Продовжуємо аналізувати економіку AI. Для початку нагадаю пр | Brodetskyi. Tech, VC, startups

Продовжуємо аналізувати економіку AI.

Для початку нагадаю про важливу концепцію value chain. Хто що у кого купує в процесі виробництва AI-продукту? Хмарні провайдери купують GPU у виробників і продають хмарні потужності компаніям, які тренують на них свої моделі. Ті, в свою чергу, надають доступ до моделей через API розробникам кінцевого продукту.

Microsoft купує відеокарти у NVIDIA, OpenAI платить Microsoft за хмарні потужності Azure, а розробники чергового GPT-powered стартапа платять OpenAI за доступ до GPT-4 по API, прикручують до нього фічі, упаковують в продукт і продають кінцевому юзеру за підписку. Ось непоганий текст для знайомства з темою, ось більш грунтовний від a16z.

Цей фреймворк дозволяє краще розуміти економіку AI. На кожному з рівнів створюється цінність, яка передається на наступний рівень в обмін на гроші. Але навіщо платити комусь, якщо можна заробляти на цьому самому, захоплюючи маржу з вищого або нижчого рівня? Класичне стратегічне питання бізнесу — купувати у постачальників чи виробляти самому.

При достатньому масштабі у компаній з'являються позитивні економічні ефекти (economy of scale). З'являється сенс у вертикальній інтеграції, коли вигідніше не купувати, а виробляти самому. Наприклад, розробники AI-продуктів, які збирають достатньо даних від користувачів, можуть використовувати ці (унікальні!) дані для того щоб тренувати власну модель, яка буде для специфічних задач більш ефективною, ніж та, за яку компанія наразі платить.