Создание стартапов по AI инфраструктуре - сложная задача

Создание стартапов по инфраструктуре ИИ - сложная задача

Создание стартапов в области искусственного интеллекта (ИИ) на инфраструктурном уровне представляет собой чрезвычайно сложную задачу, как подтверждает множество факторов, которые следует учитывать. Одним из ключевых аспектов является конкурентная динамика, где множество компаний предлагают практически одинаковые базовые функции, создавая коллективную "тарпит" динамику. Важно отметить, что для успеха стартапов в этой области необходимы значительные отличия и капитал для проникновения в сегмент предприятий. Кроме того, стартапам трудно сохранять устойчивое преимущество над крупными игроками, что затрудняет завоевание контрактов на поставку продукции предприятиям. Чтобы выжить и преуспеть в этой области, стартапам рекомендуется углубиться в сферу дифференциации продукта, узкоспециализироваться и обдумать стратегию привлечения инвестиций или возможности слияния с более крупными компаниями.

Почему создать стартапы по ИИ-инфраструктуре крайне сложно

Создание стартапов по AI инфраструктуре - сложная задача экстремального уровня. В настоящее время, сфера AI инфраструктуры представляет собой настоящую болотную ловушку для стартап-идей, особенно в контексте "венчурного масштаба" бизнеса. Множество сравнимо направленных компаний предлагают аналогичные базовые функции всего в несколько месяцев времяпрепровождение, что создает коллективную среду, где только фирмы с ресурсами могут выжить. Новые стартапы AI инфраструктуры сталкиваются с проблемой недостаточной дифференциации и капитала для проникновения на предприятия. Для достижения "венчурного масштаба" необходимо выиграть доверие корпоративных клиентов, что требует наличия у компаний устойчивого преимущества перед корпорациями-лидерами в этой области. В итоге, стартапы испытывают сложности в поддержании долгосрочного лидерства перед корпорациями, продлевая циклы продаж и повышая отток клиентов, что наносит им больший вред, чем корпорациям.

Создание стартапов по ИИ-инфраструктуре, ориентированных на "венчурный бизнес", оказывается невероятно сложной задачей. Это мнение подтвердилось после объявления о приобретении Adept AI компанией Amazon. Термин "идея-паршня" используется для описания стартапов, которые, кажется, имеют потенциал, но на деле не способны выдержать конкуренцию и жесткий рыночный анализ. В области AI инфраструктуры недостаточно уникальности и капитала для успешного выхода на рынок предприятий. Решающим фактором становится конкурентная динамика, где множество компаний предлагают однотипные продукты, создавая "коллективный болотный эффект", который исконно выгоден лишь для старожилов сектора.

Пример: AI infra стартапы

Создание стартапов в области искусственного интеллекта, ориентированных на создание инфраструктуры, является чрезвычайно сложной задачей. Многие такие компании сталкиваются с проблемой недостатка значительной дифференциации и капитала для проникновения на рынок предприятий. Конкурентная динамика в этой области слишком высока, поскольку множество организаций предлагают аналогичные функциональности всего в 1-3 месяца после других, создавая коллективную ловушку, где только укоренившиеся компании могут выжить. Чтобы стартапы в области искусственного интеллекта стали "масштабными", им необходимо завоевывать предприятия, что требует уникального преимущества перед укоренившимися компаниями, такими как GCP и AWS. Вместе с тем, многие из новаторских идей приходят либо от укоренившихся компаний, либо из открытого исследовательского сообщества, что осложняет задачу стартапов поддерживать устойчивое преимущество, которое дало бы им время завоевывать контракты с предприятиями.

Трудности венчурного масштаба

Большинство стартапов по ИИ-инфраструктуре сталкиваются с серьезными препятствиями в достижении венчурного масштаба. Они часто не имеют достаточной дифференциации и капитала, чтобы конкурировать с крупными предприятиями. Главная проблема заключается в том, что на рынке слишком много компаний, предлагающих схожие функции с минимальными различиями, что приводит к тому, что только самые мощные игроки могут удержаться на поверхности, в то время как многие стартапы терпят неудачу из-за сильной конкуренции и отсутствия уникальных преимуществ.

Предпосылки для успеха

Предпосылки для успеха в создании стартапов по AI инфраструктуре оказываются весьма сложными. Чтобы достичь "венчурного масштаба", такие стартапы должны завоевать доверие предприятий-клиентов. Это требует наличия уникальной разработки, способной выделиться среди крупных игроков, таких как GCP или AWS. Однако большинство существенных инноваций в этой области происходят у уже установившихся компаний или в исследовательских сообществах, что дает им преимущество в коммерциализации новых разработок благодаря доступу к данным и долгосрочным отношениям с клиентами. Это создает большое препятствие для стартапов в AI инфраструктуре, так как им трудно обеспечить истинное отличие и завоевать долю рынка в сегменте предприятий.

