Ai sở hữu nền tảng AI sáng tạo?

Ai sở hữu nền tảng AI sáng tạo?

Dấu thời gian: ngày 19 tháng 2023 năm 11 30:XNUMX sáng
Nút nguồn: 1909271

Chúng ta đang bắt đầu thấy những giai đoạn đầu tiên của nhóm công nghệ xuất hiện trong trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AI). Hàng trăm công ty khởi nghiệp mới đang đổ xô vào thị trường để phát triển các mô hình nền tảng, xây dựng các ứng dụng gốc AI và xây dựng cơ sở hạ tầng/công cụ.

Nhiều xu hướng công nghệ hot được thổi phồng quá mức trước khi thị trường bắt kịp. Nhưng sự bùng nổ AI mang tính đột phá đã đi kèm với lợi ích thực sự trên thị trường thực tế và sức hút thực sự từ các công ty thực tế. Các mô hình như Stable Diffusion và ChatGPT đang lập kỷ lục lịch sử về mức tăng trưởng người dùng và một số ứng dụng đã đạt doanh thu hàng năm 100 triệu USD chưa đầy một năm sau khi ra mắt. So sánh song song cho thấy các mô hình AI vượt trội hơn con người trong một số nhiệm vụ theo nhiều bậc độ lớn. 

Vì vậy, có đủ dữ liệu ban đầu cho thấy sự chuyển đổi lớn đang diễn ra. Điều chúng ta không biết và điều hiện đã trở thành câu hỏi quan trọng là: Giá trị sẽ tích lũy ở đâu trên thị trường này?

Trong năm qua, chúng tôi đã gặp hàng chục nhà sáng lập và điều hành công ty khởi nghiệp ở các công ty lớn, những người trực tiếp làm việc với AI. Chúng tôi đã quan sát thấy điều đó nhà cung cấp cơ sở hạ tầng có thể là những người chiến thắng lớn nhất trên thị trường này cho đến nay, thu được phần lớn số đô la chảy qua kho. Công ty ứng dụng đang tăng doanh thu rất nhanh nhưng thường gặp khó khăn trong việc giữ chân, khác biệt hóa sản phẩm và tỷ suất lợi nhuận gộp. Và hầu hết nhà cung cấp mô hìnhMặc dù chịu trách nhiệm cho sự tồn tại của thị trường này nhưng vẫn chưa đạt được quy mô thương mại lớn.

Nói cách khác, các công ty tạo ra nhiều giá trị nhất - tức là đào tạo các mô hình AI tổng quát và áp dụng chúng trong các ứng dụng mới - vẫn chưa nắm bắt được phần lớn giá trị đó. Dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo khó hơn nhiều. Nhưng chúng tôi nghĩ điều quan trọng cần hiểu là phần nào của ngăn xếp thực sự khác biệt và có thể bảo vệ được. Điều này sẽ có tác động lớn đến cấu trúc thị trường (tức là phát triển công ty theo chiều ngang và chiều dọc) và các yếu tố thúc đẩy giá trị lâu dài (ví dụ: tỷ suất lợi nhuận và tỷ lệ giữ chân). Cho đến nay, chúng ta đã gặp khó khăn trong việc tìm kiếm khả năng phòng thủ về mặt cấu trúc bất cứ nơi nào trong ngăn xếp, bên ngoài những con hào truyền thống dành cho những người đương nhiệm.

Chúng tôi vô cùng lạc quan về AI có tính sáng tạo và tin rằng nó sẽ có tác động lớn đến ngành công nghiệp phần mềm và hơn thế nữa. Mục tiêu của bài đăng này là vạch ra động lực của thị trường và bắt đầu trả lời các câu hỏi rộng hơn về các mô hình kinh doanh AI tổng quát.

Ngăn xếp công nghệ cấp cao: Cơ sở hạ tầng, mô hình và ứng dụng

Để hiểu thị trường AI tổng quát đang hình thành như thế nào, trước tiên chúng ta cần xác định ngăn xếp ngày nay trông như thế nào. Đây là cái nhìn sơ bộ của chúng tôi.

