5 Minuty
Entuzjazm związany z generatywną sztuczną inteligencją powoli ustępuje miejsca bardziej racjonalnemu podejściu biznesowemu. Dla wielu młodych firm to oznacza trudną prawdę: nie każdy model biznesowy oparty o duże modele językowe (LLM) ma szansę przetrwać. Główne pytanie brzmi teraz jasno i brutalnie – kto zbudował prawdziwą przewagę konkurencyjną?
Presja na startupy: Kto przetrwa erę generatywnej AI?
Darren Mowry, doświadczony menedżer z Google, wskazuje na dwa typy startupów, które są dziś narażone na największe wyzwania: tzw. LLM wrappers (nakładki na modele językowe) oraz agregatory multi-modelowe. Obie grupy dynamicznie rozwijały się dzięki łatwemu dostępowi do zaawansowanych modeli bazowych. Jednak to wsparcie obecnie słabnie, a realia rynkowe ulegają zmianie.
Czym są nakładki na modele językowe (LLM wrappers)?
LLM wrappers to rozwiązania polegające na stworzeniu warstwy produktu lub interfejsu użytkownika budowanego na zewnętrznych modelach AI. Przykładem mogą być aplikacje do nauki dla studentów albo asystenci programowania, korzystający z cudzego modelu, a oferujący własny, dostosowany workflow. Rozwiązania te wydają się atrakcyjne na początku – łatwo trafić nimi do użytkowników i dynamicznie rozwijać produkt. Problem pojawia się, gdy jedyną wartością jest atrakcyjny wygląd lub prostota obsługi – wówczas trudno mówić o trwałej przewadze konkurencyjnej.
Kiedy nakładki mają sens?
Istnieją wyjątki potwierdzające regułę. Wybrane firmy, jak Cursor (narzędzia dla programistów) czy Harvey (technologia prawna), zainwestowały w głęboką, trudną do podrobienia własność intelektualną. To często:
- Wiedza domenowa dopasowana do branżowej specyfiki
- Zaawansowane modele dostrojone do konkretnego zastosowania
- Unikalne integracje lub autorskie bazy danych
Aby osiągnąć taki poziom, potrzeba zgromadzenia eksperckiej wiedzy, budowy autorskich źródeł danych i zawierania poważnych kontraktów B2B. Niewielu początkujących przedsiębiorców jest gotowych na ten wysiłek.
Agregatory modeli: Czy mediacja ma przyszłość?
Drugim typem firm są agregatory – platformy umożliwiające dostęp do wielu modeli AI przez jedno API lub spójny interfejs. Na pierwszy rzut oka taka agregacja rozwiązuje problem fragmentacji i upraszcza wdrożenia. Przykłady takich startupów jak Perplexity czy OpenRouter realnie podnoszą wartość produktu dzięki monitorowaniu, logice routingu czy większej przejrzystości działania usługi.
Jednak, wraz z rozwojem ofert największych providerów modeli, którzy systematycznie rozszerzają swoje rozwiązania dla biznesu oraz oferują elastyczne modele cenowe, marża dla pośredników szybko maleje. Pojawia się logiczne pytanie: dlaczego przedsiębiorstwo miałoby płacić pośrednikowi, jeśli bezpośredni dostawca zapewnia pełną, zaawansowaną funkcjonalność w modelu gotowym do wdrożenia?
Analogia do chmury obliczeniowej
Podobny trend można było obserwować na początku rozwoju rynku usług chmurowych. Wtedy wiele firm próbowało stać się uniwersalnymi brokerami infrastruktury. Z czasem przetrwały jedynie te, które wyspecjalizowały się w bezpieczeństwie, migracji danych lub oferowały usługę dopracowaną pod określoną branżę. Zdaniem Mowry’ego, rynek AI rozwija się w analogiczny sposób: liczy się specjalizacja i przewaga tworzona przez własne zasoby, a nie cienkie nakładki czy proste warstwy łączące różne modele.
Co zadecydowało o przewadze wybranych firm AI?
Najlepiej radzą sobie firmy, które zainwestowały w wypracowanie własnej wartości dodanej. W praktyce oznacza to:
- Pozyskanie unikalnych danych branżowych, które stanowią bazę do trenowania modeli
- Budowa złożonych procesów przetwarzania danych (data pipelines) i ich optymalizacja
- Dopasowywanie rozwiązań do realnych potrzeb klientów korporacyjnych
- Tworzenie ekosystemu powiązanych usług z wysoką barierą wejścia dla konkurencji
Niewielu założycieli posiada nie tylko determinację, ale i zaplecze technologiczne pozwalające skutecznie konkurować na tak wymagającym rynku.
Strategiczne skrzyżowanie dla startupów AI
Dla założycieli startupów nadchodzi moment kluczowych decyzji. Przyszłość wymaga postawienia na unikatowe kompetencje techniczne, inwestycje w autorską własność intelektualną oraz bliską integrację z procesami i potrzebami klienta korporacyjnego.
Nie można liczyć na to, że same powierzchowne usprawnienia interfejsu lub szybkie wdrożenie rozwiązania opierającego się na zewnętrznym modelu AI pozwolą utrzymać się na rynku. Inwestorzy coraz częściej oczekują jasnych odpowiedzi na pytania o przewagi konkurencyjne, stabilność marży i rzeczywistą wartość długoterminową firmy.
Produkty pozbawione obronnych przewag i wyróżniających się funkcjonalności klasy enterprise nie mają szans przetrwać kolejnej fazy rozwoju sztucznej inteligencji.
Koniec ery łatwej arbitrażu. Czas na wiedzę i inżynierię
Koniec prostych sposobów na czerpanie zysków z pośrednictwa w AI jest faktem. Nowy etap rozwoju branży wymaga głębokiego zrozumienia inżynierii, zdobycia specjalistycznej wiedzy branżowej i poważnych inwestycji w rozwój zespołów technicznych. Kluczowe stają się:
- Zdobycie unikalnych danych do trenowania modeli językowych
- Tworzenie rozwiązań szytych na miarę potrzeb danego sektora
- Bliska współpraca z korporacjami w zakresie wdrożeń
- Rozwijanie własnych narzędzi do integracji i automatyzacji procesów AI
To właśnie firmy posiadające takie kompetencje wyznaczą trendy i przetrwają nadchodzącą fazę rozwoju rynku sztucznej inteligencji.
Podsumowanie: Jaka droga dla Twojego startupu AI?
Rynek sztucznej inteligencji dynamicznie dojrzewa, a przewagę zdobędą ci, którzy postawią na specjalizację, ekspercką wiedzę i własne rozwiązania technologiczne. Era łatwego zysku dzięki prostym nakładkom lub agregacji już się kończy. Każdy startup musi odpowiedzieć sobie na pytanie, czy jest gotów zbudować trwałą wartość dodaną dla klientów i inwestorów – czy tylko oferuje kolejny interfejs do cudzych modeli.
Prawdziwy sukces zapewnią inwestycje we własne IP, głęboką integrację z rynkiem oraz kompetencje pozwalające tworzyć unikalne, dopracowane produkty AI.
Źródło: smarti
Zostaw komentarz