2,5 Labs, responsável técnico do diálogo imediato: ao criar aplicações de IA, a prioridade é a lucratividade

Autor | 黄昱

Cada vez que um grande modelo de IA é atualizado, isso significa que uma série de produtos de aplicações de IA que dependem de uma única capacidade específica terão barreiras mais uma vez comprimidas, e até mesmo perderão o valor de existir de forma independente.

Isso faz com que, no empreendedorismo de aplicações de IA, exista sempre um tipo de incerteza no ar.

Entre as iniciativas, uma das principais responsabilidades técnicas do time 2.5 lab da Jike é, hoje, o desenvolvimento de aplicações de IA, incluindo um aplicativo de tradução de viagens chamado kulikuli. O principal concorrente que ele mais teme é o Google Translate.

夏俊晨 admitiu à Wall Street China, “a equipe todos os dias enfrenta a pressão do mercado em rápida mudança”, um problema que todas as equipes de aplicações de IA enfrentam.

Mas ele acredita que os grandes fabricantes de modelos e os empreendedores de aplicações de IA travam duas batalhas diferentes; as demandas de cada um são diferentes. Empresas pequenas tendem a se preocupar mais com como fazer um produto que dê lucro. Além disso, algumas áreas que startups tentam seguir podem ser facilmente marginalizadas por grandes empresas; uma vez marginalizadas, startups ainda têm essa “brecha” para conseguir sobreviver.

O produto de maior sucesso incubado pela Jike foi a plataforma de podcasts Xiaoyuzhou (小宇宙). Cerca de 4 anos atrás, a Jike criou o 2.5 lab, um departamento focado principalmente em criar projetos de inovação em IA.

夏俊晨 contou à Wall Street China que a origem do nome do departamento é a ideia de criar produtos para os 2,5% dos primeiros entusiastas, explorando quais problemas a IA consegue resolver que antes não era possível, ou otimizando novamente problemas que já existiam.

Nos últimos anos, o 2.5 lab incubou, sucessivamente, vários produtos: o cliente open source de IA Chatbox, o ChatHub, que se destaca por “usar vários grandes modelos em uma única interface, com comparações lado a lado”, o kulikuli e ferramentas de autorregulação como “自律石头” (autoregulação “Self-discipline Stone”), entre outros.

夏俊晨 revelou que, embora o número de usuários não seja grande, esses produtos lançados pelo 2.5 lab já são lucrativos.

Na expansão da base de usuários e na obtenção de lucro, 夏俊晨 dá prioridade ao lucro.

Nos mais de dez anos passados, produtos da internet quase seguiram a mesma fórmula de crescimento: captar usuários de forma gratuita, expandir rapidamente o DAU e depois buscar um modelo de monetização.

Mas na era da IA, esse método começa a deixar de funcionar. A razão é simples — custos.

Diferentemente dos produtos tradicionais de internet, serviços de IA não podem se expandir infinitamente com custo marginal extremamente baixo. Cada chamada de modelo e cada entrega de serviço geram um custo real. Conforme o volume de chamadas aumenta, o custo de Token rapidamente vira um “devorador de valor”.

夏俊晨 provou isso com experiência prática.

Ele disse à Wall Street China que agora quase todas as aplicações de IA enfrentam o mesmo problema: o custo de Token costuma representar cerca de 70% da receita total. Se a receita do dia é de 1000 iuanes, talvez 700 iuanes precisem ser pagos em despesas de modelo. Com essa estrutura de custos, crescer “queimando dinheiro para conseguir usuários”, como se fazia na era da internet, dificilmente se sustenta.

Ao mesmo tempo, o mercado primário também não vai querer pagar apenas pelo tamanho da base de usuários. Em comparação com DAU e número de downloads, investidores hoje se preocupam mais se receita, ARR e eficiência de comercialização realmente se sustentam. Só quando o modelo de negócios roda — provando que o produto tem pessoas dispostas a pagar de verdade — o crescimento subsequente ganha sentido.

“É preciso primeiro validar a comercialização, para depois fazer crescimento.”

Na visão de 夏俊晨, essa já se tornou a nova ordem para empreender em aplicações de IA. E o fato de o kulikuli conseguir sair de um “projeto de brinquedo” que chegou a estar perto de ser abandonado, para se transformar em um produto com vários milhões de usuários e que gera lucro, é exatamente um resultado desse caminho.

Segundo informações, os primeiros três meses do kulikuli foram gratuitos. Naquela época, 夏俊晨 já estava um pouco sem saber para onde o projeto iria, por causa da pressão de custos; chegou até a conversar sobre “ou então a gente para o projeto”. Depois, eles tentaram adicionar cobrança e, no fim, realmente houve gente disposta a pagar; só então o projeto começou a ficar positivo.

De acordo com 夏俊晨, hoje o kulikuli tem mais de 3 milhões de usuários, basicamente no exterior. O time tem cerca de 10 pessoas e conta com uma receita lucrativa.

夏俊晨 acredita que, como o desempenho de tradução do Google Translate ainda não alcança o do kulikuli, o kulikuli ainda tem espaço para sobreviver.

Quanto a por que o Google Translate faz pior do que o produto de uma empresa pequena, 夏俊晨 entende que, em cenários como tradução de viagens, para um grande grupo como a Google isso é muito distante e pouco rentável. Já o kulikuli consegue fazer bem porque “o time investe muita energia nisso e também temos alguns acúmulos de engenharia”.

Além da competitividade do produto, reduzir o custo do modelo ao máximo possível é algo que a equipe de desenvolvimento também precisa considerar.

夏俊晨 revelou que, mantendo a qualidade inalterada, por meio de serviços como TokenHub da Tencent Cloud, cortar o custo de cenários já maduros em 50% a 70% é viável.

Depois que a sobrevivência é resolvida, a ambição também cresce. 夏俊晨 diz que isso é um pouco como “up para derrotar monstros”: ao subir uma montanha parecida com a do kulikuli, a equipe não quer mais escalar a mesma montanha; então ela vai querer uma ainda mais alta.

A 2.5Lab ao fazer projetos novos, na verdade, não existe um trilho fixo e nem se estabeleceu um suposto sistema objetivo de avaliação. 夏俊晨 disse: “é mais subjetivo”. Hoje, com ferramentas de agentes como WorkBuddy, qualquer pessoa em qualquer cargo — desde que apresente uma ideia de produto, faça um protótipo e consiga continuar avançando — tem chance de formar um time e realmente colocar o projeto de pé.

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