスです。
GUIの利点はそのスライスが安定していることです。優れたGUIはユーザーに安心感を与えます：欲しいものがそこにあると感じさせます。
GUIの欠点は「安定」の裏返しであり、その情報構造が固化しており、文脈に基づいて最適なフローを提供することが難しいことです。
AI時代以前にも「対話型」のシナリオがありましたが、それらは十分に賢くなく、文脈からの推論ができず、知識が乏しいため良い答えを出すことができませんでした。例えば、AIカスタマーサポートです。また、スケールが小さく、フローが短いものもありました。例えば、検索や推薦は使用後すぐに終了する小型フローに属します。
振り返ると、将来的には一部のGUIが対話型のインターフェースに代替されることがありますが、大部分のGUIは代替されることができません。しかし、この状況下でAIが完全に役立たないわけではありません。AIを使用すると、以前はアクセスが難しかったユーザーのニーズを感知し、以前はコストが高かったフローを最適化することができます。
既に規制市場にいる場合は企業製品を推奨
当然のことです。
もしあなたもこの問題について考えており、不安を感じている場合は、Telegramで私に連絡してください。お役に立てるかもしれません。
