Репост из: e/acc
Зарабатываем на ИИ, часть 3
Я написал о том кто зарабатывает и растет быстрее всех в ИИ сегодня, и что должно быть правдой чтобы построить большую компанию в пост-ИИ мире.
Давайте теперь порассуждаем о трендах, потому что невозможно предсказать точно будущее, но можно найти базовые принципы и отвалидировать их на эмпирических трендах.
1. Open source займет большую часть рынка
Отставание открытых моделей от фронтира держится на уровне 3 месяцев и постепенно сокращается. При этом цена моделей ниже в разы. Любая компания, которая хочет построить moat вокруг пост-трейна будет использовать именно открытые модели, делать вокруг них RL чтобы минимизировать цену для своих пользователей.
Перепродажа токенов - это худший бизнес, которым вы хотите заниматься. Он будет работать только в масштабе с минимальной операционной маржой, как Amazon для зубной пасты.
Большинство задач в экономике уже сегодня не требуют фронтир моделей, но требуют все более сложную агентскую оркестрацию и харнес, именно там можно создавать проприентарную ценность, а значит и капитализацию.
2. Адаптация технологий будет медленнее их развития
За каждый % в экономически значимом бенчмарке, все меньший процент адопшена в реальном корпоративном мире будет происходить. Причина в том, что внедрение ИИ — это процесс перестройки организационно дизайна, но люди владеющие бюджетом считают что это процесс технический. В реальности он социальный, это задача менеджмента, что требует изменения привычек и способа координации, инсентивов, даже постепенной смены системы образования.
Эффект от ИИ в экономике есть сегодня, но его чувствуют примерно 0.1% компаний, тогда как ТАМ этого эффекта скорее 90-99%. Рынок экономической диффузии потенциально больше рынка продажи токенов, потому что ты продаешь знание и изменение (бесконечны), а не конвертацию электронов в токен (конечны). Это рынок сбора контекста и изменение системы оранизации людей вокруг технологий, но не технологий.
Напишу отдельный пост о диффузии и рынке труда на основе последних исследований, что я читал.
3. Миру нужно 1,000x (по словам Дженсена 1,000,000,0000x) больше ИИ вычислений, но победят приложения
Спрос на ИИ вырастет в тысячи раз, из-за пунктов (1), (2), агентов, персональных ИИ систем и массовых юзкейсов, о которых я писал, типа образования и медицины.
При этом, история развития любой технологии на планете показывает, что инфраструктура всегда в итоге становится наименьшей долей в добавочной стоимости. Железная дорога, телегрфные столбы, оптоволокно и сервера для сайтов зарабатывают куда меньше, чем сервсиные бизнесы и продукты.
То же самое неминуемо в ИИ, но buildout фаза может занять многие годы (я писал почему), а вот ИИ нейтив продукты пока еще толком никто не изобрел. Все пытаются либо навайбкодить то, что вообще должно (и будет) бесплатным, либо натянуть чат-бот на фундаментально сломанный и неудобный банк или такси.
Я написал о том кто зарабатывает и растет быстрее всех в ИИ сегодня, и что должно быть правдой чтобы построить большую компанию в пост-ИИ мире.
Давайте теперь порассуждаем о трендах, потому что невозможно предсказать точно будущее, но можно найти базовые принципы и отвалидировать их на эмпирических трендах.
1. Open source займет большую часть рынка
Отставание открытых моделей от фронтира держится на уровне 3 месяцев и постепенно сокращается. При этом цена моделей ниже в разы. Любая компания, которая хочет построить moat вокруг пост-трейна будет использовать именно открытые модели, делать вокруг них RL чтобы минимизировать цену для своих пользователей.
Перепродажа токенов - это худший бизнес, которым вы хотите заниматься. Он будет работать только в масштабе с минимальной операционной маржой, как Amazon для зубной пасты.
Большинство задач в экономике уже сегодня не требуют фронтир моделей, но требуют все более сложную агентскую оркестрацию и харнес, именно там можно создавать проприентарную ценность, а значит и капитализацию.
2. Адаптация технологий будет медленнее их развития
За каждый % в экономически значимом бенчмарке, все меньший процент адопшена в реальном корпоративном мире будет происходить. Причина в том, что внедрение ИИ — это процесс перестройки организационно дизайна, но люди владеющие бюджетом считают что это процесс технический. В реальности он социальный, это задача менеджмента, что требует изменения привычек и способа координации, инсентивов, даже постепенной смены системы образования.
Эффект от ИИ в экономике есть сегодня, но его чувствуют примерно 0.1% компаний, тогда как ТАМ этого эффекта скорее 90-99%. Рынок экономической диффузии потенциально больше рынка продажи токенов, потому что ты продаешь знание и изменение (бесконечны), а не конвертацию электронов в токен (конечны). Это рынок сбора контекста и изменение системы оранизации людей вокруг технологий, но не технологий.
Напишу отдельный пост о диффузии и рынке труда на основе последних исследований, что я читал.
3. Миру нужно 1,000x (по словам Дженсена 1,000,000,0000x) больше ИИ вычислений, но победят приложения
Спрос на ИИ вырастет в тысячи раз, из-за пунктов (1), (2), агентов, персональных ИИ систем и массовых юзкейсов, о которых я писал, типа образования и медицины.
При этом, история развития любой технологии на планете показывает, что инфраструктура всегда в итоге становится наименьшей долей в добавочной стоимости. Железная дорога, телегрфные столбы, оптоволокно и сервера для сайтов зарабатывают куда меньше, чем сервсиные бизнесы и продукты.
То же самое неминуемо в ИИ, но buildout фаза может занять многие годы (я писал почему), а вот ИИ нейтив продукты пока еще толком никто не изобрел. Все пытаются либо навайбкодить то, что вообще должно (и будет) бесплатным, либо натянуть чат-бот на фундаментально сломанный и неудобный банк или такси.