Ngăn xếp có thể được chia thành ba lớp:

  • Ứng dụng tích hợp các mô hình AI tổng quát vào một sản phẩm hướng tới người dùng, chạy các quy trình mô hình của riêng họ (“ứng dụng đầu cuối”) hoặc dựa vào API của bên thứ ba
  • mô hình hỗ trợ các sản phẩm AI, được cung cấp dưới dạng API độc quyền hoặc dưới dạng điểm kiểm tra nguồn mở (do đó, yêu cầu giải pháp lưu trữ)
  • Cơ sở hạ tầng các nhà cung cấp (tức là nền tảng đám mây và nhà sản xuất phần cứng) chạy khối lượng công việc đào tạo và suy luận cho các mô hình AI tổng quát

Điều quan trọng cần lưu ý: Đây không phải là bản đồ thị trường mà là một khuôn khổ để phân tích thị trường. Trong mỗi danh mục, chúng tôi liệt kê một số ví dụ về các nhà cung cấp nổi tiếng. Chúng tôi chưa thực hiện bất kỳ nỗ lực nào để cung cấp thông tin toàn diện hoặc liệt kê tất cả các ứng dụng AI có tính sáng tạo tuyệt vời đã được phát hành. Ở đây chúng tôi cũng không đi sâu về công cụ MLops hoặc LLMops, những công cụ này chưa được tiêu chuẩn hóa cao và sẽ được đề cập trong một bài đăng sau.

Làn sóng ứng dụng AI sáng tạo đầu tiên đang bắt đầu đạt quy mô nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì và tạo sự khác biệt

Trong các chu kỳ công nghệ trước đây, quan điểm thông thường là để xây dựng một công ty lớn, độc lập, bạn phải sở hữu khách hàng cuối cùng - cho dù đó là người tiêu dùng cá nhân hay người mua B2B. Thật hấp dẫn khi tin rằng các công ty lớn nhất trong lĩnh vực AI sáng tạo cũng sẽ là những ứng dụng dành cho người dùng cuối. Cho đến nay, vẫn chưa rõ trường hợp đó là như thế nào.

Chắc chắn rằng, sự phát triển của các ứng dụng AI tổng quát đã đáng kinh ngạc, được thúc đẩy bởi tính mới hoàn toàn và vô số trường hợp sử dụng. Trên thực tế, chúng tôi biết ít nhất ba danh mục sản phẩm đã đạt doanh thu hàng năm vượt quá 100 triệu USD: tạo hình ảnh, viết quảng cáo và viết mã.

Tuy nhiên, chỉ tăng trưởng thôi là chưa đủ để xây dựng các công ty phần mềm bền vững. Điều quan trọng là sự tăng trưởng phải mang lại lợi nhuận - theo nghĩa là người dùng và khách hàng, sau khi đăng ký, sẽ tạo ra lợi nhuận (tỷ suất lợi nhuận gộp cao) và tồn tại lâu dài (tỷ lệ giữ chân cao). Trong trường hợp không có sự khác biệt rõ ràng về mặt kỹ thuật, các ứng dụng B2B và B2C sẽ mang lại giá trị lâu dài cho khách hàng thông qua hiệu ứng mạng, lưu giữ dữ liệu hoặc xây dựng quy trình làm việc ngày càng phức tạp.

Trong AI sáng tạo, những giả định đó không nhất thiết đúng. Trên khắp các công ty ứng dụng mà chúng tôi đã nói chuyện, có nhiều mức tỷ suất lợi nhuận gộp khác nhau — cao tới 90% trong một số trường hợp nhưng thường thấp nhất là 50-60%, chủ yếu do chi phí suy luận mô hình. Mức tăng trưởng đầu kênh thật đáng kinh ngạc, nhưng không rõ liệu các chiến lược thu nạp khách hàng hiện tại có thể mở rộng hay không hay không — chúng tôi đã nhận thấy hiệu quả thu nạp và tỷ lệ giữ chân có trả phí bắt đầu giảm dần. Nhiều ứng dụng cũng tương đối không có sự khác biệt, vì chúng dựa trên các mô hình AI cơ bản tương tự nhau và chưa phát hiện ra các hiệu ứng mạng hoặc dữ liệu/quy trình công việc rõ ràng mà đối thủ cạnh tranh khó có thể sao chép.

