建立人工智慧新創公司盈利基礎
作者：Sanjay Dhawan
時間：9 小時前
簡介
人工智慧新創公司的投資已進入謹慎階段。在過去的一年中，對人工智慧新創公司的投資遠遠超出了其他領域，但最近的投資變得更加謹慎和審慎。投資者對人工智慧的熱潮更加警惕，並尋求能夠盈利的公司。建立一家盈利的人工智慧企業面臨獨特的挑戰，這些挑戰超越了發展典型科技新創公司時面臨的問題。
成本考量
首先建立一個現實和準確的成本模型是決策的重要前提之一。到底是使用基於雲端運算的人工智慧模型還是自行搭建主機更具成本效益？新創公司面臨許多挑戰，但人工智慧企業卻有一些獨特的因素可能會扭曲財務模型和收益預測，從而導致成本不斷螺旋上升。
決定需在早期階段做出，因為你的路越走越深，你將不得不深入使用人工智慧巨頭提供的自訂功能，或者你將開始構建自己的技術堆疊。每一種方法都會帶來巨大的成本。決定的定義始於確保你的特定使用情況，但一般來說如果你不會在資料儲存庫中來回傳送大量資料，並且不會產生巨額出口費用，那麼雲端對於訓練和推斷是有意義的。但要小心，如果你希望以每位使用者每月 25 美元的價格出售你的解決方案，並且 OpenAI 在幕後收取你的令牌費用，那麼這種模式將很快無法盈利。
盈利途徑
作者提到透過關注特定客戶需求並在特定行業中捕捉價值的方式，以提升公司盈利能力。這種方法在 SymphonyAI 及其前公司 Cerence、Harman、Symphony Teleca 和 Aricent 都取得了成功。這種方式強調的是在解決特定問題上的專注，並透過提供價值而非僅僅追求技術創新來實現盈利。
結論
隨著人工智慧新創公司尋求盈利的道路上，作者建議需要建立現實和準確的成本模型，同時關注特定客戶需求，捕捉價值，而不僅僅追求技術創新。只有在深入理解具體使用情況之後，才能做出明智的決策，才能建立一個穩健的財務模型，最終實現盈利。
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