AI原生初创企业的挑战

AI 初创公司面临的挑战与典型的 SaaS 公司不同。这是 Glasswing Ventures 创始人兼执行合伙人 Rudina Seseri 上周在波士顿的 TechCrunch 早期活动上传达的信息。

Seseri 明确表示，仅仅因为你连接到一些 AI API，并不意味着你就是一家 AI 公司。“我说的 AI 原生，并不是说你给 OpenAI 或 Anthropic 打上一个闪亮的包装，加上一个类似人类的用户界面，你就是一家 AI 公司，”Seseri 说。“我的意思是，当你真正拥有算法和数据作为核心，并成为你创造价值的一部分时。”

Seseri 说，这意味着客户和投资者对 AI 公司和 SaaS 初创公司的评价存在很大差异，了解这些差异很重要。首先，你可以用 SaaS 将一些远未完成的东西带到这个世界。但由于各种原因，你不能用 AI 做到这一点。

“事情是这样的：对于 SaaS 产品，你编写代码、进行 QA，然后你就可以得到测试版——它不是成品，但你可以把它推出去，然后开始运行，”她说。

AI完全是另一回事：你不能只是把东西拿出来，然后希望它能有最好的结果。这是因为人工智能产品需要时间让模型达到足够成熟的程度，才能为实际客户服务，并让客户在商业环境中信任它。

“在早期，学习和训练算法是一个陡峭的曲线，但它必须足够好，才能让客户想要购买，所以它必须足够好，才能为你创造价值，”她说。对于一家早期创业公司来说，这是一条很难找到的界线。

这使得寻找早期采用者变得更加困难。她说，你要避免买家只是想了解人工智能的长时间通话。初创公司创始人没有时间接听这样的电话。她说，重要的是关注你的产品并帮助买家了解你的价值主张，即使现在还没有完全实现。

“始终阐明你正在解决的问题以及衡量标准——你如何衡量它？”她说。优化对买家重要的事情。“所以你正在解决一个具有商业决策结果的问题。”阐明你的愿景是可以的，但始终要以业务优先级为基础，以及这些优先级如何为你的算法提供信息。

AI初创公司如何取胜？

在你建立自己的业务时，你需要考虑如何在AI领域占据一席之地，这尤其具有挑战性，因为大公司不断开拓大量的商业创意。

Seseri 指出，在云时代，我们有一个基础层，基础设施参与者在其中提出自己的主张；中间层是平台参与者所在的层；在最顶层，我们有 SaaS 所在的应用层。

随着云计算的发展，亚马逊、微软和谷歌等几家公司纷纷出现，控制着基础设施。人工智能的基础层是大型语言模型所在的地方，OpenAI 和 Anthropic 等几家公司也纷纷出现。虽然你可能会说这些都是初创公司，但实际上它们并不是，因为它们的资金来自那些主导基础设施市场的大公司。

“如果你要争夺一个新的基础层，或者你知道的 LLM 游戏，那么数十亿美元的资本需求将非常艰难，而且到最后，它很可能会成为一种商品，”她说。

栈的顶部是应用层，在云时代，成千上万的 SaaS 公司能够利用这一层。她说，像亚马逊、谷歌和微软这样的大公司无法接管所有的应用层业务，初创公司还有发展和成长为大型成功企业的空间。

还有一个中间层，管道在这里完成。她指出，像 Snowflake 这样的公司已经成功地在中间层建立了成功的企业，为应用程序参与者提供了一个存放数据的地方。

那么，在人工智能方面，她在哪里投资呢？ “我把钱投在应用层，并非常有选择性地投在中间层。因为我认为算法周围有护城河，无论是专有算法还是开源算法——还有数据。你不需要拥有数据。但如果必须选择，我希望拥有独特的数据访问和独特的算法。如果被迫选择一个，我会选择数据，”她说。

创建一家人工智能初创公司肯定不容易，甚至可能比 SaaS 初创公司更具挑战性。但这是未来的方向，想要尝试的公司必须知道他们面临的是什么，并据此进行构建。

原文链接：Your AI-native startup ain’t the same as a typical SaaS company

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