В быстром развитии технологий искусственного интеллекта Jasper AI, стартапа, ориентированного на область рекламы и маркетинга, когда -то был в потрясающем. Будучи пионером в раннем использовании технологии GPT-3, Jasper AI быстро закрепился на рынке B2B благодаря своей инновационной функции генерации копиратинга маркетинга и стал правым помощником многих рекламных компаний и маркетологов.
Однако, когда OpenAI запускает CHATGPT и открытие интерфейсов API, рыночная структура претерпела изменения на земле. Мощное понимание языка в ЧАТГПТ и возможности генерации, а также больше методов открытого доступа, в течение короткого периода времени исключили технические преимущества Jasper AI. Это технологическое изменение прозвучало пробуждение для всех стартапов ИИ: в эпоху быстрых технологических изменений любое преимущество первопроходца может быть мимолетным.
Дилемма Jasper AI отражает общее явление в нынешней области предпринимательства ИИ: стартапы часто разрабатывают приложения на основе конкретного API с большой модели, и как только базовый поставщик технологий меняет свою стратегию или запускает конкурентные продукты, эти стартапы столкнутся с экзистенциальным кризисом. Это явление особенно заметно в области искусственного интеллекта, потому что исследование и разработка основных технологий обычно требуют огромных инвестиций, что для большинства стартапов трудно.
Столкнувшись с такими проблемами, стартапы ИИ должны переосмыслить их позиционирование стоимости. Должны ли мы продолжать быть «разработчиком приложений» технологических гигантов или искать технологическую автономию? Должны ли мы сосредоточиться на углубленной разработке в вертикальных областях или расширяться в более широкий диапазон сценариев применения? Эти вопросы проверяют мудрость и видение предпринимательской команды. В быстро меняющейся технологической среде гибкость и адаптивность станут ключом к выживанию предприятия.
Опыт Jasper AI также напоминает инвесторам, что при оценке стартапов ИИ им необходимо уделять больше внимания своим техническим барьерам и долгосрочной конкурентоспособности. Трудно сформировать длительное конкурентное преимущество, полагаясь исключительно на разработку применения определенного API крупной модели. Успешным компаниям ИИ в будущем, возможно, потребуется создать свои собственные технологические рвы или найти незаменимые сегменты рынка.
<｜ Конец предложения ｜>