Auparavant, @Benchmark et @EverettRandle pensaient que même à l'ère de l'IA, la véritable valeur réside dans la technologie, ce qui est complètement différent de l'atmosphère prédominante dans le cercle chinois axée sur le marketing et la recherche de besoins. Mais en réalité, ces deux aspects semblent simplement appartenir au domaine de l'IA, alors qu'il existe une différence fondamentale énorme entre eux. —— Voyons ce que la citation originale dit : "Une leçon importante que nous avons apprise est que créer d'excellents produits d'IA est extrêmement difficile. Cela diffère complètement des produits SaaS, ce n'est pas aussi simple que de se connecter à l'API d'OpenAI et de l'utiliser dans des boîtes de dialogue. Il y a de nombreux aspects différents à prendre en compte lors de l'introduction de LLMs, par exemple, comment les améliorer ? Comment s'intègrent-ils dans les flux de travail généraux ? En réalité, créer un produit d'IA exceptionnel, un produit capable de dépasser l'application de laboratoire elle-même, est extrêmement subtil et complexe. Donc, je pense toujours que c'est une question technique. En réalité, c'est une question de rareté des talents et de modèles techniques, car peu de gens savent comment construire des produits de manière super intelligente et avec goût, et développer sur la base de ces modèles. C'est aussi pourquoi les meilleurs chercheurs en IA peuvent obtenir des contrats de plusieurs milliards de dollars." En réalité, la plupart des gens dans le cercle chinois qui font des produits grâce au vibe coding (comme moi) ne possèdent pas cette compétence et ce goût. 1. Ne pas être dans le domaine de la recherche sur les LLM signifie qu'on ne peut pas directement construire certains des plus grands produits de ces dernières années, et même si on utilise des modèles, il faut avoir du goût. 2. Étant donné que l'IA génère du code rapidement, certaines scènes simples ne sont plus des points de blocage, mais plutôt les parties avec le coût temporel le plus bas. Ainsi, choisir de faire d'abord un large marketing/recherche de besoins, puis d'écrire du code, est une méthode de test rapide qui sera naturellement choisie par la plupart des gens, surtout ceux qui n'ont pas de compétences en code à la base. —— Enfin : ceux qui suivent le capital-risque ont peut-être déjà remarqué que @benchmark est une société de capital-risque, donc ces points de vue sont exprimés par des VC selon le critère "devrait-on investir ?". Dans l'ère de l'IA et des super-individus, l'émergence explosive des produits fait que la grande majorité des produits n'ont pas besoin et ne peuvent pas suivre la voie traditionnelle d'investissement en capital-risque. En résumé, chacun joue son propre jeu. @dotey @nake13 @dongxi_nlp @chaowxyz