Conversa imediata 2.5 responsável técnico do laboratório: ao desenvolver aplicações de IA, vou priorizar a rentabilidade

Autor | 黄昱

Cada vez que os grandes modelos de IA fazem uma atualização, isso significa que uma série de produtos de aplicações de IA que dependiam de capacidades específicas serão ainda mais comprimidos em termos de barreiras, chegando até a perder o valor de existirem de forma independente.

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

Entre as tecnologias atualmente desenvolvidas sob a 2.5 lab, a pessoa responsável pela tecnologia na altura de imediato, Xia Junchen, tem como foco o desenvolvimento de uma aplicação de tradução de viagens com IA, o kulikuli. O concorrente de que ele mais se preocupa é o Google Translate.

Xia Junchen confessou ao Wall Street Insight: “A equipa enfrenta todos os dias a pressão de um mercado que muda rapidamente”, e este é um problema que todas as equipas de aplicações de IA acabam por enfrentar.

Mas, segundo ele, os grandes fabricantes de modelos e os empreendedores por trás das aplicações de IA estão a lutar duas batalhas diferentes, com exigências próprias. As pequenas empresas focam-se mais em como construir um produto que dê lucro. Além disso, algumas verticais que as startups consideram muitas vezes são facilmente marginalizadas pelos grandes grupos; uma vez marginalizadas, as pequenas empresas ainda podem encontrar essa “brecha” para sobreviver.

O produto mais bem-sucedido incubado pelo imediato é a plataforma de podcasts Xiaoyuanzhou. Há cerca de 4 anos, o imediato criou a 2.5 lab; este departamento dedica-se principalmente a fazer alguns projetos de inovação em IA.

Xia Junchen contou ao Wall Street Insight que a origem do nome do departamento é querer criar produtos para os 2,5% dos primeiros utilizadores que querem experimentar, explorando que problemas que a IA conseguia resolver no passado não conseguiam, ou otimizando novamente aqueles problemas que já existiam.

Nos últimos anos, a 2.5 lab incubou vários produtos, incluindo o cliente de IA de código aberto Chatbox, o ChatHub que se destaca por “usar vários grandes modelos no mesmo interface, com comparação lado a lado das saídas”, o kulikuli e ferramentas de auto- disciplina como “自律石头”.

Xia Junchen revelou que, embora a base de utilizadores não seja muito grande, os vários produtos lançados pela 2.5 lab já dão lucro.

Entre atrair utilizadores em escala e gerar lucros, Xia Junchen dá prioridade ao lucro.

Nos últimos dez anos, os produtos na Internet praticamente seguiram a mesma fórmula de crescimento: obter utilizadores gratuitamente, expandir rapidamente o DAU e, depois, procurar um modelo de negócio.

Mas na era da IA, esse método começa a falhar. A razão é simples — o custo.

Ao contrário dos produtos tradicionais da Internet, os serviços de IA não podem expandir indefinidamente com custos marginais extremamente baixos. Cada chamada de modelo e cada entrega de serviço trazem um custo real. À medida que a escala de chamadas aumenta, o custo de Tokens torna-se rapidamente um “buraco negro de dinheiro”.

Xia Junchen demonstrou isso com experiência prática.

Ele disse ao Wall Street Insight que, atualmente, quase todas as aplicações de IA enfrentam o mesmo problema: o custo dos Tokens costuma representar cerca de 70% do total de receitas. Se houver 1000 yuan num dia, talvez 700 yuan tenham de ser pagos para despesas com o modelo. Com esta estrutura de custos, fazer crescimento da forma como na era da Internet — “queimar dinheiro para conseguir utilizadores” — torna-se praticamente inviável.

Além disso, o mercado primário também não vai querer pagar apenas pela dimensão da base de utilizadores. Em comparação com DAU e número de downloads, os investidores estão hoje mais interessados em saber se receita, ARR e eficiência de comercialização realmente funcionam. Só quando o modelo de negócio passa e se prova que o produto é realmente pago por pessoas, o crescimento subsequente faz sentido.

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

Na opinião de Xia Junchen, esta já se tornou uma nova ordem para o empreendedorismo em aplicações de IA. E o facto de o kulikuli conseguir crescer a partir de um “projeto de brinquedo” que esteve perto de ser abandonado, para se transformar num produto com milhões de utilizadores e que dá lucro, é exatamente por seguir este caminho.

Segundo informações, os três primeiros meses do kulikuli foram gratuitos. Naquela altura, Xia Junchen ficou um pouco sem saber qual seria o destino do projeto devido à pressão dos custos, chegando até a conversar sobre “e se descontinuarmos este projeto”. Mais tarde, tentaram adicionar um pagamento; e o resultado foi que as pessoas realmente pagaram. Foi assim que, no fim, conseguiram colocar o projeto numa trajetória positiva.

Segundo Xia Junchen, atualmente o kulikuli tem mais de 3 milhões de utilizadores no total, maioritariamente no exterior. A equipa tem cerca de 10 pessoas e tem uma boa receita, com lucros.

Xia Junchen considera que, devido a o efeito de tradução do Google Translate ainda não atingir o nível do kulikuli, o kulikuli ainda tem espaço para sobreviver.

Quanto a saber por que o Google Translate, em vez disso, não consegue fazer tão bem como o produto de uma pequena empresa, Xia Junchen acredita que, para uma grande empresa como a Google, cenários como tradução de viagens são demasiado distantes e pouco lucrativos; e o kulikuli conseguiu fazer bem porque “muita energia da equipa foi investida nisso, e também temos alguns acúmulos de engenharia”.

Além da competitividade do produto, reduzir o custo dos modelos ao máximo é uma questão que a equipa de desenvolvimento também precisa de considerar.

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

Quando a sobrevivência está resolvida, a ambição também nasce. Xia Junchen disse que isto é um pouco como “subir de nível para derrotar monstros”: depois de escalar uma montanha como a do kulikuli, a equipa não quer voltar a escalar a mesma montanha; vai querer encontrar uma ainda mais alta.

Na 2.5Lab, criar novos projetos não tem uma vertical fixa, nem foi definido um sistema de avaliação objetiva. Xia Junchen disse: “É mais subjetivo”. Hoje, com ferramentas de agentes como WorkBuddy, qualquer pessoa, independentemente da função, se tiver uma ideia de produto, fizer um protótipo e conseguir continuar a promovê-la, tem a oportunidade de formar uma equipa e realmente pôr o projeto em prática.

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