Есть новички-стартапы и есть старые игроки на рынке — корпорации. C каждой новой технологической волной они получают разные доли рынка и в разных пропорциях делят между собой выручку и прибыль от новых технологий. Иногда бывает так, что стартапы забирают все, а иногда — корпорации.
Несмотря на высокую активность стартапов в предыдущую волну ML/AI, почти вся рыночная ценность досталась крупным компаниям. В этом материале обсудим, как нынешняя волна AI будет поделена между стартапами и корпорациями.
GoPractice публикует адаптированный перевод эссе Элада Гила (Elad Gil), американского предпринимателя и инвестора.
опубликован в октябре 2022 года.
***
Историческая справка
В первую интернет-волну именно стартапы (Google, Amazon, Paypal, Ebay, Salesforce, Facebook, Netflix) забрали большую часть рыночной ценности. Какую-то часть забрали корпорации, которые расширили свои услуги на интернет (Microsoft, Apple, IBM, Oracle, Adobe). Соотношение между стартапами и корпорациями получилось примерно 60:40 или 70:30.
Затем корпорации забрали большую часть мобильного сегмента (Apple, Google, а затем мобильные версии их продуктов), но и стартапы все же получили долю (WhatsApp, Uber, Doordash, Instagram, Instacart). В этом случае соотношение между стартапами и компаниями было где-то 20:80.
Крипто-cегмент, напротив, почти на 100% достался стартапам (Bitcoin, Ethereum, Coinbase, Binance, FTX и т. д.). При этом компании из сферы финансов или провайдеры инфраструктуры практически не участвуют в создании рыночной стоимости на этом рынке. Исключением, пожалуй, можно назвать лишь производителей полупроводников (AMD и NVIDIA), чьи продукты используются для майнинга.
Кстати, обратите внимание, что под «стартапом» я подразумеваю компании, появившиеся в результате новой технологической волны. Таким образом, хотя Apple и стала дизраптором на рынке мобильных устройств, она не создавалась специально для их производства и потому не является стартапом.
Почему стартапам не удалось захватить рынок во время прошлой волны AI?
Большие корпорации забрали почти всю рыночную ценность во время первого бума машинного обучения (машинное зрение, RNNs, CNNs, ранние GANs, deep learning).
За последнее десятилетие (до недавней революции в области машинного обучения) существовало множество компаний, работающих по концепции «AI first», то есть в первую очередь ориентированных на AI. Но по-настоящему крупные продукты на базе AI появились у Google, Facebook (новостная лента и реклама), Tiktok, Netflix (рекомендации), Amazon (Alexa) и других.
Достижением первой волны AI на сегодня можно назвать компании по производству беспилотных автомобилей. По большей части это дочки больших корпораций (Google, GM и Tesla).
Давайте обсудим, почему AI-стартапам не удалось добиться большого успеха во время волны AI-first компаний.
1. Новая технология улучшила продукт в 0,5–3 раза, а не в 10 раз
Предыдущая волна AI помогла усовершенствовать продукт, но не настолько, чтобы стартапы обогнали конкурентов или заняли рыночную нишу. Стартапу нужно создать продукт, который преодолеет разрыв с IT-гигантом в конкурентном преимуществе дистрибуции, капитала и линейки товаров. Либо можно сосредоточиться на совершенно новом сегменте клиентов или другом методе дистрибуции, по разным причинам недоступном корпорациям. В общем, нужен продукт в 10 раз лучше существующих. Может быть, последняя волна AI в каких-то случаях не настолько усовершенствовала продукт, чтобы выделиться среди конкурентов?
2. Доступ к массивам данных прежде был важнее
Компании, которые широко применяли AI (Google, Facebook, Uber), ориентировались на своего потребителя и имели огромные массивы данных для обучения моделей. Возможно, IT-гиганты тогда обогнали стартапы благодаря преимуществу в количестве данных. Сейчас это не играет важной роли, поскольку модели можно обучать на открытом интернете.
3. Зарегулированные рынки
Во многих (но не во всех) областях IT-гиганты могли «просто добавить AI» в свой готовый продукт. У IT-гиганта может быть продукт не лучше, чем у стартапа, но вместе с большой клиентской базой он все равно окажется успешнее (см., например, Teams против Slack). Многие компании первой волны AI либо напрямую сотрудничали с IT-гигантами, либо работали на зарегулированных рынках. К таким рынкам, например, относятся образование и здравоохранение. Там технологические инновации часто подавляются самой структурой рынка, правилами регулирования или определенным уровнем безразличия к реальным потребностям клиентов.
Показателен проект Mycin в Стэнфорде в 1970-х годах: программисты разработали экспертную систему, которая лучше специалистов Стэнфорда предсказывала, чем заражен человек. Но ее не внедрили.
Некоторые рынки сложны, и даже если машинное обучение сделает что-то в 10 раз лучше, продукт могут забраковать по другим причинам.