Vì vậy, vẫn chưa rõ ràng rằng việc bán ứng dụng cho người dùng cuối là con đường duy nhất hoặc thậm chí là tốt nhất để xây dựng một doanh nghiệp AI mang tính sáng tạo bền vững. Lợi nhuận sẽ được cải thiện khi tính cạnh tranh và hiệu quả trong các mô hình ngôn ngữ tăng lên (xem thêm về điều này bên dưới). Tỷ lệ giữ chân sẽ tăng lên khi khách du lịch AI rời khỏi thị trường. Và có lập luận mạnh mẽ cho rằng các ứng dụng tích hợp theo chiều dọc có lợi thế trong việc thúc đẩy sự khác biệt. Nhưng vẫn còn rất nhiều điều phải chứng minh.

Nhìn về phía trước, một số câu hỏi lớn mà các công ty ứng dụng AI tổng quát phải đối mặt bao gồm:

  • Tích hợp theo chiều dọc (“mô hình + ứng dụng”). Việc sử dụng các mô hình AI như một dịch vụ cho phép các nhà phát triển ứng dụng lặp lại nhanh chóng với một nhóm nhỏ và trao đổi các nhà cung cấp mô hình khi công nghệ tiến bộ. Mặt khác, một số nhà phát triển cho rằng sản phẩm is mô hình và việc đào tạo lại từ đầu là cách duy nhất để tạo ra khả năng phòng thủ - tức là bằng cách liên tục đào tạo lại về dữ liệu sản phẩm độc quyền. Nhưng nó phải trả giá bằng yêu cầu về vốn cao hơn nhiều và đội ngũ sản phẩm kém linh hoạt hơn.
  • Xây dựng tính năng so với ứng dụng. Các sản phẩm AI sáng tạo có nhiều dạng khác nhau: ứng dụng dành cho máy tính để bàn, ứng dụng dành cho thiết bị di động, plugin Figma/Photoshop, tiện ích mở rộng của Chrome, thậm chí cả bot Discord. Thật dễ dàng để tích hợp các sản phẩm AI ở nơi người dùng đã làm việc vì giao diện người dùng thường chỉ là một hộp văn bản. Công ty nào trong số này sẽ trở thành công ty độc lập - và công ty nào sẽ được các công ty đương nhiệm, như Microsoft hay Google, tiếp thu, đã tích hợp AI vào các dòng sản phẩm của họ?
  • Quản lý thông qua chu kỳ cường điệu. Vẫn chưa rõ liệu tình trạng rời bỏ có phải là đặc tính cố hữu của loạt sản phẩm AI tổng hợp hiện tại hay đó là sản phẩm của một thị trường sơ khai. Hoặc nếu sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI sáng tạo sẽ giảm đi khi sự cường điệu giảm bớt. Những câu hỏi này có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty ứng dụng, bao gồm cả khi nào nên nhấn ga gây quỹ; đầu tư mạnh mẽ như thế nào vào việc thu hút khách hàng; phân khúc người dùng nào cần ưu tiên; và khi nào cần tuyên bố sản phẩm phù hợp với thị trường.

Các nhà cung cấp mô hình đã phát minh ra AI tổng quát nhưng chưa đạt quy mô thương mại lớn

Cái mà ngày nay chúng ta gọi là AI sáng tạo sẽ không tồn tại nếu không có công trình nghiên cứu và kỹ thuật xuất sắc được thực hiện ở những nơi như Google, OpenAI và Stability. Thông qua các kiến ​​trúc mô hình mới và những nỗ lực to lớn để mở rộng quy mô đào tạo, tất cả chúng ta đều được hưởng lợi từ khả năng đáng kinh ngạc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình tạo hình ảnh hiện tại.

Tuy nhiên, doanh thu liên quan đến các công ty này vẫn tương đối nhỏ so với mức độ sử dụng và tiếng vang. Trong việc tạo hình ảnh, Stable Diffusion đã chứng kiến ​​sự phát triển bùng nổ của cộng đồng, được hỗ trợ bởi hệ sinh thái gồm giao diện người dùng, dịch vụ lưu trữ và phương pháp tinh chỉnh. Nhưng Sự ổn định cung cấp miễn phí các điểm kiểm tra chính của họ như một nguyên lý cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của họ. Trong các mô hình ngôn ngữ tự nhiên, OpenAI chiếm ưu thế với GPT-3/3.5 và ChatGPT. Nhưng tương đối Cho đến nay, rất ít ứng dụng tuyệt vời được xây dựng trên OpenAI tồn tại và giá cả đã tăng đánh rơi một lần.