Конкуренция и копирование

Любые успешные идеи стартапов в области искусственного интеллекта быстро подвергаются копированию. Например, компании Databricks и Datadog быстро настигли ведущие продукты в области управления и оптимизации моделей глубокого обучения. Более того, сообщества открытого программного обеспечения не могут удержаться от создания альтернативных версий продуктов стартапов, что дополнительно усложняет ситуацию. Эта динамика копирования и конкуренции означает, что стартапы в области искусственного интеллекта испытывают трудности в поддержании устойчивого преимущества перед крупными корпорациями и ультимативно сталкиваются с вызовами, связанными с масштабированием и выживанием на рынке.

Размывание ценности для клиентов

Есть ряд факторов, которые влияют на конкурентную обстановку в сфере AI инфраструктуры, и одним из них является размывание ценности для клиентов. Предприятия предпочитают "выжидать" перед интеграцией с новыми вендорами из-за быстро меняющегося пейзажа в области искусственного интеллекта. Это может быть связано с тем, что продукты быстро устаревают в сравнении с новыми технологиями и изобретениями на рынке. В результате увеличиваются циклы продаж и уровень оттока клиентов, что ставит стартапы в сфере AI инфраструктуры в более тяжелое положение. Актуальность и ценность предлагаемых продуктов и услуг становится менее стабильной, что усложняет задачу стартапам в поиске клиентов и удержании их, в то время как для закрепленных игроков на рынке это может быть более выгодно благодаря более стабильным отношениям и ресурсам.

Другие аспекты конкуренции

Еще несколько факторов существенно ухудшают конкурентную среду. Первый из них заключается в том, что современные разработчики привыкли к требованию компонентности - делать процесс замены продукта на другой более простым. Это хорошо для компаний на уровне приложений, но не для инфраструктурных компаний. Разработчики могут заменить Langchain на Llamaindex, модели OpenAI на модель Claude 3.5 через AWS Bedrock и т. д. Второй фактор - постоянное падение стоимости инференса. Себестоимость снижается быстро, поэтому игрокам в области искусственного интеллекта необходимо постоянно сравнивать цены с инкумбентами, у которых есть самая крупная экономика масштабов. В-третьих, инкумбенты кажется, что все придерживаются одной и той же стратегии создания «от начала и до конца платформы искусственного интеллекта». Databricks предлагает обучение моделей и бизнес-аналитику, конкурируя с AWS Sagemaker и Tableau. Github Workspaces занимается обзорами безопасности с искусственным интеллектом и другие.

Насколько перспективен поворот к вертикальному ПО или прикладному слою?

Некоторые стартапы в области искусственного интеллекта пытаются перейти к вертикальному программному обеспечению или прикладному уровню, надеясь на более успешные и продуктивные результаты. Однако, как показывает практика, этот путь редко приносит успех из-за того, что требуется глубокое понимание специфики отрасли и значительная адаптация продукта под уникальные потребности вертикали. Это в свою очередь приводит к снижению маржинальности бизнеса и создает дополнительные сложности, так как конкуренция на прикладном уровне также остается очень высокой, включая как стартапы, так и уже утвердившиеся на рынке компании.

Советы для стартапов по ИИ-инфраструктуре:

Ни для кого не секрет, что создание стартапа в области искусственного интеллекта, особенно в сфере инфраструктуры, является невероятно сложной задачей. Из-за огромной конкуренции, отсутствия значительных дифференциационных преимуществ и сложной динамики на рынке, стартапам в этой области трудно добиться успеха. Ряд советов могут помочь AI-стартапам выжить в этой жесткой среде, таких как узкая специализация на конкретных типах предприятий, фокус на определенном виде работы, обращение к инвесторам для обеспечения долгосрочного финансирования и открытость к возможности приобретения своего стартапа более крупным игроком на рынке.

Будьте готовы к приобретению

Будьте готовы к приобретению - успешная продажа стартапа становится все более актуальной в сфере AI инфраструктуры. И хотя путь к этому может быть непростым, особенно для молодых компаний, необходимо быть готовым к возможности приобретения крупным игроком. Важно осознавать, что даже если путь продажи не приведет к таким престижным направлениям, как OpenAI или Google, успешность сделки зависит от благоприятных рыночных условий и времени, когда продукт стартапа будет на пике своей ценности. Стартапам в сфере AI инфраструктуры следует быть готовыми к возможности продажи, особенно в условиях повышенной конкуренции и давления на рынке.