Nỗi sợ lớn nhất trong AI hiện nay
Một trong những mối quan tâm phổ biến nhất giữa các nhà sáng lập AI, nhà đầu tư và nhà phát triển là đơn giản:
"Liệu OpenAI, Anthropic và các nhà cung cấp mô hình khác cuối cùng có hấp thụ tất cả cơ hội lớp ứng dụng AI không?"
Theo gã khổng lồ vốn đầu tư a16z, câu trả lời là Không.
Mặc dù các phòng thí nghiệm AI lớn sẽ thống trị một số trường hợp sử dụng theo chiều ngang, nhưng vẫn còn một cơ hội khổng lồ cho các startup và doanh nghiệp xây dựng hệ thống AI chuyên biệt, quy trình làm việc theo chiều dọc và giải pháp cụ thể cho ngành.
Khung hiểu của họ về tương lai này được gọi là "Con Đường Gạch Vàng so với Phần Còn Lại của Oz."
Con đường gạch vàng: Nơi các phòng thí nghiệm AI thống trị
Con đường gạch vàng đại diện cho các lĩnh vực mà các công ty như OpenAI, Anthropic và Google có lợi thế tự nhiên.
Điều này bao gồm:
◾ Tạo mã
◾ Hỗ trợ viết
◾ Tạo hình ảnh
◾ Trợ lý đa năng
◾ Công cụ năng suất ngang
Các sản phẩm này cải thiện trực tiếp khi các mô hình nền tảng cải thiện.
Mỗi lần phát hành mô hình mới làm cho các sản phẩm này thông minh hơn mà không cần thiết kế lại quy trình làm việc lớn.
Bởi vì các phòng thí nghiệm AI kiểm soát:
◾ Các mô hình
◾ Kênh phân phối
◾ Giá cả
◾ Hạ tầng
Cạnh tranh trực tiếp trong những lĩnh vực này ngày càng trở nên khó khăn.
Cơ hội thực sự: Vượt qua con đường gạch vàng
Theo a16z, các doanh nghiệp có giá trị nhất sẽ xuất hiện bên ngoài con đường trực tiếp của các nhà cung cấp mô hình nền tảng.
Những cơ hội này tồn tại trong:
◾ Bảo hiểm
◾ Chăm sóc sức khỏe
◾ Dịch vụ pháp lý
◾ Kế toán
◾ Dịch vụ tài chính
◾ Vận hành doanh nghiệp
◾ Tự động hóa bán hàng
◾ Các ngành công nghiệp nặng về tuân thủ
Trong những môi trường này, thành công phụ thuộc ít hơn vào trí thông minh AI thô và nhiều hơn vào:
◾ Thiết kế quy trình làm việc
◾ Chuyên môn ngành
◾ Quản lý tuân thủ
◾ Phê duyệt của con người
◾ Hệ thống quản trị
◾ Tự động hóa theo lĩnh vực kinh doanh
Giá trị đến từ việc giải quyết các vấn đề vận hành thực tế thay vì cung cấp trí thông minh chung chung.
Tại sao AI Dọc có những lợi thế bảo vệ
1. Kiến thức quy trình làm việc độc quyền
Nhiều ngành công nghiệp hoạt động bằng cách sử dụng:
◾ Kiến thức bộ lạc
◾ Quy trình nội bộ
◾ Quy tắc chưa viết
◾ Mô hình quyết định lịch sử
Thông tin này hiếm khi tồn tại trong các tập dữ liệu huấn luyện công khai.
Các công ty nhúng trong quy trình làm việc của ngành học hỏi liên tục từ các hoạt động thực tế, tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ.
2. Đà dữ liệu
Mỗi quy trình làm việc tạo ra:
◾ Phản hồi
◾ Sửa chữa
◾ Ngoại lệ
◾ Quyết định
◾ Dữ liệu hiệu suất
Theo thời gian, những điều này trở thành tài sản đào tạo có giá trị.
Một AI pháp lý xem xét hàng ngàn hợp đồng hoặc một AI bảo hiểm xử lý hàng ngàn quyết định bảo hiểm phát triển kiến thức mà đối thủ không thể dễ dàng sao chép.
3. Tối ưu hóa đa mô hình
Các công ty ứng dụng có thể sử dụng:
◾ Mô hình OpenAI
◾ Mô hình Anthropic
◾ Mô hình mã nguồn mở
◾ Mô hình độc quyền đã được tinh chỉnh
Mỗi nhiệm vụ có thể được giao cho mô hình hiệu quả về chi phí và chính xác nhất có sẵn.
Các phòng thí nghiệm lớn thường tối ưu hóa xung quanh các mô hình của riêng họ, trong khi các công ty ứng dụng tối ưu hóa cho kết quả của khách hàng.
4. Hiệu quả chi phí
Không phải mọi nhiệm vụ đều cần trí thông minh tiên tiến.
