Responsável técnico do laboratório 2.5 no bate-papo: Ao criar aplicações de IA, vamos priorizar a lucratividade imediatamente.

Autor | 黄昱

Toda vez que um grande modelo de IA é atualizado, isso significa que uma série de barreiras de produtos de aplicações de IA que dependem de uma única capacidade específica serão ainda mais comprimidas, chegando até a perder o valor de existir de forma independente.

Isso faz com que o empreendedorismo de aplicações de IA esteja sempre envolto por uma certa incerteza.

Atualmente, entre as aplicações de IA que Xia Junchen, responsável técnico da 2.5 lab, da JiKe, está focado em desenvolver, está um app de tradução de viagens com IA chamado kulikuli. O concorrente com que ele mais se preocupa é o Google translate.

Xia Junchen confessou à Wall Street Yan: “A equipe enfrenta todos os dias a pressão do mercado em rápida mudança”, e esse é um problema que praticamente todos os times de aplicações de IA enfrentam.

Mas ele acredita que grandes fabricantes de modelos e empreendedores de aplicações de IA travam duas batalhas diferentes, com demandas diferentes; empresas pequenas dão mais atenção a como criar um produto que gere dinheiro. Além disso, algumas das áreas que startups focam podem ser facilmente marginalizadas por grandes empresas; se forem marginalizadas, a empresa pequena ainda terá uma “brecha” para conseguir sobreviver.

O produto mais bem-sucedido incubado pela JiKe é a plataforma de podcasts Xiaoyuzhou. Cerca de 4 anos atrás, a JiKe criou a 2.5 lab. Esse departamento existe principalmente para criar projetos de inovação com IA.

Xia Junchen disse à Wall Street Yan que a origem do nome do departamento é a intenção de criar produtos para os 2,5% dos primeiros usuários que querem experimentar, explorando quais problemas que a IA não conseguia resolver antes é possível resolver agora, ou otimizar novamente problemas que já existiam.

Nos últimos anos, a 2.5 lab incubou, uma após a outra, vários produtos: o cliente de IA de código aberto Chatbox; o ChatHub, que destaca “um único painel para usar vários grandes modelos e comparar lado a lado a saída”; o kulikuli; e também ferramentas de autorregulação como “自律石头”.

Xia Junchen revelou que, embora o tamanho da base de usuários não seja muito grande, esses produtos lançados pela 2.5 lab já são lucrativos.

Entre captar usuários em escala e obter lucro, Xia Junchen dá prioridade ao lucro.

Ao longo de mais de uma década, produtos de internet quase seguiram a mesma fórmula de crescimento: obter usuários gratuitamente, expandir rapidamente o DAU e, em seguida, buscar um modelo de negócios.

Mas na era da IA, esse método começa a falhar. O motivo é simples: custo.

Diferentemente dos produtos tradicionais de internet, serviços de IA não conseguem se expandir infinitamente com custo marginal muito baixo; toda chamada de modelo e entrega de serviço gera um custo real. À medida que a escala das chamadas aumenta, o custo de Token vira rapidamente um “devorador de valor”.

Xia Junchen usou a própria experiência prática para provar isso.

Ele disse à Wall Street Yan que agora praticamente todas as aplicações de IA enfrentam o mesmo problema: o custo de Token frequentemente representa cerca de 70% da receita total. Se a receita diária for de 1.000 iuanes, talvez 700 iuanes precisem ser pagos para custos do modelo. Com essa estrutura de custos, crescer seguindo a lógica da era da internet de “queimar dinheiro para adquirir usuários” praticamente não funciona.

Ao mesmo tempo, o mercado primário também não estaria disposto a pagar apenas pelo tamanho da base de usuários. Em comparação com DAU e número de downloads, os investidores agora se importam mais se a receita, ARR e eficiência de comercialização realmente fazem sentido. Só depois que o modelo de negócios rodar e ficar provado que o produto realmente tem gente disposta a pagar, o crescimento futuro ganha sentido.

“É preciso primeiro validar a comercialização e só depois fazer crescimento.”

Na visão de Xia Junchen, essa já se tornou a nova ordem para empreender com aplicações de IA. E o kulikuli, que conseguiu sair de um “projeto de brinquedo” que chegou a estar perto de ser abandonado para se tornar um produto com alguns milhões de usuários e que dá lucro, é exatamente um caminho construído dessa forma.

Segundo informações, os três primeiros meses do kulikuli foram gratuitos. Naquela época, Xia Junchen já estava, por pressão de custos, meio sem saber para onde esse projeto deveria ir; inclusive chegou a conversar sobre “ou então parar com esse projeto”. Depois, eles tentaram adicionar pagamento; e o resultado foi que, de fato, alguém pagou. Aí, por fim, conseguiram colocar o projeto no positivo.

De acordo com a explicação de Xia Junchen, hoje o kulikuli tem mais de 3 milhões de usuários no total, basicamente usuários do exterior; o time tem cerca de 10 pessoas e uma receita com bom nível de lucratividade.

Xia Junchen acredita que, como o desempenho de tradução do Google translate ainda não chega ao do kulikuli, o kulikuli ainda tem espaço para existir.

Quanto ao motivo de o Google translate, em vez disso, não ter feito um desempenho tão bom quanto o de um produto de uma pequena empresa, Xia Junchen entende que, para uma empresa grande como o Google, cenários como “tradução de viagens” são longe demais e pouco rentáveis; já o kulikuli consegue fazer bem porque “o time coloca muita energia nisso, e também temos algumas acumulações de engenharia”.

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

Xia Junchen revelou que, mantendo a qualidade inalterada, é viável cortar 50% a 70% dos custos de cenários maduros por meio de serviços como o TokenHub da Tencent Cloud.

Com a sobrevivência resolvida, a ambição também cresce. Xia Junchen disse que isso é um pouco como “subir de nível matando monstros”: depois de escalar uma montanha parecida com a do kulikuli, o time não quer mais escalar a mesma montanha; vai querer encontrar uma mais alta.

Na verdade, a 2.5Lab não tem uma trilha fixa para novos projetos, nem estabeleceu um chamado sistema objetivo de avaliação; Xia Junchen disse: “É mais subjetivo”. Hoje, com ferramentas de agentes como WorkBuddy ajudando, qualquer pessoa em qualquer função, desde que proponha uma ideia de produto, faça um protótipo e consiga continuar promovendo, tem chance de formar uma equipe e transformar o projeto em realidade.

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