El responsable técnico de 2.5 lab en el chat en tiempo real: al crear aplicaciones de IA, se dará prioridad a la rentabilidad

Autor | 黄昱

Cada vez que un gran modelo de IA se actualiza, eso significa que una serie de productos de aplicaciones de IA que dependen de una capacidad puntual verán aún más comprimidas sus barreras de producto, e incluso llegarán a perder el valor de existir por sí mismos.

Esto hace que el emprendimiento de aplicaciones de IA esté siempre envuelto en una incertidumbre.

Entre los proyectos de aplicaciones de IA que la unidad 2.5 lab de JiKe desarrolla ahora mismo, el responsable técnico 夏俊晨 destaca una app de traducción de viajes con IA llamada kulikuli. El competidor que más le preocupa es Google translate.

夏俊晨 le dijo a 华尔街见闻 con franqueza: “El equipo se enfrenta todos los días a la presión del entorno de mercado que cambia rápidamente”, y ese es un problema que afronta cualquier equipo de aplicaciones de IA.

Pero él cree que, en realidad, los fabricantes de grandes modelos y los emprendedores de aplicaciones de IA libran dos batallas distintas; cada uno tiene demandas diferentes. Las empresas pequeñas se enfocan más en cómo crear un producto que genere dinero. Además, algunas vías que suelen elegir las startups, en los grandes grupos, se pueden volver fácilmente marginalizadas; si llegan a quedar marginalizadas, a las pequeñas todavía les queda una “grieta” para sobrevivir.

El producto más exitoso que ha incubado JiKe es la plataforma de podcasts 小宇宙. Aproximadamente hace 4 años, JiKe fundó 2.5 lab; este departamento se dedica principalmente a desarrollar proyectos de innovación de IA.

夏俊晨 le contó a 华尔街见闻 que el origen del nombre del departamento es la intención de crear productos para el 2,5% de los primeros curiosos, explorar qué problemas puede resolver la IA que antes no se podían resolver, o bien 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 múltiples grandes modelos con una sola interfaz y comparar la salida en paralelo”, kulikuli y herramientas de autorregulación como “自律石头”, entre otros.

夏俊晨 reveló que, aunque el número de usuarios no es muy grande, los productos que ha lanzado 2.5 lab ya son rentables.

En la captación de usuarios a escala y en las ganancias, 夏俊晨 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 monetización.

Pero en la era de la IA, este método empieza a fallar. La razón es sencilla: los costos.

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 de servicio implica un costo real. A medida que crece la escala de llamadas, los costos de Token se convierten rápidamente en un “devorador de efectivo”.

夏俊晨 lo ha demostrado con la experiencia.

Le dijo a 华尔街见闻 que ahora casi todas las aplicaciones de IA se enfrentan al mismo problema: el costo de Token suele representar alrededor del 70% de los ingresos totales. Si el ingreso diario es de 1000 yuanes, es posible que 700 yuanes se destinen a pagar costos del modelo. Con una estructura de costos así, intentar hacer crecimiento siguiendo el enfoque de la era de Internet de “quemar dinero para conseguir usuarios” casi no tiene sentido.

Al mismo tiempo, el mercado de capital de nivel inicial tampoco estaría dispuesto a pagar solo por la escala de usuarios. En comparación con DAU y descargas, los inversionistas hoy se enfocan más en si los ingresos, el ARR y la eficiencia de comercialización realmente se sostienen. Solo cuando el modelo de negocio se pone en marcha, demostrando que el producto realmente tiene personas dispuestas a pagar, el crecimiento posterior cobra sentido.

“Primero hay que validar la comercialización y después hacer crecimiento”.

En opinión de 夏俊晨, este ya se ha convertido en el nuevo orden para emprender aplicaciones de IA. Y que kulikuli pudiera crecer desde un “proyecto juguete” que en algún momento estuvo cerca de ser abandonado, hasta convertirse en un producto con varios millones de usuarios y que logra ser rentable, es precisamente porque siguieron esa ruta.

Se informa que los primeros tres meses tras el lanzamiento de kulikuli fueron gratuitos. En ese momento, 夏俊晨 ya estaba un poco perdido por la presión de costos sobre qué futuro tendría el proyecto; incluso llegó a hablar de “y si mejor se detiene el proyecto”. Más tarde intentaron incluir pagos; al final, sí hubo gente que se animó a pagar, y entonces recién pudieron poner el proyecto en positivo.

Según explica 夏俊晨, en la actualidad kulikuli tiene más de 3 millones de usuarios en total, principalmente usuarios en el extranjero. El equipo es de alrededor de 10 personas y tiene ingresos por ganancias bastante buenas.

夏俊晨 considera que, debido a que la traducción de Google translate todavía no alcanza el nivel de kulikuli, kulikuli aún tiene espacio para existir.

En cuanto a por qué Google translate, en cambio, no logra un desempeño tan bueno como el de un producto de una pequeña empresa, 夏俊晨 cree que el escenario de traducción de viajes es demasiado remoto y demasiado poco rentable para una gran compañía como Google; y que kulikuli funciona bien porque “el equipo invierte mucha energía en esto, y además tenemos algunos acúmulos de ingeniería”.

Además de la competitividad del producto, reducir lo más posible el costo del modelo es algo que el equipo de desarrollo también debe considerar.

夏俊晨 revela que, manteniendo la calidad sin cambios, mediante servicios similares a TokenHub de Tencent Cloud para eliminar costos de escenarios maduros, es viable recortar un 50% a 70%.

Una vez resuelto el tema de la supervivencia, nace la ambición. 夏俊晨 dice que es un poco como “subir de nivel luchando monstruos”: cuando escalas una montaña como la de kulikuli, el equipo ya no se quiere poner a escalar la misma; entonces busca una más alta.

2.5Lab al hacer proyectos nuevos, en realidad no tiene una vía fija, y tampoco ha establecido un sistema de evaluación supuestamente “objetivo”. 夏俊晨 dice: “Es más bien subjetivo”. Hoy, con la ayuda de herramientas de Agentes como WorkBuddy, cualquier persona en cualquier puesto, si puede proponer una idea de producto, hacer un prototipo y además poder impulsarlo de manera sostenida, tiene la oportunidad de formar un equipo y realmente materializar el proyecto.

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