AI,ML和深度学习等技术可能不需要介绍。感谢Andrew Ng关于机器学习的超级着名课程,几乎每个人都可以并且已经尝试过AI。

今天所有这一切看起来都很简单。几乎每个问题都有一个GitHub存储库,可以帮助您开始使用该解决方案。如果你恰好是一个知道AI算法和系统如何在幕后工作的人,那么你提供的解决方案比其他大多数“复制粘贴”的一次性计划更有优势。

人工智能可以解决多少,精确度和准确度达到何种程度,值得单独深入讨论。然而,在所有关于深度学习的在线课程或每天在世界各地发生的所有聚会中,很少有人讨论这个问题。

人工智能创业的经济性如何,特别是在像印度这样的地方,没有多少人倾向于硬核人工智能研究,但更倾向于采用预先解决的方案,调整它并将其扩展到更高的水平。

最近有人发生了一个有趣的故事。这群初创公司的创始人非常热衷于驾驭正在进行的AI浪潮。他们的目标很简单:通过所有这些AI炒作以某种方式赚钱。

所以,我问,计划是什么。

该计划也非常简单明了。他们不想进入初创公司通常会遇到的更常见的产品开发场景。在产品上工作几个月并尝试销售它并最终(除了那些3%成功的产品)并不是很多人长期维持下去。基于产品的创业公司的单位经济学再次成为一个单独的讨论空间,但足以说明这些创始人已经看到口袋如何长期试图销售科技产品。因此,他们希望进入人工智能服务,就像典型的IT服务一样,客户需要的东西,而且你需要付出代价。

Plain and Simple.

但他们被卡住了。人工智能服务与传统的IT服务有一点差别。在这里,您必须向您展示可以或已经开发出一种软件解决方案,该解决方案能够或正在以某种方式表现出色。这是事情开始变得有点奇怪的地方。创业公司的创始人认为,即使想要开发一个可以展示的模型,它也会花费7到8个月的时间,甚至可以提出一个可行的模型。这只是能力炫耀,而不是实际的销售。

但这是一个更常见的产品创业路线。在接近7个月的时间内没有收入,即使您已经开发出相当强大的核心解决方案,您也不知道客户会同意支付多少费用。

突然出现的另一个问题是,客户通常还没有准备好完全采购解决方案,而是他们通常喜欢像收益分享模式这样的东西,这带来了开发高精度AI模型的额外责任而没有实现金钱上前线。这与帮助客户在整个组织中采用基于云或微服务的架构完全不同。客户在此根据预先确定的里程碑付款。

为什么会这样?因为没有人知道AI解决方案真正有多准确或有用。人工智能服务开始看起来更像是一个矛盾的东西,可以像服务那样呈现和销售的东西非常标准化,并且有很多社区支持和证据证明它有效。基于AI和ML的系统并非如此,至少现在不是这样。

现在让我们更深入地了解经济学如何在所谓的AI Services创业公司中运作。

很明显,直到您的解决方案和模型都是一流的,并且做得非常准确,没有客户会提供前期资金。你必须投入时间,金钱和精力来开发有效的东西。

关于这一点的好处是你努力工作,然后如果你能够开发出能够以所需方式解决问题的东西,你只需要以最小的增量努力来销售它。它可能是你的摇钱树,但是,这是一个很大的'如果'。

现在让我们说你能够开发出相当可行的东西。但它可以给你多少钱。这里没有一个答案,创业公司在收购过程中已经看到了数百万美元,而且有些创业公司的AI模型仅从B2B客户那里获得了50,000卢比/年。这是一个非常巨大的差异。另一方面,AI开发人员的成本非常标准化,这是一个很大的成本。

这是IT服务与人工智能服务公司不同的一个重要原因。传统的IT服务在一个模型中运行,其中某些东西以一定的成本开发,而客户向您支付的费用通常可以帮助您实现利润。你事先知道某件软件将会售出多少。此外,您不必事先建立端到端的东西。当客户说是,你开始开发,在许多情况下甚至按小时收费。这是有效的,因为每个人都知道单位努力产生了多少单位输出。

AI系统传统上是研究驱动的。即使三个kickass开发人员工作了整整两个月,你也不知道他们是否能够构建一些可行的东西。此外,还有其他一些与传统IT服务世界不同的附加问题。

最重要的是数据和培训,这两者都消耗了大量的电力,金钱和时间。获取数据是客户不关心的,因为AI提供商必须提供一个有效的解决方案。无论如何现金低的人工智能启动都不能轻易地开始以昂贵的模式收集数据。即使您拥有正确格式的正确数据,在GPU上培训您的AI程序也是一项开发成本,您无法立即将其推送给客户(直到客户同意以极高的价格购买您的完整模型,这是罕见的)。

有趣的是,其中一家创业公司确实为客户开发了一个小众AI解决方案,客户同意仅在数据不会离开客户生态系统的模式下使用他们的模型。这令人不安。创业公司没有多少选择,只能安全地锁定容器或将软件打包成.exe或.dmg或类似的东西。我在这里谈论的解决方案具有极高的价值,因此创始人知道任何人都会做任何事情来破解软件并获取源代码。要么创业公司不得不承担放弃解决方案的风险(虽然可以保护它,但它可能会被破坏或只是说服客户端以经典的API即服务模式将数据发送到他们的服务器)。

那么,什么是外卖。人工智能初创公司难以引导,他们需要大量的前期资金来雇用工程师,运行GPU,维护基础设施,不需要。而这一切都无法确保一年的跑道成绩有多少。成功的核心可能在于开发能够解决大规模非常关键问题的东西,并且它确实以一种解决方案在现实世界中运行良好的方式解决了这个问题。人工智能行业仍处于起步阶段,人们希望随着人工智能生态系统成熟解决方案,许多其他问题将会出现。

在此之前,参与其中是一段激动人心的旅程。

Later,

Team TechStreet 人工智能创业的不那么整洁的经济学