El responsable técnico de 2.5 Lab en el diálogo instantáneo: al desarrollar aplicaciones de IA, se priorizará la rentabilidad

Autor | 黄昱

Cada vez que se actualizan los grandes modelos de IA, eso significa que una parte de las barreras de productos de aplicaciones de IA que dependen de capacidades puntuales se comprimen aún más, e incluso pierden el valor de existir por sí solas.

Esto mantiene a la creación de aplicaciones de IA en todo momento bajo una incertidumbre.

Entre las aplicaciones de IA que actualmente desarrolla con prioridad Xia Junchen, responsable técnico de 2.5 lab de Jike, se encuentra una app de traducción de viajes con IA llamada kulikuli. El competidor que más le preocupa es Google translate.

Xia Junchen le confesó a Wall Street Frontera que “el equipo se enfrenta todos los días a la presión de un mercado en rápida transformación”; este es un problema al que se enfrentan todas las equipos de aplicaciones de IA.

Pero considera que los grandes fabricantes de modelos y los emprendedores de aplicaciones de IA libran dos batallas distintas; las demandas de cada parte no son las mismas. Las compañías pequeñas se centran más en cómo crear un producto rentable. Además, algunos sectores que interesan a las startups en grandes empresas se pueden marginar fácilmente; una vez marginados, las compañías pequeñas todavía tienen una “grieta” para sobrevivir.

El producto más exitoso que ha impulsado Jike es la plataforma de podcasts Xiaoyuzhou. Aproximadamente hace 4 años, se fundó 2.5 lab. Este departamento se dedica principalmente a realizar algunas iniciativas de innovación con IA.

Xia Junchen le dijo a Wall Street Frontera que el origen del nombre del departamento se debe a la intención de crear productos para el 2,5% de los primeros en probarlos, explorar qué problemas que antes no se podían resolver la IA sí puede resolver, o optimizar de nuevo problemas que ya existían.

En los últimos años, 2.5 lab ha incubado sucesivamente varios productos: el cliente de código abierto de IA Chatbox, ChatHub, que se centra en “usar varios grandes modelos a la vez con una sola interfaz y comparar la salida en paralelo”, kulikuli y herramientas de autocontrol como “自律石头” (Autopiedra de autocontrol), entre otros.

Xia Junchen reveló que, aunque el número de usuarios no es muy grande, los productos que 2.5 lab lanzó ya generan beneficios.

A la hora de ampliar la captación de usuarios y los beneficios, Xia Junchen da prioridad a las ganancias.

Durante más de una década, los productos de internet casi han seguido la misma fórmula de crecimiento: conseguir usuarios gratis, ampliar rápidamente el DAU y luego buscar un modelo de negocio.

Pero en la era de la IA, este método empieza a dejar de funcionar. La razón es sencilla: el costo.

A diferencia de los productos tradicionales de internet, los servicios de IA no pueden expandirse indefinidamente con un costo marginal extremadamente bajo; cada llamada al modelo y cada entrega del servicio implican costos reales. A medida que aumenta el volumen de llamadas, el costo de Tokens se convierte rápidamente en un “devorador de efectivo”.

Xia Junchen ha demostrado esto con experiencia práctica.

Le dijo a Wall Street Frontera que, en la actualidad, casi todas las aplicaciones de IA se enfrentan al mismo problema: los costos de Tokens suelen representar alrededor del 70% de los ingresos totales. Si al día se ingresa 1000 yuanes, tal vez 700 yuanes se destinen a pagar costos del modelo. Con una estructura de costos así, intentar hacer crecimiento con la lógica de “quemar dinero para conseguir usuarios” propia de la era de internet, casi no es sostenible.

Al mismo tiempo, el mercado de capitales tampoco estará dispuesto a pagar solo por el tamaño de la base de usuarios. En comparación con el DAU y las descargas, los inversionistas ahora se preocupan más por si los ingresos, el ARR y la eficiencia de la comercialización realmente funcionan. Solo cuando el modelo de negocio se pone en marcha, y se demuestra que el producto realmente tiene gente que paga, el crecimiento posterior adquiere sentido.

“Primero hay que validar la comercialización y luego hacer crecer.”

Para Xia Junchen, esta ya se ha convertido en el nuevo orden para emprender aplicaciones de IA. Y que kulikuli haya crecido desde un “proyecto juguete” que en un momento estuvo cerca de ser abandonado hasta convertirse en un producto con varios millones de usuarios y rentable, es precisamente el resultado de seguir este camino.

Se sabe que, durante los primeros tres meses tras su lanzamiento, kulikuli fue gratis. En ese momento, Xia Junchen incluso llegó a no saber muy bien hacia dónde debía ir el proyecto por la presión de costos; llegó a comentar incluso “¿y si se detiene este proyecto?”. Más tarde intentaron agregar pagos y, de hecho, hubo personas que sí sacaron dinero; al final, recién entonces el proyecto logró quedar en positivo.

Según la explicación de Xia Junchen, hoy kulikuli tiene más de 300 mil usuarios en total, que básicamente son usuarios del exterior. El equipo es de unas 10 personas y sus ingresos son bastante buenos y rentables.

Xia Junchen cree que, dado que el rendimiento de traducción de Google translate todavía no alcanza el de kulikuli, kulikuli aún tiene espacio para sobrevivir.

En cuanto a por qué Google translate, en cambio, no logra resultados tan buenos como el de un producto de una pequeña empresa, Xia Junchen opina que para una gran compañía como Google, escenarios como la traducción de viajes quedan demasiado lejos y demasiado poco rentables; y kulikuli puede hacerlo bien porque “el equipo dedica mucho esfuerzo a esto, y además tenemos cierta acumulación a nivel de ingeniería”.

Además de la competitividad del producto, también hay que considerar cómo reducir lo más posible el costo del modelo.

Xia Junchen reveló que, manteniendo la calidad sin cambios, es factible recortar entre un 50% y un 70% el costo de escenarios maduros mediante servicios como TokenHub de Tencent Cloud.

Una vez resuelto la supervivencia, también crece la ambición. Xia Junchen dijo que esto es un poco como “subir de nivel para pelear”: cuando escalas una montaña como kulikuli, el equipo ya no quiere volver a escalar la misma; entonces busca una más alta.

En realidad, 2.5Lab no tiene una pista fija para proyectos nuevos, ni ha establecido un sistema de evaluación “objetiva”. Xia Junchen dijo: “más bien es subjetivo”. Hoy en día, con herramientas de agentes como WorkBuddy, cualquier persona en cualquier puesto, siempre que proponga una idea de producto, haga un prototipo y pueda impulsar de manera continua, tiene la oportunidad de formar un equipo y hacer que el proyecto salga realmente adelante.

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