У меня все чаще возникает ощущение, когда я смотрю на новые приложения.
Это не совсем "это хорошо". И не совсем "ИИ на самом деле страшен".
Это больше похоже на шепот: часть меня, которая здесь видит, больше не кажется такой трудной для создания, как раньше.
Это ощущение не появляется на пустом месте. OpenAI внедрила приложения прямо в ChatGPT. GitHub Spark довольно прямо описывает, что пользователи могут говорить на естественном языке, чтобы получить веб-приложение и развернуть его с меньшими усилиями, чем раньше. Replit также движется в том же направлении: от описания словами к работающему приложению или веб-сайту.
Ключевой момент, который следует сохранить из этого изменения, не в том, заменил ли AI команду продукта. Он заключается в том, что часть приложения, которую пользователи видят и с которой взаимодействуют в первую очередь, становится менее дефицитной.
Раньше только наличие работающего приложения, достаточно аккуратный интерфейс и плавный пользовательский поток были довольно сильным сигналом для посторонних. Это не доказывало всю ценность проекта. Но, по крайней мере, это показывало, что проект преодолел определенный уровень трения, чтобы превратить идею в нечто рабочее. Когда трение, создающее этот слой, снижается, этот сигнал также ослабевает. Полезная ценность приложения не обязательно уменьшается с той же скоростью. Но его сигнальная ценность, то есть способность заставить других поверить, что здесь есть нечто, за что рынок готов платить, скорее всего, снизится раньше.
Именно здесь начинается история о крипте.
Этот подход не подходит для всех проектов. Он больше соответствует узкой группе: проектам, у которых оценка все еще поддерживается значительной частью за счет взгляда на продукт и вывода о том, что за ним должно быть нечто ценное, в то время как это не проявляется достаточно четко в ликвидности, распределении, данных, накопленном trust или возможности доступа к денежным потокам.
Для этой группы приложение выполняло две задачи одновременно. Оно служит интерфейсом для пользователей. Но оно также является поверхностным доказательством того, что здесь есть нечто, за что рынок готов платить. Когда AI делает этот слой поверхностного доказательства дешевле быстрее, вопрос для токена становится более сложным: на что этот токен привязан, что труднее воспроизвести, чем само приложение, которое видят пользователи?
Вот тогда и начинает проявляться парадокс.
AI действительно может помочь проекту двигаться быстрее. Он сокращает путь от описания до работающего продукта. Он помогает тестировать быстрее, исправлять быстрее и поставлять базовый слой приложения быстрее. Но именно это также ослабляет один вид мелкого moat: moat, основанный на том, что "у нас есть приложение, мы уже его поставили". Когда это распространится шире, само по себе наличие поставленного продукта больше не является таким сильным доказательством, как раньше. Это все еще достижение. Просто оно больше не является дефицитом в том же смысле, как раньше.
С этого момента старая граница начинает становиться более четкой.
С одной стороны, это проект, который использует приложение как вход в нечто действительно дефицитное за ним. Это может быть ликвидность, распределение, накопленный trust с течением времени или возможность доступа к денежным потокам. В этом случае AI не обязательно ослабляет инвестиционный аргумент. В некоторых случаях он даже помогает улучшить интерфейс и сделать операционную часть более эффективной.
С другой стороны, проект использует приложение как слой представления нарратива. Пользователи видят продукт, поэтому им легче поверить, что за ним стоит система ценностей, которую трудно воспроизвести. Но если эта трудновоспроизводимая часть на самом деле еще не ясна, то, когда стоимость создания слоя представления сильно снижается, разрыв между поверхностью и ядром также становится более очевидным.
AI не делает каждое приложение слабее одинаково. Оно делает слабее быстрее в некоторых случаях использования приложения, как, например, в оценке ценности.
Поэтому, возможно, более разумный подход заключается не в том, что "AI убьет крипто-проекты с приложениями". Это ближе к тому: AI сдвигает процесс оценки на более ранний этап в тех проектах, где видимый продукт уже выполняет слишком много сигнализирующих ролей.
Если слой поверхностного приложения становится все более легким для создания, токену будет сложно продолжать жить только на ощущении "у нас есть продукт". Его будут более тщательно расспрашивать о том, что стоит за ним: какая ликвидность, какая сеть, какие экономические права или какое преимущество в распределении, которое другие не могут воспроизвести только с помощью достаточно красивого приложения.
Возможно, рынок все еще будет читать по старым правилам некоторое время. Но давление уже начало меняться.
И когда изменений станет достаточно много, вопрос уже не будет только в том, есть ли у данного проекта приложение.
Более сложный вопрос будет: если этот слой приложения теперь также может быть создан довольно быстро, что за ним все еще достаточно дефицитно, чтобы поддерживать ценность токена?