Wcześniej @Benchmark @EverettRandle uważał, że nawet w erze AI, przewaga konkurencyjna wciąż tkwi w technologii, co jest całkowicie inne od panującej w chińskim kręgu atmosfery skupionej na marketingu/poszukiwaniu potrzeb. Jednak w rzeczywistości te dwa podejścia wydają się być w kręgu AI, ale ich wewnętrzna istota różni się znacznie. —— Zobaczmy, co dokładnie powiedział: „Jedną z ważnych lekcji, które wyciągnęliśmy, jest to, że stworzenie doskonałego produktu AI jest niezwykle trudne. Różni się to całkowicie od produktów SaaS, nie wystarczy tylko podłączyć API OpenAI i używać go w oknie czatu. Wprowadzenie LLM-ów wiąże się z wieloma różnymi etapami. Jak można je poprawić? Na przykład, jak wkomponowują się w ogólne procesy robocze? W rzeczywistości stworzenie doskonałego produktu AI, który może wyjść poza zastosowania laboratoryjne, jest niezwykle subtelne i skomplikowane. Dlatego wciąż uważam, że to problem technologiczny. W rzeczywistości to problem niedoboru talentów i modeli technologicznych, ponieważ niewielu ludzi potrafi budować produkty w sposób superinteligentny i z wyczuciem, a także rozwijać je na podstawie tych modeli. To również wyjaśnia, dlaczego czołowi badacze AI mogą zdobywać kontrakty na dziesiątki miliardów dolarów.” W rzeczywistości większość osób w chińskim kręgu, które tworzą produkty w oparciu o vibe coding (tak jak ja), nie ma takiej siły i wyczucia. 1. Nie będąc w dziedzinie badań LLM, nie można bezpośrednio stworzyć kilku z najlepszych produktów ostatnich lat, a nawet jeśli się to zrobi, to musi być z wyczuciem. 2. Z powodu szybkiego tempa, w jakim AI generuje kod, niektóre proste scenariusze techniczne nie tylko przestały być kluczowe, ale wręcz stały się najtańszą opcją czasową. Dlatego wybór najpierw szerokiego marketingu/poszukiwania potrzeb, a następnie pisania kodu, aby szybko zarobić, jest naturalnie wybierany przez większość ludzi, zwłaszcza tych, którzy pierwotnie nie mają umiejętności kodowania. —— Na koniec: Przyjaciele, którzy śledzą VC, mogli już zauważyć, że @benchmark to firma VC, więc te poglądy są przedstawiane przez VC w oparciu o standardy „czy powinno się inwestować”. W erze AI i superindywidualności, eksplozja produktów sprawia, że większość produktów nie musi i nie może podążać tradycyjną ścieżką inwestycji VC. Podsumowując, każdy gra swoje.