Các ứng dụng AI thành công sẽ định tuyến công việc một cách thông minh:
◾ Mô hình cao cấp cho lý luận phức tạp
◾ Mô hình trung cho các nhiệm vụ tiêu chuẩn
◾ Mô hình tùy chỉnh nhỏ cho các hoạt động lặp đi lặp lại
Điều này cải thiện đáng kể lợi nhuận trong khi vẫn duy trì chất lượng.
5. Quản trị và Tuân thủ
Khách hàng doanh nghiệp ngày càng yêu cầu:
◾ Dấu vết kiểm toán
◾ Quyền truy cập
◾ Tuân thủ quy định
◾ Giải thích
◾ Giám sát của con người
Các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính, pháp lý và bảo hiểm có các khuôn khổ quy định độc đáo mà các nền tảng AI ngang khó hỗ trợ một cách toàn diện.
Điều này tạo ra cơ hội dài hạn cho các nhà cung cấp chuyên biệt.
Tại sao AI Bán hàng là một ví dụ mạnh mẽ
Bán hàng có vẻ đơn giản bề ngoài.
Trên thực tế, nó bao gồm:
◾ Xác định khách hàng tiềm năng
◾ Làm giàu khách hàng tiềm năng
◾ Tích hợp CRM
◾ Đủ điều kiện
◾ Tiếp cận
◾ Theo dõi
◾ Kiểm tra tuân thủ
◾ Theo dõi hiệu suất
Mỗi giai đoạn yêu cầu quy trình làm việc tùy chỉnh và trí thông minh theo lĩnh vực cụ thể.
Thách thức không phải là tạo ra văn bản.
Thách thức là tạo ra kết quả kinh doanh có thể đo lường.
Sự phân biệt này tạo ra không gian cho các công ty AI chuyên biệt phát triển.
Bảo hiểm cho thấy cùng một mẫu
Quy trình làm việc bảo hiểm chứa:
◾ Đánh giá rủi ro
◾ Quyết định bảo hiểm
◾ Đường đi leo thang
◾ Yêu cầu quy định
◾ Quy trình xem xét của con người
Nhiều kiến thức này chỉ tồn tại bên trong các tổ chức.
Khi các hệ thống AI hoạt động lặp đi lặp lại trong những môi trường này, chúng tích lũy trí nhớ vận hành mà các nhà cung cấp mô hình nền tảng không thể dễ dàng truy cập.
Theo thời gian, trí thông minh quy trình làm việc trở nên có giá trị hơn so với trí thông minh mô hình đơn thuần.
Làm thế nào để biết nếu bạn đang xây dựng một doanh nghiệp AI bền vững
Bạn đang trên con đường gạch vàng nếu:
◾ Sản phẩm của bạn chủ yếu bao bọc một mô hình nền tảng
◾ Bạn dựa vào các bộ kết nối chung
◾ Khách hàng có thể dễ dàng chuyển sang giải pháp OpenAI hoặc Anthropic gốc
◾ Giá trị của bạn chủ yếu đến từ khả năng mô hình
Bạn đang ở "Phần còn lại của Oz" nếu:
◾ Bạn sở hữu quy trình làm việc
◾ Bạn quản lý sự tuân thủ
◾ Bạn tích hợp nhiều hệ thống
◾ Bạn mang lại kết quả kinh doanh
◾ Bạn trở nên thiết yếu cho các hoạt động của khách hàng
◾ Khách hàng phụ thuộc vào nền tảng của bạn bất kể mô hình nào cung cấp sức mạnh cho nó
Điểm rút ra đầu tư chính
Thị trường AI tương lai sẽ có khả năng có hai loại người chiến thắng:
Người chiến thắng mô hình nền tảng
Các công ty xây dựng và phân phối các mô hình AI mạnh mẽ nhất.
Người chiến thắng hệ thống quy trình làm việc
Các công ty nhúng AI vào các hoạt động kinh doanh quan trọng và trở thành hệ điều hành cho các ngành cụ thể.
Mô hình nền tảng có thể thay đổi mỗi vài tháng.
Quy trình làm việc, kiến thức vận hành, lớp quản trị và mối quan hệ khách hàng khó bị thay thế hơn nhiều.
Đây là nơi nhiều thế hệ tiếp theo của các kỳ lân AI có khả năng xuất hiện.
Suy nghĩ cuối cùng
Lớp ứng dụng AI còn xa mới chết.
Thay vì cạnh tranh trực tiếp với OpenAI hoặc Anthropic, các công ty thành công sẽ tập trung vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp theo ngành mà trí thông minh quy trình, tuân thủ, quản trị và kiến thức vận hành quan trọng hơn hiệu suất mô hình thô.
Cơ hội lớn nhất không nằm trên con đường gạch vàng - chúng ẩn mình khắp nơi còn lại của Oz.
\u003ct-33/\u003e\u003ct-34/\u003e\u003ct-35/\u003e\u003ct-36/\u003e\u003ct-37/\u003e