Ранее @Benchmark @EverettRandle считал, что даже в эпоху ИИ защитный барьер по-прежнему заключается в технологиях, что совершенно отличается от атмосферы, преобладающей в китайском круге, где акцент делается на маркетинг/поиск потребностей. Но на самом деле между этими двумя подходами лишь кажется, что они находятся в сфере ИИ, на самом деле внутренние различия огромны. —— Давайте посмотрим, что он сказал: "Одним из важных уроков, которые мы усвоили, является то, что создание отличного ИИ-продукта крайне сложно. Это совершенно не то же самое, что создание SaaS-продукта, и это не так просто, как подключение к OpenAI API и использование его в диалоговых окнах. Внедрение LLM и других технологий включает множество различных этапов. Как вы можете их улучшить? Например, как это вписывается в общий рабочий процесс? На самом деле, создание выдающегося ИИ-продукта, который может выйти за рамки лабораторных приложений, является крайне тонким и сложным процессом. Поэтому я по-прежнему считаю, что это техническая проблема. На самом деле это проблема нехватки талантов и моделей технических навыков, потому что людей, которые понимают, как строить продукты с суперумным и утонченным подходом и разрабатывать на основе этих моделей, не так много. Вот почему ведущие исследователи ИИ могут получать контракты на десятки миллионов долларов." На самом деле большинство людей в китайском круге, которые делают продукты с помощью vibe coding (например, я), не обладают такой силой и вкусом. 1. Если вы не находитесь в области исследований LLM, вы не сможете напрямую создать несколько величайших продуктов последних лет, и даже если вы используете шаблоны, это должно быть со вкусом. 2. Из-за того, что ИИ генерирует код быстро, некоторые простые сценарии не только больше не являются узким местом, но и становятся частью с наименьшими временными затратами. Поэтому выбор сначала широкомасштабного маркетинга/поиска потребностей, а затем написания кода, чтобы быстро заработать, естественно будет выбран большинством людей, особенно теми, кто изначально не имеет навыков программирования. —— В конце концов: друзья, следящие за венчурным капиталом, возможно, уже заметили, что @benchmark — это венчурный капитал, поэтому эти мнения выражены венчурными капиталистами в соответствии с критерием "должны ли мы инвестировать". А в эпоху ИИ и супериндивидов взрывное появление продуктов делает так, что подавляющее большинство продуктов не обязательно и не может следовать традиционному пути венчурного капитала. В общем, каждый играет по своим правилам. @dotey @nake13 @dongxi_nlp @chaowxyz