Đây có thể chỉ là một hiện tượng tạm thời. Sự ổn định là một công ty mới chưa tập trung vào việc kiếm tiền. OpenAI có tiềm năng trở thành một doanh nghiệp lớn, kiếm được một phần đáng kể trong tổng doanh thu của danh mục NLP khi có nhiều ứng dụng hấp dẫn hơn được tạo ra - đặc biệt nếu chúng tích hợp vào danh mục sản phẩm của Microsoft diễn ra suôn sẻ. Với mức sử dụng khổng lồ của các mô hình này, doanh thu quy mô lớn có thể không còn xa nữa.

Nhưng cũng có những thế lực phản kháng. Các mô hình được phát hành dưới dạng nguồn mở có thể được lưu trữ bởi bất kỳ ai, kể cả các công ty bên ngoài không chịu chi phí liên quan đến đào tạo mô hình quy mô lớn (lên tới hàng chục hoặc hàng trăm triệu đô la). Và không rõ liệu có mô hình nguồn đóng nào có thể duy trì lợi thế của chúng vô thời hạn hay không. Ví dụ: chúng tôi bắt đầu thấy LLM do các công ty như Anthropic, Cohere và Character.ai xây dựng tiến gần hơn đến mức hiệu suất của OpenAI, được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương tự (tức là internet) và với các kiến ​​trúc mô hình tương tự. Ví dụ về Khuếch tán ổn định gợi ý rằng if các mô hình nguồn mở đạt được mức hiệu suất và hỗ trợ cộng đồng đủ lớn thì các lựa chọn thay thế độc quyền có thể khó cạnh tranh.

Cho đến nay, có lẽ điều rõ ràng nhất đối với các nhà cung cấp mô hình là việc thương mại hóa có thể gắn liền với việc lưu trữ. Nhu cầu về các API độc quyền (ví dụ từ OpenAI) đang tăng lên nhanh chóng. Dịch vụ lưu trữ dành cho các mô hình nguồn mở (ví dụ: Ôm khuôn mặt và Tái tạo) đang nổi lên như những trung tâm hữu ích để dễ dàng chia sẻ và tích hợp các mô hình — và thậm chí còn có một số hiệu ứng mạng gián tiếp giữa nhà sản xuất mô hình và người tiêu dùng. Ngoài ra còn có một giả thuyết mạnh mẽ rằng có thể kiếm tiền thông qua các thỏa thuận tinh chỉnh và lưu trữ với khách hàng doanh nghiệp.

Tuy nhiên, ngoài ra, có một số câu hỏi lớn mà các nhà cung cấp mô hình phải đối mặt:

  • Hàng hóa hóa. Có một niềm tin chung rằng các mô hình AI sẽ hội tụ về hiệu suất theo thời gian. Trao đổi với các nhà phát triển ứng dụng, rõ ràng điều đó vẫn chưa xảy ra, với những người dẫn đầu mạnh mẽ về cả mô hình văn bản và hình ảnh. Lợi thế của họ không dựa trên kiến ​​trúc mô hình độc đáo mà dựa trên yêu cầu về vốn cao, dữ liệu tương tác sản phẩm độc quyền và tài năng AI khan hiếm. Điều này sẽ phục vụ như là một lợi thế lâu dài?
  • Rủi ro tốt nghiệp Dựa vào các nhà cung cấp mô hình là một cách tuyệt vời để các công ty ứng dụng bắt đầu và thậm chí phát triển hoạt động kinh doanh của họ. Nhưng họ có động cơ để xây dựng và/hoặc lưu trữ các mô hình của riêng mình khi đạt được quy mô. Và nhiều nhà cung cấp mô hình có sự phân bổ khách hàng rất sai lệch, với một số ứng dụng chiếm phần lớn doanh thu. Điều gì xảy ra nếu/khi những khách hàng này chuyển sang phát triển AI nội bộ?
  • Tiền có quan trọng không? Lời hứa về AI có khả năng tạo ra rất lớn - và cũng có khả năng gây hại - đến mức nhiều nhà cung cấp mô hình đã tổ chức thành các tập đoàn lợi ích công cộng (quân đoàn B), phát hành cổ phiếu lợi nhuận có giới hạn hoặc kết hợp rõ ràng lợi ích công cộng vào sứ mệnh của họ. Điều này hoàn toàn không cản trở nỗ lực gây quỹ của họ. Nhưng có một cuộc thảo luận hợp lý xung quanh việc liệu hầu hết các nhà cung cấp mô hình có thực sự muốn để nắm bắt giá trị, và nếu họ cần.

Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng chạm vào mọi thứ và gặt hái những phần thưởng

Gần như mọi thứ trong Generative AI đều đi qua GPU (hoặc TPU) được lưu trữ trên đám mây tại một thời điểm nào đó. Cho dù đối với các nhà cung cấp mô hình/phòng thí nghiệm nghiên cứu đang chạy khối lượng công việc đào tạo, các công ty lưu trữ chạy suy luận/tinh chỉnh hay các công ty ứng dụng thực hiện một số kết hợp của cả hai — HOA là huyết mạch của AI thế hệ. Lần đầu tiên sau một thời gian rất dài, tiến bộ về công nghệ điện toán đột phá nhất bị ràng buộc bởi tính toán ồ ạt.

Kết quả là, rất nhiều tiền trong thị trường AI tổng quát cuối cùng sẽ chảy vào các công ty cơ sở hạ tầng. Để đặt một số rất những con số sơ bộ xung quanh nó: Chúng tôi ước tính rằng, trung bình, các công ty ứng dụng chi khoảng 20-40% doanh thu cho việc suy luận và tinh chỉnh cho mỗi khách hàng. Khoản tiền này thường được trả trực tiếp cho các nhà cung cấp đám mây cho các phiên bản điện toán hoặc cho các nhà cung cấp mô hình bên thứ ba — những người này lại chi khoảng một nửa doanh thu của họ cho cơ sở hạ tầng đám mây. Vì vậy, thật hợp lý khi đoán rằng 10-20% Tổng doanh thu trong AI sáng tạo ngày nay sẽ thuộc về các nhà cung cấp đám mây.

Trên hết, các công ty khởi nghiệp đào tạo mô hình của riêng họ đã huy động được hàng tỷ đô la vốn đầu tư mạo hiểm - phần lớn trong số đó (tới 80-90% trong các vòng đầu) cũng thường được chi cho các nhà cung cấp đám mây. Nhiều công ty công nghệ đại chúng chi hàng trăm triệu mỗi năm cho việc đào tạo mô hình, với các nhà cung cấp đám mây bên ngoài hoặc trực tiếp với các nhà sản xuất phần cứng.

Đây là những gì chúng tôi gọi, theo thuật ngữ kỹ thuật, là “rất nhiều tiền” - đặc biệt đối với một thị trường non trẻ. Phần lớn số tiền đó được chi tiêu tại Big 3 đám mây: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) và Microsoft Azure. Các nhà cung cấp đám mây này cùng nhau chi tiêu nhiều hơn $ 100 tỷ mỗi năm trong capex để đảm bảo họ có nền tảng toàn diện, đáng tin cậy và cạnh tranh về chi phí nhất. Đặc biệt, trong AI sáng tạo, họ cũng được hưởng lợi từ những hạn chế về nguồn cung vì họ có quyền truy cập ưu tiên vào phần cứng khan hiếm (ví dụ: GPU Nvidia A100 và H100).

Tuy nhiên, điều thú vị là chúng ta đang bắt đầu thấy sự cạnh tranh đáng tin cậy xuất hiện. Những kẻ thách thức như Oracle đã xâm nhập với chi phí vốn lớn và khuyến khích bán hàng. Và một số công ty khởi nghiệp, như Coreweave và Lambda Labs, đã phát triển nhanh chóng với các giải pháp nhắm mục tiêu cụ thể đến các nhà phát triển mô hình lớn. Họ cạnh tranh về chi phí, tính khả dụng và hỗ trợ được cá nhân hóa. Chúng cũng hiển thị nhiều sự trừu tượng hóa tài nguyên chi tiết hơn (tức là các vùng chứa), trong khi các đám mây lớn chỉ cung cấp các phiên bản VM do giới hạn ảo hóa GPU.

