[Перевод] Большинство ИИ-стартапов обречено
Ситуация в мире ИИ
Заявление о том, что большинство ИИ-стартапов обречено, может показаться довольно очевидным. В конце концов, большинство стартапов обречено, так уж сложилось.
Но я хочу донести нечто более провокативное. Почти все стартапы, возникшие после хайпа ChatGPT, и особенно те, которые называют себя «ИИ-стартапы», обречены.
Я венчурный капиталист, уже долгое время инвестирующий в ИИ; на самом деле, я даже ушёл из мира хедж-фондов, потому что увидел, насколько много всего интересного происходит в сфере ИИ. То есть я определённо не ИИ-скептик.
Тем не менее, я считаю, что большинство из того, что финансируется на текущем цикле хайпа, не имеет ценности с точки зрения инвестора.
Если вы создали это за выходные, то может справиться и кто-то ещё
Рассмотрим простейший случай.
Я видел множество стартапов, которые, по сути, прикручивают друг к другу несколько API генеративных ИИ, проводят промт-инжиниринг, а затем шлёпают поверх фронтендный интерфейс пользователя. Некоторые из этих продуктов довольно примечательны с точки зрения отточенности и возможностей.
Эти компании тоже обречены или стать совершенно нормальными бизнесами (но не стартапами в классическом понимании Пола Грэма), или умереть.
Очевидно, если вы создали что-то за выходные, то с этим может справиться и кто-то другой. Хорошо, допустим, вы гений программирования. Истинный вундеркинд 10X-разработки! На повторение вашего результата кому-то другому потребуется много выходных…, но в результате он сделает то же самое.
Если вы просто раздаёте продукт своего проекта бесплатно и ради развлечения, то никаких проблем в этом нет.
Однако если вы начнёте взимать за него плату и клиенты начнут полагаться на него, то придут другие и немножечко собьют вам цену. Возможно, ваш продукт всё равно будет лучше. «Лучше» часто приводит к привлечению клиентов и к выбору одного вместо другого.
Но если сфера действительно важна (то есть в ней есть большое желание платить и она часто используется), то тут начинает работать проклятие экономики и конкуренции. Вас будут копировать и отбирать вашу прибыль.
Если вы не можете защитить свой продукт и он не отличается от других, то прибыли вам не видать. Это основы экономики.
Защитить свой продукт не могут даже Alphabet, Meta* и OpenAI
Итак, я рассказал основы экономики и стартапов. В них нет ничего особо уникального. Каждый цикл хайпа характеризуется тем, что люди забывают о существовании этих правил, а потом заново открывают их для себя, разочаровываясь в конце цикла.
Однако вспомним, что в основном мы говорили о том, что эти стартапы просто прикручивают API (например, ChatGPT) к UI. При таком подходе, очевидно, в продукте очень мало уникального и его сложно защитить. Даже если ваш UI красивее, чем у конкурентов, кто-то другой может просто скопировать его.
Однако моя основная идея глубже, чем эти тривиальные примеры.
Давайте посмотрим, как эта же логика применима к самим технологиям, находящимся внутри таких LLM, как ChatGPT, Bard, LlaMA и так далее.
Если бы я сказал вам, что у меня есть фантастическая технология, которую хотят использовать все, а для её создания мне нужно было сделать следующее:
Собрать все тексты в Интернете
Выучить их все при помощи кучи GPU и миллионов долларов
Изготовить продукт на основании хорошо известных технологий, большинство из которых опенсорсны
Мог ли бы я защитить уникальность этого продукта? Пункты 1 и 2 могли бы представлять некий уровень технической или логистической сложности для мелких стартапов, но ничто из этого не станет неподъёмным для других крупных компаний, особенно учитывая пункт 3. Все эти продукты создаются на основе одной и той же внутренней архитектуры из трансформеров и LLM. Эти LLM не станут непреодолимым препятствием, их может воссоздать любая крупная Интернет-компания.
Об этом даже говорили на внутренних совещаниях Alphabet/Google.
То же самое относится и к ИИ генерации изображений и видео. Достаточно заменить пункт 1 изображениями или видео (примечание: видео может стать исключением, если Alphabet удастся отрубить простой доступ к YouTube).
Но что, если моя версия ИИ самая лучшая?
Итак, мы установили, что не особо полезно просто прикручивать API поверх чужих технологий (это наш тривиальный случай). Также мы поговорили о том, почему в менее тривиальном случае с LLM продукт в принципе нельзя защитить.
Но что, если я сделаю упор на пункт 3 и создам наилучшую версию LLM? Или что-то подобное, но в другой области ИИ?
Теоретически, это интересно. Разумеется, если не учитывать, что двигается технологический прогресс всей отрасли.
Это как создать самый быстрый CPU… в 90-х
Что, если я сказал бы вам в 1990-х, что у меня есть лучший в мире CPU? Он в три раза быстрее процессоров Intel!
Учитывая стоимость и невероятную сложность разработки CPU, это было бы очень впечатляющим техническим достижением! Разумеется, потом встаёт вопрос, а сможете ли вы повторять этот рекорд год за годом? Потому что проблема в том, что, учитывая скорость развития полупроводниковых технологий (закон Мура), у вас есть преимущество на год или два (возможно). Intel (и все остальные) догорят вас по производительности. Если у вас есть какая-то особая секретная технология, позволяющая оставаться впереди всегда, то это одно, но вероятнее всего, вы просто придумали некий набор оптимизаций, который очень скоро начнут использовать и другие.
