Conversação imediata 2.5 responsável técnico de lab: ao desenvolver aplicações de IA, prioriza-se o lucro

Autor | 黄昱

Cada atualização dos grandes modelos de IA significa que uma série de produtos de aplicações de IA que dependem de capacidades individuais passam a ter as suas barreiras de proteção ainda mais comprimidas, ou até perdem o valor de existir de forma independente.

Isso coloca as startups de aplicações de IA sob uma espécie de incerteza constante.

Entre as aplicações de IA que a 2.5 lab, do grupo Jike, está a desenvolver com prioridade, está uma app de tradução de viagens de IA chamada kulikuli, cuja liderança técnica é do verão (responsável técnico do projeto) Xia Junchen. O principal adversário que ele tem receio é o Google translate.

Xia Junchen admitiu à Wall Street Zhunjian que “a equipa enfrenta diariamente a pressão de um mercado em rápida mudança”, um problema que todas as equipas de aplicações de IA têm de encarar.

No entanto, ele acredita que os grandes fabricantes de modelos e os empreendedores de aplicações de IA estão a lutar duas batalhas diferentes; os seus objetivos não são os mesmos. As pequenas empresas dão mais atenção a como criar um produto que dê lucro. Além disso, algumas áreas/“caminhos” que as startups escolhem podem ser facilmente marginalizados pelos grandes grupos. Quando são marginalizados, as pequenas empresas ainda podem encontrar essa “fresta” para continuar a sobreviver.

O produto mais bem-sucedido que a Jike incubou foi a plataforma de podcasts, o Xiaoyuzhou (小宇宙). Há cerca de 4 anos, a Jike criou a 2.5 lab; este departamento dedica-se principalmente a iniciativas de inovação em IA.

Xia Junchen contou à Wall Street Zhunjian que a origem do nome do departamento é o desejo de criar produtos para os 2,5% dos utilizadores “mais early adopters” que querem experimentar primeiro, explorando quais problemas a IA pode resolver que antes não se conseguia resolver, ou otimizando novamente questões que já existiam.

Nos últimos anos, a 2.5 lab incubou vários produtos sucessivamente: o cliente de código aberto de IA Chatbox, o ChatHub, que se destaca por “usar vários grandes modelos no mesmo ecrã e comparar resultados lado a lado”, o kulikuli e também ferramentas de auto-disciplina, como a “Self-discipline Stone” (自律石头), entre outros.

Xia Junchen revelou que, embora o número de utilizadores não seja muito grande, os vários produtos lançados pela 2.5 lab já são rentáveis.

Na escolha entre captar utilizadores com escala e gerar lucros, Xia Junchen dá prioridade ao lucro.

Ao longo de mais de dez anos, os produtos da Internet quase seguiram a mesma fórmula de crescimento: obter utilizadores gratuitamente, expandir rapidamente a DAU e depois encontrar um modelo de negócio.

Mas na era da IA, essa abordagem começa a falhar. A razão é simples: os custos.

Ao contrário dos produtos tradicionais da Internet, os serviços de IA não conseguem expandir indefinidamente a custo marginal praticamente zero. Cada chamada de modelo e cada entrega de serviço implica um custo real. À medida que o volume de chamadas cresce, o custo de Tokens torna-se rapidamente um “devorador de lucros” (吞金兽).

Xia Junchen provou isso com experiência prática.

Ele disse à Wall Street Zhunjian que, atualmente, quase todas as aplicações de IA enfrentam o mesmo problema: os custos de Tokens tendem a representar cerca de 70% do rendimento total. Se um dia a receita for 1000 RMB, pode ser que 700 RMB tenham de ser pagos ao custo do modelo. Com essa estrutura de custos, fazer crescimento do tipo “queimar dinheiro para conseguir utilizadores”, como na era da Internet, torna-se quase inviável.

Em paralelo, o mercado de primeira linha (investidores) também não vai querer pagar apenas pela escala de utilizadores. Em comparação com DAU e número de downloads, os investidores estão hoje mais preocupados com se a receita, a ARR e a eficiência de comercialização realmente funcionam. Só quando o modelo de negócio estiver comprovado é que o crescimento posterior faz sentido.

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

Na visão de Xia Junchen, isto tornou-se uma nova ordem para startups de aplicações de IA. E o facto de o kulikuli ter conseguido crescer, partindo de um projeto que a certa altura estava perto de ser abandonado e que era quase um “brinquedo”, até se tornar um produto com vários milhões de utilizadores e alcançar rentabilidade, é precisamente seguir esse caminho.

Segundo consta, os primeiros três meses após o lançamento do kulikuli foram gratuitos. Nessa altura, Xia Junchen já estava, devido à pressão dos custos, um pouco sem saber qual seria o futuro do projeto; chegou até a conversar “e se simplesmente parássemos este projeto?”. Mais tarde, tentaram introduzir cobranças. O resultado foi que realmente houve pessoas dispostas a pagar, e só então o projeto avançou a funcionar de forma correta.

De acordo com a apresentação de Xia Junchen, atualmente o kulikuli tem mais de 3 milhões de utilizadores no total, sendo quase todos utilizadores no exterior; a equipa tem cerca de 10 pessoas e tem receitas com uma boa margem de lucro.

Xia Junchen considera que, devido a o Google translate ainda não conseguir atingir o nível de desempenho do kulikuli, este ainda tem espaço para sobreviver.

Quanto ao motivo de o Google translate não ter feito tão bem quanto o produto de uma pequena empresa, Xia Junchen acredita que, para uma grande empresa como o Google, o cenário da tradução de viagens é demasiado remoto e pouco rentável. Já o kulikuli conseguiu fazê-lo bem porque “há muita energia da equipa investida nisso, e também há alguns acúmulos da nossa equipa de engenharia”.

Para além da competitividade do produto, reduzir o custo do modelo ao máximo possível é também uma questão que a equipa de desenvolvimento tem de considerar.

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

Quando a sobrevivência estiver resolvida, a ambição também aparece. Xia Junchen disse que isso é um pouco como “subir de nível para lutar contra monstros” — depois de escalar uma montanha como a do kulikuli, a equipa já não quer voltar a escalar a mesma; começa a querer encontrar uma montanha mais alta.

Na 2.5Lab, os projetos novos na verdade não têm uma pista fixa, nem existe qualquer sistema de avaliação “objetivo” estabelecido. Xia Junchen disse: “é mais subjetivo”. Hoje, com a ajuda de ferramentas de agentes como o WorkBuddy, qualquer pessoa em qualquer função, desde que proponha uma ideia de produto, faça um protótipo e consiga continuar a impulsionar o trabalho, tem a oportunidade de formar uma equipa e realmente concretizar o projeto.

Aviso de Risco e Cláusulas de Isenção de Responsabilidade

        Existem riscos no mercado; o investimento exige cautela. Este artigo não constitui aconselhamento de investimento pessoal, e não considera objetivos de investimento, situação financeira ou necessidades específicas de utilizadores individuais. Os utilizadores devem considerar se quaisquer opiniões, pontos de vista ou conclusões contidas neste artigo se alinham com a sua situação específica. Ao investir com base no que foi dito, a responsabilidade é sua.