Đằng sau hậu trường, chạy phần lớn khối lượng công việc AI, có lẽ là người chiến thắng lớn nhất trong lĩnh vực AI sáng tạo cho đến nay: Nvidia. Công ty báo cáo $ 3.8 tỷ doanh thu GPU của trung tâm dữ liệu trong quý 2023 năm tài chính XNUMX, bao gồm một phần có ý nghĩa cho các trường hợp sử dụng AI tổng quát. Và họ đã xây dựng những con hào vững chắc xung quanh hoạt động kinh doanh này thông qua hàng thập kỷ đầu tư vào kiến ​​trúc GPU, hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ và khả năng sử dụng sâu rộng trong cộng đồng học thuật. Một phân tích gần đây nhận thấy rằng GPU Nvidia được trích dẫn trong các tài liệu nghiên cứu nhiều hơn 90 lần so với các công ty khởi nghiệp chip AI hàng đầu cộng lại.

Các tùy chọn phần cứng khác cũng tồn tại, bao gồm Bộ xử lý Tensor (TPU) của Google; GPU Bản năng AMD; Chip AWS Inferentia và Trainium; và các công cụ tăng tốc AI từ các công ty khởi nghiệp như Cerebras, Sambanova và Graphcore. Intel, kẻ đi sau cuộc chơi, cũng đang tham gia thị trường với chip Habana cao cấp và GPU Ponte Vecchio. Nhưng cho đến nay, rất ít chip mới này đã chiếm được thị phần đáng kể. Hai trường hợp ngoại lệ cần theo dõi là Google, công ty có TPU đã thu hút được sự chú ý trong cộng đồng Khuếch tán ổn định và trong một số giao dịch GCP lớn, và TSMC, công ty được cho là đang sản xuất tất cả các trong số các chip được liệt kê ở đây, bao gồm cả GPU Nvidia (Intel sử dụng kết hợp các nhà máy của riêng mình và TSMC để sản xuất chip của mình).

Nói cách khác, cơ sở hạ tầng là một lớp sinh lợi, bền vững và dường như có thể phòng thủ được trong ngăn xếp. Các câu hỏi lớn cần trả lời cho các công ty cơ sở hạ tầng bao gồm:

  • Giữ khối lượng công việc không quốc tịch. GPU Nvidia giống nhau ở bất cứ nơi nào bạn thuê chúng. Hầu hết các khối lượng công việc AI đều không có trạng thái, theo nghĩa là suy luận mô hình không yêu cầu cơ sở dữ liệu hoặc bộ lưu trữ đính kèm (ngoài bản thân trọng số của mô hình). Điều này có nghĩa là khối lượng công việc AI có thể linh hoạt hơn trên các đám mây so với khối lượng công việc ứng dụng truyền thống. Trong bối cảnh này, làm thế nào các nhà cung cấp đám mây có thể tạo ra sự ràng buộc và ngăn cản khách hàng chuyển sang lựa chọn rẻ nhất?
  • Sống sót sau thời kỳ khan hiếm chip. Giá của các nhà cung cấp đám mây và của chính Nvidia đã được hỗ trợ bởi nguồn cung cấp GPU đáng mong đợi nhất đang khan hiếm. Một nhà cung cấp nói với chúng tôi rằng giá niêm yết của A100 thực tế đã cao hơn tăng kể từ khi ra mắt, điều này rất bất thường đối với phần cứng máy tính. Khi hạn chế về nguồn cung này cuối cùng được loại bỏ, thông qua việc tăng cường sản xuất và/hoặc áp dụng các nền tảng phần cứng mới, điều này sẽ tác động như thế nào đến các nhà cung cấp đám mây?
  • Đám mây thách thức có thể vượt qua? Chúng tôi là những người tin tưởng mạnh mẽ rằng mây thẳng đứng sẽ giành thị phần từ Big 3 với các dịch vụ chuyên biệt hơn. Trong lĩnh vực AI cho đến nay, những kẻ thách thức đã tạo ra lực kéo có ý nghĩa thông qua sự khác biệt hóa kỹ thuật vừa phải và sự hỗ trợ của Nvidia – đối với họ, các nhà cung cấp đám mây đương nhiệm vừa là khách hàng lớn nhất vừa là đối thủ cạnh tranh mới nổi. Câu hỏi dài hạn là liệu điều này có đủ để vượt qua lợi thế về quy mô của Big 3 hay không?

