
<div><h2>如何在人工智慧時代捕捉和保護市場份額?6 位風險投資家的見解</h2>
<h3>概述</h3>
<p>隨著人工智慧(AI)領域的快速發展,越來越多的新創公司都想要在市場中找到自己的立足點。《紐約時報》就此問題邀請了 6 位活躍在 AI 投資領域的風險投資家,他們分享了應對 AI 技術發展的建議和經驗。這個問題涉及到 AI 技術應用、新創公司的競爭優勢、市場區域的劃分以及價格定位等方面。</p>
<h3>AI 技術應用的層級結構</h3>
<p>在 AI 技術應用的層級結構中,投資家們普遍認為機會主要集中在應用層面。最好的應用不僅需要運用基礎模型,還需要結合專業中介工具。新創公司可以利用自身的優勢創新、迭代並部署解決方案,以更快的速度進入市場,這可能是捕捉市場份額的關鍵因素。</p>
<p>然而中介層面的競爭動態也存在獨特的挑戰。一些基礎模型提供商擴充套件到中介層面的工具市場,加劇了市場商品化的風險。同時已經在該領域建立市場地位的龍頭公司也進一步加劇了競爭。儘管在這個領域出現了許多新創公司,但仍然需要找到明確的贏家。</p>
<h3>大型科技公司對新創公司的影響</h3>
<p>大型科技公司(如 Datadog、New Relic 和 Splunk)已經推出了一些支援擴充套件 AI 市場的工具,如 LLM 觀察工具。這可能會暫時壓縮新創公司可以建立和競爭的市場範圍。然而對於 AI 技術的應用而言,龍頭公司往往會創新,直到創新變得停滯不前。隨著 AI 在各個行業都找到應用,新創公司有機會提供創新的解決方案,從而打破舊有公司的市場優勢。新創公司可以利用現有 AI 框架中的空白領域,找到機會。</p>
<h3>大型科技公司對新創公司的市場空間</h3>
<p>從基礎模型資料的可存取性、人才庫和計算資源等方面來看,大型科技公司在基礎模型層面上具有固有的優勢。投資家們預計這一層面的市場將發展成為寡頭壟斷結構,但同時也會有強大的開源派系。投資家們認為,在應用層面上介入特定行業的公司將創造全新的應用案例和改變工作流程,從而獲得巨大的價值。新創公司在這個領域有機會快速行動,找到創新的解決方案,並開創新的領域。</p>
<h3>確保垂直領域新創公司的競爭力</h3>
<p>為了確保在 AI 整合的環境中,垂直領域的新創公司能夠保持競爭力,它們需要重視收集專有資料、整合複雜應用層和確保輸出準確度。這樣才能提供有價值和長期差異化的應用,並滿足企業經營者的真實需求。同時應用層面的技術水平也需要與資料的質量相匹配。為了確保其他人無法復制最終產品,新創公司需要擁有專有資料。中介層面的技術優勢可以在利用基礎模型的同時為公司提供競爭優勢。</p>
<h3>新創公司應對企業客戶技術能力的預期</h3>
<p>企業界已經認識到 AI 的價值,但很多企業缺乏自主開發 AI 解決方案的內部能力,這為專注於 AI 的新創公司提供了機會。AI 的應用能力越來越被視為企業的戰略要素。新創公司應該對未來的企業客戶具有高度的期待,並預期他們對 AI 解決方案有高度的渴望和經驗。在未來五年中,AI 將對所有企業的成功至關重要,全球對 AI 的總投資預計將在今年年底達到 1540 億美元,同比增長 27%。Č(value)</p>
<h3>現代 AI 工具的定價策略</h3>
<p>過去幾個季度,以用量為基礎的技術產品的增長過於緩慢。這是否會導致開發現代 AI 工具的新創公司轉向更傳統的軟體即服務(SaaS)的定價策略呢?儘管基於用量的定價策略與大型語言模型的需求相結合,但它在終端使用者中普遍不受歡迎,他們更喜歡可預測的系統,以便更有效地進行預算安排。此外許多 AI 應用不依賴於語言模型,因此可以提供傳統的定期 SaaS 定價策略。在未來,這兩種定價模式都有望成功,而且隨著大語言技術的普及,可能會出現混合結構,對於中小型企業有分層的定期支付和使用約束,對大型企業則針對使用量提供無約束的付費。</p>
<h2>社論與建議</h2>
<p>在人工智慧時代,新創公司要捕捉和保護市場份額,必須注重技術創新、快速行動、專業領域的深度發展以及與大型科技公司的競爭。適切的市場定位、多樣化的產品選擇和有效的定價策略也是新創公司成功的關鍵因素。</p>
<p>新創公司應該注重建立核心競爭優勢,例如擁有專有資料和適應特定行業需求的專業技能。同時他們應該尋找市場上的空白領域,提供創新的解決方案,並與大型科技公司保持競爭。新創公司應預測未來企業客戶對 AI 的需求,並提供適切的產品選擇和價格定位。</p>
<p>最後新創公司應該密切關注技術趨勢和市場變化。他們應該積極參與技術社區,與其他新創公司和行業領袖保持密切合作,為市場需求提供靈活和創新的解決方案。</p></div><div>Investment-人工智慧,風險投資,市場份額,投資策略,技術趨勢,資料分析,</div>
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