Будет ли эта волна AI другой?
Я уже давно работаю с AI-продуктами. 15 лет назад я занимался таргетингом рекламы в Google, потом некоторое время работал над поисковиком в Twitter, и уже более 10 лет инвестирую в AI-компании.
И на мой взгляд, эта волна AI инноваций будет отличаться от предыдущей. Есть основания полагать, что стартапы на этот раз заберут большую долю.
Различия включают:
1. Во многих областях появляются технологии лучше
В нынешней AI волне поражает скорость инноваций. Будущие языковые модели вроде GPT должны увеличить мощность, точность и охват естественного языка в потребительском и B2B-сегменте. У них есть потенциал больших изменений: от взаимодействия с людьми до работы белых воротничков. Параллельно с этим продолжается прогресс в области генерации изображений, преобразования речи в текст, текста в речь, музыки, видео и так далее. И легко можно представить четыре-пять конкретных вариантов применения генеративных изображений в бизнесе: и для сферы дизайна, и для сферы кино, и так далее. Мы еще увидим, на чем именно выстрелят стартапы в сравнении с действующими корпорациями.
На этот раз технология AI кажется значительно мощнее, а значит, сейчас проще создать продукт в 10 раз лучше, чтобы преодолеть преимущества конкурентов IT-гигантов.
2. Благодаря новым технологиям появятся стартапы, предоставляющие ценную инфраструктуру для остальных игроков индустрии
В отличие от предыдущей волны AI стартапов, здесь есть четкий набор компаний, ориентированных именно на инфраструктуру для применением в бизнесе: это OpenAI, Stability.AI, Hugging Face, Weights and Biases и другие. У части компаний этого сегмента показатель выручки отстает от показателя использования. Но эти компании быстро растут, что показательно для бизнес-модели, ориентированной на открытый исходный код или API.
OpenAI сейчас является явным лидером в области LLM API. Эта позиция, которую по умолчанию четыре года назад занимал Google. И удивительно, как Google не смог реализовать свои многочисленные преимущества в области AI.
Аналогичным образом, HuggingFace, Weights and Biases и другие компании продают инструменты для индустрии AI так, как до сих пор не удавалось действующим корпорациям-разработчикам.
3. Есть примеры приложений, у которых нет сильных конкурентов в виде корпораций
Компании-стартапы сейчас хорошо проникают на рынок и растут, чего не было в предыдущей волне AI. Например, генерация изображений (Midjourney, Stable Diffusion и т. д.) и генерация кода (Github Copilot, Replit).
В целом, эта волна приложений AI, похоже, лучше всего проявляет себя на рынках, где:
- Есть однообразные высокооплачиваемые задачи (код, копирайтинг, изображения и т. д.)
- Можно делать ошибки, так как есть человек, который их проверит. Человек в этой системе не обязателен, но сейчас это является отличительной чертой.
- Нет инструментов для организации рабочего процесса или они слабо подходят, поэтому функции AI становятся основными в этой области.
- Новые технологии AI позволяют сделать генерацию краткого описания, текста или изображений с более высокой точностью, чего раньше не было.
Компании с подобными характеристиками и являются главными игроками этой волны ML.
Сосредоточьтесь на конечном использовании и рынках
Главное — это не мыслить в терминах «Если у вас есть только молоток, то все вокруг кажется гвоздями». Важно определить реальные потребности конечных пользователей и вычислить плохо обслуживаемые продукты и рынки, которые выиграют от этой волны новых технологий.
По мере того как произойдет сдвиг от исследований к реальному применению этих технологий в продуктах, мы увидим расцвет новых приложений в области машинного обучения. Скорее всего, это будет трансформация по типу всеобщего перехода в облако, которая продолжается до сих пор.
Масштаб имеет значение
При сравнении стоимости стартапов с IT-гигантами важно помнить о масштабе таких корпораций. Например, 10% рыночной капитализации Google на текущий момент — это $130 миллиардов, что сопоставимо с семью Figma, четырьмя Snowflake, семнадцатью Github или ста тридцатью Stability.AI. Рыночная капитализация действующих компаний стала настолько велика, что даже небольшой процентный рост на деле равен целой экосистеме или сегменту рынка.
Допускаю, что появится один или несколько по-настоящему масштабных стартапов под сильным влиянием AI. Даже если на этот раз большую часть прибыли получат IT-гиганты благодаря своему масштабу, стартапы все равно поучаствуют в увеличении рыночной капитализации и будут влиять на мир. И они вполне могут потеснить некоторые сегменты рынка (например, поисковики).
Более того, кажется, что стартапы наконец-то начнут получать реальный доход от AI!
Узнайте больше
— Какие продукты с AI имеет смысл создавать, а какие нет? Рассуждает основатель GoPractice Олег Якубенков.
