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— 如今随着越来越多 LLM 模型开源,构建企业自己的大语言模型似乎不再成为壁垒,而什么会是未来人工智能企业的护城河? 来源 / 深思SenseAI 作者 / SenseAI 六年前,Jerry Chen 在 Greylock 上发布了文章《新的护城河:为什么智能系统是下一个可防御的商业模式》,推测初创公司将应该利用人工智能构建防御性护城河。 如今随着越来越多 LLM 模型开源,构建企业自己的大语言模型似乎不再成为壁垒,而什么会是未来人工智能企业的护城河? 几天前,Jerry Chen 重新回顾智能系统与科技公司的传统护城河,并对 LLM 大规模开源背景下的新一代护城河提出展望。 - 传统商业护城河:规模效应、网络效应、深科技/IP/产业积累、高转换成本和品牌/客户忠诚度是技术公司的传统商业护城河。 - Gen-AI 浪潮下的新护城河: 1. 基础模型壁垒:1)解决困难问题的方式从精巧的产品和交互设计,转向模型本身,基础模型是当今的深度技术/知识产权护城河之一,而处于模型应用层的初创公司目前并没有建立足够的护城河。2)深度技术的护城河还在,围绕知识产权建立可靠的商业模式,但必须是替代品少、需要艰难工程和需要运营知识来扩展规模的技术问题。 2. 智能系统壁垒:1)企业系统可分为“记录系统”和“用户参与系统”,参与系统的所有权价值最大,多模态交互会颠覆用户参与系统,影响记录系统。2)“智能系统”会连接和管理多个数据集和记录系统,三大主领域:以客户旅程为中心的面向客户的应用程序、面向员工的应用程序(如人力资源管理、IT服务管理、财务等)和基础设施系统(如安全、计算/存储/网络以及监控/管理) - 不变的:应用的价值在于如何传递价值。工作流程、与数据和其他应用的集成、品牌/信任、网络效应、规模和成本效率依旧是经济价值和壁垒的创造者。人工智能并不改变初创公司的营销、销售或合作方式,仍然需要精通市场推广。 新护城河? 记录系统 (Systems of Record) 参考材料 [1]https://greylock.com/greymatter/the-new-new-moats/ [2]https://greylock.com/greymatter/the-new-moats/ 加入我们 专题推荐 点个「在看」,和更多ToB从业者一起聊聊
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