Діалог негайно 2.5 lab технічний керівник: під час створення AI-додатків у першу чергу враховують прибуток

Автор | Жов Юй

Кожне оновлення великих AI-моделей означає, що бар’єри для низки продуктів додатків ШІ, які покладаються на можливість “однієї точки”, будуть ще більше стиснуті, а то й взагалі втратять цінність як окремо існуючі продукти.

Це накриває підприємництво в сфері AI-застосунків постійною тінню невизначеності.

Керівник технологій 2.5 lab з платформи Jiji, Ся Цзюньчень, зосереджено розробляє нині, зокрема, AI-застосунок для туристичного перекладу kulikuli. Його найбільше хвилює конкурент — це Google translate.

Ся Цзюньчень відверто розповів у матеріалі для Wall Street і Zh： “Команда щодня стикається з тиском через швидкі зміни ринкового середовища” — це питання, з яким стикається кожна команда, що розробляє AI-застосунки.

Але він вважає, що справжні компанії-розробники великих моделей і підприємці, які створюють AI-застосунки, ведуть дві різні війни — у них різні запити. Невеликі компанії більше фокусуються на тому, як зробити прибутковий продукт. Крім того, деякі напрями, на які звертають увагу стартапи, у великих компаніях легко можуть бути маргіналізовані. І якщо їх маргіналізовано, то у невеликих компаній усе ще залишається “вікно” для виживання.

Найуспішніший продукт, який Jiji інкубувала, — це подкаст-платформа Xiaoyuzhou. Приблизно 4 роки тому Jiji заснувала 2.5 lab. Цей підрозділ здебільшого займається інноваційними AI-проєктами.

Ся Цзюньчень розповів для Wall Street і Zh, що назву підрозділу вони хотіли вибрати так, щоб створювати продукти для 2,5% людей на ранній стадії, які пробують “на смак”, досліджувати, які проблеми AI може вирішити, котрі раніше вирішити не вдавалося, або ж заново оптимізувати ті проблеми, які вже існували.

За минулі кілька років 2.5 lab послідовно інкубувала кілька продуктів з відкритим кодом: AI-клієнт Chatbox, ChatHub (який робить акцент на “один інтерфейс — одночасно використовуйте кілька великих моделей, і порівнюйте результати пліч-о-пліч”), kulikuli, а також інструмент для самодисципліни “自律石头” тощо.

Ся Цзюньчень повідомив, що хоча масштаби користувацької бази не дуже великі, але ці кілька продуктів, запущених 2.5 lab, уже є прибутковими.

У виборі між залученням клієнтів у масштабі та прибутком Ся Цзюньчень надає пріоритет прибутку.

Протягом останніх більш ніж десяти років інтернет-продукти майже дотримувалися однієї й тієї ж формули зростання: безкоштовно отримати користувачів, швидко розширити DAU, а потім знайти бізнес-модель.

Але в епоху AI цей підхід починає не працювати. Причина проста — витрати.

На відміну від традиційних інтернет-продуктів, AI-сервіси не можуть нескінченно масштабуватися з дуже низькими граничними витратами: кожен виклик моделі та кожна доставка сервісу тягне за собою реальні витрати. Коли масштаби викликів зростають, Token-витрати швидко перетворюються на “кровососа”.

Ся Цзюньчень підтвердив це на власному практичному досвіді.

Він розповів у матеріалі для Wall Street і Zh, що нині майже всі AI-застосунки стикаються з однією й тією ж проблемою: витрати на Token часто становлять близько 70% від загального доходу. Якщо дохід за день — 1000 юанів, то 700 юанів, можливо, доведеться витратити на оплату роботи моделей. За такої структури витрат, зростання за схемою “спалювати гроші, щоб купити користувачів”, як у інтернет-епоху, практично неможливе.

Паралельно з цим, первинний ринок також не захоче просто платити за масштаб користувачів. Порівняно з DAU та кількістю завантажень, інвестори нині більше цікавляться тим, чи підтверджені дохід, ARR та ефективність комерціалізації. Лише коли бізнес-модель “прокладена до кінця” — тобто підтверджено, що за продукт справді готові платити, — подальше зростання має сенс.

“Спершу треба перевірити комерціалізацію, а вже потім робити зростання.”

На думку Ся Цзюньчэня, це вже стало новим порядком для підприємництва в AI-застосунках. А те, що kulikuli змогла з “гри-тойовички”, яку колись майже хотіли відкинути, вирости в продукт із кількома мільйонами користувачів і прибутковістю, — якраз і є результатом руху цим шляхом.

Як повідомляють, перші три місяці kulikuli були безкоштовними. Тоді Ся Цзюньчень через тиск витрат навіть певний час не дуже розумів, куди має піти цей проєкт, і обговорював варіант “можливо, зупинити цей проєкт”. Згодом вони спробували додати плату — і виявилося, що справді є люди, які готові платити грошима. І лише тоді проєкт вдалося вивести “в плюс”.

За словами Ся Цзюньчэня, нині загальна кількість користувачів kulikuli перевищує 3 мільйони, і це здебільшого закордонні користувачі. Команда — приблизно 10 людей, і в неї є непоганий прибутковий дохід.

Ся Цзюньчень вважає, що, оскільки якість перекладу Google translate ще не досягає рівня kulikuli, у kulikuli досі є простір для існування.

Що ж до того, чому Google translate, навпаки, не робить такий самий результат ефективності, як продукт невеликої компанії, Ся Цзюньчень пояснює так: для таких великих компаній, як Google, сценарій “туристичний переклад” надто далекий і надто малоприбутковий. А те, що kulikuli вийшло зробити добре, стало можливим тому, що “команда витрачає на це багато зусиль, і в нас є певні накопичення в інженерії”.

Крім конкурентоздатності продукту, якнайменше зниження витрат на моделі — це також те, про що розробницькій команді необхідно думати.

Ся Цзюньчень розповів, що за умови незмінної якості, через сервіси на кшталт Tencent Cloud TokenHub, можна відрізати собівартість зрілих сценаріїв на 50%–70%.

Коли питання виживання вирішене, з’являються й амбіції. Ся Цзюньчень каже, що це трохи схоже на “апгрейд і прокачку монстрів” — коли підкориш гору, схожу на kulikuli, команда вже не так хоче знову підкорювати ту ж саму гору, і захоче знайти височішу.

2.5Lab, запускаючи нові проєкти, насправді не має фіксованих “доріжок” і не створює так звану об’єктивну систему оцінювання. Ся Цзюньчень каже: “Більше це суб’єктивно”. Нині за допомогою агентських інструментів на кшталт WorkBuddy будь-яка людина на будь-якій посаді може, якщо запропонує ідею продукту, зробить прототип і зможе постійно просувати цю ідею, отримати шанс зібрати команду та реально довести проєкт до виконання.

Попередження про ризики та застереження про звільнення від відповідальності

        На ринку є ризики, інвестуйте обережно. Ця стаття не є особистою інвестиційною порадою, і не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі мають оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхнім конкретним обставинам. За цим інвестуванням відповідальність несе сам користувач.