Vậy… giá trị sẽ tích lũy ở đâu?

Tất nhiên, chúng tôi vẫn chưa biết. Nhưng dựa trên dữ liệu ban đầu chúng tôi có về AI tổng hợp, kết hợp với kinh nghiệm của chúng tôi với các công ty AI/ML trước đây, trực giác của chúng tôi là như sau. 

Ngày nay, dường như không có bất kỳ con hào hệ thống nào trong AI sáng tạo. Là một xấp xỉ bậc một, các ứng dụng thiếu sự khác biệt hóa sản phẩm mạnh mẽ vì chúng sử dụng các mô hình tương tự nhau; các mô hình phải đối mặt với sự khác biệt lâu dài không rõ ràng vì chúng được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương tự có kiến ​​trúc tương tự nhau; các nhà cung cấp đám mây thiếu sự khác biệt sâu sắc về mặt kỹ thuật vì họ chạy cùng một GPU; và thậm chí cả các công ty phần cứng cũng sản xuất chip của họ tại cùng một nhà máy.

Tất nhiên, có những con hào tiêu chuẩn: những con hào quy mô (“Tôi có hoặc có thể huy động được nhiều tiền hơn bạn!”), những con hào trong chuỗi cung ứng (“Tôi có GPU, bạn thì không!”), những con hào hệ sinh thái (“ Mọi người đều đã sử dụng phần mềm của tôi rồi!”), hào thuật toán (“Chúng tôi thông minh hơn bạn!”), hào phân phối (“Tôi đã có đội ngũ bán hàng và nhiều khách hàng hơn bạn!”) và hào về đường ống dữ liệu (“Tôi' đã thu thập thông tin trên Internet nhiều hơn bạn!”). Nhưng không có con hào nào trong số này có xu hướng bền vững về lâu dài. Và còn quá sớm để biết liệu các hiệu ứng mạng trực tiếp, mạnh mẽ có đang diễn ra ở bất kỳ lớp nào của ngăn xếp hay không.

Dựa trên dữ liệu có sẵn, vẫn chưa rõ liệu liệu AI có mang tính lâu dài, mang lại lợi ích cho người chiến thắng hay không.

Điều này thật kỳ lạ. Nhưng với chúng tôi, đó là tin tốt. Khó có thể nắm bắt được quy mô tiềm năng của thị trường này - đâu đó giữa tất cả phần mềm và mọi nỗ lực của con người — vì vậy chúng tôi mong đợi có rất nhiều người chơi và sự cạnh tranh lành mạnh ở mọi cấp độ. Chúng tôi cũng kỳ vọng cả các công ty theo chiều ngang và chiều dọc sẽ thành công với cách tiếp cận tốt nhất do thị trường cuối cùng và người dùng cuối quyết định. Ví dụ: nếu điểm khác biệt chính trong sản phẩm cuối cùng là bản thân AI, thì có khả năng việc dọc hóa (tức là kết hợp chặt chẽ ứng dụng hướng tới người dùng với mô hình cây nhà lá vườn) sẽ giành chiến thắng. Trong khi đó, nếu AI là một phần của bộ tính năng dài hơn, lớn hơn thì nhiều khả năng quá trình phân chia theo chiều ngang sẽ xảy ra. Tất nhiên, chúng ta cũng sẽ thấy việc xây dựng nhiều hào truyền thống hơn theo thời gian - và thậm chí chúng ta có thể thấy các loại hào mới sẽ được áp dụng.

Dù thế nào đi nữa, một điều chúng tôi chắc chắn là AI có tính sáng tạo sẽ thay đổi trò chơi. Tất cả chúng ta đều đang học các quy tắc trong thời gian thực, có một lượng giá trị to lớn sẽ được mở khóa và kết quả là bối cảnh công nghệ sẽ trông khác đi rất nhiều. Và chúng tôi ở đây vì điều đó!

Tất cả hình ảnh trong bài viết này được tạo bằng Midjourney.

Dấu thời gian:

Thêm từ Andreessen Horowitz