nFactorial School
Очень свежий взгляд на AI компании как на бизнес от Мартина Касадо из A16Z. AI компании имеют валовую маржу в диапазоне 50-60%. Это заметно ниже, чем 60-80% от сравнимых с ними SaaS компаний.
По состоянию на сегодняшний день, AI компании чисто экономически больше похожи на традиционные бизнесы, чем на софтверные бизнесы (“построй один раз, продай много раз”). Вот, в чем это проявляется.
1) Валовая маржа ниже из-за большой зависимости от облачной инфраструктуры (AWS, Azure, GCP): тренинг модели, предсказания, работа с rich media. Все это съедает до 25% выручки.
2) Многие AI приложения для достижения высокого уровня точности предсказаний полагаются на постоянную ручную работы со стороны людей. Нужно чистить, размечать большие датасеты. На это уходит до 10-15% выручки.
3) Масштабирование AI систем не так гладко, как кажется, поскольку настоящий AI живет в “длинном хвосте” бесконечных исключений и крайних случаев. Пользователи могут ввести все, что им вздумается.
4) Неидеальная защита от конкурентов, т.к. все используют одни и те же модели и опенсорс библиотеки, а данные зачастую находятся в публичном доступе либо, если это не так и они уникальны, показывают “неэкономику масштаба” - решение каждого нового исключения становится все дороже и дороже, а при этом полезно для все меньшего и меньшего числа пользователей.
В одно касание вкратце прошелся по основным тезисам, но лучше все-таки полностью прочитать саму статью: https://a16z.com/.../the-new-business-of-ai-and-how-its.../
Очень свежий взгляд на AI компании как на бизнес от Мартина Касадо из A16Z. AI компании имеют валовую маржу в диапазоне 50-60%. Это заметно ниже, чем 60-80% от сравнимых с ними SaaS компаний.
По состоянию на сегодняшний день, AI компании чисто экономически больше похожи на традиционные бизнесы, чем на софтверные бизнесы (“построй один раз, продай много раз”). Вот, в чем это проявляется.
1) Валовая маржа ниже из-за большой зависимости от облачной инфраструктуры (AWS, Azure, GCP): тренинг модели, предсказания, работа с rich media. Все это съедает до 25% выручки.
2) Многие AI приложения для достижения высокого уровня точности предсказаний полагаются на постоянную ручную работы со стороны людей. Нужно чистить, размечать большие датасеты. На это уходит до 10-15% выручки.
3) Масштабирование AI систем не так гладко, как кажется, поскольку настоящий AI живет в “длинном хвосте” бесконечных исключений и крайних случаев. Пользователи могут ввести все, что им вздумается.
4) Неидеальная защита от конкурентов, т.к. все используют одни и те же модели и опенсорс библиотеки, а данные зачастую находятся в публичном доступе либо, если это не так и они уникальны, показывают “неэкономику масштаба” - решение каждого нового исключения становится все дороже и дороже, а при этом полезно для все меньшего и меньшего числа пользователей.
В одно касание вкратце прошелся по основным тезисам, но лучше все-таки полностью прочитать саму статью: https://a16z.com/.../the-new-business-of-ai-and-how-its.../