В сеть утек внутренний документ Google, в котором говорится, что Open Source LLM модели превзойдут LLM Google и OpenAI. Moat, созданный за счет технологического доминирования корпораций, скоро исчезнет.
Удивительно, что разрыв сокращается так быстро, но сам процесс не удивителен, так как владение уникальной технологией является частным случаем "Cornered Resource" — одной из стратегических сил защиты и обособления на конкурентном поле, которая рассматривается в книге "7 Powers". За счет владения ограниченным ресурсом (технология, команда, патент и прочее) компания может выгодно обособляться и защищаться от конкурентов, но данная сила не является долгосрочным методом защиты и действует только на старте, так как рано или поздно ваш уникальный ресурс конкуренты повторят и нивелируют его силу. Далее на этапе активного роста нужно обрастать как минимум одной из 3 сил: network effects, scale economies или switching cost.
По сути, OpenAI может сделать это следующим образом:
• за счет масштаба более низкая себестоимость на обучение и разработку в пересчете на пользователя/запрос.
• сетевые эффекты на основе данных (частный случай network effects) позволяют генерировать более качественный датасет, утилизировать преимущество в виде RLHF и создавать тем самым более высокий уровень добавленной ценности за счет более лучшего качества модели.
• В случае SaaS типа Copilot, корпорации начнут использовать инструмент и из-за Switching Cost уже не смогут отказаться от него.
• В будущем инвестиции в разработку позволят иметь более низкую себестоимость инференса, что позволит создать другую силу — «Process Power».
В какой-то момент, я думаю, что весь AI на основе LLM за счет Open Source превратится в комодити, и сами модели не будут продуктом и основой бизнеса. Все эти LLM будут лишь функциями в продуктах, которые позволяют им генерировать больший уровень добавленной ценности в решении задач пользователя: писать документы, быть голосовым ассистентом, искать информацию, обучать новым знаниям и т.д. А OpenAI и прочие будут исследовать новые горизонты в поисках очередного технологического прорыва. В итоге, основной фокус будет смещаться на создание продуктов и сервисов, которые эффективно интегрируют эти модели и обеспечивают наилучший пользовательский опыт, а также на поиск новых областей применения AI.
Удивительно, что разрыв сокращается так быстро, но сам процесс не удивителен, так как владение уникальной технологией является частным случаем "Cornered Resource" — одной из стратегических сил защиты и обособления на конкурентном поле, которая рассматривается в книге "7 Powers". За счет владения ограниченным ресурсом (технология, команда, патент и прочее) компания может выгодно обособляться и защищаться от конкурентов, но данная сила не является долгосрочным методом защиты и действует только на старте, так как рано или поздно ваш уникальный ресурс конкуренты повторят и нивелируют его силу. Далее на этапе активного роста нужно обрастать как минимум одной из 3 сил: network effects, scale economies или switching cost.
По сути, OpenAI может сделать это следующим образом:
• за счет масштаба более низкая себестоимость на обучение и разработку в пересчете на пользователя/запрос.
• сетевые эффекты на основе данных (частный случай network effects) позволяют генерировать более качественный датасет, утилизировать преимущество в виде RLHF и создавать тем самым более высокий уровень добавленной ценности за счет более лучшего качества модели.
• В случае SaaS типа Copilot, корпорации начнут использовать инструмент и из-за Switching Cost уже не смогут отказаться от него.
• В будущем инвестиции в разработку позволят иметь более низкую себестоимость инференса, что позволит создать другую силу — «Process Power».
В какой-то момент, я думаю, что весь AI на основе LLM за счет Open Source превратится в комодити, и сами модели не будут продуктом и основой бизнеса. Все эти LLM будут лишь функциями в продуктах, которые позволяют им генерировать больший уровень добавленной ценности в решении задач пользователя: писать документы, быть голосовым ассистентом, искать информацию, обучать новым знаниям и т.д. А OpenAI и прочие будут исследовать новые горизонты в поисках очередного технологического прорыва. В итоге, основной фокус будет смещаться на создание продуктов и сервисов, которые эффективно интегрируют эти модели и обеспечивают наилучший пользовательский опыт, а также на поиск новых областей применения AI.