Jedną z interesujących dynamik, które występują w przypadku niektórych najszybciej rozwijających się firm AI, jest to, że często mogą one tracić więcej pieniędzy, im szybciej rosną. Dzieje się tak, ponieważ w wielu modelach biznesowych obecnie są one często rentowne, gdy użytkownik konsumuje mniej, ale przy większej konsumpcji nie są w stanie osiągnąć tych samych marż brutto na wyższych poziomach wolumenu. W niektórych scenariuszach prowadzi to nawet do negatywnych marż brutto (trudne do osiągnięcia w oprogramowaniu!), gdzie startup AI płaci więcej za tokeny AI, niż pobiera od klienta. Chociaż ta strategia nie jest dla osób o słabym sercu, twierdzę, że jest całkowicie racjonalna na etapie, w którym się znajdujemy, i istnieje kilka sposobów, w jakie to się manifestuje. Po pierwsze, powód, dla którego wdrażasz tę strategię, to fakt, że jesteśmy w najwcześniejszych etapach chwytania rynku. Takie momenty pojawiają się w technologii co kilka dekad, a my niewątpliwie jesteśmy w jednym z nich teraz. Wczesny internet, chmura i mobilność wyprodukowały wiele firm o wartości 100 miliardów dolarów i więcej oraz 1 biliona dolarów i więcej, a ten okno AI, w którym się znajdujemy, zrobi to samo - jeśli nie jeszcze więcej. Kluczowym wymogiem jest to, że zdobywasz udział w rynku w przestrzeni, która ma rzeczywistą wartość ekonomiczną i użyteczność - w przeciwieństwie do po prostu spuszczania pieniędzy w toalecie dla ulotnej bazy użytkowników. Muszą istnieć długoterminowe trwałe przeszkody w twojej przestrzeni. Dla firm, w których istnieje kumulacyjna wartość wczesnego wejścia z odpowiednim produktem (jak agenci w kodzie, którzy stają się lepsi przy większym użyciu), to z pewnością jest prawda. Nie wszystkie kategorie AI to mają, ale szczególnie w przestrzeniach b2b lub prosumer - takich jak kodowanie, opieka zdrowotna, prawo, usługi finansowe i inne - to będzie wyraźnie prawdą. Więc jeśli jesteś w jednej z tych sytuacji, strategia polega na szybkim wzroście i szybkim osiągnięciu dużych rozmiarów, a oczywiście musisz również ciągle innowować, aby pozostać na szczycie. Następnie pytanie brzmi, jak generować wyższe marże brutto w czasie? Oto kilka ścieżek: 1. Wprowadzenie usług o wyższej marży. Szczególnie dla agentów AI, będzie mnóstwo oprogramowania, które uczyni je skutecznymi w każdym przypadku użycia na dużą skalę. Oznacza to, że będziemy potrzebować narzędzi wyższej klasy, bezpieczeństwa danych, funkcji administracyjnych, możliwości przepływu pracy i więcej. Wszystkie rzeczy, które mają rzekomo marże brutto powyżej 90%, a których koszty nie rosną w zależności od użycia. Stopniowe wprowadzanie większej liczby tych możliwości w modelu ortogonalnym do cenowania za użycie pomoże zrównoważyć strukturę marży. 2. Spadek kosztów AI na jednostkę. Chociaż to nie wydarzy się w najbliższym czasie, ponieważ wciąż wykorzystujemy więcej tokenów AI do bardziej zaawansowanej pracy, gdy koszty spadają, w pewnym momencie będziesz mógł wydzielić niektóre przypadki użycia, które mogą stworzyć lepszą różnicę między ceną tokenów AI a tym, co pobierasz od użytkowników. Ponadto, gdy pojawi się więcej opcji open source i konkurencja w przestrzeni chipów, możemy oczekiwać, że ceny AI spadną na podstawie porównywalnych zadań. 3. "Przynieś swoje własne tokeny". Ta opcja wydaje się mieć wahania, ale wyraźną opcją w tej przestrzeni jest to, że dla przypadków użycia o najwyższym zużyciu klienci mogą po prostu przynieść swoje własne klucze API AI. Obecnie, jeśli firma warstwy aplikacji AI chce uzyskać 75% marż brutto na użyciu AI, musi pobierać 4 razy więcej za tokeny niż wynoszą jej koszty. W wielu obszarach, gdzie istnieje znaczna różnica w wartości między surowymi tokenami a rozwiązaniem przypadku użycia, jest to wykonalne. Ale dla wielu przypadków użycia po prostu nie jest to praktyczne na dużą skalę. Dlatego branża może przyjąć podejście, w którym płacisz pewną marżę za użycie oprogramowania, a opłaty za tokeny trafiają do dostawcy AI. Efekt tego byłby niższy przychód na górze dla niektórych graczy aplikacji, ale wciąż bardzo dobre biznesy. Podsumowując, istnieje wiele ścieżek do przodu dla każdej firmy AI, która dostarcza rzeczywistą, zrównoważoną wartość dla klientów. Okno, w którym się teraz znajdujemy, jest dla zdobywania udziału w rynku w tych przypadkach użycia.