Та же самая проблема существует и сегодня в мире ИИ. Прогресс движется слишком быстро, а прогресс всего научного и производственного сообщества ИИ почти наверняка мощнее, чем у вашей компании.
Кстати, если уж мы заговорили о мощностях: эта проблема приобретает всё более крупные масштабы. Например, Китай, по отдельным наблюдениям, не поспевает за международным (сконцентрированным в США) исследовательским сообществом в скорости развития ИИ. По сути, любой, кто начинает развивать ответвления проприетарных моделей, быстро отстаёт от прогресса и в конечном итоге всё равно вынужден использовать международные современные технологии. В ИИ ситуация ещё хуже, чем в полупроводниковой промышленности, потому что разработки в основном опенсорсны, поэтому в этой сфере ещё сложнее удерживать за собой длительное преимущество в мощи алгоритмов.
Поэтому вы не сможете обеспечить долговременную ценность своего продукта, если только вам не удастся защитить его, обогнав всех остальных на один-два года;, а это сделать было бы чрезвычайно сложно.
Постойте, но что же можно защитить?
Итак, мы отбросили несколько вариантов. Что же осталось?
Огромные вычислительные ресурсы
У вас может быть нечто, требующее настолько больших вычислительных ресурсов, что с экономической точки зрения обучить это сможете лишь вы. На мой взгляд, это маловероятно, учитывая, какой прогресс произошёл в снижении количества данных и вычислительных ресурсов, необходимых для достижения конкретных результатов в ИИ. Стоит однако отметить, что моё мнение достаточно непопулярно. Вы можете решить самостоятельно, верна ли моя точка зрения (о ней я рассуждаю по приведённой выше ссылке). Однако хотя это и действительно реальное преимущество, я не уверен, что меня с точки зрения инвестора заинтересует стратегия стартапа, стремящегося собрать больше GPU/ASIC/FPGA, чем у Google, Facebook или Baidu. И это переносит нас к следующему пункту.
Проприетарные данные реального мира
Вы можете работать в области, где нельзя просто собрать данные из Интернета. Например, данные здравоохранения, которые просто накапливаются в больницах и сегодня даже не собираются. Или данные о фолдинга белка или фармакокинетических реакциях, которые необходимо кропотливо собирать в реальных экспериментах. Или куча других вещей; у всех них есть нечто общее: они не существуют в чисто цифровом виде и их нельзя с лёгкостью собрать из Интернета.
Именно в этом я вижу источник генерации ценности большинства ИИ-стартапов. Это сферы, в которых нельзя просто взять и начать собирать данные без огромных затрат денег и времени, а также из-за хаотичности физического мира. Эти стартапы запросто могут оседлать волну прогресса ИИ (алгоритмы всё равно уже общедоступны) благодаря тому, что они владеют проприетарными данными из реального мира, которые практически невозможно получить.
Создать ценность — не значит получить от неё выгоду
Напомню, что мы говорим о стартапах. Многие забывают о том, что даже если создать ценность на уровне общества, это необязательно значит, что компания сможет получить от этого выгоду. Бум Интернета в 1990-х создал огромную сетевую инфраструктуру, но от своих инвестиций компании получали ROI с огромным минусом. Да, это было отличным способом привлечь онлайн широкие слои общества, но это социальная выгода, а не ROI компании.
Более свежий пример: знаете ли вы, что в Azure работает множество приватных блокчейнов? По разным причинам сложно определить их финансовые результаты, но многие крупные компании запускают эту технологию в Azure, благодаря чему Microsoft стал одним и самых крупных выгодоприобретателей от блокчейна. (Да, можно задуматься, сильно ли отличается приватный блокчейн, скажем, от базы данных, но это уже отдельный вопрос. Однако к делу это не относится.)
Вероятно, то же самое произойдёт и с OpenAI, которая сильно напоминает лабораторию исследований и разработок Microsoft. Microsoft предоставляет вычислительные ресурсы в Azure, а OpenAI, в свою очередь, разрабатывает инструменты, которые Azure затем предоставляет как сервисы. Поэтому Azure может зарабатывать кучу денег на ChatGPT и других вещах, которые можно превратить в API с оплатой по факту использования. Разумеется, с Bard и Google Cloud Compute, а также с другими компаниями, ситуация похожая.
Этот принцип применим к бóльшей части современного сектора ИИ. В нём будет сгенерировано много ценности, которая пойдёт на пользу обществу, но она не будет монетизирована ни одной частной компанией. И это, кстати, здорово — технология становится одним из «бесплатных завтраков», которые так редки в обществе и макроэкономике.
Также будет сгенерировано много пользы, которую благодаря своей мощи и масштабам на рынке поглотят гиганты отрасли. Это не бесплатный завтрак для общества, просто так работает капитализм, часто ухитряясь сгенерировать «излишек» для общества.
Наконец, есть относительно узкие ниши, которые и генерируют пользу, и приносят выгоду новым молодым компаниям, которые в идеале придут и займут место гигантов (именно так происходят здоровые рыночные изменения).
Именно эти компании сгенерируют огромные прибыли и станут известными всем именами завтрашнего дня. Разумеется, именно их теоретически и ищут венчурные капиталисты. Но в реальности большинство инвесторов чуть менее разборчивы во вбрасывании денег в ИИ-стартапы (и даже в крупные публичные компании, заявляющие, что у них есть «ИИ-стратегия»). Поэтому в основном они сливают деньги в канализацию.
Да, ИИ изменит мир. Но большинство ИИ-стартапов обречено.
